# AGI 机关枪发下来了 LLMS 索引： [llms.txt](/llms.txt) --- > 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](/ai/vibe-coding-translate/) 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](https://github.com/neo4j/neo4j) 的方向写出 Go 版的 [`graphdb`](https://github.com/SamuelSupe/graphdb)，照着 [DuckDB](https://github.com/duckdb/duckdb) 写出 Rust 版的 [`RustDB`](https://github.com/SamuelSupe/RustDB)，再照着 [Kafka](https://github.com/apache/kafka) 写出 Rust 版的 [`rutomq`](https://github.com/SamuelSupe/rutomq) 等项目。 [![老冯评价蒋老板用 AI 重写数据库项目](project-tweet.webp)](https://x.com/RonVonng) 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。 [![RustDB 项目介绍](rustdb.webp)](https://github.com/SamuelSupe/RustDB) [![GGraphDB 项目介绍](graphdb.webp)](https://github.com/SamuelSupe/graphdb) 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`](https://github.com/SamuelSupe/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](https://github.com/mysql/mysql-server) 移植到自己烧出来的操作系统上。 [![MicroSystem 操作系统运行画面](microsystem.webp)](https://github.com/SamuelSupe/microsystem) 期间，他还顺手烧了几本漫画书。看得出来，是真的乐在其中。 ![蒋老板分享的两卷漫画 PDF](comics.webp) [![“主公是否无远志，结小帽聊以消遣”表情包](hat-meme.webp)](https://www.bilibili.com/video/BV1ko4y1g78w/) 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。 ![蒋老板在群里分享操作系统进展](group-chat.webp) 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](https://github.com/pgsty/pigsty)、几百个扩展和一大堆软件包；[MinIO](https://github.com/minio/minio) 社区版留下维护真空以后，我又接手了对象存储分支 [Silo](https://github.com/pgsty/silo)；最近这两天，还在折腾新的文档框架 [OINK](https://github.com/pgsty/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](/ai/codex-reset-end/) 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。 ![十个 AI 订阅产生的信用卡支出](billing.webp) --- ## 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](https://www.automq.com/blog/kafka-on-s3-architecture-options-beyond-tiered-storage)，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。 [![rutomq 官网展示的 Kafka 协议与对象存储架构](rutomq-site.webp)](https://samuelsupe.github.io/rutomq/) [![rutomq 项目首页与架构说明](rutomq-repo.webp)](https://github.com/SamuelSupe/rutomq) 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](/db/minio-resurrect/)》《[续命 MinIO：承诺兑现](/db/minio-promise-kept/)》和《[Silo 发布：兼容 S3/MinIO 的开源对象存储](/db/long-live-silo/)》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](https://github.com/pgsty/silo/blob/main/docs/security/advisories.md)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。 [![Silo 项目主页与公开维护指标](silo.webp)](https://github.com/pgsty/silo) 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](https://x.com/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](https://omarchy.org/)。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](/pg/pigsty-intro/)。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`](https://github.com/malisper/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](/ai/rewrite-pg-in-rust/)》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](https://www.anthropic.com/news/redeploying-fable-5) 恢复全球访问，[GPT-5.6](https://openai.com/index/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](/ai/agi-milestone/)》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](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9D%B0%E6%96%87%E6%96%AF%E6%82%96%E8%AE%BA)：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](https://openai.com/index/building-abundant-intelligence/)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](https://x.com/thsottiaux/status/2087706104814023111)。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](https://x.com/thsottiaux) 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。 [![Tibo 的 X 账号及关注者数量](tibo.webp)](https://x.com/thsottiaux) 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](https://github.com/godarrenw/mi_remote_control)；开发者 [AprilNEA](https://x.com/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](https://github.com/AprilNEA/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。 [![OpenLogi 在 GitHub 达到一万颗 Star](openlogi.webp)](https://github.com/AprilNEA/OpenLogi) [![OpenLogi 登上 Hacker News 后流量快速增长](openlogi-traffic.webp)](https://news.ycombinator.com/item?id=49355606) 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。