AI 编程从 200 美元暴跌到 1 美元:一人公司的黄金时代
大家好,我是小虎。⚡ 高能预警这篇文章前半部分会颠覆你对编程的认知,后半部分有手把手的 Google Antigravity 实操教程。建议坚持看完,否则你会错过这辈子最大的红利窗口。"准备照葫芦画瓢,弄个写邮件的。这是昨天 AI 编程学习群里,同学说的一句话。他想做一个邮件工具,没有问我要 Python 教程,也没有问 SMTP 协议,直接就是要"照葫芦画瓢"。看到这句话,我手里刚端的咖啡停在了
大家好,我是小虎。

⚡ 高能预警
这篇文章前半部分会颠覆你对编程的认知,后半部分有手把手的 Google Antigravity 实操教程。
建议坚持看完,否则你会错过这辈子最大的红利窗口。
"准备照葫芦画瓢,弄个写邮件的。"
这是昨天 AI 编程学习群里,同学说的一句话。

他想做一个邮件工具,没有问我要 Python 教程,也没有问 SMTP 协议,直接就是要"照葫芦画瓢"。
看到这句话,我手里刚端的咖啡停在了半空。
放在两年前,这叫"无知无畏";但在今天,这叫"顺势而为"。
当一个没有任何编程背景的人,能像点外卖一样轻松地"点"出一个软件工具时,意味着编程这件事正在经历一场"祛魅"。
但这些都比不上 Stability AI 创始人 Emad Mostaque 抛出的那个数字令人心惊肉跳。
1 月 21 日,Emad 发了一条推文,直接掀了 AI 编程的桌子:
"Thinking Token 的崩盘迫在眉睫。两年内,顶级 AI 编程体验的成本将从现在的每月 200 美元,暴跌至不到 1 美元。"

从 200 美元到 1 美元。200 倍的暴跌。
如果你看懂了这个数字,结合群里同学的那句"照葫芦画瓢",你就该明白:
承认吧,你引以为傲的代码实现能力,正在从一种"稀缺资源"退化为"廉价水电"。
第一层:1000:1 的残酷真相
大多数人对 AI 编程的理解还停留在"生成代码"上。
事实是,AI 编程的核心成本根本不在"写",而在"想"。
Emad 揭露了一个行业内的隐性公式:1000:1。

什么意思?AI 每为你写出一行高质量的"代码 Token",它在后台可能已经消耗了 100~1000 个"思考 Token"(Thinking Tokens)。
它在推演逻辑,在检查依赖,在模拟运行,在自我修正。
你以为 AI 是秒回的天才,其实它是勤奋的疯子。
目前,这 99% 的"思考算力"极其昂贵。这也是为什么 Claude Code、Cursor Pro 现在的订阅费还得咬咬牙才能付的原因。
但 Emad 的预言告诉我们:这个瓶颈马上就要碎了。
第二层:正在消失的护城河
很多人看到"成本暴跌",第一反应是高兴:"太好了,以后用 AI 更便宜了。"
错。大错特错。
当一项核心生产要素的成本趋近于零时,它就不再是护城河,而是基础设施。
想象一下,如果电力是 100 元一度,会用电就是一种高薪技能;当电力变成 0.5 元一度,会插插头就不再值得写进简历。
编程也是一样。
在过去,掌握 C++、Java、Rust 是一道高墙。你懂堆栈内存,你懂并发锁,你就是高贵的软件工程师。
但在 1 美元时代的 AI 面前,这些硬核技能的价值正在被无限稀释。
谷歌总监前两天刚警告:"只会写 Prompt 的 Vibe Coding(氛围编程)将死。" 这话没错,但他只说对了一半。

真相是:只会写 Code 的"人肉编译器"死得更快。
当 AI 能以 1 美元的成本,不知疲倦地进行 1000 次逻辑推演,人类程序员那点可怜的"手写代码"优越感,就是最后的遮羞布。
第三层:三重绞索
为什么 Emad 敢断言成本会暴跌 200 倍?这不是拍脑袋,这是技术演进的必然。
有三根绞索,正在勒死高昂的推理成本:
- 1.芯片专用化:通用的 GPU 还是太贵了。Google 的 TPU、AWS 的 Trainium、特斯拉的 Dojo,这些"偏科生"芯片只做一件事——极致的矩阵运算。它们就是为降低推理成本而生的。
- 2.架构进化:DeepSeek 的 MoE 架构(混合专家模型)已经证明,我们可以只激活大脑的一小部分来解决特定问题。推理成本直接砍到 1/10。
- 3.规模效应:这是最可怕的。当全球数千万开发者都在调用 AI 写代码,边际成本会像滑梯一样冲向地面。
硬件摩尔定律 + 软件架构优化 + 生态规模效应 = 不可逆转的成本归零。
第四层:一人公司的觉醒
在这个 1 美元时代前夜,普通人该干什么?
做"黑心老板"。
既然砖头(代码)马上就要免费了,最值钱的就是图纸(产品定义)和地皮(商业场景)。
现在,我将手把手教你,如何利用当下的真·核武器——Google Antigravity,立刻把自己变成一家"一人公司"。
这不是普通的 AI 聊天工具,这是一个真正的 Agent(智能体)。
Cursor 还需要你一行行去 Accept 代码,而 Antigravity 这种 Agent,是真正把"人"从"编码"中解放出来的形态。
目标很简单:学会像使唤实习生一样使唤 AI,而不是自己去当那个实习生。
🛠️ 前置准备
- 1.Google Antigravity (真正的 Agent)。
- 2.一个模糊的想法 (比如:我想做一个抓取每日 AI 热点的网站)。
- 3.心态准备:时刻提醒自己,我是产品经理,Antigravity 是你的全栈工程师。
Step 1: 召开"立项会议" (进入 Agent 模式)
区别于普通的 AI 聊天,Antigravity 最强的是它的 Agentic Mode(代理模式)。它不是回你一句话,而是真的去干活。
打开 Antigravity,直接输入你的模糊需求:
帮我做一个抓取每日 AI 热点的网站。
我不知道具体要什么功能,你先帮我出个策划案。

💡 为什么这样做? 别急着写代码。Antigravity 会自动进入 PLANNING(规划) 模式。它会创建一个 implementation_plan.md 的文档(Artifact),把它的思路写下来给你看。 这就是老板的特权:只审批,不因具体执行费脑子。
Step 2: 开启"自动驾驶" (审批与执行)
当它把计划列出来(前端用什么框架、后端怎么抓数据),会弹出一个 "Notify User" 的请求让你确认。
这时候,你只需要做一个动作:Review(审阅)。
如果你觉得没问题,回一个词:"Go"。
接下来就是见证奇迹的时刻: 你会看到 Antigravity 开始疯狂操作你的编辑器。
- 它自己创建文件夹 mkdir
- 它自己安装依赖 npm install
- 它自己写代码 write_to_file
- 它甚至会自己运行命令 run_command 来测试代码能不能跑
你做什么? 你什么都不用做。你可以去冲杯咖啡,或者盯着屏幕看它像幽灵一样在你的电脑上敲代码。 这就是 Emad 说的"Thinking Token"——它在后台疯狂思考、尝试、修正,而你只需要等待结果。
Step 3: 验收与调教 (Human-in-the-loop)
大概几分钟后,它会停下来告诉你:"老板,活儿干完了,请验收。"
这时候,你在终端运行一下 npm run dev,看看效果。 肯定会有不满意的地方,比如界面太丑,或者抓取的数据不对。
别自己改代码!继续保持老板姿态:
界面太素了,给我换成深色模式,标题要大,要有科技感。
另外,抓取的数据里过滤掉英文内容。
它会再次进入 EXECUTION(执行) 模式,自动修改代码,直到你满意为止。
避坑指南 (老板必读)
- 1.别被 Task Boundary 吓到:Antigravity 会频繁更新它的"任务状态",告诉你它在干嘛。这是为了让你安心,不是让你插手。它不问你,你就别动。
- 2.敢于说"不":如果它生成的计划(Plan)你不喜欢,直接喷回去。你是甲方,AI 是乙方。不要不好意思拒绝 AI 的方案。
- 3.保持文件整洁:Antigravity 生成的 Artifacts(像计划书、说明书)都会保存在 .gemini/brain 里,没事去翻翻,那是它向你汇报工作的凭证。
结尾
1975 年,盖茨退学写代码时,计算机算力贵得离谱,编程是屠龙技。
2026 年,Emad 告诉我们,顶级 AI 编程只要 1 美元,编程正在变成白菜。
这听起来很残酷,对吧?
但对于那些一直想创造产品、却被代码门槛挡在门外的普通人来说,这不仅不是坏消息,而是这辈子最大的红利。
现在的 Antigravity,就是未来"1 美元风暴"的预演。把手里的键盘擦一擦。以前你用它敲代码,以后你用它指点江山。
别做那个在电灯普及前夜还在苦练擦油灯技术的人。
更多推荐


所有评论(0)