“AI 吞噬软件”的伪命题：论大模型“概率幻象”下，企业级 SaaS 的不可替代性与终局突围
2026 年 1 月 30 日，Anthropic 发布了 11 款开源插件，引发了资本市场关于AI吞噬软件，SaaS末日的恐慌。市场似乎形成了一种线性共识：既然 AI 能生成小程序、分析表格、处理文档，那么 Salesforce、SAP 甚至 Adobe 的存在价值都将被归零。
核心论点：AI 不会吞噬软件，而是头部 SaaS 的最强护城河
Anthropic 发布的 11 款开源插件引发了资本市场的恐慌，诚然，如果你的需求只是生成一个简单的小程序、分析几张表格、校对文档或识别图片，大模型确实效率惊人。
但请思考一个根本问题： 哪一家上市的软件巨头，是靠几个简单的“小程序”撑起千亿市值的？
我的观点非常明确：AI 不仅不会吞噬软件，反而会成为软件公司（特别是头部细分领域的 ERP、中台厂商）拓展业务的有利工具。 AI 的角色是赋能，而非替代。
以下是支撑这一观点的 十大核心逻辑，揭示了大模型在企业级落地中面临的“工程化死穴”：
一、 工程化与维护性的“死穴”
1. 软件资产的“可维护性”为零 大模型生成的代码往往是一次性的“黑盒”。
· 现状： 如果没有专业的工程团队维护，没人敢在企业核心业务中使用生成的代码。大模型适合“一锤子买卖”（如生成一个简单的音乐播放器），但这类简单软件（类似当年的千千静听）早已不是市场价值的核心。
· 结论： 企业级软件需要长期的迭代、补丁和版本管理，AI 生成的碎片化代码无法满足这一生命周期管理。
2. 迭代困境：无法“增量更新” 企业的流程需求是动态变化的，而大模型倾向于“推翻重做”。
· 场景： 在原有的 ERP 流程中插入一个“特批节点”或修改一条复杂的计费规则。
· 风险： 大模型很难在原有百万行代码的基础上进行精准的局部手术。在企业级开发中，“推翻重做”意味着巨大的成本和不可控的回归测试风险，这是企业绝对避免发生的。
二、 逻辑严谨性 vs 概率游戏的矛盾
3. 概率本质 vs 精准要求 大模型本质是基于概率的“文字接龙”，它无法识别真理，只懂概率高低。
· 冲突： 财务、供应链、医疗等领域要求 100% 的确定性。
· 结论： 在这些容错率为零的领域，基于概率的 LLM 无法作为底层逻辑引擎。
4. 复杂业务逻辑的“上下文溢出” 企业中台包含复杂的 ERP 逻辑、审批流状态机和大量的历史遗留规则，这些规则通常也被叫做专家规则，听名字你就指的是不容置疑的整理，请问大模型如何消化。
· 局限： 即使上下文窗口再大，模型也难以一次性容纳整个企业的业务规则库。仅靠提示词无法承载跨多个业务实体（订单、库存、物流、发票联动）的长链条逻辑。
· 后果： 模型极易顾此失彼，产生逻辑漏洞，导致业务停摆。
三、 数据隐私与合规的物理壁垒
5. 数据隐私与合规
· 劣势： 财务数据（薪资、成本结构、未公开业绩）是核心商业机密。企业难以接受将原始数据直接输入到公有云的通用大模型中。
· 后果： 这直接限制了通用模型在核心账务处理、内控审计等深层场景的应用。
6. 责任归属缺失
· 痛点： 如果 SAP 系统出错，企业可以依 SLA 索赔；但如果用开源模型生成的“一次性软件”导致财务报表错误，谁来负责？
· 结论： 上市公司买 SaaS 软件，买的不仅是工具，更是合规背书和责任兜底。这是开源 AI 无法提供的。
四、 性能成本与系统架构的挑战
7. 实时性与领域深度的鸿沟
· 劣势： 虽然 RAG（检索增强生成）技术可以让 AI 联网，但在高频交易或瞬息万变的宏观政策解读中，其推理延迟和逻辑稳定性依然无法满足金融级的实时风控要求。
· 后果： 对于需要毫秒级反应的二级市场行情或即时投资决策，通用模型显得太慢且不够专业。
8. 延迟与成本不可控
· 对比： 传统中台处理 API 请求是毫秒级（ms）；大模型生成回答是秒级，且 Token 计费昂贵。
· 后果： 在高并发交易场景（如双11订单处理、实时支付路由）下，直接调用大模型会导致系统吞吐量雪崩，且商业成本无法跑通。
9. 缺乏对私有 API 的“原生”调用能力
· 定位： 通用大模型不知道企业内部有哪些 API，也不懂参数定义。虽然有函数调用，但需要巨大的工程化适配工作（定义工具、对齐参数）。
· 结论： 大模型更像是一个外部的“大脑”，而非能直接干活的“手脚”。它无法替代中台的“服务编排引擎”。
五、 终局判断：AI 的正确位置
10. 结构化与非结构化的分工
· AI 的强项： 处理非结构化数据（语音、文字、图片）。
· 软件的强项： 处理结构化数据（财务建模、精准计算、事务处理）。
· 趋势： 大模型只能辅助完成建模，嵌入到财税软件中作为“插件”，而不能成为“主机”。
11. 回归本质：垂直模型即 SaaS 本身 我们讨论的“被吞噬”是指被通用大模型吞噬。
· 如果使用的是针对特定行业训练的垂直模型，那这本身就是 SaaS 软件的业务升级和迭代。既然是业务升级，何来“吞噬”一说？这恰恰证明了垂直 SaaS 公司拥有不可替代的数据壁垒。
· 金蝶国际 ： 极强的财务合规性与PaaS平台能力。
· 用友网络 ：服务大型/超大型央国企，掌握大型集团管控逻辑，业务复杂度极高，通用大模型难以独立驾驭。
· SAP SE ：全球最大的企业应用软件公司，欧洲科技巨头，推出了自己的生成式 AI 助手 Joule。