软件吞噬世界，AI吞噬软件
AI正在吞噬软件。
十四年前，马克·安德烈森在《华尔街日报》撰文指出"软件正在吞噬世界"。当时，人们对Facebook和Twitter的估值争论不休，质疑我们是否正在重蹈互联网泡沫的覆辙。今天，那篇文章的预言已经成为现实：亚马逊市值超过万亿美元，Netflix颠覆了整个影视行业，软件确实吞噬了从零售到金融的几乎所有传统产业。
但历史从不止步。就在软件完成对世界的征服之际，一场新的吞噬正在发生——这一次，猎物是软件本身。
我和我的合伙人们目前的判断是：AI不仅仅是软件的一个新功能，它是对软件本身存在形式的根本性颠覆。就像软件曾经吞噬实体零售、唱片公司和出租车行业一样，AI正在吞噬软件行业本身。
为什么是现在？
三个关键条件在2024-2025年间同时成熟：
第一，模型能力跨过临界点。GPT-5、Claude、Gemini等大型语言模型的推理能力在2024-2025年间实现了质的飞跃。这不是渐进式的改进，而是范式转换。一个模型可以阅读文字，看懂图片，听懂声音，也可以阅读代码库、理解业务逻辑、编写生产级代码、处理客户投诉……
第二，成本以超摩尔定律的速度下降。 2023年调用GPT-4 API处理100万token需要约60美元。到2025年底，同等能力的推理成本已降至不到1美元。这意味着原本只有顶级科技公司才能负担的AI能力，现在任何创业者都可以部署。
第三，AI原生应用开始展现压倒性优势。这不再是PPT上的愿景，而是正在发生的现实。让我举几个例子。
软件公司变成AI公司——或者消亡
1.代码编辑器：Cursor吞噬VS Code
2024年最令人震惊的颠覆发生在开发者工具领域。微软的Visual Studio Code曾是全球最流行的代码编辑器，拥有数千万开发者用户。然后Cursor出现了——一个AI原生的代码编辑器，让程序员可以用自然语言描述需求，由AI生成代码。
在传统软件世界，代码编辑器是程序员逐字逐句输入代码的工具。在AI世界，代码编辑器是程序员与AI协作、由AI完成大部分编码工作的环境。这是完全不同的产品形态。
Cursor的付费用户在2024年增长超过10倍。GitHub Copilot每天生成的代码行数已经超过全球人类程序员的总产出。传统的代码编辑器正在变成AI编程助手的外壳——而如果你只是外壳，价值就会被掏空。
2.客服软件：AI Agent吞噬Zendesk
传统的客服软件是什么？一个工单系统，帮助人类客服代表组织和追踪客户问题。
AI客服Agent是什么？直接解决客户问题，7×24小时，每次对话成本不到人工的1%。
Klarna在2024年宣布，其AI客服系统已经处理了三分之二的客户服务工作量，相当于700名全职客服的工作。这不是辅助工具——这是替代。
Zendesk、Freshdesk、Intercom等传统客服软件公司现在面临一个存亡问题：当AI可以直接解决问题时，为什么还需要人类客服的工单管理系统？他们必须从"帮助人类做客服"转型为"提供AI客服"，否则就会被专门做AI客服的新公司取代。
3.搜索引擎：对话式AI吞噬搜索
这是最大的颠覆。二十五年来，Google统治着人类获取信息的入口。搜索框输入关键词，返回十个蓝色链接——这个范式看似永恒。
然后ChatGPT出现了。用户开始直接向AI提问，获得直接的答案，而不是一堆链接。
Google的核心商业模式建立在"你需要点击链接"之上——因为点击才有广告收入。但如果AI直接给你答案呢？如果你不再需要访问十个网站来找到想要的信息呢？
2024年，ChatGPT的周活跃用户突破4亿。Google不得不推出AI Overview，在搜索结果顶部直接显示AI生成的答案——实际上是在自我蚕食广告模式。
搜索引擎行业正在经历它诞生以来最大的范式转换。
软件公司的"柯达时刻"
十四年前，安德烈森写道，Borders书店的死亡和Amazon的崛起是"软件吞噬传统企业"最戏剧性的例证。今天，同样的戏剧正在软件行业内部上演。
传统软件公司建立在一个假设之上：软件是工具，人类是操作者。CRM软件帮助销售人员管理客户关系。ERP软件帮助财务人员处理账目。项目管理软件帮助经理追踪任务。
这个假设正在瓦解。
当AI可以直接完成销售跟进、财务分析、项目规划时，"帮助人类更好地做X"的软件就变得多余了。这就像数码相机出现后，柯达"帮助人们更好地冲印胶片照片"的业务变得毫无意义一样。
Salesforce、SAP、Oracle这些软件巨头现在面临的选择与当年的柯达一样：要么彻底重构产品，让AI成为执行者而非辅助者；要么眼睁睁看着AI原生创业公司蚕食自己的市场。
Salesforce已经all-in on AI，推出了Agentforce。但历史告诉我们，转型从来不容易。柯达其实发明了第一台数码相机，但它无法颠覆自己的胶片业务。诺基亚早就有智能手机原型，但它无法放弃功能机的利润。
每一个传统软件公司的CEO现在都应该问自己：我们的核心产品假设人类操作者——如果AI取代这些操作者呢？
AI原生软件的崛起
新一代AI原生公司正在重新定义软件的含义。它们不是给现有软件加上AI功能，而是从根本上围绕AI能力设计产品。
Anthropic Claude code：不是聊天机器人，而是通用智能助手。可以阅读文档、编写代码、分析数据、创作内容——一个可以完成大部分知识工作的AI系统。
Nanobanana, gpt生图模型, Midjourney：不是Photoshop的滤镜，而是从文字到图像的直接创造。专业设计师开始用它做概念设计，它改变了视觉创作的整个工作流。
Harvey, anthropic claude：不是帮助律师检索案例的工具，而是可以直接起草法律文件、分析合同、研究判例的AI律师助手。
……以上的例子数不胜数。
这些公司有一个共同特征：它们不是让人类用软件工作，而是让AI完成工作本身。人类的角色从操作者变成了指导者、审核者、决策者。
AI Agent：软件的终结形态？
如果说2023年是大模型的元年，2025年正在成为AI Agent的元年。
什么是AI Agent？简单说，是可以自主规划、执行多步骤任务的AI系统。不是你问一个问题它回答一个问题，而是你给它一个目标，它自己分解任务、调用工具、执行操作、根据结果调整策略。
这意味着什么？
意味着"软件"这个概念本身可能过时了。
传统软件是人类与计算机交互的界面。你通过菜单、按钮、表单告诉计算机做什么。软件的设计围绕"人类如何操作"展开——这就是为什么我们有"用户体验"这个学科。
但如果AI Agent可以直接调用API、操作数据库、浏览网页、与其他系统交互呢？人类可能只需要说"帮我订下周去纽约的行程"，AI Agent就会自动搜索航班、比较价格、查看日历冲突、预订机票、安排接机、发送确认邮件——所有这些，不需要人类操作任何软件界面。
在这个世界里，传统的SaaS软件变成了AI Agent调用的后端服务。用户界面？可能不再需要了——至少不是给人类用的界面。
这是软件行业自图形用户界面发明以来最大的范式转换。
挑战与机遇
和十四年前一样，我们面临着巨大的机遇，也面临着严峻的挑战。
人才断层：每一家公司都在疯狂寻找AI人才。顶级的机器学习工程师供不应求，薪资已经达到荒谬的水平。与此同时，大量传统软件工程师面临技能过时的风险。这不是危言耸听——当AI可以写出更好的代码时，"会写代码"不再是稀缺技能，"会用AI构建产品"才是。
监管不确定性：欧盟的AI法案、美国各州的隐私法规、中国的算法监管——全球AI监管正在快速演进，没有人知道最终会是什么形态。这种不确定性增加了创业的风险。
算力瓶颈：台积电的产能以及几位内存巨头的hbm供不应求，数据中心的电力消耗引发环境争议，模型训练的成本依然高昂。AI基础设施的建设远未跟上需求的增长。
幻觉与可靠性：AI模型依然会陷入"幻觉"——自信地输出错误信息。在医疗、法律、金融等高风险领域，这是一个严重的限制。AI可靠性的提升需要时间。
但我依然坚信，这是一个历史性的机遇。
原因很简单：AI正在使软件的能力边界发生质的扩展。过去的软件只能执行程序员预先编写的指令——它是确定性的、有限的、僵化的。AI驱动的软件可以理解意图、处理模糊性、适应新情况——它是智能的、通用的、自适应的。
这不是渐进式的改进，这是本质上的改变。
对投资者和创业者的建议
对于投资者：不要被传统软件公司的"AI战略"所迷惑。在AI时代，很大的问题不是"能不能加AI功能"，而是"AI会不会让这个产品品类消失"。投资那些核心价值在AI时代会增强的公司——数据资产、网络效应、关键的业务关系——而不是那些核心价值会被AI取代的公司。
对于创业者：现在是十年一遇的创业机会。几乎每一个软件品类都值得用AI重新思考。但不要只是给现有产品加AI功能——问自己：如果从零开始，围绕AI能力设计，这个产品会是什么样子？最大的机会往往在于重新定义产品边界，而不是渐进式改进。
对于传统软件公司：承认威胁的存在是第一步。AI不仅仅是新功能，它可能让你的整个产品假设过时。如果你的软件假设人类操作者，而AI可以取代这些操作者，你需要的是转型而非升级。尽早、果断地行动——历史证明，在颠覆面前，渐进主义是慢性自杀。
结语
十四年前，马克安德烈森写道"软件正在吞噬世界"。那时很多人觉得这是夸大其词。今天，没有人会质疑这个判断——软件确实吞噬了世界。
今天我说"AI正在吞噬软件"。也许有人觉得这同样是夸大其词。但我的判断是，我们正处于一场比"软件吞噬世界"更剧烈的变革之中。因为这一次，变革的对象不是传统产业，而是过去三十年推动变革的力量本身——软件产业。
最好的新一代AI公司正在打造真正革命性的产品。它们不是给软件加上AI功能，而是围绕AI能力重新定义软件的可能性。它们有机会成为下一个Google、下一个Amazon、下一个Microsoft——而且成长速度可能更快，因为AI的能力扩展是指数级的。
不要问"AI能做什么"，要问"AI不能做什么"——因为后者的清单每年都在变短。
不要问"AI能做什么"，要问"你能为AI做什么"——因为前者已经把智能变成了自来水一样的大宗商品，而后者才是你的核心竞争力。
这就是这个大时代的大机遇，我的钱都会投在那里。
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本文原发表于2026年2月2日。