19 岁的两名高中生，开发了一款 AI 卡路里追踪应用 Cal AI，年收入超 3000 万美元，前段时间被知名公司 MyFitnesssPal 收购，具体收购价没有公开，但俩小伙子显然已经赢麻了。
再看另一边，成立不到五年，有史以来增长最快的 AI 编程公司 Cursor，据知情人士透露， 2 月份的年化收入已经超过 20 亿美元。
Cursor 官网
无论是用来开发应用软件的 AI 公司，还是已经开发出来的 AI 应用，他们似乎都有一片光明的前景。
但与此同时，华尔街的人却表示，我们正在经历一场恐慌，他们所达成的市场共识是：AI 马上就要彻底杀死软件行业了。
当大模型可以一键生成精美的后台，当每个企业员工都能用普通对话一样呼叫出内部工具，谁还会去花大价钱订阅那些笨重的企业级 SaaS？
对比整体的纳斯达克科技股（图中棕黄色），软件股指数（图中蓝色）低迷，下跌将近 30%
今年年初以来，一批我们耳熟能详的大型软件公司股价跌了将近 30%，有人把这波下跌叫做「SaaSpocalypse」——软件行业的末日。逻辑听起来很简单，AI 让写代码变得极其便宜，人人都能一句话做一个应用，软件公司还值什么钱？
AI 到底改变了什么，人人都是架构师
Cursor CEO Michael Truell 在 X 上发布了一篇报告，「AI 软件开发的第三个时代」，里面有一个细节让我们印象深刻。他提到，在 Cursor 公司内部现在超过三分之一的代码，都是由 AI 完全自主完成的。
35% 的 PR 已由云端 Agent 创建，Agent 用户数量已经是 Tab 用户的 2 倍
不是 AI 辅助编程，是 AI 自己在云端独立运行、测试、迭代，最后把一个可以审阅的成品交给工程师。工程师的工作，变成了拆解任务、分配给多个 AI、然后审查结果。
用 Cursor 自己的比喻来说，开发者的角色正在从「操作机器的工人」，变成了「管理工厂的厂长」。
Cursor 的主要功能不再是编写代码，而是帮助开发者构建软件生产工厂。这个工厂由大量的 Agent 组成，开发者可以与这些 Agent 作为队友进行交互，提供初始指导、配备独立工作所需的工具，并审查他们的工作成果。
这种现象无论是在行业内外，都变得流行起来。早在年初 Claude Cowork 的发布，Claude Code 相关负责人，就在 X 回复网友，所有的代码都是由 AI 辅助完成。
Boris Cherny 是 Claude Code 负责人，他提到构建 Claude Cowork 的过程中，并不是人类零干预，我们还是必须进行规划、设计，并与 Claude 反复沟通，不过所有代码都是 Claude 编写的。
这也是为什么两个高中生能做出年入 3000 万美元的产品，Cursor 的年化收入为什么一直在涨。
放在五年前，开发一个能盈利的 App 这件事，至少需要一个十人团队、好几轮融资，加上两三年的开发周期。现在，两个人，用 AI 工具，几个月就做到了。
AI 确实在降低「做软件」的门槛和成本，这一点毫无疑问。但有一件事，AI 降不了，让软件真正有用所需要的其他一切东西。
软件公司的价值，不在它的代码里
门槛降低了，不等于已经在山顶上的人会掉下来。
拿全球最经典的 SaaS 巨头 Salesforce，或者无数程序员和产品经理天天在工位上痛骂的 Jira（敏捷项目管理工具）来举例吧。AI 都出来这么久了，市面上难道没有界面更炫、代码更轻盈、跑得更丝滑的替代品吗？一抓一大把。
但为什么大家依然一边骂，一边是公司继续交上了订阅费。因为那些客户名单、十年的销售跟进记录、错综复杂的 Bug 追踪历史，全都被这些老牌 SaaS 的服务器死死咬着。
这些企业级软件最深不可测的护城河，就是强大的历史数据沉淀和系统记录绑定，它们成了公司业务运转必不可少的一部分。
2024 年，有一家金融科技初创公司 Klarna 的创始人兼 CEO，在 ChatGPT 出来之后选择放弃使用 Salesforce 的旗舰 CRM 产品，转向自己开发的 AI 系统。一年后，他在 X 发文说，他不认为其他人会，或者应该效仿他的做法。「我不认为这是 Salesforce 的末日；或许恰恰相反。」
所以，我们并没有用 LLM 取代 SaaS，而且将 CRM 数据存储在 LLM 中也存在局限性。但我们开发了一套内部技术栈，利用 Neo4j 和其他技术，开始将数据与知识整合起来。
财务和人力管理软件商 Workday 的创始人 Aneel Bhusri 最近回归掌舵，针对所谓的 SaaS 末日，他也抛出了一个犀利且清醒的观点，「AI 再强大，本质上依然是概率性的。」
把目光拉回国内，一个更贴近上班的例子，我们用的钉钉、企业微信，或者飞书。
这种办公软件也有自己所谓的「护城河」。换一套系统，意味着要把所有的历史文件、审批流程、考勤记录全部迁移，甚至要重新打通和财务、HR、供应商系统之间的数据对接。
Fintool 创始人 Nicolas Bustamante 在上个月的 X 长文中提到软件的十大护城河，其中需要学习的界面、工作流、公开数据访问、人才需求性和销售捆绑这五个过去软件的护城河已经被削弱甚至摧毁了。而私有数据、合规管理、网络效应、交易嵌入和记录系统地位这几点，则会巩固地更深。
这个成本，和代码写得好不好没有半点关系。
与此同时，AI 正在给另一部分软件装上更强的引擎，那些真正嵌进用户工作流的、有数据积累的、有网络效应的软件，开始用 AI 做到以前做不到的事情，服务以前服务不了的人，进入以前进入不了的市场。
就像我们手边的办公应用，飞书、钉钉和企业微信，自己现在也把 AI 嵌进它们的每一个功能里。AI 自动生成会议纪要、AI 搜索公司内部知识库、AI 帮你做数据分析表格。它们不但没有被 AI 替代，反而在用 AI 让自己变得更难以替代。
甚至可以说，在这一波 AI 浪潮中，初创公司或许能用 AI 写出更轻盈的代码，但那些拥有最深厚「护城河」的传统巨头，还是掌握着训练超级 AI Agent 最稀缺的内容，海量专有数据和用户真实的业务工作流，而AI 让软件行业的马太效应变得空前强大。
甲骨文 CEO Mike Sicilia 曾表示，「我的确认为，如果我们不采用 AI 工具及其编码能力，它们确实会构成威胁，但我们正在采用，而且速度非常快。」
这就是软件真正的价值所在，代码只是入场券。流程、数据、生态、习惯，和用户工作方式之间建立起来的那种深度依赖关系，这些东西，不会因为 AI 让代码变得更便宜就消失，更好的 AI，会让这些软件的护城河变得更深。
软件即服务，服务即软件
2011 年，知名风险投资专家 Marc Andreessen 说「软件会吞噬世界」；2017 年，黄仁勋说「软件正在吞噬世界……但人工智能正在吞噬软件」……
到底最后是谁在吞噬谁，视频来源：X@GothicOrnate
今年，黄仁勋又在思科 AI 峰会上表示，AI 不会取代软件公司，还说「这是世界上最不合逻辑的事情」，他认为，「AI 的目的不是重新发明工具，而是使用工具」。
他最近在英伟达官方账号发文，再次提到他的 AI 五层蛋糕架构：能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用， 核心逻辑就在于AI 不再是传统的预制软件，更多的是一个实时生成智能的工业产品。
黄仁勋的五层蛋糕架构
在软件行业有一个说法叫 SaaS，Software as a Service，软件即服务。过去二十年，这是整个行业的基本商业模式，软件公司卖出一套工具，我们自己或者雇人用这套工具干活，按人头付钱。
而这个模式正在被一种新模式取代，有人叫它 Service as Software，服务即软件。
举个例子，过去的传统软件公司卖给你一把铲子，你拿着铲子自己去挖金子，铲子按把数收钱；而新型的软件公司直接帮你把金子挖出来，挖多少收多少钱。就像现在做 AI 客服的 Decagon，它不按座席收费，而是按每一次对话、最终按每一个被解决的问题收费。
OpenClaw 的出现，似乎也是这种转变。AI 并没有冲击软件本身，而是软件「按人头收钱」这一商业模式。这个模式的死亡，反而又逼出了一个更好的模式。
对用户来说，这意味着我们不再为一个工具付钱，而是为一个结果付钱。公司不再需要雇人、培训人、管理人，只需要对新的服务公司说，我要解决多少个客服问题，然后付相应的费用。
对软件公司来说，这意味着它们正在从技术提供商变成外包服务商，从提供一个工具，到直接替我们把活干了。
这个转变，正在席卷越来越多的行业，法律、会计、医疗、销售、人力资源。每一个曾经需要大量人工处理的专业领域，都在出现这种「按结果付费」的新型软件公司。
当然，从卖工具到卖服务，这种「按结果付费」的商业模式听起来是完美的终极模式，但在医疗、金融、政务等强合规领域，漫长的传统采购流程、严苛的数据隐私审查，以及 AI 犯错后的「安全责任划分」问题，都会让新模式的推进比技术的发展慢得多。
因此，即便代码层面的颠覆已经发生，商业层面的转型还需要时间，传统 SaaS 巨头的阵地并不会在一夜之间全面失守，而随着这个模式转变的发生，软件行业的总规模，只会变得更大，不会更小。
Gartner 在 2026 年 2 月的预测数据显示，全球软件支出今年将增长 14.7%，超过 1.4 万亿美元。Forrester 预测全球 SaaS 市场从 2025 年的 3180 亿美元增长到 2029 年的 5760 亿美元。很明显，这不是一个正在死去的行业的数字。
部分机构对于 SaaS 市场规模的预测
也许在未来某一天，我们真的不再需要打开一个又一个 App，只需要跟 AI 说一句话，它在背后调动十几个工具帮你搞定。就像 Karpathy 所畅想的一样，我们不再需要浏览网页、点击按钮，而是直接一个 Agent 替我们完成所有的事情。
表面上，App 消失了，界面不见了，但软件没有死，它只是藏进了更深的地方，软件的核心用户，从「人类」彻底变成了 AI。
「API-first」，未来的软件设计逻辑重点会放在 API 的功能上，因为无法通过 API 调用的软件，在 Agent 时代会被直接绕过，只有能通过 API 调用的工具，能更好被 AI 使用的工具，才是好工具
一门运转了二十年的软件生意，也是第一次在 AI Agents 爆发的压力下被迫想清楚了终局。
软件正在被重写。这一次，不是为了人类，而是为了 AI。
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