技术成新的枷锁。

2026 年的春天，科技圈的风向变得比以往任何时候都快。

然而，在 AI 带来前所未有的效率革命的同时，并没有给人带来应有的工作上的 " 减负 "。

相反，在社交平台，不管是普通的打工人，还是那些光鲜的 " 一人公司 " 老板，纷纷表示，" 觉得自己变得越来越累了。"

这种累，不是传统意义上的 "996" 的体力透支，更是一种被技术裹挟后的狂奔。

诸如，" 一人公司 " 概念火了。可现实是，不少尝试者发现，自己扛起了 CEO、产品、运营、客服、财务全部角色，"007 成了标配 "。

再看 AI 工具本身。

还没养明白 OpenClaw，Hermes Agent 就火了；千问 Qwen3.6-Plus 刚发布，智谱就带来了 GLM-5V-Turbo；紧接着，DeepSeek V4 也官宣即将带着百万级上下文入场。

AI 的迭代速度，正在以一种近乎残酷的方式，碾碎普通人的学习能力和信心。在社交媒体上，现下最流行的梗不再是 "AI 帮我摸鱼 "，而是 " 还没学会就过时了 "。

更荒诞的是，为了证明自己还有用，人们开始被迫 " 刷量 "。在一些大厂，Token 使用量甚至成了继工资、奖金、股权之后的 " 第四种薪酬 "。为了证明自己职位的不可替代，打工人不得不亲手教 AI 如何 "Skill" 自己。

这就像一场没有终点的马拉松，市场以为自己在驾驭 AI，但在绩效的指挥棒下，年轻人更像是在为 AI 打工。

这不仅是一个商业现象，更是一个社会化的情绪问题。《听筒 Tech》和年轻人聊了聊，试图看到 AI 浪潮下，2026 年真实的个体。

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创业者：" 一人公司 " 的光鲜和焦虑

林姐，80 后，曾在互联网大厂做到 P7。出于 " 想去外面闯一闯 "，2025 年底，她辞职，刚好赶上了 " 一人公司 " 的浪潮。

用林姐的话说，她的武器库很全，Claude、DeepSeek 可以写方案，Midjourney 出设计，数字人做直播，一个 AI 客服团队 24 小时在线。

林姐表示，起初，她确实很 " 爽 "。以前需要一个团队两周完成的项目策划，她一个人两天就能交付。客户夸她 " 高效 "，朋友羡慕她 " 自由 "。

作者声明：该图片由 AI 生成

但到了 2026 年春天，林姐发现自己陷入了一种前所未有的疯狂。

早上 7 点，她被 AI 舆情监控叫醒，某平台一条差评需要她以 "CEO" 身份亲自回应。9 点，作为 " 产品经理 "，林姐需要调教三个 AI 模型对比数据。11 点，她要切换到 " 运营 " 模式，用 AI 生成短视频脚本，再修改，因为 AI 写的 " 没有人味儿 "。

下午，林姐要化身 " 客服总监 "，处理 AI 客服解决不了的复杂投诉。有时，还要作为 " 财务 "，核对 AI 自动生成的报表，发现错误并修正。晚上，林姐还得当 " 技术 "，调试新接的 API 接口。

" 以前是 996，现在是 007，而且没有下班的概念。" 林姐苦笑，" 因为 AI 不睡觉，所以我也不能睡。客户深夜发来一个需求，AI 秒回了，我假装看不见，也不太好。"

更让林姐焦虑的是，她发现自己正在 " 碎片化 "。

比如，林姐不再有完整的时间，而是在不同的角色之间像走马灯一样切换。她的注意力被切成无数个细小的片段，每几分钟就要处理一个 "AI 留下的尾巴 "。

" 一个人干出了千军万马的气势，最后却发现，我只是这架庞大效率机器上一颗磨损最快的齿轮。"

林姐坦言，" 招人是最快速的解决方式 ，但前期创业，我资金不够，只能且走且看。先坚持，坚持到自己扛不住为止。"

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大厂算法工程师：被 Token 和 Skill" 裹挟 "

90 后李明是某大厂算法工程师。按照他所说，他所在的事业部，从 2026 年 Q1 开始试点一项新制度，"Token 薪酬包 "。

简单说，每个员工每个月的绩效，不仅看你产出什么，还要看你 " 调用 " 了多少 AI 算力。Token 使用量，被内部戏称为 " 第四种薪酬 "，排在工资、奖金、股权之后。

起初，李明觉得这很合理，" 用 AI 越多，效率越高嘛。"

但很快，味道就变了。事实是，为了证明自己 " 物有所值 "，甚至 " 不可或缺 "，同事们开始了一场 Token 竞赛。

原本一个需求，自己写代码 200 行，调用 5000 个 Token 就能搞定。现在，大家开始用 AI 生成超冗余的代码，反复让 AI 优化、注释、重构，" 只为把 Token 量刷上去。"

更荒诞的是 "Skill" 自己。公司要求每个员工要训练自己的 AI Agent，让它学会你的技能，以实现数字孪生。于是，李明不得不每天花不少的时间，手把手地教 AI 如何写他擅长的那种代码，如何复现他的调试思路。

作者声明：该图片由 AI 生成

" 我在教一个东西怎么替代我。" 李明说，" 而且公司还将这个‘教学成果’纳入考核，如果 Agent 不够像你，说明你知识沉淀不足。"

如今，李明每天的工作变成了，早上教 AI 干活，上午用 AI 产出海量代码，下午给 AI 的代码纠错，晚上再写报告，证明自己的 Token 使用量。

" 以前累，是身体累。现在累，是心累。感觉自己在跟一个影子赛跑，而影子的起跑线，永远在你前面五米之外。"

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AI 产品经理：还没学会，应用就过时了

00 后陈晨是刚入行两年的 AI 产品经理。从上班开始，她就在补 AI 知识，截至目前，她的书架上有 20 多本 AI 相关的书，浏览器收藏了数不清的教程链接，电脑里也存着十几个版本的模型说明文档。

但陈晨还是觉得 " 要疯了 "。

2026 年开年后的这几个月，她刚花了半个月时间，将 OpenClaw 的用法摸清楚，写了篇内部培训文档；这两天，Hermes Agent 又爆火，老板让她一周内出一份竞品分析。

" 另外，这个四月底，DeepSeek V4 也官宣要上了，据说上下文窗口大得吓人。" 陈晨坦言，" 自己的学习速度，永远追不上模型的迭代速度。"

实际上，陈晨每天的通勤时间都在听 AI 相关的播客，午休时间在刷 AI 论文摘要，周末还要参加线上研讨会。她的微信群列表里，几十个 AI 社群的消息永远标着红点。

不过，最让陈晨崩溃的，是那种 " 还没学会就过时了 " 的无力感。

比如，上周陈晨刚花了一周时间学会了一个 AI 绘画的工作流，这周就出了一个新模型，效果更好、速度更快，而且操作逻辑还不同。

" 以前学一个软件能用三年，现在学一个 AI 技能能用半个月就不错了。" 陈晨说，" 感觉自己不是在成长，而是在被 AI 浪潮裹着跑，停不下来，一停就会被拍死在沙滩上。"

陈晨表示，晚上做梦都是各种模型版本号在打架。她自己也认为，这是 " 认知过载 "，应该减少信息摄入。

" 但不摄入，明天就跟不上了。" 陈晨表示，这是现实，虽然它很残忍。

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广告公司职员：效率提升了，加班却更多了

85 后赵姐，任职某广告公司。她所在的公司很早就拥抱 AI，用 AI 写策略、出创意、做 PPT，效率提升了不少倍。

按照道理，效率高了，应该能早下班了，现实却恰恰相反。

" 因为 AI 把整个行业的‘期望阈值’拉到了一个离谱的高度。" 赵姐坦言。

以前，一个方案做三天，客户觉得正常。现在，AI 十分钟就能生成一个 " 看起来像模像样 " 的初稿，客户就觉得 " 你应该一天出十个方案 "。

作者声明：该图片由 AI 生成

更要命的是 " 技术羞辱 " 和 " 工作泔水 " 的循环。

甲方现在也用 AI 写 Brief，Brief 写得天花乱坠、气势磅礴，但仔细一看，全是 AI 生成的空话套话。

赵姐不得不用 AI 来分析这个 AI 写的 Brief，再用 AI 生成方案，最后用 AI 检测方案的 "AI 率 " 并手动修改，将 "AI 率 " 降到客户要求的 20% 以下。

赵姐说，" 我们双方都在用 AI 生产大量的、无意义的、应付流程的材料。这就像工作泔水，看起来有一大桶，实际上没什么营养。"

"AI 没有替代我，它只是把我变成了一个 AI 校对员，兼 Prompt 工程师兼流程合规员。" 赵姐说。

" 我的工资没涨，但工作变成了给 AI 打工，就像一条高速公路，修得越好，车流量越大，堵得越死。"

写在最后

回到最初的问题，为什么有了 AI，我们却越来越累了？

一个残酷的答案是，技术从来不是中立的。当技术被用来 " 提高效率 "，而 " 效率 " 又被定义为 " 单位时间内创造更多价值 " 时，技术就成了加速器。

这也是经济学中边际效益的典型表现，它呈现了一个残酷的曲线， 技术的初期红利让人欣喜，但很快被资本抹平，被消耗的是人的时间、精力、创造力以及幸福感。

于行业而言，仍需要外部力量来干预。诸如欧盟《人工智能法案》已经明确提出，企业引入 AI 系统时，必须评估对劳动者权益的影响。

也就是说，AI 带来的生产力提升，应该通过政策、社会保障等分配机制，让社会共享红利。

一定意义上，技术的每一次进步，都在迫使市场拟定新的社会契约。