2026 年，AI 把我的 12 人团队挤成了 4 人

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原创 2026-08-09 12:15:00 170 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

部署LLaMA Factory，及快速使用 LLaMA Factory 是一个围绕 Meta 的 LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型设计的工具或代码结构，主要用于简化模型的创建、管理和部署。阅读详情

我是创业公司的技术合伙人，带团队到现在第九年。下面这些，是我们这个小团队在 2025 到 2026 年真实发生的事。

困境

2025 年有个数据把我震了一下：AI 写代码的可用率，从 2024 年初不到百分之五，到 2025 年底已经稳定在九成以上。我们组里那个后端小伙，以前一天能扛两个需求的代码量，用了 AI 之后产出翻了快五倍。我作为管技术的，第一反应不是高兴，是后怕。

后怕什么？我手底下还养着十二个人，工资、社保、工位，每月都是实打实的成本。可当一个人加 AI 能顶过去三四个，我这套"人多力量大"的用人模型就站不住了。投资人今年问得也刁，开口就问"你们人效里 AI 占多少"。我答不上来，就只能继续烧钱养人。有回董事会上，一个投资人半开玩笑说"你们这人头数，放在明年是不是砍一半也不影响交付"，全场笑，我只觉得后背凉。

还有件事刺激我。我们一个竞品公司，去年还和我们人数差不多，今年听说他们用 AI 把交付周期压了一半，报价直接砍了两成来抢单。老板把我叫进办公室，把人头和他们报价摆一起，没骂人，只问了一句"我们的效率差在哪"。我答不出，因为差的那块，恰好就是 AI。我后来算过一笔账：十二个人一年小两千万出去，其中至少三四个人的产出，已经被 AI 加剩下的人覆盖。这意味着每多养一个人，公司就多背一份可能被对手用更低报价碾过来的风险。账摆在桌上，裁不裁已经不是感情问题。

那段时间我常想，九年前我刚当合伙人时，信奉的是"人越多越稳"。如今这条经验被自己亲手推翻，说不失落是假的。但市场不认情怀，对手用更少的头和更低的报价冲进来，你不变，账上现金先变没。

更卷的是内部。有阵子我们组有人搞了个代码量和 Token 用量的排行榜，美其名曰看谁用 AI 用得好，结果末位淘汰周期被缩到了三个月。我坐在那个位置，一边得压成本，一边看着底下人互相卷，心里清楚：再不调整，公司先被自己的人力成本拖死。那段时间我常半夜看排期表，算哪个人下个月可以不动，哪个人其实已经在被 AI 覆盖。

我也过了三十五，脉脉上那句"三十五岁以上程序员只占百分之十七"我看了不止一遍。不是矫情，是提醒自己别成那个被优化掉的老家伙。大厂里甚至有员工判断"未来只需过去五分之一的工程师，八成会被淘汰"——这话我半信半疑，但看着自己十二人的团队，我没法完全不当回事。

接触

真正动手，是去年底。我先把团队的开发流程重排了一遍：统一上 AI 编程工具，把样板代码、接口联调、单测这些重复活全交给 AI 出初稿，人只审不改写。我们又搭了几个内部 agent，专门处理需求拆解和文档生成——对，我们真把技术文档那块的人工砍了大半，改让 AI 先出，人校。那阵子我还专门花两周，把公司三年的老代码喂给模型做梳理，生成了一份连老员工都没空写的架构说明。

这一步很疼。意味着我得承认，过去招进来写增删改查的几个兄弟，产出已经被工具覆盖。我花了两个多月，一边推工具落地，一边把活重新分配，把留下的人往"能搭架构、能调 AI、能兜底"的方向带。那段时间我几乎天天在开会，不是讲技术，是跟人谈"你的活以后怎么和 AI 配合"。有个跟我五年的兄弟，听到自己负责的模块要并给 AI，当场没说话，晚上给我发消息说"哥，我懂，但心里不舒服"。那句话我记到现在。

推工具那两个月，团队不是都买账。有个老员工私下跟我说"以前我写代码有成就感，现在天天审机器吐的东西，像在当校对"。这话扎心，但我没法反驳。我只是把他的活从"写"调成了"审加改"，并拉着他和 AI 配对做复杂模块，让他慢慢发现有些难活反而更顺了。工具降的是重复劳动，降不掉的是判断，这点我反复跟他们讲，讲多了才有人信。工具落地头一个月，产出反而掉了，因为大家在适应新流程。我没慌，跟老板扛了一句"这是阵痛，下季度见分晓"，才把节奏保住。

现状改变

到 2026 年初，团队从十二人变成四人，活没怎么耽误。一个能驾驭 AI 的工程师，现在确实顶得上过去两三个。我自己的日常也变了：以前一半时间在面试、排期、算人头；现在更多在盯工具链、定规范、帮剩下的人解决 AI 搞不定的硬骨头。举个具体的，上周一个紧急需求，放以前得三个人排一周，现在一个人加 AI 两天就出了初版，剩下一天我们三个人一起审。团队从十二到四，走的八个人里，五个是主动谈的，三个是项目收尾后没续。我没搞末位淘汰那套吓人玩法，但周期确实短了，大家心里都有数。留下的四个，现在每人手里攥的活，比过去三个人的还多，靠的就是 AI 把底层的脏活吃了。

现在招人我也变了思路。以前我看重"代码写得多快"，现在面试必问"你用 AI 做过什么、怎么审它的产出"。有回面了个十年经验的，手写算法很溜，但一聊怎么让模型帮他搭服务，他愣了，我没敢要。反过来，一个应届生给我演示他用 agent 半天搭出个原型，我当场想留。这和我九年前的用人标准，已经完全反过来。

但带人这事反而更难了。人少了，每个人得是多面手，磨合成本更高；留下的同事也慌，怕哪天自己也被"一个人加 AI"取代。我得花大量精力稳住人心，这比当年管十二个人累。招聘侧也在变，现在发岗位都写"精通 AI 大模型应用"，我反倒更难招到合适的人——既要懂业务又要会调模型的人，太少，薪资要得也高。

收入结构上，我没有暴富，公司也没靠这个上市。只是账面上每月人力开支砍掉一大块，我的技术合伙人股份还在。说到底，这是一次痛苦的瘦身，不是什么漂亮转型。从管人变成"用 AI 放大小团队"，听起来很轻巧，做起来全是磨。有回我看留下的兄弟加班到十点，突然想起以前十二个人时反倒没这么紧绷——小团队加 AI 能跑，但每个人都被拉到了极限。说回日常，我每天上班第一件事从看排期变成看昨天的 AI 产出质量报告，哪块模型写得歪了，我得标出来让剩下的人重点审。周末我反倒更闲了点，因为不用再替谁擦屁股式的救火——人少了，边界反而清楚。但这清楚是用阵痛换的：那几个离开的兄弟，有的我至今逢年过节还发消息，不是愧疚，是记得他们曾经顶用的活，如今被工具和更少的人接住了。有回一个离开的兄弟回公司拿东西，看见我们四个人围着屏幕审 AI 出的代码，笑着说"你们现在倒清静"。我没接话，因为清静背后是每个人都绷着。瘦身省了钱，没省心。