只用 AI 编程来更快地写代码，只用到了它较小的那一部分。

更快只是显而易见的效果。更重要的是，能够在经济上值得探索的构想越来越多：专业系统、仿真、那些原本永远跨不过传统 IT 项目门槛的产品构想。

只把现有的项目清单做得更快，就浪费了更大的那一部分。

看待 AI 编程最直接的角度是：现有软件项目会变得更快。这没有错，但只描述了变化的一部分。

从战略上看，更重要的是：能够以经济方式加以探究的构想正在增多。

一个新应用不再需要花上数月时间仅仅停留在概念描述上。一套专业系统、一个仿真环境、一个可视化规划系统或一个新的数字产品构想，都可以比以往早得多地成为连贯的软件。

这不只是让现有的项目管线处理得更快。一些构想由此进入开发，而它们在过去跨不过传统 IT 项目的经济门槛。

因此，关键的变化并不仅仅在于生产力。它在于更大的企业探索空间。