当GPT-6 Astra学会 Blender、AE、CAD，设计师还剩下什么？

一、全文速览图

周末，GPT-6 Astra 正式上线了。

然后，所有的社媒、社群都玩疯了。

我的 X 的时间线，更是几乎全部都是 GPT-6 Astra。

或者更准确的说，全是各种人拿 GPT-6 操作软件，然后做出来一些离谱东西的视频。

比如，用 Astra 去 Tripo 上生成 3D 模型，然后导入到 Blender（一个 3D 专业软件）里用 Astra 接管，做拼装、表情之类的。。。

还有我的好朋友@Astreo，用 GPT-6 Astra 操控 houdini 给模型做的动画，你没看错，houdini 这种极度专业的软件，Astra 都能直接操控了。。。

成片长这个样子。。。

还有我的朋友黄部长，用 Astra 操控 Blender，复刻了一个另一个大佬的视频。

还改了 5 种配色。

还有一个视频，来在 Blender 中复刻场景的。

还有大佬，用 Astra 操控 Blender 和 Unity，完成了一个小的游戏 Demo。

虽然这只是一个小小的 Demo，可能在真正的游戏制作人眼里，它不是一个什么伟大的东西，但是你要知道，这个世界上的独立游戏开发者在过去经历了什么样的痛苦。

一个我特别喜欢的游戏，《神之天平》，是制作人 KEIZO 一个人，孤身花了他整整人生里面最宝贵的 15 年，做出来的。

Steam 上的神之天平（ASTLIBRA Revision）：

15 年啊，一款游戏，而且这款游戏的美术、关卡都极其的粗糙，甚至原版游戏里大量东西直接来自各种免费素材、免费图片、以及各种不同作者捐过去的素材。

甚至连音乐大量使用的都是日本的免费音乐素材。

到后面是香草社的大佬 Shigatake，也就是参与《十三机兵防卫圈》这种神作的美术，机缘巧合之下，为爱发电，帮 KEIZO 几乎重画了大量的美术，这个作品才勉强能看。

但是耐不住剧本和游戏性实在是太强了，所以被无数人奉为神作。

很多次我在玩《神之天平》的时候都扼腕叹息，如果 KEIZO 是 AI 时代去做这款作品的，如果他的手上有 GPT-6 Astra 这样的模型。

《神之天平》的上限有多高啊。

可惜一切没有如果，那 15 年的光阴，转瞬即逝。

而这，就是 GPT-6 Astra 在如今，能自主操控 Blender 和 Unity 做出一个游戏 Demo 的意义。

不止这个游戏 demo，还有大佬@Anshu，做了一个更加精致的 Demo，全部是 Astra 操控 Blender 进行建模的。

除了游戏建模，还有用 Astra 操控 Aseprite（一个专门画像素画和做 2D 像素动画的软件）来去画像素风格的图的。。。

还有用 Astra 来给线稿上色的。

这两天整个互联网的气氛，我真的已经很久没有感受过了。

有一点像 GPT Image 2 刚上线的时候。

也有一点像 Nano Banana 刚上线的时候。

大家突然全部进入了一种卧槽？？？？？还能这么玩？？？的状态。

当然，最震撼的还是这个 case，有大佬让 Astra 在 Blender 里面重建旧金山艺术宫。。。

我必须让你们看看原视频。

它自己上网搜了几百张参考图片，自己不断调整模型，然后渲染中间画面，再拿渲染结果和参考图比较不断的去改。

甚至自己翻到美国国会图书馆的一份老扫描文件，从里面找到了建筑柱子的真实尺寸。

然后作者中间只稍微纠正了几次。

比如天空颜色有点不对、有一些模型穿模之类的。

但是绝大多数工作，是 Astra 晚上自己去跑的。

然后第二天早上起来，视频已经渲染完躺在他的电脑桌面上了。

有人说，这可能就是文艺复兴即将到来吧。

说实话，还有很多很多很多案例，我就不在这里一一列举了。

多到你想象不到，人类的创意和想法到底有多抽象和丰富。

甚至，用 AI 操作很多专业软件，都可能会成为新的基准测试了。

人类过去几十年，其实已经造出了一个极其庞大的数字文明。

Blender 里面已经有完整的 3D 能力。

AE 里面已经有几十年积累下来的动态图形和合成能力。

达芬奇里面已经有了完整的视频剪辑能力。

还有等等等等。

以前所有的能力，都在那里，你也可以开心的建模、贴材质、渲染，再绑骨骼刷权重，历经一个月的时间，出来一段渲染的动画。

但是这都有一个前提：

你要会用。

这看起来是一句废话，但是中间有想象不到的 GAP 和门槛。

大家可以回想一下，我们过去有多少职业，他们的职业壁垒本身就建立在这件事情上。

我之所以比你更值钱，是因为这个软件我用了五年，那些乱七八糟的功能我都会用，快捷键我按的那叫一个贼 6。

甚至我们现在收简历，还经常能收到很多人的描述上写着：我熟练掌握 PPT、Excel、Word、剪映，能稳定用豆包和 DeepSeek 产出短视频脚本，尝试过用 C4D 进行建模，使用过 AE 做部分特效 balabala。

这就是现实。

某种意义上，过去几十年整个社会，甚至整个时代，在专业能力和普通人之间，隔着一层非常厚的东西。

我想了想，觉得有一个词能形容的非常精准，我把它称为：

执行能力。

可是，GPT-6 Astra 这玩意，直接就让所有的执行能力，在肉眼可见的未来趋势里，没有啥意义了。

你会用 houdini 那又咋样呢？你 C4D 用的贼六，你能把一个 box 给我拉的跟一坨粑粑上雕的花一样，那又咋样呢？

AI 好像比你点的还快还准。

给个视频，还能在 3D 软件里给你复刻出来。

虽然现在还有点抽象，但是这就像 2024 年的大模型的 Coding 能力一样，你再给 AI 半年或者一年时间，当它复刻的几乎能到 TOP 级人类的极限，当它能跟你一起实时玩《双人成行》的时候，我觉得很难还能像现在这样哈哈大笑。

你要相信，所有的高成本、所有的延时、所有的缓慢，都会被 AI 的进步所解决。

这些，都是因为 Computer Use，都是因为对 GUI 操作能力的泛化。

很多人说，在 Agent 时代，GUI 不重要，我其实不这么认为。
这也是为什么我上一篇写 GPT-6 的时候，会写一句话：

GUI 可能会逐渐成为 Agent 时代最通用的 API。

或者说，GUI 真正重要的意义，是给整个人类过去几十年积累下来的软件能力，补上了一层 AI 兼容层。

就像现在的具身智能，最合适的造型，是人形一样。

GPT-6 Astra 像是突然把人类整个软件世界，变成了自己的工具箱。

一个里面有五千个按钮的工业软件。

一个公司内部 2008 年写的 ERP。

一个从来没人给它做过 AI 接口的建筑软件。

你们不用改了，我来直接用你们就完事了。

而且肉眼可见的，AI 能力增长的方式可能会发生变化。

以前我们会想，比如 AI 不会 3D 怎么办？那答案很简单，就专门训练一个 3D 模型。

AI 不会电路板怎么办？简单啊，专门训练 PCB 嘛。

现在好像还有一种更加简单粗暴的方法。

人类不是已经有软件会做了吗？那我直接让 AI 把软件学会，不就完了，训个屁的单独模型？

几十年软件工业积累下来的能力，这是真正的宝藏啊。

所以你也就知道，为啥 OpenAI 扫货几万台 Mac Mini 往他们数据中心里面塞给模型做强化学习了。

前几天看到 GPT-6 Astra 发了之后，其实我很焦虑，因为我不止是一个博主，我也是一个三十多个人的公司的老板，于是我写了这么一段话，可能确实会有一些登味，但是也是真的因为被 GPT-6 Astra 的泛化能力给冲击到了。

其中有一句话叫，“纯粹的任务和执行会在未来越来越没有意义。”

在当时有点焦虑的状态下，表达的可能也确实有一点极端了，我后面想了想，我觉得更加合适的表述是：

执行这个动作，正在失去稀缺性。

执行当然依然重要。

就像 Blender 里面那个模型最终还是得有人建出来，AE 里面那个动画最终还是得有人 K 出来。

但是完成这些执行动作的人，可以不再是一个真人了。

所以我们正在进入一种特别奇怪的状态。

你脑子里的意图，和电脑里最终出现的结果，中间的距离正在快速缩短。

过去这条距离非常值钱，这是绝大多数职业的壁垒和护城河。

但是现在，操作知识，这个东西本身，没有什么稀缺性了。

所以执行这个动作，也没有什么稀缺性了。

所以在我的理解里，未来很多职业的价值会被强行拆成两层。

判断力和执行能力。

比如一个 3D 设计师。

过去，懂 3D + 会 Blender（举个例子，真实情况需要会的软件肯定会更多），这是他的两层职业价值，基本是绑死的。

但以后可能就会逐渐解耦了。

会不会熟练操作 Blender 这件事，一点也不重要，没有意义。

但你知不知道 3D 的底层知识，比如这个模型比例对不对，空间舒服不舒服，材质是不是得换一个更有质感的才符合整个模型的调性，这个场景构图到底有没有美感等等。

这些判断一定会越来越重要。

可是过去我们很多人很多人的整个职业生涯，他们所有的时间，都是在训练自己，用血肉之躯，用执行的动作，来缩短意图和电脑结果之间的距离。

时代的洪流滚滚向前，不会等待和同情任何人。

就像这两张经典的图一样。

这也是我觉得未来职业变化里面，非常值得关注的一件事。

会 Blender，不等于懂 3D。

会 AE，不等于懂动画。

会 CAD，不等于懂建筑。

会 Excel，更不等于懂财务。

只是以前因为执行门槛太高，所以，这几件事情经常被捆绑在一起，仅此而已。

但，接下来，最可悲的事情来了。

也是我认为，这个世界、这个时代，最最最最矛盾的事情。

执行能力没有意义了，那最重要的，其实就是判断力了。

可问题来了。

这些判断，到底是从哪来的？

很遗憾。

判断力的成长，绝大多数只有一个路径，就是从那些正在逐渐被 AI 吞噬的执行任务里面，人进去，一点一点用真实任务磨炼出来的。

一个真的用了十年 Blender 的人，为啥看一眼 Astra 做出来的模型，就知道哪里可能有问题？废话，因为他做了太多了。

一个跳了 10 年坤哥舞蹈的人，为啥一眼就能看出你的铁山靠不正宗？废话，他不知道私下练了多少遍铁山靠了。

很多时候，他自己甚至都说不清楚为什么。

因为那已经变成了一种直觉。

但所谓的直觉。

可能就是过去我们人类，几万次执行、几万次失败、几万次修改，最后压缩在大脑里面留下来的东西。

就像愚钝如我，对 AI 的理解和对内容的理解，是写了快 3 年半的文章，写了整整 685 篇的原创，一点一点积攒起来的。

所以这里就出现了一个特别吊诡的事情。

执行的经济价值，正在快速贬值。

可人类很多最值钱的能力，却又是执行训练出来的。

GPT-6 帮你省掉了操作 Blender 的五年，很好。

但是那五年里面，除了快捷键和按钮，还有没有别的东西呢？

答案是，有。

你看过无数模型，做坏过无数模型。

因为自己的傻逼操作返工过无数次。

然后你才慢慢知道。

哦原来这个叫好，哦原来这个叫差。

什么东西看着牛逼，实际不能用。

AI 可以帮你把五年压成五分钟。

但这里真正的问题是：

结果可以压缩。

人的成长，也可以一起压缩吗？

我不知道。

这就是为什么我前面说，这是这个世界、这个时代，现在最最最最矛盾和悲哀的事情了。

所以未来最优秀的公司和教育体系，可能都要重新回答一个问题，这个问题也是我最近一直在思考的。

哪些摩擦应该被 AI 消灭。

而哪些摩擦，又必须留给人。

AI 最擅长的事情之一，就是帮我们绕过痛苦。

但特别操蛋的是。

人的很多能力，也恰恰长在痛苦里面。

人类世界里，一直有一个非常伟大的词，叫做，传承。

我很害怕，有一天，我们这些老登们，也老了，也到了该退休了。

我们想交出那手上的衣钵。

一回头，才发现。

身后，空无一人。

这好像，也是一种巨大的悲哀。