AI 工具的階級分化:當技術紅利變成新的數位鴻溝

為什麼大企業員工被困在 Copilot,而小公司用 Claude Code 起飛?

財務主管 John 在過去兩年裡,每個月都要花三天時間手動更新 30 個 Excel 試算表,整合公司各部門的財務數據。當 Microsoft Copilot 被推廣到公司後,他興奮地嘗試讓 AI 幫忙自動化這項工作——結果完全失敗。Copilot 連最基本的跨工作表引用都搞不清楚,更別提理解複雜的財務邏輯。

但當 John 離職加入一家 50 人的新創公司後,情況徹底改變了。新公司的技術團隊讓他試用 Claude Code,結果在不到半天內,他就將整套 Excel 模型轉換成 Python 腳本,還能自動從外部資料源抓取數據、執行蒙地卡羅模擬、生成動態儀表板。John 驚訝地發現:自己一個人加上 AI,比原公司整個資料科學團隊的產出還多。

這不是個案。一場技術階級分化正在悄然發生,而大多數人還沒意識到問題的嚴重性。

兩種 AI 使用者正在浮現

根據科技觀察者 Martin Alderson 的深入研究,當今職場中的 AI 使用者正在分裂成兩個截然不同的陣營:

第一種:被困在企業 IT 政策中的「Copilot 囚徒」

這些人通常在大型企業或政府機構工作,受限於嚴格的資訊安全政策和遺留系統:

• 工具限制: 只能使用 Microsoft 365 Copilot,因為這是唯一「合規」的 AI 工具
• 環境鎖定: 無法在本地執行 Python、Node.js 等腳本語言,連 VBA 都被群組原則限制
• 系統孤島: 核心業務系統沒有內部 API,無法讓 AI Agent 連接
• 外包困境: 工程團隊完全外包,內部沒有人能建立安全的 AI 執行環境

Hacker News 上一位工程師的評論道出了許多人的心聲:「我花了兩個月嘗試在公司電腦上安裝 Python,最後還是失敗了,只能用 PowerShell 湊合。企業的政策限制是真實存在的,而且非常有害。」

第二種:靈活使用最新工具的「Power Users」

這些人多來自新創公司、小型企業或擁有技術自主權的團隊:

• 無歷史包袱: 直接採用 Claude Code、Cursor、Windsurf 等最新工具
• 本地執行權限: 可以在終端機執行任何語言,連接任何 API
• 非技術人員崛起: 令人驚訝的是,許多 Power Users 並非軟體工程師,而是財務、營運、產品經理等角色
• 生產力爆炸: 單人 + AI 的組合,產出常超過傳統 5-10 人團隊

Martin Alderson 在文章中提到一個驚人案例:「我幫一位非技術背景的高管,用 Claude Code 幾乎一次性(two or three prompts)就將 30 個工作表的複雜財務模型轉換成 Python。轉換後,他獲得了完整的資料科學能力:蒙地卡羅模擬、外部資料整合、Web 儀表板——這些過去需要聘請專業團隊才能實現的功能。」

深度分析:為什麼會這樣?

企業採購的悖論:決策者與使用者的需求錯位

大企業的 AI 工具採購決策通常由 CIO、IT 部門和採購團隊主導,他們的考量優先順序是:

1. 合規性與安全性 (70% 權重)
2. 供應商關係與折扣 (20% 權重)
3. 實際使用體驗 (10% 權重)

這導致了一個荒謬的現象:Microsoft 內部團隊正在使用 Claude Code,卻對外銷售 Copilot。根據 Dev Genius 的報導,即使 Microsoft 擁有 OpenAI 的重要股權,並且 Copilot 對內部員工幾乎零成本,他們的工程團隊仍然選擇 Claude Code,因為後者實際上更好用。

但對大企業客戶來說,採購決策往往來自「沒人因為買 Microsoft 而被開除」的保守思維。結果是:

• 高層決策者購買了「市場佔有率最大」的工具
• 實際使用者拿到的是體驗糟糕、功能受限的產品
• 生產力提升承諾淪為空談
• 預算和機會都被浪費

技術民主化的反面:誰真正掌握了「編排 AI」的能力?

AI 工具號稱「降低技術門檻」,讓非技術人員也能完成複雜任務。但實際情況更微妙:

• 降低入門門檻 ≠ 降低精通門檻: ChatGPT 式的對話介面確實讓任何人都能「使用」AI,但只有懂得如何「編排」AI(結合 CLI、程式語言、API)的人,才能釋放真正的生產力
• 工具能力的天花板差異: 被限制在 Web 介面裡的 Copilot 使用者,永遠無法達到擁有終端機存取權限的 Claude Code 使用者的產出水準
• 學習曲線的陡峭化: 真正的 Power Users 需要理解基礎程式概念、API 呼叫、資料結構——這些知識門檻並沒有消失,只是被重新包裝

Hacker News 上一位資深工程師指出:「我認為有兩種使用者:一種把 AI 當工具,清楚其限制,用它來執行無聊任務;另一種把思考外包給 AI,對主題所知甚少,只在乎結果。第二種人以為跟聊天機器人對話就能取代資深開發者。」

組織慣性 vs. 技術速度:數位債務的惡性循環

大企業面臨三重困境:

1. 技術債: 幾十年累積的遺留系統,沒有 API,難以整合
2. 人力債: 核心開發團隊外包,內部缺乏能建立 AI 基礎設施的工程師
3. 流程債: 審批層級多,安全政策僵化,創新週期長達數月甚至數年

相比之下,小型組織享有:

• 敏捷決策: 今天發現工具,明天就能全公司部署
• API 優先的現代 SaaS: 新創公司使用的工具通常設計於 2020 年後,原生支援 AI 整合
• 扁平架構: 使用者即是決策者,反饋迴圈極短

Martin Alderson 總結道:「我不認為歷史上曾經有過這樣的時刻:一個小團隊能如此輕易地超越規模是其千倍的公司。」

未來預測與思考

1. 生產力軟體可能被 AI Agent 取代

Martin Alderson 提出一個激進觀點:「當你擁有一個結合了 bash 沙盒、程式語言和系統 API 存取的 AI Agent 框架時,它實際上可以取代幾乎所有傳統生產力應用——無論是 Microsoft Office 系列,還是各種 Web 應用。它能生成你要求的任何報告,並以任何格式匯出。對我來說,這就是知識工作的未來。」

這意味著:

• Excel/Google Sheets → Python + Claude Code + 資料視覺化函式庫
• PowerPoint → Markdown + AI 生成的簡報腳本
• 專案管理工具 → 自訂工作流程 + API 整合 + AI 協調器
• BI 工具 → SQL + AI 自動化分析 + 動態儀表板

誰先掌握這種轉變,誰就掌握下一個十年的生產力紅利。

2. 小團隊將以極低成本挑戰大企業

過去,「規模經濟」意味著大公司能以更低的單位成本運作。但 AI 時代的新現實是:

• 一個人 + Claude Code 可以在一週內建立原本需要 3 個月、5 人團隊才能完成的系統
• 技術槓桿率的反轉: 大企業的「資源優勢」變成「組織包袱」
• 市場進入門檻降低: 更多垂直領域將迎來新創公司的挑戰

但這也帶來隱憂:

• 品質控管怎麼辦?
• 技術債務會不會以更快的速度累積?
• 非技術創辦人是否真正理解自己「創造」的系統?

3. 「會用 AI」成為新的職場分水嶺

未來的職場分層可能是:

高價值層(Top 20%):

• 懂得編排 AI、連接系統、設計工作流程的人
• 能審查 AI 產出、發現錯誤、確保品質的人
• 擁有深厚領域知識,能提出正確問題的人

中間層(Middle 50%):

• 能使用現成 AI 工具,但只限於預設功能的人
• 依賴他人建立的系統和流程的人

低價值層(Bottom 30%):

• 拒絕或無法使用 AI 工具的人
• 工作可被 AI 完全自動化的人

殘酷的事實是:中間層和低價值層之間的界線將越來越模糊,且大量工作將被壓縮到高價值層。

4. 哪些技能會被淘汰?哪些會更重要?

將被淘汰的技能:

• 重複性的程式碼撰寫(CRUD 操作、標準 API 串接)
• 基礎的資料分析和報表生成
• 簡單的圖像/影片編輯
• 標準化的內容撰寫(新聞稿、商業文案)

變得更重要的技能:

• 系統性思考: 如何設計工作流程、連接多個工具
• 批判性驗證: 如何審查 AI 產出、發現錯誤、評估可靠性
• 領域專業知識: AI 是工具,但沒有深度知識,無法提出好問題
• 人際協調與倫理判斷: AI 無法取代的「最後一哩」決策

結語:如何避免成為輸家?

給個人:如何避免成為「只會聊天的 ChatGPT 使用者」

1. 學習基礎程式概念: 不需要成為工程師,但要理解變數、迴圈、函數、API
2. 掌握命令列工具: 從 Terminal/PowerShell 開始,學會基本的檔案操作和腳本執行
3. 實驗 AI Agent 工具: 不要只停留在 ChatGPT,嘗試 Claude Code、Cursor、Windsurf
4. 建立個人知識庫: 累積對特定領域的深度理解,成為「會用 AI 的專家」而非「會用 AI 的通才」
5. 培養批判性驗證能力: 永遠不要盲目信任 AI 產出,建立檢查清單和驗證流程

給企業:重新思考工具採購策略

1. 使用者體驗優先: 讓實際使用者參與工具評估和採購決策
2. 建立內部 AI 基礎設施: 投資於安全的沙盒環境、API 層和內部開發能力
3. API 優先的系統升級: 逐步淘汰沒有 API 的遺留系統
4. 培養內部 Power Users: 識別並授權那些能有效使用 AI 的員工,讓他們成為種子團隊
5. 平衡安全與創新: 安全重要,但過度限制會讓組織失去競爭力

給決策者:技術選擇就是競爭力選擇

最諷刺的是,許多企業領導者還在用「AI 是否會取代人類工作」的角度看問題,但真正的威脅是:你的競爭對手已經用上了更好的 AI 工具,而你的員工被困在 Copilot 裡。

當 Microsoft 自己的工程師都不用 Copilot,改用 Claude Code 時,這個信號已經夠清楚了:市場份額不等於產品品質,品牌知名度不等於實際效能。

技術階級分化不是即將發生的趨勢——它已經在發生,而且速度正在加快。你是要站在能使用最佳工具的那一邊,還是被鎖在企業 IT 政策的圍牆裡,眼睜睜看著小團隊超越你?

選擇權在你手中,但時間不多了。

參考資料

1. Martin Alderson, "Two kinds of AI users are emerging", 2026
2. Hacker News 討論串, "Two kinds of AI users are emerging", 230+ points, 207 comments
3. Dev Genius, "Microsoft is using Claude Code internally while selling you Copilot", 2026
4. Aloa, "Claude vs Microsoft Copilot - AI Assistant Comparison", 2025