我的朋友蒋老板一个月糊出四个数据库、一套操作系统、一门编程语言、一个编译器和一颗 CPU，成了当下 AI 狂欢的缩影。
最近这一个半月堪称一场 AI 狂欢：老冯的 Max 订阅大军已经扩编到十个，每个每月 200 美元。烧出来的东西数不胜数，出活比俺宣发还快。我认识的一些走在前沿的朋友，都在忙着闷声大发财，抓住这个机会窗口烧点东西出来。
当然，也有一些朋友手里刚拿到 AGI 机关枪，就忍不住四处扫射。其中最具代表性的，当属蒋老板。
蒋老板的机关枪#
我们有一个交流群，蒋老板经常在群里分享他的 Vibe Coding 战报。
按理说，作为一家中型创业公司的一号位，他每天应该有一大堆正经事情要干，不应该这么吃饱了撑的。但蒋老板确实是一朵奇葩。别人拿到 Codex，是让它写个网页、改改业务代码；他拿到 Codex，第一反应是自己烧数据库。
据我所知，蒋老板本人应该并不熟悉 Rust，但这并不妨碍他让 Codex 照着 Neo4j 的方向写出 Go 版的 graphdb，照着 DuckDB 写出 Rust 版的 RustDB，再照着 Kafka 写出 Rust 版的 rutomq 等项目。
所谓“烧”，就是把 Token 当燃料，让 Agent 把项目糊出来。老实说，我原本对这几个项目没什么兴趣。后来顺手让 Fable 把仓库扒了一遍，鉴定结果居然还不错：虽然距离真正的生产级产品差得很远，但也并非只有一个 README 和几张架构图。代码确实有模有样，基本功能也能跑起来，不完全是花架子。
听蒋老板说，他们的业务已经用上了这几个数据库，并非纯粹杂耍。老冯认可它们的设计思路：主数据放 S3 对象存储，元数据放 PostgreSQL。这也是我认为数据服务未来发展的一个大方向。
不过，后面的剧情开始离谱起来。烧完数据库还不过瘾，蒋老板又烧起一套 AArch64 操作系统生态 microsystem：操作系统、编程语言、编译器，甚至一颗用仿真器运行的 ARM CPU。今天的新目标，是把 MySQL 移植到自己烧出来的操作系统上。
期间，他还顺手烧了几本漫画书。看得出来，是真的乐在其中。
实用价值目前看不出来，但娱乐价值倒真是全部拉满了。作为一家创业公司的一号位，每天沉迷于这些没卵用的东西，简直是不务正业；但你也架不住它真的很好玩——老冯年轻的时候，也曾经非常认真地想自己烧一个操作系统、一个数据库、一门编程语言和一颗 CPU。
严格来说，这几样东西我都做过。但那些就是标准的计算机系大作业：烧是烧了，跑也能跑，跟真正的软件产品完全是两码事。蒋老板这批东西再怎么说也敢莽上生产，我还是佩服的。
不管有没有实用价值，这已经摸到了一条过去很难想象的边界。
10 个订阅还不够用#
在这一点上，我其实是羡慕蒋老板的。
老冯是一个 OPC，也就是 One-Person Company。我的主业已经排满：一个人维护 PostgreSQL 发行版 Pigsty、几百个扩展和一大堆软件包；MinIO 社区版留下维护真空以后，我又接手了对象存储分支 Silo；最近这两天，还在折腾新的文档框架 OINK。
好处是，这些都是我真正感兴趣的东西，而且确实有人用，确实能解决问题。坏处是，我没有那么多弹药可以随便往天上打。蒋老板可以拿几十个 Agent 去烧一颗虚拟 CPU，烧完以后哈哈一乐，第二天再烧 MySQL。老冯的每一份额度都得尽量花在刀刃上：修安全漏洞、补兼容矩阵、跑回归测试、做发行版、写文档、处理真实用户的问题。
你看老冯现在的用量就知道了：十个订阅依然不够。平均一天就能烧穿两个订阅的额度；按七天一重置，十个根本转不过来，之前纯粹靠 Tibo 的 Reset 大放送 才撑下来。订阅费都是小问题，十个每月也不过 2,000 美元。真正的瓶颈是人的精力——我要为产出负责，许多验收仍需亲自介入、裁决和评判。我估摸着自己的上限，大概是烧干二十个每月 200 美元的订阅。
大猩猩与接盘侠#
回到蒋老板那几个副业项目。我虽然觉得它们暂时没有实用价值，但他的方向并不坏。以前，一个人看到“S3 放主数据、PostgreSQL 放元数据”这个机会，最多写篇文章，或者做个 demo。真想把它做成一个完整的数据系统，需要拉一支队伍，融一笔钱，干上两三年。比如消息队列，就有一家专门的创业公司 AutoMQ，做的正是把 Kafka 的持久化存储放到 S3 这类共享对象存储上的事情。
现在，蒋老板这样一个不懂 Rust 的门外汉，像一只拿到机关枪的大猩猩，直接冲进了这个赛道，对着专业团队“突突突突”就是一梭子。他未必真能把谁打死，甚至很可能只是在墙上留下了一排弹孔。但重要的不是他能不能赢，而是这个赛道的入场券突然便宜了几个数量级。
这种事老冯其实也干过，只不过走的是另外一条路。大家知道，MinIO 曾经是覆盖面最广、使用最普遍的开源对象存储项目之一。后来社区版本出现了明显的维护缺口，我把它接过来，做成了 Silo。接盘的时候我就明确说过：这个项目后续主要依靠 Codex 和 Claude 来维护。
这段过程，可以从《MinIO 已死，MinIO 复生》《续命 MinIO：承诺兑现》和《Silo 发布：兼容 S3/MinIO 的开源对象存储》三篇文章中查看。
到现在，我已经处理了十余项安全问题，其中包括认证绕过等高危漏洞。上游无人处理，我就让 Agent 修，自己负责架构判断、风险审查、回归测试和发布验收。Silo 的安全公告和发布记录都公开可查，这个分支也已成为 MinIO 生态中最活跃的社区分支之一。
老冯对 MinIO 有些了解，并非两眼一抹黑地在聊天框里敲一句“帮我维护一下对象存储”，第二天世界上就多了一个生产级产品。我知道对象存储应该怎么工作，知道一致性、纠删码、磁盘故障、元数据、滚动升级和兼容性的边界，也知道哪里一旦做错就会丢数据。
我只是不再逐行敲代码、追踪每个实现细节。我负责决定打哪儿、什么算命中、打错了会炸掉什么，并在出现分歧时作出最终裁决；Agent 负责搬弹药、瞄准和扣扳机。
这才是 AI 真正有价值的地方。
它不是让完全不懂的人凭空拥有专业判断，而是让已经拥有专业判断的人，不必再亲自完成所有体力劳动。
供给无限的时代#
对于开源软件，我认为我们很快就会进入一个供给近乎无限的时代。
当你许愿就能得到软件的时候，供给实际上就是无限的。 在这种情况下，只要你有本事许出正确的愿望，并且有本事真正把它验收下来，你就能发挥出原来根本不敢想象的力量。“写出第一版代码”这件事的边际成本，已经开始接近于零了。
这样的例子已经不少了。蒋老板一个月连刷数据库、操作系统、编程语言、编译器和 CPU，顺手还画了几本漫画书，这种事如今已不算罕见；老冯自己的产出，讲出来可能还要离谱。最近 DHH 也是，一边经营创业公司的多条产品线，一边几乎以一己之力搞出了个人 Linux 发行版 Omarchy。这东西最近火得很，老冯前两天刚装了一个玩。
老冯干的事也很类似：PostgreSQL 发行版 Pigsty。这个工作量，放在几年前，差不多得一两百号人才啃得下来。但老冯一个人干了下来，而且在这条赛道上，确实干到了 number one。
前阵子，pgrust 用 AI 把 PostgreSQL 机械迁移到 Rust，最终跑通了 PostgreSQL 18.3 回归测试套件中的 46,066 个查询。我当时专门写了《AI 用 Rust 重写 PostgreSQL？别逗了》泼冷水：通过回归测试，不等于真的重新实现了 PostgreSQL，更不等于它已经成为一个可信的数据库。但这不妨碍它成为一个里程碑。
里程碑不在于 pgrust 能不能替代 PostgreSQL，而在于一个人调度一群 AI Agent，真的可以在几个月内搬动一个积累了几十年的大型代码库，并且做到过去需要一支团队才能摸到的完成度。
用 Rust 重写 PostgreSQL 这件事本身可能没什么卵用，但它证明了一条非常有价值的路。既然 PostgreSQL 都能这样搬，那么很多 Java 项目当然可以用 Go 重写；很多互相割裂的开源组件，也可以被 fork、裁剪、缝合成更适合具体场景的发行版；很多因为市场太小、商业价值不够而无人问津的工具，现在也突然有了被实现的可能。
代码会越来越便宜。
然而，这里必须泼一盆冷水：代码供给无限，不等于靠谱软件供给无限。
未来 GitHub 上最不缺的，就是廉价地做到七成正确，然后再也没人管的项目。
AI 很容易把一个项目从零推到“看起来有模有样”，推到 80 分。真正困难的，是把剩下的 20 分补完：兼容性、边界条件、安全性、迁移、升级、回滚、可观测性、长期维护，以及出了事故以后到底由谁负责。这最后 20 分的质量，可能会吃掉 99% 的成本。
所以，真正稀缺的并不是代码，而是正确的愿望，以及对结果进行严格验收的能力。你得知道自己究竟要什么，知道生成出来的东西哪里可能有问题，还要有能力把一个能跑的玩具磨成别人敢把数据、业务和饭碗交给它的产品。这需要日历时间沉淀出来的可靠性战绩，以及让别人信任你产出的影响力。
供给无限的是代码。信任从来没有无限过。
真正的质变，就发生在这一个月#
有趣的是，这些变化始于 7 月初：Fable 5 恢复全球访问，GPT-5.6 普遍可用。此前我只有 ChatGPT 和 Claude 各一个每月 200 美元的订阅，每周还有不少额度，甚至拿去翻译书挥霍。但最近一个月，我的消耗量开始暴涨。
我认为关键点在于，AGI 级模型开始普遍可用。你当然可以纠结“AGI”这三个字，讨论它有没有意识、有没有世界模型、能不能独立发明全新的数学理论。这些问题都很有意思，但老冯没有太大兴趣。
对工程师来说，真正重要的分界线是：我能不能把一个模糊目标、一个几十万行的代码仓库和几个小时的执行时间交给它，然后回来验收一个基本完整的结果。
以前的模型会写代码，但很难独立完成长时间的大型工作。现在的 Agent 已经可以理解仓库、调用工具、修改代码、运行测试、观察错误、继续修复，在一个任务上持续工作十几个小时甚至几天。它仍然会犯错，甚至会犯非常愚蠢的错误，但整体可靠性、任务跨度和自我恢复能力已经跨过了一条线。我在《AGI 里程碑：不会放弃的机器》里专门讨论过这条变化。
人一天只有 24 小时，Agent 用户一天已经可以烧出几百个工时。这已经不只是效率提升了几倍，而是工作时间本身开始被并行扩容。以前，老冯拥有的只是一个会回答问题、帮忙写点代码的助手。现在，我拥有的是一群不睡觉、可以复制、可以并行、在大量专业领域达到甚至超过普通专家水平的数字劳动力。当模型从“偶尔达到专家水平”，跨到“可以稳定完成专家工作”，性质就彻底变了。
所以，我的订阅才会从两个涨到十个，而且十个还不够，后面可能还会到二十个。并不是我突然疯了，而是以前不值得启动的项目，现在值得了；以前只能排队慢慢做的事情，现在可以同时开十几条战线；以前一想到需要三个月就放弃的想法，现在可以先烧一晚上看看。
能力提升以后，需求不是线性增长，而是爆炸。这就是杰文斯悖论：模型变得更强，需求量反而暴涨——过去不敢、不想、不能交给它的事，现在统统能做了。
绝大多数人还没进场#
OpenAI 目前公开的口径是，其模型已经触达超过 10 亿活跃用户。与此同时，Codex 与 ChatGPT Work 的活跃用户刚刚越过 1,500 万。两边的统计口径并不完全一致，不能拿来做严谨对比；但从数量级上看，差距仍然悬殊。
十亿人已经接触到 OpenAI 的模型，约占地球人口的八分之一。真正开始使用 Agent 干活的人，即便按这组最宽松的数字粗略相比，也仍然只有百分之一量级。而且，这 1,500 万人里，很多也只是偶尔让 Codex 修个 bug、写个脚本，并没有真正改变自己的工作方式。
我还有一个非常不严谨、但我觉得挺好用的土办法：看 Tibo 的粉丝数。如果你真正参加了最近这轮 AI 狂欢，天天撞 Codex 限额，基本上没有理由不在 X 上关注这个动不动就给大家 Reset 的人。但截至发稿，Tibo 也只有大约 48.5 万关注者。
这当然不是严肃统计，只能算一个圈层温度计。而这 48.5 万人里，真正能稳定打满一个最高档订阅的，可能又要除掉好几倍；能像老冯这样同时打满几个订阅的，再除掉好几倍；能把这些算力组织起来，持续做出完整项目、形成产品并产生真实影响的，数量就更少了。
所以，别看 X 上每天都是新模型、新项目、新融资，好像所有人都已经进入了 Agent 时代。放到整个社会里，这仍然是一个小得不能再小的早期群体。真正有趣的机会窗口，恰恰就在这里。
模型能力已经到了，但绝大多数人还没有意识到；工具已经发下来了，但大多数人还停留在聊天框里。
这个认知差，就是现在最值钱的东西。
以后真正稀缺的是什么#
当一件事你能做、我能做、大家都能做的时候，它一定会迅速卷起来。很快，“会不会写代码”本身就不再构成多大的竞争优势。大家使用的是差不多的模型，拥有的是差不多的 Agent，也都能在几天内烧出一个看上去不错的项目。最后真正让人脱颖而出的，主要是两样东西。
第一是洞察力：你能不能发现一个真实存在、而且值得解决的问题。
第二是影响力：你能不能迅速把它做出来，推到用户面前，抢占生态位，最后把自己的方案变成事实标准。
中间当然还有验收能力。没有验收能力，烧出来的只是垃圾；但验收更像入场资格，洞察和分发才决定最后谁能赢。最近我已经看到很多这样的例子。
有人觉得现有的 Vibe Coding 操作方式不舒服，就把小米蓝牙遥控器改造成编程遥控器；开发者 AprilNEA 实在受不了罗技那个又大又难用的官方驱动，直接让 Agent 许愿许出了开源替代品 OpenLogi；还有大量过去只有几百个潜在用户、根本养不起一支团队的小工具，如今被个人开发者在几天内做出来，迅速占领自己的小生态位。
这些项目未必像重写 PostgreSQL 那么轰动，但往往比重写 PostgreSQL 更有实际价值。因为它们解决的是真问题。
软件的第一版正在变得近乎免费。等所有人都意识到这一点以后，开源项目的数量会像短视频一样爆炸。到时候最值钱的，不是谁更能堆代码，而是谁知道什么值得做，谁能把生成物验收成产品，谁又能让别人知道、相信并采用它。
AGI 机关枪已经发下来了，子弹甚至还在按周重置。大多数人还在聊天框里研究这把枪应该怎么定义，少数人已经打空了十个弹匣。
而这个狂飙突进的时代，才刚刚开始。
