未来公司只剩两类岗位，但每个人都要变成创业者
未来公司只剩两类岗位，但每个人都要变成创业者
最近看了一期 Y Combinator 对 Replit CEO Amjad Masad 的访谈。Replit 刚完成 4 亿美元 D 轮融资，估值 90 亿美元。访谈本身值得听完，但其中一个判断让我反复回味——未来的公司里只剩两类核心岗位：构造者（builder）和销售。
这个说法听起来有点哗众取宠，第一反应是又一个硅谷创始人在卖 AI 焦虑。但当我把他描述的整套组织模型拼起来之后，发现他想说的是另一件更值得当真的事：当软件可以被任何人用自然语言制造出来，公司内部的劳动分工会被重新定义，绝大部分员工的角色会演化成"通用型创业者"。
这不是一个关于"会不会被 AI 取代"的旧问题。是一个关于"未来值得练什么技能"的新问题。
一、先理解他说的两类岗位是什么
Amjad 的"两类岗位"很容易被误读。他不是说公司里只剩程序员和销售员，而是在重新定义这两个角色。
构造者指的不是写代码的人，而是持续把更低层的复杂度打包、让自己往更高层走的人。Amjad 拿计算机的演化做类比：最早一屋子人坐在桌前算数字，那时候 "computer" 这个词指的就是"算数的人"；后来这些算数工作被装进了机器盒子；操作盒子的人成了软件工程师；现在 AI 智能体在使用这些盒子，软件工程师又被推到更高的抽象层。构造者的本质是抽象层级的提升者，工具变了但工作没变。
销售指的也不是按名单打陌拜电话的推销员。在 Amjad 的描述里，销售更像传教士和教育者：带着客户做黑客松、给领导层做 AI 启蒙、把一个内部"冠军"养成可以撬动整个组织的人。他的判断是销售反而最难被替代——"很多公司想跟人说话、跟人学习，人类信任人类"。
这两类工作有一个共同点：它们都需要面对模糊性，并把模糊性转化成成果。 构造者面对技术的模糊性，销售面对人的模糊性。智能体在确定性的任务上越强，模糊性这件事就越值钱。
二、真正的爆点是第三类角色：通用型创业者
如果只看"两类岗位"那部分，这个判断算不上特别。访谈里真正有冲击力的是 Amjad 描述 Replit 内部的一个团队。
这个团队叫"vibe coding 驻场组"（vibe coding 即"用自然语言指挥 AI 写代码"）。他们的任务说明只有一句话：
"在公司里转，让公司变得更好。"
没有量化业绩指标，没有产品路线图，没有汇报对象。他们去问客服团队：你们用的客服工单系统，最大的痛点是什么？得到答案后做了一套客户优先级可视化系统，客户满意度立刻上升。然后他们去人力资源部门，发现没有统一的入职平台，又顺手做了一个。
这个组织实验背后的判断是：当造软件的成本降到接近为零，公司里大部分员工的工作模式会变成"找问题 + 部署智能体"。每个人早上醒来思考的是"我怎么让公司更值钱"，然后在公司里游走、找问题、调动智能体解决。
Amjad 用了一个词形容这种角色：business generalist（业务通才）——理解客户、理解经济、理解 AI 能力边界、有判断力的通用型选手。这群人不是构造者，也不是销售，但他们使用构造者打造的工具、配合销售带来的资源，把生意推向更好的状态。
把这个图景跟"两类岗位"放一起看，结论才完整：少数人造工具，少数人卖工具，但绝大多数人变成创业者。
三、这件事最值得当真的部分：模糊任务的能力
如果你是一个不写代码的职场人，看到这里大概率会有两种反应：
第一种是觉得遥远——我又不在 Replit 这种公司，我们老板还在卡考勤呢。
第二种是觉得焦虑——我连 Excel 函数都用不利索，怎么去"部署智能体"？
这两种反应都有点错位。Amjad 描述的不是某个具体技能，而是一种工作方式的转变——从"被分配明确任务"到"自己定义问题、寻找资源、产出结果"。这种转变在 AI 之前就已经在硅谷小公司里发生了，AI 只是把它推向了更广的范围。
判断你已经准备好这种工作方式的标志，不是会不会写指令（prompt），而是：
- 看到一个流程问题，第一反应是"我能怎么改"还是"这事归谁管"
- 拿到一个模糊任务，能不能在没人指导的情况下拆出可执行的下一步
- 能不能跟陌生人说清楚一个想法、并让他们愿意配合
这些能力跟 AI 工具无关，但 AI 工具会把这些能力的杠杆放大十倍。会写代码不会让你成为通用型创业者，但本来就有创业者气质的人，借助 AI 工具会突然多出好几条腿。
Amjad 在访谈里也证实了这个判断。他说 Replit 销售在企业里寻找的"内部冠军"——那个会带着 Replit 进公司、推动同事用起来的人——画像不是某个职位，而是一组特质：能折腾、不被规则卡死、主动学习其他工具来配合、有创业者气质。
这跟"通用型创业者"是同一种人。
四、"后指令时代"意味着练 Prompt 已经晚了
访谈里有另一个让我意外的判断。被问到用户应该练什么技能时，Amjad 说：
"我们正在走向一个后指令（post-prompting）的世界。"
理由是 OpenClaw 这类工具的用法已经在变——人们越来越倾向于给高层目标，而不是一句句指令。下一代智能体可能允许这样的输入：
"每天帮我做一家 SaaS 公司，自己尝试推广，看看哪个能赚到钱。"
这种交互方式跟"指令工程"几乎没关系。它要求的是另一种能力：给出值得追求的目标。
很多人在 2024 年开始花大量时间研究怎么写指令——什么角色扮演、什么思维链、什么结构化输入。这件事在 2026 年看起来已经是上一代技能。当模型能够自己规划、自己反思、自己分解任务，"怎么把指令写清楚"的价值会快速贬值，"知道该让智能体做什么"的价值会快速升值。
而**"知道该做什么"是一种长期能力**，跟具体工具无关。它来自：
- 见过足够多的好产品和坏产品（审美）
- 跟用户聊过足够多的真实问题（同理心）
- 经历过足够多的执行细节（判断力）
- 有自己关心的领域（视野）
这些能力都不是几个月内能突击出来的，但它们是 AI 时代真正复利的资产。
五、对个人的启示：不要等公司变成 Replit
Amjad 描述的图景在 Replit 内部已经在跑，但他也承认大部分公司还不是这样。这就给了我们一个关键判断：
不要等公司组织形态变化才开始改变自己的工作方式。
如果你今天在一家传统公司，工作内容明确、流程清晰、绩效可量化，那么"通用型创业者"听起来跟你没关系。但如果两年后整个行业向"构造者 + 销售 + 通用型创业者"的结构演化，你就会发现自己手里只有"被精确定义的任务执行能力"——而这种能力是智能体第一波取代的东西。
更稳妥的做法是现在就开始练通用型创业者的能力：
第一，主动找模糊问题做。在你目前的工作里，找那种"没人管、做了能让事情变好"的事，做一两件出来。这种事不会写在职位描述里，但它训练的恰好是未来最值钱的能力。
第二，把每一个 AI 工具当杠杆而不是玩具。不是为了好玩，是为了把自己原本要花十小时做的事压缩到一小时——然后用省下的九小时去做更难的事。
第三，保持长期在某个领域里观察。 Amjad 说"以前天天看新闻是缺点，现在变成必备能力"——他指的不是刷热搜，是持续追踪你关心领域的真实演进。一个人对某个领域的观察密度，会直接决定他能给智能体输入什么样的高层目标。
结尾
Amjad 的访谈给我留下最深印象的不是"两类岗位"这个标题党式的判断，而是他描述 Replit 内部那个"驻场组"的语气。一群人，没有产品需求文档，没有交付期限，任务是**"让公司变得更好"**——他说这就是未来大部分人的工作方式。
这个工作方式听起来理想，但执行起来对人的要求极高。它要求你能自己定义问题、自己组织资源、自己交付结果，而且持续做下去。这些能力人类社会里其实一直存在，过去叫创业者。
未来不是只有创业者能创业。而是没有创业者气质的人，可能连普通员工都做不了。
如果这个判断成立——哪怕只成立一半——那么从今天开始，把自己的工作当成一家公司来经营，可能是这个时代最重要的"职业规划"。
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