AI时代：开源已死，资本永生

现在经常能看到一种说法：有了 AI，一个人也能干一个团队的活，独立开发者的时代来了。

能少写很多代码，当然是好事。我自己做开源，知道把一个想法折腾成能用的东西有多麻烦。要是有工具能帮我把这些活干掉，我肯定愿意用。

但顺着这个说法往下想，就有点不对劲了。

我能用 AI，公司也能用。我可以让它写页面、改代码，公司同样可以，而且人家的预算可能比我多得多。等我把东西做出来，证明这条路能走，它再拿着我的成果去改，好像比我从头折腾还轻松一点。

那我折腾半天，到底给谁探路呢？

先把 AI 的账单付了

讨论独立开发的时候，很容易把 AI 当成一个已经买断的工具。仿佛订阅开通，接下来就可以随便用了。

真拿它做项目，事情没这么简单。

写个小脚本，问几个问题，和让它连续干活是两种用法。读一遍项目，分析依赖，改完代码再跑测试，测试没过，把日志贴回去，让它继续改。一个问题来回折腾几轮，额度就花出去了。至于最后改没改好，还得自己看。

最烦的是，这个支出并不跟结果绑定。方向错了要重来，环境有问题要排查，模型理解歪了也要纠正。它认真执行了半天错误方案，该消耗的资源一样消耗。

个人做项目，本来就可能很长时间没有收入。服务器、域名要付钱，现在还要加上 AI。基础套餐不够，考虑升级；某个任务想用更强的模型，又得看看额度。实在舍不得，就换便宜一点的，或者自己动手。

这当然都能选。但每次选的时候，都是在拿钱和自己的时间做交换。

同样一笔订阅费，放在有稳定客户的公司里，可以摊进几个项目的收入。放在个人这边，可能就是用工资补一个还不知道有没有人买单的想法。钱的数目一样，承担这笔钱的处境不一样。所以听到「AI 比招人便宜」时，我就想说，个人原来也没钱招人啊。

我说 AI 越来越贵，主要说的是这种使用压力：真想一直用更强的能力，让它承担更多工作，总预算就往上走。有些模型的单位价格在下降，可我想让它干的事情也变多了。价格表里一个数字便宜了，不代表做完整个项目的账单就小了。

而且代码生成得越快，需要我检查的东西也可能越多。需求有没有理解错，测试是不是绕开了问题，这些都得盯着。花钱开通工具之后，还得有时间和判断力把结果接住。

所以「一个人顶一个团队」这件事，就算能做到，也得先算算这个人养不养得起这套工具。

我刚做出来，你就开始改进了

举个假设的例子。

我发现一个需求，觉得现有工具不好用，于是准备自己做。前面花了很多时间，试过几条路，推翻过几个方案，终于做出一个有人愿意用的版本。代码也开源了，想让大家一起改，顺便积累点用户。

这时候，一家公司看到了。

它不用重新判断需求存不存在，也不用把我踩过的坑全部踩一遍。功能怎么安排、交互怎么设计，甚至哪些方案行不通，仓库和 issue 里都能找到。过去它还得安排人读代码、熟悉实现，现在可以让 AI 帮忙梳理，再按自己的业务改。

复杂的项目当然不可能一句话就复制完。适配、测试、上线，该做的还得做。但有一个能运行的参照，跟对着空目录摸索，差别还是很大的。

更难受的地方在后面。它可能真的改得比我好。

我来不及做的功能，它补上了；我顾不上修的交互，它改了。再接进自己的产品，交给现成的销售和客户。用户觉得好用就买了，也没义务先调查哪个功能最早是谁想出来的。

这里面有遵守许可的复用，也有越过许可、直接抄袭的情况，不能混在一起。但站在个人开发者的角度，就算对方完全遵守许可，竞争也可能已经打不过了。你很难靠一句「这是我先做的」留住用户。

开源本来就允许别人继续开发，这点没什么好装糊涂的。让我没动力的是，自己先花钱、花时间试出一条路，后面的人却能带着更大的预算进来，快速赶上，再把差距拉开。

不开源就没事了吗？也未必。看得见的功能和交互仍然能被参考，只是复制内部实现的成本高一些。我不觉得换一个许可证，就能把这个问题全部解决。

那我为什么还要从头折腾

我之前写过，做 weapp-tailwindcss，要让 WXML、JS 和 WXSS 里的类名同时对上。后面碰到运行时合并，又在编译期豁免那条路上绕了不少弯，最后还是得重新调整方案。

回头看，能用几段话把原因讲清楚。但当时真在里面折腾的时候，我并不知道下一个方案能不能走通。写一个版本再发现不行，这个时间已经花掉了。

AI 可以帮后来的人更快读懂这些结论，却不会把原作者摸索的时间补回来。这本来也不是它的职责，只是想到自己下一次还要这样做，就难免算起账来。

学到东西当然算收获。能把一个问题搞明白，也确实会有点自豪。这种感觉，我在以前的文章里也写过。

可如果再做一个项目，仍然要自己付 AI 的费用、承担没做成的风险，做成以后还要跟有预算的团队继续抢时间，那我可能就不想开始了。

尤其是个人很难一直追。别人发布一个新功能，我是跟着做，还是坚持原来的计划？跟，就继续投入；不跟，用户可能觉得我这个版本已经不行了。最初只是想做个自己觉得不错的工具，后来连停一下都需要解释。

我觉得这比某一次代码被抄更影响动力。你甚至还没动手，就已经在考虑：万一做出来真有人用，后面的竞争我接得住吗？

于是，一些原本愿意公开的尝试，可能干脆留在本地。或者做到够自己用就停了，文档也懒得写。外面未必有人知道少了这么一个项目，更不会有人来问，你为什么不想做了。

越有钱，能用的 AI 越好

当然，这里的「好」不只是模型名字更新、榜单排名更高。

额度够不够，能不能同时跑几项任务，复杂问题能不能多试几次，同样影响最后做出来的东西。一个方案失败了，个人可能得停下来算算还值不值得继续；预算充足的团队可以换个方法再跑。

甚至双方用的是同一个模型，能承担的尝试次数也不一样。我得挑着让它干活，对方可以把几个方向都试一遍，再找人验收，留下能用的。钱多不会保证结果正确，但确实更有机会把不确定的事情做下去。

收入起来以后，这个差距还可以继续扩大。多卖一些，就有钱买更多工具、找更多人验证，再更快推出下一版。个人这边，项目还没赚钱，AI 的费用已经在往外付。

以前总觉得，技术进步会让个人手里的工具越来越强，可以跟公司掰掰手腕。现在工具确实变强了，可更有钱的人也能买，而且买得更多、用得更狠。原来资金上的差距，又在开发速度上体现了一次。

这就有点赛博朋克了。

不用等到满街霓虹灯，也不用给自己装个机械胳膊。大家打开同一个软件，有的人要看剩余额度，舍不得把整个项目交给它反复分析；有的人可以让任务一直跑，失败了再来。看起来都在用 AI，实际能用到的程度差不少。

我能理解工具需要收费，也知道免费模型、开源工具仍然有用。可真到了跟别人竞争的时候，很难劝自己「差不多就行」。明知道还有更强的工具能试，却要先考虑这个月值不值得买，这个感觉并不自由。

所以标题写「开源已死」，多少带点气话。代码还会有人写，开源也不会突然消失。我担心的是，愿意自己掏钱、花时间，把东西做好以后再公开的人，会越来越觉得这件事不划算。

公司可以从这些公开的成果里挑已经走通的，再投入更多资源改进。个人却得先承担从零开始的那一段，还得担心好不容易攒出来的优势，够不够撑到下次续费。

下一次再有个新想法，我可能还是会想试。但在打开编辑器之前，恐怕会先去看看 AI 的额度还剩多少。