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当十几岁的青少年开始运营自己的AI公司
当十几岁的青少年开始运营自己的AI公司
本文来自微信公众号: 不懂经 ,作者:不懂经也叔的Rust
过去两年,我们反复看到一种叙事。
新闻、报告、论坛、社交媒体,不断告诉我们:大学毕业生找不到工作;白领岗位在消失;入门级职位被AI吞噬;“这一代年轻人,可能是第一代过得不如父母的一代”。
从硅谷的大规模裁员到国内失业率的攀升,一个普遍的印象正在深入人心:年轻人是受AI冲击最严重的群体。逻辑看起来很顺理成章——AI最擅长处理初级、重复性的智力劳动,而应届生干的正是这些活。
但是,很少人意识到,这种观点可能是一种典型的“线性思维偏见”。这种偏见认为:经济结构是不变的,AI只是作为一个更便宜的“数字劳动力”塞进现有的公司格子里,把年轻人挤出来。
但这根本不是革命,而只是内卷。真正的革命从来不是在旧系统里玩抢板凳游戏,而是直接掀桌子,把系统拆了。
我们看到的所谓“年轻人的就业困境”,其实是“煤矿里的金丝雀”。这只金丝雀发出的哀鸣,预示的不是年轻人的无能,而是“公司”这种传统组织正在发生结构性的坍塌。
而就在上述叙事铺天盖地的时候,另一种趋势正在悄悄进入主流视野。
根据《华尔街日报》的最新报道,一批15岁、16岁、17岁的青少年,已经开始独立运营自己的AI公司:他们拥有真实用户、真实产品、真实收入,甚至已经开始影响上市公司的决策。
他们中的许多人,甚至还不能合法开车。
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时代的“换轨”:从寻找工作到“猎取财富”
在《主权个人》中,作者曾预言了这个今天正在发生的趋势:公司工作的消失。
我们需要理清一个概念:消失的是“工作(Job)”,即传统组织结构里的角色、职位和头衔;而“财富(Wealth)”从未消失,甚至正以前所未有的密度向个体开放。
旧的职业路径是一个漏斗:努力学习->卷进名校->选热门专业->找份大厂好工作。现在,这个漏斗堵死了。因为它容错率极低、变现周期极长,且深度依赖于那个正在崩塌的传统组织。
新的职业路径则是:训练通用学习能力->用AI工具成为专家->解决具体问题->直接获取财富。
这时候,我们再看《华尔街日报》中那些“15岁的AI公司创始人”,就会发现,他们根本不在旧系统的跑道上。
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以尼克·多布罗申斯基(Nick Dobroshinsky)为例,他是一个15岁的高二学生。白天,他必须按时坐在华盛顿州一所高中的教室里;晚上和凌晨,他在运营一个AI金融研究平台——BeyondSPX。
这个平台做的事情并不“青少年化”。它利用大模型,为小盘股和中盘股上市公司生成自动化研究报告,面向的是专业投资者。截至报道时,BeyondSPX已经拥有超过5万名月活跃用户。
其中一些被分析的上市公司,甚至在自己的官方新闻稿中,直接引用了平台生成的研究结论。
当一位投资者第一次看到这些报告时,他的反应是:“这是不是某家机构,用AI扫描了整个小盘股市场?”他完全不知道,做出这些分析的人,还只是个15岁的高中生。
尼克几乎不写代码。他用Anthropic的Claude生成程序逻辑,用ChatGPT和Gemini组合调试模型输出。没有员工,没有市场团队,推广方式简单粗暴,就是用Reddit机器人,在相关讨论下自动回复一句:BeyondSPX也是一个不错的工具。
这是一个真实运转的AI公司。不是“学生项目”,也不是“未来潜力”。而Nick,从头到尾都没有把这件事理解为“工作”。
对尼克来说,他根本不需要去投简历,不需要去面试,不需要去经历那种“管理层PPT汇报”的荒诞感。他直接跨过了“找工作”这一步,进入了“猎取财富”的阶段。
还有16岁的Raghav Arora,他在同一年被硅谷创业孵化器YC录取。
他第一次接触“生意”,并不是写商业计划书,而是在新加坡读书时倒卖美国糖果。这门生意给他带来了现金,也给他带来了三天留堂处分。
但它教会了他真正重要的东西:分销、定价、去中介、直接面对需求。
后来,他创办了GetASAP——一家利用AI预测杂货库存的生鲜配送公司。公司直接从农民端采购水果和蔬菜,再配送给美国和亚洲的零售商。
截至目前,这家公司已有48名员工,完成340万美元的种子前融资。
Raghav没有读完高中,现在住在南加州。他从未把“上班”视为人生的起点。
如果你用传统的职业逻辑去理解这些故事,一定会感到困惑。因为它们完全不符合我们熟悉的那条路径。
但问题在于,那条传统的路径,本身正是在AI时代被系统性瓦解的东西。
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公司工作与传统路径的消亡
过去两年,关于AI是否“抢走工作”的争论异常激烈。有经济学家警告,年轻人正在成为最早的受害者;也有人用数据反驳,说整体就业并未崩塌。
但这些争论,往往忽略了一个更深层、也更危险的事实:AI真正摧毁的,并不是“工作”本身,而是“公司工作”。
在工业时代,“工作”被重新定义成一种极其特殊的存在。它不再是一次性任务,也不再是临时合作,而是:一个嵌在组织里的长期角色,一个写在岗位说明书里的职位,一个需要被管理、考核、汇报、晋升的节点。
我们的一生,被训练成去占据这样一个位置。学历,是入场券;简历,是证明材料;绩效和晋升,是你存在的合法性。
但正如《主权个人》在上世纪末就已经预言的那样:信息技术的终极影响,并不是让人失业,而是让“组织”失去存在的必要性。
当信息、计算、协作和执行的成本被无限压低,当一个人加上几套AI工具,就能完成过去一个部门的工作时,公司内部大量“为了管理而存在”的角色,就会显得异常臃肿。
所以,AI并不是在和人竞争。它在直接瓦解“职位”这种东西赖以存在的土壤。
这正是为什么,我们看到的并不是简单的裁员,而是一种更隐蔽的变化:岗位还在,但内容被掏空;头衔还在,但价值被压缩;中层管理、协调、汇报、分析的角色,正在被快速削平。
而最先感受到这种变化的,可能恰恰是年轻人。不是因为他们最弱,而是因为他们最接近“职位链条”的底端。
入门岗消失,不是因为年轻人没用,而是因为公司已经不再需要那么多“可培养的角色”。
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AI原住民的“降维打击”:为什么他们能吞噬未来?
为什么这些十几岁的青少年,能让那些在职场浸淫多年的中高层精英感到胆寒?
因为他们是真正的“AI原住民”。
对于现在的中产职场人来说,AI是一个“提效工具”,是用来帮自己早点下班的利器。但在这些少年眼中,AI是“数字雇佣兵”。
1、极高的杠杆率:尼克没有营销团队,他用自己写的Reddit机器人自动去寻找潜在客户;他没有研发部,他用“氛围编程(Vibe-coding)”——只要描述清楚需求,AI就能产出产品。这意味着,一个15岁少年的生产力,可能等同于传统公司的一个20人团队。
2、没有“沉没成本”:职场精英们往往受困于所谓的“专业壁垒”。一个工作了10年的会计,很难想象自己去写代码;一个资深文案,很难想象自己去做数据分析。但17岁的拉哈夫·阿罗拉(Raghav Arora)没有这种包袱。
他最初只是在新加坡卖美国糖果赚差价,后来发现杂货商的库存预测是个痛点,于是立刻转身创办了GetASAP,利用AI为零售商预测库存。现在的他,已经拿到了340万美元的融资。
3、对“信任圈”的重构:附件资料提到,未来的商业关系将更依赖于“信任圈”。传统的大公司通过复杂的层级和HR筛选建立信任;而这些少年通过社交媒体、通过开源贡献、通过直接解决问题的能力来建立信任。
当一个14岁的少年阿尔比·楚文(Alby Churven)在X平台上发布一个关于他用AI开发App的视频,并获得数百万次观看时,他其实已经完成了传统公司需要数百万广告费才能达成的“品牌建设”。
之所以说这些AI原住民会吞噬未来,是因为,对于这些十几岁的青少年来说,他们从一开始,就没有把“公司工作”当作默认选项。
对他们来说,AI也不是威胁,而是空气。不是工具,而是器官。不是“要不要学”的技能,而是“理所当然存在”的基础设施。
他们不会问:“我会不会被AI取代?”他们只会问:“如果AI已经能把这件事做到80%,那我能不能用它,直接完成剩下的20%,并把成果卖出去?”
这正是《主权个人》中反复强调的一点:在新系统里,人不再通过加入组织获取财富,而是直接面对市场,直接猎取价值。
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真正危险的是深度绑定在旧系统中的人
我们必须承认一个残酷的事实:传统的公司结构,正在从财富的“发生器”变成财富的“减速带”。
在之前的文章中我们提到,一位英国博主的亲身经历:他花了六个月找人修水管,却找不到人,因为持证工人深知自身价值且订单爆满;而与此同时,他那些拥有硕士学位的精英朋友,却在为了一个明年可能就被AI取代的岗位争得头破血流。
显然,知识工作者的断层正在发生。如果你的工作内容是“协助跨职能工作流的利益相关者达成共识”,那么你其实是寄生在复杂官僚体制上的“多余节点”。
而那些十几岁的少年,他们直接面对物理现实或市场需求。他们利用AI绕过了官僚体系,直接把创意变成了产品。
这里存在一个深刻的悖论:AI确实在让经验贬值,但它同时在让“创造性综合能力”升值。
对于一个22岁的应届生,如果他只是想找一份“初级数据分析师”的工作,他可能会绝望;但如果他像尼克一样,思考“哪些问题是可以用AI解决的”,然后直接去构建它,他就会发现,他面前是一片无人认领的处女地。
Nick和Raghav并不是“提前成功”。他们只是提前切换了系统。
《主权个人》译20:成为1%——信息时代的致富革命
从这个角度看,真正危险的,并不是“年轻人失业”,而是那些已经深度绑定在旧系统里的人:他们的技能,依附于组织结构;他们的价值,通过职位来确认;他们的安全感,来自稳定的头衔和路径。
当“公司工作”开始溶解时,这种绑定就会变成枷锁。而那些没有进入过旧系统的人,反而毫无心理负担。
所以,当我们看到“年轻人正在被AI冲击”这句话时,或许应该问一个更扎心的问题:被冲击的,究竟是“年轻人”,还是我们那套关于“工作”“成功”和“人生路径”的旧想象?
当十几岁的青少年已经开始运营自己的AI公司时,真正值得深思的,可能并不是他们的未来;而是我们是否还在用一个正在死亡的系统的视角,去理解这个已经发生变化的世界。
旧大陆正在下沉。新大陆不会为所有人准备登陆港口。
而第一批上岸的人,往往不是最努力的,而是最早意识到,船已经没必要继续维修的人。【懂】
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