核心内容总结
AI正在彻底重构软件行业的产研体系：过去依赖“产品经理→UI→开发→测试”分工的模式，因AI大幅降低执行成本（如生成原型、写代码、做测试）而被打破。岗位边界会模糊甚至消失，基础技能岗位（如简单UI、测试、初级开发）将减少；未来产研团队会变成“人+AI”的小单元，一个人就能负责完整模块；同时，软件生产门槛降低导致垃圾软件泛滥，行业价值重心从“做软件的技能”转向“判断什么不该做的决策力”和“帮用户筛选的影响力”。
一、AI让产研岗位“跨界”成常态，基础岗位要危险了
过去软件公司分工细（产品、UI、开发、测试），是因为每个环节执行成本高：产品要想清楚需求，UI要设计好看的页面，开发要写代码实现功能，测试要防上线出问题。但AI来了之后，这些环节的“执行”都能被AI代劳——比如产品经理用AI直接生成高保真原型（不用拖控件调样式），程序员用AI快速写代码（一天消耗20亿token都不奇怪），测试用例也能让AI先跑一遍。
结果就是：岗位之间的墙被拆了。UI岗位会变少，因为产品经理自己用AI就能做初稿；测试岗位会变少，因为研发用AI就能测自己的代码；只会写简单功能、画简单原型的人更危险——这些技能以前值钱是因为稀缺、耗时间，现在AI把它们变成“随手可用的工具”，基础岗位自然就不需要那么多人了。
二、未来产研团队：一个人+AI搞定一个模块，沟通成本省到爆
以前做一个模块，得产品写PRD、UI画图、开发写代码、测试找bug，来回交接、解释、返工（比如产品说研发没懂需求，研发说UI设计实现不了），沟通成本占了大头。但AI时代，一个人就能负责整个模块：从需求判断、原型设计、代码实现到测试验证，甚至上线后的数据反馈——他不用自己啥都会，核心是“调度AI”：告诉AI业务背景，审核AI生成的原型和代码，判断结果能不能解决用户问题。
这种模式直接砍掉了所有交接沟通的时间，效率提升不是一点点。比如以前一个小功能要排期一周，现在可能一天就能搞定，因为不用等别人配合了。
三、软件变“好做”了，但垃圾软件要泛滥？
过去做软件成本高，哪怕是小工具也要团队协作，所以很多烂想法在评估阶段就被毙了。现在AI让做软件的门槛降到几乎为零：一个人几天就能做出能跑的产品。结果就是——垃圾软件会越来越多。
为啥？因为执行成本低了，人容易高估自己的判断：以前烂想法要浪费一个团队，大家还会慎重；现在烂想法几天就能落地，很多人就会随便试。比如有人想做个“AI算命工具”，以前要找开发、UI，现在自己用AI生成代码就能上线，但用户根本不需要这种东西——这就是典型的垃圾软件。
四、AI时代最值钱的不是技能，是“判断”和“信任”
AI能替代的是“执行”，但替代不了“决策”和“信任”。未来行业里最稀缺的两类人：
1. 有决策力的人：能判断“这个功能有没有价值？这个需求是不是伪需求？用户会不会买单？”。这种能力不是靠画原型或写代码，而是靠对行业的理解、对客户的了解和对人性的把握——比如知道“用户说想要更快的加载速度，其实是怕等待时无聊”，这种洞察AI做不到。
2. 有影响力的人：当软件太多、真假难辨时，用户需要有人帮他们筛选。比如某个行业KOL推荐的工具，用户会更信任；某个品牌的软件，用户知道不会是垃圾。影响力本质是“信任筛选机制”——就像假货多的时候，正品渠道更值钱，软件行业也一样，能帮用户省筛选成本的人/渠道/品牌会越来越贵。
最后：AI颠覆的是执行，价值转向“人”的核心能力
AI不是让所有人失业，而是让“可复制的技能”贬值（比如画原型、写简单代码），让“不可复制的能力”升值（决策力、影响力）。软件产研体系的变化，本质是行业价值的重新分配：过去靠技能吃饭，未来靠判断和信任吃饭。对个人来说，要从“练技能”转向“练判断、攒信任”；对公司来说，要避免把资源浪费在垃圾产品上，把重心放在“做对的事”上。