AI 行业的爆发始于2022年 ChatGPT 和 Midjouney 的发布，到现在已经快4年了，整个发展过程用突飞猛进、日新月异形容一点都不过分。

但不管它过去还是现在，发展得有多迅猛，都依旧处于行业早期的开荒和发展阶段，离真正成熟的理想形态还有很长的一段路要走，这是我们首先要达成的共识。

而之所以有这样的结论，原因就是 AI 的发展速度是超过现实世界匹配它的速度的，这造成了一种经济和机会成本上的巨大阻力。

简单来说，我们可以把 AI 技术的应用拆分成上、中、下游三个层，上层是 AI 的核心，主要是算法、大模型，中游是负责运行AI模型的硬件和支撑，即 AI 芯片、光模块 CPO、高速内存 HBM、服务器液冷、特高压电路等，下游即 AI 具体的应用工具，包括 AI 软件、硬件、智能体等。

这是一个非常庞大且复杂的产业链，它们之间是需要相互耦合，才能顺利应用到具体的使用场景中。

简单来说，就是 AI 模型厂商需要根据技术路线和成本选择硬件并购买算力中心，以及消耗海量的电力来训练自己的模型并维持它的正常运转。虽然这些背后的基建作为普通用户可能感受不深，但头部厂商的竞争已经到了白热化的阶段。

比如大模型的开发必然要关注硬件规格和架构，大洋彼岸除了英伟达外，还陆续推出了谷歌 TPU、微软 Maia、英特尔 Gaudi 等芯片，它们代表了不同的技术方案，应用在了不同的模型上。

而因为贸易和地缘政治的因素，国内是无法进口这些高端芯片，所以我们只能自研生产以满足国产大模型的需求。如阿里在自研并应用自家的真武系列芯片， DeepSeek 近期更新缓慢的重要原因就是因为要适配华为的昇腾系列芯片等。

之所以要提这点，是因为 AI 大模型的发展也适用马太效应，赢家通吃。在接近性能和水平下谁家应用的算力、电力成本最低，谁就具备了最大的优势。

而每家大模型厂商都要面临技术路线的选择，并投入海量的成本孤注一掷做基建，很难走回头路。这种发展路径注定会让行业发展充满波折和动荡，会有很多企业倒在半路上，连带着它们提供的产品和服务一起逐渐消亡。

比如文生图的 OG Midjounery，已经无法跟上大厂的技术和训练规模掉队，在今天已经无人问津，而一年多前网上还到处都是用 MJ 生成UI界面设计，UI 设计师要下岗的帖子。

强如 OpenAI，也要应对 Google、X AI、Anthropic、Seedance 的冲击和成本管理失控（GPT5 训练量需要消耗一个中等规模城市1年用电量），也在近期放弃旗下的文生视频工具 Sora。

模型和硬件端都充满了巨大的不确定性，因为技术的发展是需要“试”出来的，总有前浪会被拍死在沙滩上。至于谁会被拍死在沙滩上就不是站在今天的视角上能回答的。

再回到我们今天的主角 Anthropic，这是一家非常务实的 AI 公司，专注于开发有商业应用场景的大模型，是写作、编程等领域中的最佳选择。与之相对的则是类似 ChatGPT、Gemini 这类全能多模态大模型。

因为其模型可用性极高，所以从去年开始付费用户量暴增，在今年初预估年化收益已经超过300亿美元，不仅用户付费率远高于 OpenAI，且运行成本也远比它低。

而这家公司想要年底要上市（估值8000亿美金），产品矩阵的拓展就成为非常重要的资本策略。通过发布 Claude Design，能很好的和 Claude Code 实现联动，完成使用 AI 开发软件的闭环。

至于现阶段 Claude Design 够不够用不重要，毕竟故事和逻辑是成立的，作为初版它也有后续升级迭代和优化的空间。在我们目前的试用中，它的生成效果也就那样，但消耗的 Token 量（你最好确保自己有个足够鼓的钱包）……

Claude Design 有新上市的光环风头正盛，那是否还记发布也还不久的Google Stitch、OpenClaw、FigmaMake、Rive、Pencil 等等。

再往前是否还记得使用 StableDiffusion 训练 Lora 和 Checkpoint 的工作流？

工具一直在更新，即使今天还很粗糙。但用发展的眼光看问题的话，终有一天它生成的质量会足够高足够智能足够可控，甚至通过脑机接口 BMI 实现所想即所得的水平（又到了做梦的时候）。

以及，和你现在设计的界面有什么关系？

作为设计师一定要搞清楚的逻辑，就是 AI 生成界面和图像的过程，只是一种工具的发展和进步，提升了设计师的设计效率。就像人类发明了电脑和软件，取代了尺规作图，同样也大幅度降低了设计的效率和成本，但设计师这个岗位并没有消失。

因为使用工具的人之间的差异，会直接影响最终的输出效果，就像用同一个 AI 生成工具你可能就是做不出网上高赞帖子的案例，都用美图秀秀不用 PS 去 P 图你也 P 不过有一定专业积累的摄影师。

而且任何工具使用都有门槛，就一个简单的 Claude Design、Google Stitch 安装和使用都需要学习和适应，生成结果还要做大量的调节和校准，这些就不是工作量，老板和产品经理也一定能闲得每天学习新工具并且直接自己干？

我相信有很多公司现在都很热衷于拥抱 AI，强行推进 AI 的工作流，从企业战略和发展的角度来讲是能够理解的，但在实际执行层面上却不会像想的那么美好。其中最大的问题就是前面提到的整个产业的不确定性，产品还都有各自的局限。

每个团队在搭建 AI 工作流的时候需要做技术的选型，以及围绕自己的实际生产场景优化工具的使用方式。往往为了一个简单的工作结果就要耗费大量的精力去搭建工作流，而这个工作流很可能是一次性的，因为之后的工作场景发生改变这套工作流就用不了了。

有些同学可能心态好点觉得这种过程可以收获宝贵的经验，但最不幸的，就是工具的升级和更新（甚至关闭）可以直接颠覆掉原来的做法，让原先的成果毫无意义。

在我朋友中普遍得到的反馈，就是在稍微复杂的专业场景中，强行适配 AI 的结果往往只有增加工作量，原先目标的降本增效，实际导致了更长的工作时间和更晚下班，从去年到现在在不同 AI 工具中做研究疲于奔命。

换个角度思考，其实就是工作过程变成今天用 PS，明天用 Figma，后天用 Excel 或 PPT 进行设计，每一阵子换个工具设计相同的东西，而它们又不能解决设计过程中最复杂的决策部分。

这就是今天 AI 工具在 UI 行业中应用的真相，不管我们怎么用逻辑还是格局去判断未来 AI 要实现一切，但起码不是今天和最近，就是变得更强了，也依旧需要有人去操作和控制。

而我们现在要做的是关注最终输出的结果，而不是和别人炫耀 Figma 用的好，还是 Sketch、XD、即时、Pixso 用的好。等到市场竞争格局基本确认，通用的工具也普及以后，再去掌握和学习也不会低人一等（门槛不会高到哪里去）。

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AI行业自2022年爆发至今仍处早期，技术发展快于现实配套，产业链上下游协同复杂。大模型厂商面临硬件适配与成本竞争，市场动荡频现。Anthropic专注商业场景模型，付费增长迅猛，将发ClaudeDesign。工具迭代虽快，但设计本质未变，人才需聚焦成果而非工具，长期掌握通用技能更务实。

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