文 | wiwi需求還在,錢沒了
一家公司,產品越來越火,用的人年年創新高,最后卻收入跌掉八成,工程團隊裁掉四分之三。
這不是商業寓言,是 Tailwind Labs 過去一年真實發生的事。
Tailwind CSS 是程序員寫網頁時最常用的樣式工具之一。按理說,工具越流行,公司越該賺錢。但 Tailwind 創始人 Adam Wathan 在 GitHub 上承認,過去兩年,Tailwind 文檔流量比 2023 年初下降約 40%,收入下降約 80%,4 人工程團隊裁到只剩 1 人。原因不是產品過氣,而是 AI 改掉了開發者的使用路徑:以前不會寫,要翻文檔、搜教程、買模板;現在直接問 AI,代碼順手就出來了。工具照用,錢不付了。
Chegg 的故事更慘。
這家美國大學生曾經離不開的"作業答案網站",巔峰時市值超過 140 億美元。ChatGPT 出現后,學生還是要交作業,但他們不再需要打開 Chegg。2025 年,Chegg 先裁掉約 22% 員工,后來又宣布砍掉約 45% 崗位;公司把壓力指向 AI 工具和 Google AI Overviews 對流量、收入的擠壓。
Stack Overflow 也在經歷同一件事。過去程序員遇到報錯,第一反應是去這個"程序員版知乎"提問、搜索、等答案。現在,很多人直接把報錯丟給 ChatGPT。社區沒有突然變差,程序員也沒有突然不寫代碼,但"問答社區"這件事本身,被 AI 改了入口。
中國市場也一樣。
2025 年初,證券時報采訪了一批網文出海譯者。平臺的新規矩變成:AI 先翻,人來校對。資深譯者張文潔提到,網文翻譯報價從過去千字 50 元降到 30 元都難找;短劇翻譯價格一年內從每分鐘 15 元跌到 5 元,縮水三分之二。
這些案例放在一起,最擰巴的地方在于:需求并沒有消失。
學生還是要交作業,程序員還是要寫網頁、查報錯,網文還是要出海。消失的不是需求,而是付錢的理由。
以前,用戶付錢買的是"幫我搞懂難事"。現在,AI 把這件事變成了默認贈品。
錢去哪了?這得先看清楚,這些公司當年賺的到底是什么錢。
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它們收的是"復雜稅"
把 Tailwind、Chegg 和網文譯者的生意剝開,里面是同一句話:世界很難懂,我幫你懂,你給我錢。
代碼難,幫你查;作業難,幫你做;英文不會寫,幫你翻。客戶付的每一筆錢,都是在為"難"買單。這筆錢,可以叫作復雜稅。
沿著這個思路掃一遍身邊,收復雜稅的生意比想象中多得多。
留學中介收五六萬,交付物是幾篇文書加一套申請流程。這些信息網上全有、全免費,只是散落在幾百個帖子里,家長沒時間、沒耐心拼。中介賺的不是信息的錢,是你自己拼不起來的錢。房產中介、保險經紀、報關行、簽證代辦,都是這個路數。淘寶上的代寫簡歷、PPT 美化、論文潤色,公司里的代理記賬、代碼外包,則是另一個路數:客戶不是買不到這個能力,是自己學太貴,不如花錢。
最肥的一塊在企業服務。全球企業每年花在 IT 咨詢和系統實施上的錢是萬億美元量級,埃森哲、凱捷這些全球最大的咨詢公司能收高價,靠的是一個心照不宣的事實:企業軟件難用到必須雇一支隊伍來伺候。研究機構 HFS Research 去年 11 月的調研里,65% 的企業受訪者說傳統咨詢已經不值那個錢——罵歸罵,錢照付,因為不付不行。
還有一類最微妙:復雜是賣家自己造的。看不懂的資費套餐、必須找"專家解讀"的條款、一年比一年臃腫的軟件。先修迷宮,再賣地圖。
這幾類生意過去幾十年活得都很穩,因為想搞懂一件難事,成本躲不掉:要么搭上自己的時間,要么花錢買別人的時間。大模型改掉的正是這一條。文書十秒出一版,報錯直接給解釋,合同逐條翻成人話。尤其在國內,DeepSeek 一個春節就把"問 AI"推給了幾億人——連小城市的家長都學會了,先問 AI,再決定要不要花錢找人。
難的東西還是難,但"搞懂"這一步,免費了。靠這一步收費的公司,地基就這么沒了。
那四大會計師事務所,為什么還沒死
寫到這里,懂行的讀者應該想抬杠了:照這么說,"四大"——普華永道、德勤、安永、畢馬威——早該關門了,AI 讀財報比初級審計員強多了,律所和投行也一樣。可這些機構不但活著,日子還不錯。
這個反例恰恰是整件事最關鍵的地方:靠復雜賺錢的生意,其實分兩種。
一種,賣的是答案。留學文書、普通筆譯、作業答案——客戶要的就是結果,至于誰給的、錯了算誰的,無所謂。這種生意,AI 是完美替代,沒什么可爭的。
另一種,賣的是簽名。四大賣的不是"看懂財報",是審計報告上那個有法律效力的簽字;律師賣的是出了事會被吊銷執照的職業責任;投行賣的是拿自家招牌給交易作保。AI 能寫出一份漂亮的審計報告草稿,但監管不認 AI 的簽字,法庭也沒法追究一個 AI 的責任。
一句話:AI 殺得死賣答案的,暫時殺不死賣簽名的。
分辨自己屬于哪種,問三個問題就夠了。客戶買的是答案,還是簽名?如果明天復雜消失了,客戶會損失什么——什么都不損失、還省了錢的話,收的就是純復雜稅。你的復雜,是世界自帶的,還是自己造的?造迷宮再賣地圖的,死得最快,也最沒人同情。
拿這三個問題掃一遍國內市場,很多行業要冒冷汗。留學文書中介幾乎全部落在"賣答案"一側——這個行業已經有從業者轉頭做起"用 AI 重構留學申請"的生意,等于自己人先動手拆臺;沒有資質門檻的翻譯,價格已經塌了;代理記賬、基礎法律文書、行業研究報告里做信息搬運的部分,都在射程之內。手里有牌照和簽字權的機構也別高興太早——那不是豁免,是緩刑。刑期多長,取決于監管哪天開始認 AI 的簽字。
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怪就怪在,埃森哲正在賺 AI 的錢
故事講到這還算順。但翻財報會翻到不順的一頁:按上面的邏輯,最大的一批復雜稅玩家應該最先失血,可埃森哲 2025 財年生成式 AI 相關訂單做到 59 億美元,接近翻倍,是全公司跑得最快的業務。國內是同樣的景象:被喊"要被 AI 顛覆"喊得最兇的咨詢公司和系統集成商,正排隊接企業客戶"AI 落地"的單子。
一邊是六成五的客戶說咨詢不值錢,一邊是咨詢巨頭靠 AI 吃得滿嘴流油。這兩件事居然同時成立。
原因在于,AI 拆掉舊復雜的同時,也在批量制造新復雜。麻省理工有個流傳很廣的數字:大約 95% 的企業 AI 項目最后不了了之。選哪家的模型、公司數據亂得沒法喂給 AI、AI 一本正經胡說八道怎么辦、合規紅線在哪,每一樣都是新難題。企業剛從上一代管理軟件 ERP 的實施大坑里爬出來,轉頭就掉進了 AI 落地的坑。在坑邊賣鏟子的,還是原來那批人。
所以這輪洗牌的規則得修正一下:死的不是所有靠復雜賺錢的公司,是只會靠舊復雜賺錢的公司。 Chegg 死了,因為它那道難題被 AI 抹平之后,它找不到下一道難題;埃森哲還活著,因為不管新難題出現在哪,它總能第一時間趕到現場收費。
不過新復雜有個舊復雜沒有的毛病:保質期越來越短。幫企業裝 ERP 的紅利吃了三十年,幫企業上云的紅利吃了十年,AI 落地這一波能吃幾年?沒人敢打包票。
打工人不是沒事,是排在后面
現在可以把標題的話說完了。說 AI 最先殺死的不是打工人,不是說打工人安全,而是大多數人把死亡的順序想反了。
流行的講法是:AI 替代員工,公司降本增效——公司是刀,員工是肉。但實際發生的順序剛好相反:先是客戶發現直接問 AI 就行,公司的收入消失,然后整艘船連人帶工位一起沉下去。Chegg 前后兩輪裁掉的大半員工,不是被 AI 干掉的,是被"公司失去了存在理由"連累的;被一路壓價的網文譯者也一樣——AI 沒搶他們的飯碗,是買家發現這碗飯可以不花錢。
順序不一樣,對策就完全不一樣。如果威脅是 AI 替代你的技能,你該去學 AI、卷效率。可如果你所在的公司收的本來就是復雜稅,那你效率再高也沒用——船在沉,鍋爐工燒得再賣力,也就多撐幾分鐘。
所以真正該問的不是"AI 會不會取代我",而是拿前面那三個問題去問自己的雇主:我們收的錢里,復雜稅占幾成?客戶買的是我們的答案,還是我們的簽名?我們的復雜,是世界的,還是我們自己造的?
答案不妙的話,比學 AI 更急的事,是換一條船。
結語
過去幾十年,商業世界默認一條規矩:世界越復雜,中間商越賺錢。無數公司真正的產品,是客戶的不懂、沒空和沒辦法,只是財報上從來不這么寫。
AI 干的事說穿了只有一件:給每個人身邊放了一個不收費、不下班的專家。所有搭在"你不懂、你沒空、你搞不定"上面的生意,等于同時被點了名。
第一批倒下的公司,死因欄里寫的不會是"被技術淘汰"。
寫的是:客戶終于看清了,我在賣什么。
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自查表
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