AI，正在“殺死”哪些軟件？

定焦One（dingjiaoone）原創(chuàng)

作者 | 王璐

編輯 | 魏佳

2026年，AI對軟件行業(yè)的沖擊明顯加速。

在海外，OpenAI持續(xù)強化ChatGPT在文檔、表格等場景中的執(zhí)行能力；Anthropic則將AI智能體用于法律、金融等更復(fù)雜的專業(yè)流程中，并嘗試與傳統(tǒng)軟件廠商建立新的合作關(guān)系。

國內(nèi)AI廠商同樣不甘落后，MiniMax、Kimi等已經(jīng)將Office文檔處理能力整合進(jìn)對話式產(chǎn)品中，可幫用戶完成Excel、PPT等內(nèi)容的生成、編輯和分析。

這些AI公司的動作都表明，AI開始取代部分軟件成為執(zhí)行工具。長期來看，那些主要依賴標(biāo)準(zhǔn)化功能和固定流程的軟件，將變得越來越危險。

英偉達(dá)CEO黃仁勛也在近期發(fā)表的一篇關(guān)于人工智能的長篇博客中提到，未來幾年，傳統(tǒng)的軟件和APP形態(tài)或?qū)⑾В环N全新的軟件形態(tài)AI Agent極有可能成為主流。

與此同時，AI編程工具正在壓縮軟件開發(fā)的成本與周期。一款原本需要數(shù)周開發(fā)的功能，現(xiàn)在可能只需幾天即可完成，軟件本身的稀缺性也在下降。

接下來，哪些軟件公司會最先受沖擊，哪些能留下？大模型公司和傳統(tǒng)軟件公司之間，是競爭關(guān)系，還是將聯(lián)系得更加緊密？這場由AI攪動的軟件行業(yè)大洗牌，已經(jīng)開始。

AI變強，軟件行業(yè)更慌了

剛工作兩年的崔明明，最近很少打開WPS。她上大學(xué)時考的計算機二級證書，更是白費了。

作為一家中小型養(yǎng)生公司的運營人員，她的日常工作最離不開的就是做表格和做PPT，但從去年年底開始，她逐漸把這些工作交給了AI，豆包、元寶、Kimi輪番上陣，“省事還高效。”

以制作一份項目策劃PPT為例，她只需整理出一個文字框架，再交給AI，就可以生成完整內(nèi)容。

雖然AI偶爾也會出現(xiàn)標(biāo)題放錯位置這類問題，但可以手動調(diào)整。“AI幾分鐘就能搞定一個PPT，而且做出來的大部分內(nèi)容都不錯。”更讓她覺得方便的是，AI還支持生成后的二次修改，不用整體重做。

崔明明還只是工作習(xí)慣發(fā)生變化，軟件從業(yè)者感受到的沖擊更為直接。

胡宇在一家為國企、央企提供定制開發(fā)服務(wù)的軟件公司工作，近期明顯感覺到公司的項目量和合同金額都在減少。

“一方面是客戶預(yù)算收縮，許多非核心功能不再定制開發(fā)，而是用ChatBot等AI工具替代；另一方面，AI降低了軟件開發(fā)的門檻與成本，過去需要專人開發(fā)的功能，現(xiàn)在可以通過AI工具快速實現(xiàn)，導(dǎo)致整個行業(yè)內(nèi)卷嚴(yán)重。”他說。

這種變化也延續(xù)到了開發(fā)環(huán)節(jié)。

“以前要花一個月做出來的軟件，現(xiàn)在借助AI編程，一周就能完成。”胡宇說，開發(fā)效率大幅提升，還引發(fā)了他們公司裁員。

去年年中，阿里云表示內(nèi)部AI輔助代碼生成的比例已接近40%，還有媒體報道，截至2025年6月，騰訊的這一比例也達(dá)到了43%，百度也差不多是這一水平。

即便是資深程序員，對AI編程工具的依賴也在加深。Agent從業(yè)者趙江杰對「定焦One」講述，AI編程工具迭代極快，他每天都頻繁使用。他甚至覺得，因為工具太好用、太“順手”，自己已經(jīng)開始不適應(yīng)手寫代碼的“古法編程”模式了，幾乎所有的需求都是以vibe coding為起點開始搭建和實現(xiàn)。

在這種背景下，一批軟件公司的處境開始發(fā)生變化，尤其是中小廠商。

胡宇分析，中小軟件公司通常既不具備自研模型的能力，也缺乏規(guī)模優(yōu)勢。他們公司未來的出路無非兩條：不是“利用AI”，就是“被AI利用”。

具體來說，要么筑起護(hù)城河，讓真實的業(yè)務(wù)場景成為不可替代的核心價值；要么行動足夠快，在變化中搶占先機。但這些終究只是方向性的“大道理”，具體到每一天的工作該怎么做、團隊該如何轉(zhuǎn)型，他依然感到困惑與迷茫。

畢竟即便是全球領(lǐng)先的老牌SaaS巨頭，也難以避開AI的沖擊。在Anthropic發(fā)布Claude Cowork智能體工具后，Salesforce、Adobe、SAP、ServiceNow等公司的股價應(yīng)聲下跌。

哪些軟件最先受沖擊？

當(dāng)越來越多標(biāo)準(zhǔn)化、流程化的軟件功能被整合進(jìn)AI工具，哪些軟件將最先受到AI沖擊？

綜合多位從業(yè)者的觀點，主要包括兩類。

第一類是主打“通用功能”的軟件。

它們解決的是標(biāo)準(zhǔn)化問題，比如數(shù)據(jù)整理、格式處理、基礎(chǔ)繪圖等，往往功能單一、技術(shù)門檻有限，且可以被拆解為明確的步驟。正因為如此，這類軟件最容易被大模型集成為自身的一部分。

某大型企業(yè)負(fù)責(zé)AI研發(fā)提效的業(yè)務(wù)專家任紅亮告訴「定焦One」，AI對軟件的影響很大程度上取決于大模型廠商的戰(zhàn)略布局。一旦某個通用功能被AI“內(nèi)化”為基礎(chǔ)技能，用戶就無需再跳轉(zhuǎn)至獨立軟件進(jìn)行手動操作。

更關(guān)鍵的是，大模型廠商既選擇親自下場做這類插件，也會開放生態(tài)和相應(yīng)軟件合作，這意味著軟件公司未來要么成為AI平臺中的一個組件被調(diào)用，要么逐漸被替代。

值得注意的是，即便是一些AI原生的軟件，也未必安全。

趙江杰指出，像AIPPT這類工具雖然是基于大模型能力開發(fā)，但按照目前的發(fā)展趨勢來看，chatbot類產(chǎn)品都在agent化，通用agent能力會向更多垂直領(lǐng)域深入擴展，“一鍵制作PPT”功能也會越來越強。

第二類是重“交互屬性”的軟件，但需要進(jìn)一步區(qū)分。

過去，這類軟件往往被認(rèn)為操作復(fù)雜、使用門檻較高，因此更難被替代，例如Photoshop的基礎(chǔ)修圖功能 、CAD制圖軟件的基礎(chǔ)繪圖等，其功能一旦能夠被簡單的自然語言描述，就更容易被AI取代。

但另一類交互屬性的軟件，交互本身就是工作流的核心載體。

比如3D建模軟件中，依賴空間想象的視口導(dǎo)航與網(wǎng)格操作，或視頻剪輯軟件中基于時間軸、多軌道的非線性編輯流程。這些交互操作提供了實時反饋、精細(xì)控制，很難被單純的語言指令替代。

不過需要補充的是，僅憑交互形式判斷還不夠。如果一款軟件沒有積累獨有的行業(yè)數(shù)據(jù)，或沒有深入具體行業(yè)場景，那么它也可能面臨風(fēng)險。趙江杰表示，隨著agent基礎(chǔ)設(shè)施和生態(tài)建設(shè)的完善，軟件功能層面的GUI交互會更加標(biāo)準(zhǔn)化或API化，更適配agent的輸入需求，因此不但能實現(xiàn)對已有功能的復(fù)刻，還能通過記憶模塊的經(jīng)驗累積實現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)，在復(fù)制傳統(tǒng)軟件的基礎(chǔ)上深度優(yōu)化用戶體驗。

根據(jù)上述分類，從業(yè)者也列舉了一些具有較高被替代風(fēng)險的軟件，比如編程工具里的Sublime Text、GitHub Gist、HBuilderX，辦公類的金數(shù)據(jù)、問卷星、ProcessOn（在線繪圖）、有道云筆記等。

從業(yè)者介紹，隨著VSCode、Claude Code這些AI編程助手的出現(xiàn)，SublimeText、HBuilderX這些老牌的、功能相對單一的代碼編輯器正在被拋棄。

與此同時，一些不易被替代的軟件方向也逐漸明確。

一類是以關(guān)系網(wǎng)絡(luò)為核心的社交軟件，例如微信，人際關(guān)系都沉淀在上面，遷移成本很高。

另一類是高度垂直、數(shù)據(jù)壁壘明顯的專業(yè)軟件，比如深耕金融的彭博終端（Bloomberg）、法律界的律商聯(lián)訊（LexisNexis）、醫(yī)療保健領(lǐng)域的Epic、建筑行業(yè)的Procore等。這類軟件通常積累了多年的獨家數(shù)據(jù)，而且這類數(shù)據(jù)往往不對外開放，大模型自然也就無法訓(xùn)練。

AI時代，軟件公司的三條轉(zhuǎn)型路徑

當(dāng)AI入侵，軟件公司的價值正在被重估。

今年2月，Anthropic就引發(fā)了軟件公司的股價波動。它先是發(fā)布了一款專門給律師用的AI工具，能直接嵌入法律工作流程。消息一出，引發(fā)全球多家軟件公司的股價下跌，法律軟件公司LegalZoom的股價更是暴跌近20%。直到幾天后，Anthropic宣布跟湯森路透、FactSet等軟件公司合作，一口氣推出10款企業(yè)級插件，軟件公司的股價才漲回來。

“股價下滑，源于市場擔(dān)憂AI會快速顛覆軟件巨頭；反彈則說明，經(jīng)過理性分析后，市場意識到，這一過程需要時間。”任紅亮表示。

綜合多位從業(yè)者的觀點，AI對軟件行業(yè)的改變已成確定性趨勢，這個過程將在1-3年內(nèi)完成，對于具備數(shù)據(jù)與行業(yè)積累的軟件企業(yè)，可能需要5年。

在不確定性中，軟件公司也在積極轉(zhuǎn)型，大致分為三個方向。

第一條路是從提供工具變?yōu)橹苯咏桓督Y(jié)果。

傳統(tǒng)軟件公司大多是工具思維，就像是給用戶提供了一把錘子，究竟能造出什么并不知道。但在AI時代，軟件公司不僅要提供錘子，最好還能提供直接能住的房子。

這意味著，軟件公司需要更深入地進(jìn)入業(yè)務(wù)流程，將客戶的數(shù)據(jù)、行業(yè)知識與AI能力結(jié)合，打造定制化的知識庫或垂直小模型，直接生成結(jié)果。

例如，一款財務(wù)軟件不能只會記賬，最好還具有能預(yù)判三個月后的資金缺口、并提供決策參考的功能；一款設(shè)計工具也不能只支持用戶畫圖，而是直接輸入品牌調(diào)性就能產(chǎn)出可用的營銷物料等。這種轉(zhuǎn)變的實質(zhì)在于，軟件不再是一個單純的工具，還要成為客戶業(yè)務(wù)解決方案的一部分。

第二條路是轉(zhuǎn)向能力提供方，嵌入大模型生態(tài)。

在部分從業(yè)者看來，未來很多軟件的命運可能會從服務(wù)用戶變?yōu)榉?wù)大模型公司，成為智能體調(diào)用的API。

比如一個企業(yè)想要做一份競品分析報告，員工不會自己去找數(shù)據(jù)、做分析、寫PPT，而是直接下達(dá)任務(wù)給ChatGPT、DeepSeek，軟件公司如果放棄原有大而全的功能，選擇在單一垂直領(lǐng)域做到足夠?qū)I(yè)，就有機會被大模型廠商高頻調(diào)用，成為其基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

第三條路是圍繞AI重做自身業(yè)務(wù)。

相比前兩種路徑，這一改變更為徹底，也更具不確定性。

部分軟件公司正在嘗試以AI為核心，重新設(shè)計產(chǎn)品架構(gòu)和使用方式。并不是簡單地給產(chǎn)品接入大模型，而是將AI深度嵌入自身的開發(fā)、客服、運營全流程，讓AI寫代碼、做測試、處理工單、優(yōu)化投放。

但整體來看，這對公司能力要求比較高，既需要技術(shù)積累，也需要對行業(yè)場景有足夠理解。對于大多數(shù)中小軟件公司而言，短期內(nèi)全面轉(zhuǎn)型仍存在難度。

更現(xiàn)實的情況是，上述三條路并非互斥，而可能在同一家公司中同時存在。只是，留給它們轉(zhuǎn)型的時間，可能不多了。

*題圖及文中配圖來源于pexels。應(yīng)受訪者要求，文中胡宇為化名。