AI 工程的真正拐点，不是"多少人在用"，而是"多少人离不开"。只有当不用 AI 会带来直接的机会损失和效率损失，AI 工程时代才算真正到来。
起点：关于 2026 年 AI 的预测
最近看到 Amazon CTO Werner Vogels 对 2026 的两个预测冲击最大：
- Renaissance Developer：开发者需要跨越代码、产品、商业、社会影响
- 个性化学习：AI 将重塑教育，围绕差异化路径而非统一大纲
这两点共同指向：AI 不只是工具，而是在重塑人如何成长、如何被定义。
修正：2026 年真的会"AI 饱和"吗？
我最初的预测是：2026 年 AI 使用趋于饱和。但现实告诉我这太乐观了。
到 2025 年底，即便在互联网人群中，大多数人对 AI 的使用仍停留在"听说过"“玩过几次"阶段。距离"日常工作流必需品"还很远。
更关键的是，这个判断有条件约束：基础设施供给、监管、算力成本在 3–6 年内不出现反向制动。任何一个变量中断（成本翻倍、模型停服、政策突变），采纳曲线就会被打破。
拐点的真相：从"会用"到"离不开”
“离不开"是个模糊的词。更精准的定义，需要用指标衡量。
与互联网、手机、支付的拐点对比：它们都进入了"不用就无法运作"的阶段。AI 还没有。多数指标仍远低于阈值，这就是为什么 2026 年最可能的结果是”会用 AI 的人越来越多，离不开 AI 的人仍是少数"。
会用 ≠ 会构建：五层能力递进
这个差异不是二元论，而是一个清晰的阶梯。
当前的缺口最大在第三、四层。大多数人卡在第一、二层，进入第四层的寥寥无几。这意味着高价值的稀缺性不会消失，只会上升。
为什么 AI 工程时代还没到来：三维延缓因素
不是技术问题卡住了，而是三个维度的约束同时按住了进度条。
关键观察：只要有一个维度被卡住，整个生态的成熟就会延缓。当前三个维度都没有充分成熟的解决方案。
现实窗口：能力进阶的三条路
未来三年不是"赢家通吃"，而是多个能力等级同时升值。
| 能力方向 | 短期价值 | 长期前景 | 瓶颈 |
|---|---|---|---|
| 第一→二层（工具→集成） | ⭐⭐ 快速贬值 | ⭐ 饱和 | 门槛低，竞争剧烈 |
| 第二→三层（集成→沉降） | ⭐⭐⭐⭐ 稀缺 | ⭐⭐⭐⭐ 持续升值 | 需要行业深度、长期迭代 |
| 第三→四层（沉降→抽象） | ⭐⭐⭐⭐⭐ 极稀缺 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 定义生态 | 思维跨度大，需要社区影响力 |
关键结论：虽然"会用 AI"的人快速增加（压低第一层价值），但由于三维延缓因素，第三、四层的稀缺性只会上升。
我在 arksphere.dev 上做的事
基于上述判断，我专注探索 AI Native 基础设施的架构演化。目标不是整理模型用法，而是研究支撑可扩展智能系统的底层能力栈：调度、存储、推理、Agent Runtime、自治控制、观测与可靠性。
内容不再是课程或技巧合集，而是围绕 Infra → Runtime → System Abstraction 的持续演进记录。 arksphere.dev 是这个实验与沉降的场地。
总结
AI 工程时代的拐点不在"多少人在用"，而在"多少人离不开"。后者需要五个可度量指标同时达阈值，目前距离仍远。
“会用 ≠ 会构建"不是二元论，而是五层递进阶梯。第三、四层的稀缺性随着第一层人数增加而上升——这正是未来三年最大的机遇窗口。
但这个窗口的宽度，很大程度取决于技术、制度、组织三个维度如何协同演进。希望更多人在做 AI 工程时，不仅关注技术创新，还能为制度建设、人才成长、风险治理这些"隐形的工程"投入同等思考。