软件需求是无限的。GitHub 的首席运营官 Kyle Daigle用具体事例说明了这一点：
2025 年的提交次数为 10 亿次。现在，每周提交次数为 2.75 亿次，如果增长保持线性，今年将达到 140 亿次（剧透：不会）。GitHub Actions 的使用时长已从 2023 年的每周 5 亿分钟增长到 2025 年的每周 10 亿分钟，而本周迄今为止已达到 21 亿分钟。
但并非所有岗位都如此。我使用一个2×2矩阵，从两个维度划分工作：需求上限和能否实现闭环。
一方面是需求。无限的需求意味着更多的产出创造更多的价值。不存在饱和点。
另一方面，还有开环与闭环之分。闭环意味着人工智能无需人工干预即可验证正确性。
闭环 + 无限需求 = 经济引擎。软件工程就存在于此。人工智能编写代码。测试验证代码的正确性。更多的代码可以实现更多功能。企业永远需要更多的软件。
闭环 + 有限需求 = 效率提升。人工智能记账可以对交易进行分类、核对账目并提交报表。它运用确定性规则处理数字。但一家公司的交易数量是有限的。公司每年只报税一次。它每个季度都会结账。
开放式循环 + 无限需求 = 创意放大器。内容创作与营销策略。人工智能可以生成成千上万个广告变体或博客文章。但必须由人来判断哪些内容适合发布。这个广告活动是否符合我们的价值观？这种战略定位是否正确？有些问题目前处于开放式循环，但随着时间的推移终将得到解决。
开放式循环 + 有限需求 = 实用工具。编制 10-K 和 10-Q 表格。审核法律合同。处理保险理赔。每季度一份报告，每笔交易一份合同。人工智能加快了工作速度，但不会创造新的工作。
每个角色都能在这个2×2矩阵中找到合适的位置。我会把风险投资家放在需求有限且开放循环的位置。每年流入生态系统的风险投资资金数量有限，投资选择仍然是一个悬而未决的问题。
你的情况属于哪一类？