2026年，接受调研的55.7%的在职科技从业者表示自己正在经历显著倦怠，较去年的44.7%上升了11个百分点。其中"严重"或"完全倦怠"的比例达26.2%——超过四分之一。

一个更值得注意的矛盾是：工作满意度并未同步崩塌。42.6%的人表示非常享受或极度享受自己的工作，只有约两成表示几乎不享受。也就是说，这些人是"被工作耗尽"，并非"讨厌工作"。

对于设计行业来说，这个矛盾尤其尖锐。设计本身就是一种高认知负荷的工作——需要长时间的专注、需要反复的推敲、需要在美学和功能之间寻找平衡。AI的介入，让认知负荷的"节奏"加快了，而非减轻了负荷本身。以前一个方案需要三天推敲，现在AI一天能生成十个方案，但判断哪个方案是对的那个，仍然需要设计师花时间来思考。思考的时间并没有减少，但"被要求产出"的速度翻了好几倍。

这就是倦怠的结构性根源：不是AI太强了，是边界消失了。

在没有AI的时代，设计师的产出节奏是受限于人的工作速度的。你一天只能画那么多草图，只能做那么多渲染，只能出那么多方案。这个"自然限制"虽然看起来是瓶颈，但它也保护了设计师的认知资源——你不需要担心"不够快"，因为"快"是有上限的。当AI把这个上限大幅抬高后，"能做更多"变成了"被要求做更多"。一个设计师的典型反馈是："我被放大了，也被动摇了。我们刚给这份工作设定了一个新的基准线，然后它每个月都在往上移。"

在创品工业设计五维框架的"成本维"上，这种"基准线不断上移"的效应，正在创造一种新的隐性成本：认知损耗。设计师的认知资源是有限的，当AI让他们在单位时间内产出更多的方案，他们花在每一个方案上的思考深度就会下降。输出量在增加，但思考质量在下降。长此以往，设计师的审美判断力、结构思维能力和跨领域协调能力都在退化——是在"效率"的持续消耗中逐渐退化的。

一位从业者的原话触目惊心："我觉得我不再努力思考了——我只是跟着AI走。我并不完全理解我merge了什么。"这句话暴露了一个更深的危机：当设计师习惯了让AI来"做"方案，自己只负责"审"方案，他们的"做"的能力在退化。而"审"的能力，恰恰是建立在"做"的能力之上的——你不亲自做过，你就不知道一个方案为什么好、为什么不好、哪里可以改进。当"做"的能力退化后，"审"的能力也会跟着退化。

在创品工业设计四力框架的"创新力"维度上，创新的前提是"深度思考"。没有深度思考，就没有真正的创新。AI可以帮你快速生成大量方案，但创新的突破点，往往是在深度思考中突然闪现的——那个"灵光一现"的时刻，是在你反复推敲、反复质疑、反复推翻重来的过程中出现的。如果你把"推敲"的过程交给了AI，你就失去了"灵光一现"的机会。

调研中还有一个值得关注的数据：35%的从业者属于"矛盾共存者"。他们的标志性情绪是"同时持有正面和负面感受"（68%），以及"好奇"（64%），但紧随其后的是"不堪重负"（56%）和"疲惫"（55%）。他们没有对AI失望，只是被"跟上变化"本身耗尽了。

对于设计师来说，"跟上变化"意味着不断学习新的AI工具。今天学Midjourney，明天学Stable Diffusion，后天学DALL-E，大后天又出了一个新工具。每一次学习都需要投入时间，而每一次投入时间，都意味着手上正在做的项目要往后推。这种"学不完的工具"和"做不完的工作"之间的拉扯，是设计师认知负荷超载的核心原因。

诺曼在《设计心理学》中讨论过"认知负荷"的概念：当使用者的认知负荷超过一定阈值，操作效率会急剧下降，错误率会急剧上升。AI工具的初衷是降低认知负荷，但当AI工具本身成为新的学习负担时，它反而增加了认知负荷。设计师需要同时学习多个AI工具，需要记住每个工具的界面、操作方式、参数设置，需要判断哪个工具适合哪个场景——这个"工具管理"的成本，正在消耗设计师大量的认知资源。

在"保障力"维度上，设计机构和设计团队需要为设计师建立"认知保护机制"。由团队层面统一评估和选择工具，让设计师只需要专注于用最合适的那一个。有选择地保留那些对设计师成长至关重要的环节。把效率提升的一部分转化为"深度思考时间"。

上海作为中国设计行业最发达的城市，设计从业者的倦怠问题最为集中。在创意园区、设计公司、广告公司扎堆的区域，凌晨两三点依然亮着灯的设计工作室不在少数。AI没有让这些灯更早熄灭，反而让它们亮得更晚了——因为"能做更多"意味着"老板觉得你能做更多"。

55.7%的倦怠率，是整个设计行业被AI追着跑的代价。这个代价，根源在于我们使用AI的方式。当AI被用来"加速"而不是"减负"，当效率提升被转化为工作量增加而不是思考深度增加，倦怠就是必然的结果。上海的设计行业，需要在效率和质量之间重新找到平衡。AI可以帮设计师跑得更快，但设计不是赛跑——设计是马拉松，不是短跑。设计的价值，在于"做得对"，而"做得快"不是目标。当一个行业把"快"作为首要指标时，质量就会成为代价。55.7%的倦怠率，是这个代价的量化表达。降低这个数字，关键在于让设计师用AI省下来的时间，去做深度思考、去提升设计质量、去恢复被效率消耗的创造力。这才是真正可持续的"效率提升"。