沒有 App 的時代會到來，但 AI 殺不死軟件

19 歲的兩名高中生，開發了一款 AI 卡路里追蹤應用 Cal AI，年收入超 3000 萬美元，前段時間被知名公司 MyFitnesssPal 收購，具體收購價沒有公開，但倆小伙子顯然已經贏麻了。

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再看另一邊，成立不到五年，有史以來增長最快的 AI 編程公司 Cursor，據知情人士透露， 2 月份的年化收入已經超過 20 億美元。

Cursor 官網

無論是用來開發應用軟件的 AI 公司，還是已經開發出來的 AI 應用，他們似乎都有一片光明的前景。

但與此同時，華爾街的人卻表示，我們正在經歷一場恐慌，他們所達成的市場共識是：AI 馬上就要徹底殺死軟件行業了。

當大模型可以一鍵生成精美的后臺，當每個企業員工都能用普通對話一樣呼叫出內部工具，誰還會去花大價錢訂閱那些笨重的企業級 SaaS？

對比整體的納斯達克科技股（圖中棕黃色），軟件股指數（圖中藍色）低迷，下跌將近 30%

今年年初以來，一批我們耳熟能詳的大型軟件公司股價跌了將近 30%，有人把這波下跌叫做「SaaSpocalypse」——軟件行業的末日。邏輯聽起來很簡單，AI 讓寫代碼變得極其便宜，人人都能一句話做一個應用，軟件公司還值什么錢？

AI 到底改變了什么，人人都是架構師

Cursor CEO Michael Truell 在 X 上發布了一篇報告，「AI 軟件開發的第三個時代」，里面有一個細節讓我們印象深刻。他提到，在 Cursor 公司內部現在超過三分之一的代碼，都是由 AI 完全自主完成的。

35% 的 PR 已由云端 Agent 創建，Agent 用戶數量已經是 Tab 用戶的 2 倍

不是 AI 輔助編程，是 AI 自己在云端獨立運行、測試、迭代，最后把一個可以審閱的成品交給工程師。工程師的工作，變成了拆解任務、分配給多個 AI、然后審查結果。

用 Cursor 自己的比喻來說，開發者的角色正在從「操作機器的工人」，變成了「管理工廠的廠長」。

Cursor 的主要功能不再是編寫代碼，而是幫助開發者構建軟件生產工廠。這個工廠由大量的 Agent 組成，開發者可以與這些 Agent 作為隊友進行交互，提供初始指導、配備獨立工作所需的工具，并審查他們的工作成果。

這種現象無論是在行業內外，都變得流行起來。早在年初 Claude Cowork 的發布，Claude Code 相關負責人，就在 X 回復網友，所有的代碼都是由 AI 輔助完成。

Boris Cherny 是 Claude Code 負責人，他提到構建 Claude Cowork 的過程中，并不是人類零干預，我們還是必須進行規劃、設計，并與 Claude 反復溝通，不過所有代碼都是 Claude 編寫的。

這也是為什么兩個高中生能做出年入 3000 萬美元的產品，Cursor 的年化收入為什么一直在漲。

放在五年前，開發一個能盈利的 App 這件事，至少需要一個十人團隊、好幾輪融資，加上兩三年的開發周期。現在，兩個人，用 AI 工具，幾個月就做到了。

AI 確實在降低「做軟件」的門檻和成本，這一點毫無疑問。但有一件事，AI 降不了，讓軟件真正有用所需要的其他一切東西。

軟件公司的價值，不在它的代碼里

門檻降低了，不等于已經在山頂上的人會掉下來。

拿全球最經典的 SaaS 巨頭 Salesforce，或者無數程序員和產品經理天天在工位上痛罵的 Jira（敏捷項目管理工具）來舉例吧。AI 都出來這么久了，市面上難道沒有界面更炫、代碼更輕盈、跑得更絲滑的替代品嗎？一抓一大把。

但為什么大家依然一邊罵，一邊是公司繼續交上了訂閱費。因為那些客戶名單、十年的銷售跟進記錄、錯綜復雜的 Bug 追蹤歷史，全都被這些老牌 SaaS 的服務器死死咬著。

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這些企業級軟件最深不可測的護城河，就是強大的歷史數據沉淀和系統記錄綁定，它們成了公司業務運轉必不可少的一部分。

2024 年，有一家金融科技初創公司 Klarna 的創始人兼 CEO，在 ChatGPT 出來之后選擇放棄使用 Salesforce 的旗艦 CRM 產品，轉向自己開發的 AI 系統。一年后，他在 X 發文說，他不認為其他人會，或者應該效仿他的做法。「我不認為這是 Salesforce 的末日；或許恰恰相反。」

所以，我們并沒有用 LLM 取代 SaaS，而且將 CRM 數據存儲在 LLM 中也存在局限性。但我們開發了一套內部技術棧，利用 Neo4j 和其他技術，開始將數據與知識整合起來。

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財務和人力管理軟件商 Workday 的創始人 Aneel Bhusri 最近回歸掌舵，針對所謂的 SaaS 末日，他也拋出了一個犀利且清醒的觀點，「AI 再強大，本質上依然是概率性的。」

把目光拉回國內，一個更貼近上班的例子，我們用的釘釘、企業微信，或者飛書。

這種辦公軟件也有自己所謂的「護城河」。換一套系統，意味著要把所有的歷史文件、審批流程、考勤記錄全部遷移，甚至要重新打通和財務、HR、供應商系統之間的數據對接。

Fintool 創始人 Nicolas Bustamante 在上個月的 X 長文中提到軟件的十大護城河，其中需要學習的界面、工作流、公開數據訪問、人才需求性和銷售捆綁這五個過去軟件的護城河已經被削弱甚至摧毀了。而私有數據、合規管理、網絡效應、交易嵌入和記錄系統地位這幾點，則會鞏固地更深。

這個成本，和代碼寫得好不好沒有半點關系。

與此同時，AI 正在給另一部分軟件裝上更強的引擎，那些真正嵌進用戶工作流的、有數據積累的、有網絡效應的軟件，開始用 AI 做到以前做不到的事情，服務以前服務不了的人，進入以前進入不了的市場。

就像我們手邊的辦公應用，飛書、釘釘和企業微信，自己現在也把 AI 嵌進它們的每一個功能里。AI 自動生成會議紀要、AI 搜索公司內部知識庫、AI 幫你做數據分析表格。它們不但沒有被 AI 替代，反而在用 AI 讓自己變得更難以替代。

甚至可以說，在這一波 AI 浪潮中，初創公司或許能用 AI 寫出更輕盈的代碼，但那些擁有最深厚「護城河」的傳統巨頭，還是掌握著訓練超級 AI Agent 最稀缺的內容，海量專有數據和用戶真實的業務工作流，而AI 讓軟件行業的馬太效應變得空前強大。

甲骨文 CEO Mike Sicilia 曾表示，「我的確認為，如果我們不采用 AI 工具及其編碼能力，它們確實會構成威脅，但我們正在采用，而且速度非常快。」

這就是軟件真正的價值所在，代碼只是入場券。流程、數據、生態、習慣，和用戶工作方式之間建立起來的那種深度依賴關系，這些東西，不會因為 AI 讓代碼變得更便宜就消失，更好的 AI，會讓這些軟件的護城河變得更深。

軟件即服務，服務即軟件

2011 年，知名風險投資專家 Marc Andreessen 說「軟件會吞噬世界」；2017 年，黃仁勛說「軟件正在吞噬世界……但人工智能正在吞噬軟件」……

到底最后是誰在吞噬誰，視頻來源：X@GothicOrnate

今年，黃仁勛又在思科 AI 峰會上表示，AI 不會取代軟件公司，還說「這是世界上最不合邏輯的事情」，他認為，「AI 的目的不是重新發明工具，而是使用工具」。

他最近在英偉達官方賬號發文，再次提到他的 AI 五層蛋糕架構：能源 → 芯片 → 基礎設施 → 模型 → 應用， 核心邏輯就在于AI 不再是傳統的預制軟件，更多的是一個實時生成智能的工業產品。

黃仁勛的五層蛋糕架構

在軟件行業有一個說法叫 SaaS，Software as a Service，軟件即服務。過去二十年，這是整個行業的基本商業模式，軟件公司賣出一套工具，我們自己或者雇人用這套工具干活，按人頭付錢。

而這個模式正在被一種新模式取代，有人叫它 Service as Software，服務即軟件。

舉個例子，過去的傳統軟件公司賣給你一把鏟子，你拿著鏟子自己去挖金子，鏟子按把數收錢；而新型的軟件公司直接幫你把金子挖出來，挖多少收多少錢。就像現在做 AI 客服的 Decagon，它不按座席收費，而是按每一次對話、最終按每一個被解決的問題收費。

OpenClaw 的出現，似乎也是這種轉變。AI 并沒有沖擊軟件本身，而是軟件「按人頭收錢」這一商業模式。這個模式的死亡，反而又逼出了一個更好的模式。

對用戶來說，這意味著我們不再為一個工具付錢，而是為一個結果付錢。公司不再需要雇人、培訓人、管理人，只需要對新的服務公司說，我要解決多少個客服問題，然后付相應的費用。

對軟件公司來說，這意味著它們正在從技術提供商變成外包服務商，從提供一個工具，到直接替我們把活干了。

這個轉變，正在席卷越來越多的行業，法律、會計、醫療、銷售、人力資源。每一個曾經需要大量人工處理的專業領域，都在出現這種「按結果付費」的新型軟件公司。

當然，從賣工具到賣服務，這種「按結果付費」的商業模式聽起來是完美的終極模式，但在醫療、金融、政務等強合規領域，漫長的傳統采購流程、嚴苛的數據隱私審查，以及 AI 犯錯后的「安全責任劃分」問題，都會讓新模式的推進比技術的發展慢得多。

因此，即便代碼層面的顛覆已經發生，商業層面的轉型還需要時間，傳統 SaaS 巨頭的陣地并不會在一夜之間全面失守，而隨著這個模式轉變的發生，軟件行業的總規模，只會變得更大，不會更小。

Gartner 在 2026 年 2 月的預測數據顯示，全球軟件支出今年將增長 14.7%，超過 1.4 萬億美元。Forrester 預測全球 SaaS 市場從 2025 年的 3180 億美元增長到 2029 年的 5760 億美元。很明顯，這不是一個正在死去的行業的數字。

部分機構對于 SaaS 市場規模的預測

也許在未來某一天，我們真的不再需要打開一個又一個 App，只需要跟 AI 說一句話，它在背后調動十幾個工具幫你搞定。就像 Karpathy 所暢想的一樣，我們不再需要瀏覽網頁、點擊按鈕，而是直接一個 Agent 替我們完成所有的事情。

表面上，App 消失了，界面不見了，但軟件沒有死，它只是藏進了更深的地方，軟件的核心用戶，從「人類」徹底變成了 AI。

「API-first」，未來的軟件設計邏輯重點會放在 API 的功能上，因為無法通過 API 調用的軟件，在 Agent 時代會被直接繞過，只有能通過 API 調用的工具，能更好被 AI 使用的工具，才是好工具

一門運轉了二十年的軟件生意，也是第一次在 AI Agents 爆發的壓力下被迫想清楚了終局。

軟件正在被重寫。這一次，不是為了人類，而是為了 AI。

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