现在张嘴不说Vibe，都不适合在AI圈待了？

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文章摘要

“Vibe”概念在AI领域的爆发式流行，始于2025年2月Andrej Karpathy关于“Vibe Coding”的推文。这位OpenAI创始成员描述了一种通过自然语言与AI协作编程的新范式——开发者只需描述需求，AI即可自动生成代码，实现“指数级生产力爆炸”。这种将技术门槛转化为直觉体验的表达方式，迅速引发行业共鸣，并衍生出跨领域的应用浪潮。

在营销领域，“Vibe Marketing”重构了传统工作流程。营销团队不再依赖人工分析，而是让AI批量生成内容，通过快速测试筛选“感觉对”的方案。Flowith的CMO指出，这种模式虽提升了响应速度，但也可能导致策略碎片化，形成“营销噪音”而非品牌价值。设计行业同样出现“Vibe Design”平台，用户仅需描述情感需求（如“SPA般的宁静感”），AI就能直接输出完整视觉方案，彻底绕过专业设计知识。

概念狂欢背后，技术社区率先敲响警钟。开发者指出“Vibe Coding”项目普遍存在技术债务隐患，吴恩达更批评其“误导性”——有效指导AI需要深度专业判断，而非单纯依赖感觉。值得注意的是，Karpathy本人也开始修正表述，强调“AI辅助编程”仍需人工审查代码逻辑。字节跳动技术副总裁则提出“自然语言编程”作为替代方案，强调精确描述技术方案的重要性。

这场运动的深层动因，折射出AI发展的叙事困境。“Vibe”之所以流行，正因其模糊性既能承载对技术民主化的期待，又规避了AGI等宏大概念的实现压力。但过度泛化也导致内涵稀释，红杉资本甚至创造“Vibe Revenue”讽刺概念炒作驱动的虚假繁荣。行业逐渐形成共识：“Vibe”本质是专业能力的放大器——音乐制作人里克·鲁宾的“感觉”源于数十年经验积累，顶尖开发者的“编程直觉”也以深厚技术功底为基底。

当前争议凸显了AI应用的两难：降低门槛与保障质量如何平衡？部分企业选择拥抱“Vibe”概念吸引大众用户，另一些则坚持专业化定位。这种分化或许预示了行业终局——感性表达适合创意场景，而需要可靠交付的领域仍需严谨方法论。正如Karpathy实践所示，真正高效的人机协作，从来不是用“感觉”替代思考，而是将专业判断与AI执行力深度融合。