生成式 AI 正在经历它的 Herbalife 时刻

背景

近年来，随着 Anthropic、OpenAI 和 Google 等大模型提供商的崛起，涌现出了一批所谓的“氛围编程”（Vibe Coding）初创公司。Replit 和 Cursor 是其中的代表，它们本质上是对底层大模型进行封装的“华丽外衣”。

近期，作者注意到 TikTok 上充斥着大量由网红推广的 Replit 广告。这些广告通常展示颜值高的人在日常生活中通过 Replit 将想法转化为软件，暗示用户也能通过这种方式改善生活、支付房租甚至致富。这种营销话术让作者联想到了历史上臭名昭著的层级营销（MLM，如 Herbalife 康宝莱）以及 2010 年代的加密货币泡沫。

核心内容

作者通过对比层级营销（MLM）和加密货币泡沫，深入剖析了当前生成式 AI 初创公司针对年轻人进行的误导性营销。

1. 层级营销（MLM）的历史重演

• 运作模式： MLM 的核心不在于销售产品（如保健品或塑料容器），而在于招募下线。新成员带来一次性奖金，并抽取下线销售额的提成。这种模式依赖不断扩张的下线网络，本质上不可持续，类似金字塔骗局。
• 目标人群： 加入 MLM 的通常不是富人，而是那些在经济体系中感到被边缘化、缺乏正式经济机会的人群（如美国的无证移民）。他们加入并非出于对产品的热情，而是渴望通过努力获得经济稳定。
• 残酷现实： 只有极少数人能实现经济稳定或获得“更多”，大多数人只是被利用。只要经济环境艰难，人们感到被排斥，就会有人利用这种疏离感牟利。

2. 加密货币泡沫的教训

• 经济背景： 2010 年代的加密货币繁荣并非偶然，而是全球金融危机后人们生活水平下降、工资停滞、通胀侵蚀购买力的结果。
• 主流化营销： FTX 等公司通过购买体育场命名权、投放超级碗广告（如 Larry David 代言）以及邀请 Paris Hilton 谈论 NFT，成功吸引了主流受众。如果人们没有陷入经济困境，这种针对普通人的大规模营销攻势不会如此成功。

3. “氛围编程”骗局（The Vibe Coding Scam）

• 当前的绝望感： 与疫情或金融危机不同，当前年轻人面对的是一个看似停滞且不再需要他们的就业市场。AI 常被用作裁员或削减成本的借口，而“AI 将取代白领工作”的信念已被大众接受，部分归功于 Sam Altman 和 Dario Amodei 等科技领袖的推销，以及媒体的盲从。
• Replit 和 Cursor 的营销策略： 这些公司利用年轻人的不安全感，推销其服务作为摆脱当前 precarious（不稳定）状态的出路。
• 技术缺陷与法律风险：
  • 代码质量低劣： “氛围编程”生成的软件质量很差。如果部署的应用存在严重安全漏洞（如数据泄露），非程序员开发者根本无法发现或修复。
  • 法律责任： 开发者可能 unaware（不知情）自己需承担 GDPR 等法规下的财务责任。监管机构（如英国 ICO）可能会为了威慑他人而开出巨额罚款。
• 隐藏的成本陷阱：
  • Replit 采用订阅制和积分制。用户若未设置成本上限，可能会因运行大量 AI 生成代码而面临数百甚至数千美元的账单。
  • 这与 MLM 收取高额入门费类似，都是向受害者收取前期费用，且不提供任何成功保证。

关键要点

• 营销本质是收割焦虑： Replit 等 AI 初创公司的网红营销利用了年轻人对就业市场停滞和经济不稳定的恐惧，承诺通过“氛围编程”实现财务自由，这与 MLM 和加密货币泡沫的营销逻辑如出一辙。
• 技术不可靠且危险： 非程序员生成的“氛围代码”存在严重的安全漏洞风险，且开发者缺乏修复能力。
• 法律与财务风险巨大： 使用 AI 生成软件可能使开发者面临 GDPR 等数据保护法规下的巨额罚款；同时，按量计费的商业模式可能导致用户面临意外的巨额账单。
• 目标受众脆弱： 这类服务主要吸引那些在经济体系中处于边缘地位、渴望快速改变命运的人群，而非真正具备技术背景或理性评估风险的用户。
• 历史教训被忽视： 尽管 MLM 和加密货币泡沫证明了“快速致富”神话的破灭，但当前的 AI 营销仍在重复同样的错误，利用经济困境进行收割。

意义与影响

• 对普通用户的警示： 公众需警惕科技初创公司将 AI 工具包装成“无需技能即可致富”的捷径。这种叙事忽略了软件开发的技术门槛、安全责任和潜在成本。
• 监管机构的介入可能： 随着 AI 生成软件带来的数据泄露和法律风险增加，数据保护机构（如 ICO）可能会加强对使用 AI 生成代码的个人的执法力度，以儆效尤。
• 行业泡沫的延续： 生成式 AI 领域正出现类似加密货币时代的投机泡沫。初创公司通过激进的网红营销吸引非技术用户，而非专注于提升技术可靠性，这可能导致大量用户遭受经济损失。
• 社会信任的侵蚀： 这种 predatory（掠夺性）的营销方式不仅损害用户利益，也加剧了公众对 AI 技术的不信任，将技术变革与经济剥削挂钩，进一步加深社会对科技巨头的反感。
• 就业市场的复杂化： 虽然 AI 被宣传为赋能工具，但其实际效果可能是让非程序员陷入更深的财务和法律困境，而非真正提升他们的就业竞争力或收入水平。