长期以来，在构建技术产品时，我一直秉持着“API 之下与 API 之上”的思维框架。这个概念起源于 2010 年代中期平台经济兴起之时（例如 Uber、Airbnb、Stripe）。它刻画了软件平台如何分配工作：
- API 之下 = 由平台支配的标准化劳动：网约车司机在算法驱动下竞速，提供服务。你的角色服务于系统，属于自动化且低利润的工作（尽管部分人可能获得巨额收入）。
- API 之上 = 平台所有者、集成商或富有创意的组合者，他们掌控接口、提取价值，并在其之上构建新东西。这层拥有更高的杠杆、判断力和所有权，有时甚至意味着垄断与控制。
由此，整个 API 经济体系建立起来，围绕 API 出现了大量的集成和工具。只需看看 API 工具市场以及围绕其建立的各种平台，便可见一斑。
从 API 转向 AI
近年来，这个类比直接迁移到了 AI 领域。新的“API”就是基础模型，以及围绕它构建的 Agent、工具和平台生态系统。
- AI 之下 = 提示工程、编码、内容生成、任务执行等等。这层容易被替代，就像过去的零工经济一样。
- AI 之上 = 架构设计、验证、编排、判断以及人类独有的特质：品味、伦理、上下文理解、创新集成。这包括设计 Agent 系统、判断 AI 输出何时/为何失败、拥有你的技术栈，或在其上构建能产生防御性价值的东西。
对于 AI，我甚至认为它是多层次的：我们有 AI 提供商、利用 AI 构建平台的人和企业，以及传统的（API）平台经济。随着时间的推移，这些层次会逐渐融合。在 API 时代，软件工程是优势；而在 AI 时代，编排 AI 则是现在的优势。
纵观技术演进史，这并不新鲜
技术在历史上一直在向上攀登抽象层次。每一个新层次都会隐藏底层的复杂性，提高上层生产力，并使旧技能商品化。每次都会形成新的“之上 vs 之下”的分化。这种情况一直在重复：
时代 | 新增层次 | 抽象的层面 | 影响 | 新机遇 |
|---|---|---|---|---|
1940s–1950s | 汇编语言 | 原始二进制/机器码 | 从打孔卡到符号 | 硬件调试者成为逻辑导向的程序员 |
1950s–1970s | 高级语言（Fortran, C） | 汇编/硬件细节 | “真正”的程序员抵制 | 底层编码者成为应用构建者 |
1970s–1990s | 操作系统、数据库、框架 | 内存、文件、网络 | “玩具”语言成为主流 | 系统管理员和数据库管理员赋能业务逻辑开发者 |
2000s–2010s | 网络/云 + API（AWS 等） | 服务器、基础设施、扩展 | API 经济繁荣 | 运维工程师和本地部署开发者演变为 API 组合者、SaaS 构建者和平台经济创造者 |
2020s–至今 | 大语言模型/Agent/基础模型 | 代码、数据管道、常规认知 | “AI 之上” | 提示跟随者和初级角色转向 AI 编排者、输出判断者和技术栈所有者 |
在每个时代，总会遇到持怀疑态度的人，而事物却变得越来越简单、便宜，对更广泛的受众来说也更容易上手。这推动着人们朝更高层次前进。AI 只是这个技术创新时间线中的最新趋势。
未来会是什么样子？
谁知道呢？¯_(ツ)_/¯ 但我能确定的是，它不会停止，一切都在快速发展。
- 未来 2–5 年（Agent 时代）：AI 处理更多的执行任务。“之下”缩小为基本的委托。“之上”变为 Agent 设计、多模型编排、严格的评估以及人机混合工作流。新技能：上下文工程、故障模式分析、拥有平台。一个人组成的“团队”或小型团队通过组合 AI 提示（而非编写代码）实现 10 倍产出。
- 5–10 年以上（AGI/接近 ASI）：模型能够自我改进和编排。分化进一步碎片化：你可能在某一层处于“之上”，例如指挥 AI 集群，但在另一层却处于“之下”，因为你的领域被完全自动化了。
- 真正的后 AI 时代（富足/解耦）：如果 AI/机器人处理了几乎所有的经济生产，那么旧的“之下/之上”对于劳动力来说基本瓦解。新的前沿是元层面的：目标设定、AI 系统的伦理/治理、体验/关系经济，或全新的层次（生物-AI 共生、太空规模工程、模拟现实）。经济将发展成一个完全不同的体系，今天已经有人在探索之中。
长期来看的赢家？那些爬升最快、拥有自己层次、专注于 AI 尚无法复制（目前）的东西的人：深刻的人类判断力和创造力。作为一个对未来技术充满热情的人，我很好奇未来会带来什么。
