红杉种子 | 蓝湖任洋辉：AI开启软件集中时代，「蜜月」过后适者生存

软件赛道向上追溯，上世纪70-80年代PC在中产家庭及企业内的高速渗透，塑造了“一机一授权”的商业模式。PC持有量趋于饱和后，云时代“租赁式”开启，本质上这是一次渠道革命，增强了软件厂商对渠道乃至客户的掌控力，不断拉高行业天花板，也成就了微软、Adobe等通用软件大厂，当然产品也越做越“厚重”。

与此同时，社会职能角色不断细化分工，出现了产品经理、UI设计师、工程师等，他们需要更符合自己业务场景的轻量级在线工具，当工具、协作、甚至内容资产管理整合到一起之后，有机会诞生出新的生产力平台。Figma、Notion、Airtable就是在这个契机下，杀出了传统厂商的包围圈。

尤其是软件上云后，“协作”成为了可能，带来了近10年生产力工具赛道最大的结构化变迁。也让中国赛道作为独立的生态加强了自己内部的网络效应，拓宽了中国选手的生存空间。蓝湖和其设计产品MasterGo就是这一节点趟出来的。

当下，AI对生产力软件的效率加持已然成为定局。而在蓝湖CEO任洋辉看来，“生产力工具会是第一批直接受AI增益的赛道。不过对所有的软件企业来讲，只能是短期美好，长期会变残酷。”

近期，蓝湖CEO任洋辉接受了36氪的专访，围绕着“AI会不会打破生产力工具旧格局”进行了深度交流。本文转载自36氪，有删减。

AI之于行业：

重估所有软件价值

AI吞噬软件？这是当下软件行业最棘手的一道辩论题。套用朱啸虎的辩证观点，“过去所有领域的软件积累，几乎瞬间会被AI覆盖，虽然公司花费10年心血积累了特殊knowhow，但今天AI足够智能到瞬间习得，所以软件的价值要被重估。”相应的，解决方案可以是“再往下服务”，这里的“服务”指把AI的能力封装给客户，让其更好地利用AI。

36氪：在中国几乎没有大软件公司，你思考过自己的方向正确吗？

任洋辉：这是历史阶段的结构性问题。

软件本质是生产最佳实践的输出，同时能够实现跨文化跨国家、跨商业的传播，因此具有“winner effect（赢者通吃）”属性。再加上美国的商业环境成熟较早，本土市场足够大，打磨出一批优质上市公司，对全球来说存在先发优势。如果仅是跟在他们后面做类似软件，势必会有代差，这就要求新的软件公司必须抓住结构性变化。

“云端协作”就是重要变量之一，过去海外市场Figma、Notion、Airtable在Adobe、Office中杀出重围。不管是蓝湖还是MasterGo，只有将“云端协作”这类弯道超车的机会把握住，才有立足中国市场的机会。

36氪：Marc Andreessen在2011年提出“软件吞噬世界”，但今天感觉 “AI吞噬一切”更合适？

任洋辉：我们所处的生产力工具软件赛道，过去最重要的变量是从“本地软件”升级到“云端协作软件”。云端协作好比是“45度”的弯道超车——跟本地软件比，在用户和场景上没有巨大差异；但在功能交付、用户使用方式及用户增长方式上，有了渐进式的发展。

可当AI砸过来之后，弯道瞬时变成了“90度+45度”，要求每个企业回头重新审视用户场景，审视自己的利基假设，审视最佳实践是否会发生重大变化。

我的观点是，AI对绝大多数软件企业来说，短期还很美好，但长期来看会很残酷，只有少数人能幸存。AI会带来软件市场各赛道内及跨赛道间的集中度和竞争的进一步加大，绝大多数的软件企业都会被淘汰，中长期来看，人类不需要那么多类型的生产软件，软件会有集中化的趋势。

“分久必合、合久必分”，做个类比，“云端协作”是软件从综合到细化的时代，而AI又将会带领软件重新集中。

36氪：我们认为AI是有窗口期的，因为现在看上去更像一个“玩具”。

任洋辉：现在大多数软件上线AI的方式确实像“玩具”，大家本质上是快速叠加了一个功能，而不是创造了“新的最佳实践”。

短期来看，AI对现有玩家帮助最大。但在探索出AI叠加现有业务的最佳实践之前，客户和用户的关注点仍在解决实际问题上，背后是否AI并非核心。一旦用户接受了AI带来的新最佳实践，就没办法回到过去。所以未来12个月尤为关键，各玩家怎么探索、怎么教育用户、改变用户习惯，会对今后壁垒建立产生重要影响。

36氪：若变化成立，巨头和创业公司，谁获益更多？

任洋辉：放到软件行业来看，巨头和创业公司是均匀增益的，但对创业公司有进阶产生品类爆品的机会，像Midjourney就会击穿单角色公司。

AI目前阶段不是一个普遍性的爆品机会，只有满足非常苛刻条件的产品才有可能“爆”。本质上来讲虽然是增益，但是现在直接的效果呈现并不是同步、巨大的。所以不管是巨头还是创业公司，最终比的还是团队对客户场景的理解能力和持续推进变化的能力。

36氪：已有入口位置的巨头，会不会更有优势，比如Siri、微信？

任洋辉：Siri和微信一定会获得巨大增益。个人助理这类超级APP会拿走更多的业务价值，因为现在很多产品的应用能力会API化，被超级APP进行调用即可。至于生产场景，一定还会有独立的生产力软件存在，因为生产场景的展示和应用功能的复杂度要求还是很高，但可能也会出现更加强势的生产力软件，市场份额也大概率会增加。

AI之于企业：

AI创造的软件进化时代

当下在蜜月期，在AI的大变革下，要动态看待公司和行业的价值范围，需要主动迭代甚至自我颠覆原本所有的业务流。

36氪：你有没有悲观地想过，自己的公司或所在的行业，未来几年会消失？

任洋辉：挑战和机会肯定并存，在AI这个大变革下，要动态地看待公司和行业的价值范围。

任何变量都会带来新机遇，过去我们抓住了“云端协作”，这一次也有解题思路。我们判断下来，业务流越复杂，AI就越难击穿。单角色的，直接产生最终业务成果的产品，最容易被颠覆掉。比如说翻译软件、平面处理公司，都是以单角色作为最终交付物，就会被冲击掉，直接就没牌打。我们可能稍微好打一点，因为是多决策、多业务环节，相应多一些缓冲期。

当然，我觉得最终大多数业务流都会被AI击穿或改写，但根据难易程度递进。越长链条的业务协作，越涉及组织与复杂网络关系，AI学习起来就越困难。最重要的是在自己的“时间窗”内，是否一个团队能够主动迭代甚至自我颠覆原有所在的业务流，这个需要自我博弈的视角，更需要魄力，也是对组织能力的考验。

36氪：你的策略是拥抱AI？

任洋辉：一定是彻底的拥抱AI。但短期仍会从现有的业务场景增益现在人和人的协作，建立新的最佳实践。面对中长期，我们会有更激进的思考和行动。

36氪：蓝湖的产品会有什么改变？

任洋辉：首先，MasterGo和蓝湖的产品形态并不会发生改变，但部分模块会结合LUI实现。未来所有软件都会采用GUI和LUI并存的方式，背后主要是取决于哪种角度对用户来说更高效。

36氪：LUI有点抽象，具体用户感知会怎样？

任洋辉：LUI就是自然语言的交互，类似于ChatGPT可以在文字框里输入内容，也可以像微软copilot一样输入之后它会给你反馈。

36氪：用户输入自然语言，软件直接反馈结果？

任洋辉：是，在某些场景，这样会更高效。例如，此前软件很多icon藏在很深的菜单之下，98%的用户都没用过，这部分交互形式变成LUI会更方便用户。

36氪：如果我说，我想要一个很酷的UI，能够实现吗？

任洋辉：这个肯定是可以实现的，大概率你会得到一个很酷的应用，而不仅是一个很酷的UI。

AI之于客户：

客户关心的是AI带来的新的最佳实践

36氪：客户会发生变化吗？当AI可以取代一些原本只有大企业才能提供的环节，会让越来越多个人、组织成为你们的客户？

任洋辉：会让更多的人更容易地创造、生产、迭代，不管是组织还是个人。

36氪：你的客户看好AI吗？

任洋辉：现在我们的企业客户其实不太在意到底是不是AI。

如果交流AI，他们是很兴奋的，但你说想要改变大家的工作习惯，不见得容易。

我们一贯遵循的原则是，领先客户的半步。我们的客户群都是非常科技化的企业，“半步”恰好是他们认为刚需的距离，若放在传统行业，要领先更多。

不过要能持续面对这些科技企业保持一个领先距离，对团队的能力要求其实是很高的，也有很多时候，客户是领先我们的。

36氪：未来用户在使用软件的过程中，可能会发生什么变化？

任洋辉：未来人机之间工具不会特别多。因为工具的构成是角色加场景——在什么场景下、哪类专业角色、用什么软件，但十年后，AI、自动化取代了大量重复性角色，每个软件背后自然不需要太多职业。

这会导致职业人群结构发生变化——在垂直领域有架构性能力或者跨领域的人才，会成为领域AI及软件的主要操作者。而这类人，特别是跨领域的人，会更倾向使用一个软件一站式达成结果。

而语言交互的LUI模式也会更利于这种用户侧的需求表达，用户会更自由。而在软件的能力供应侧来看，软件也有机会基于LUI脱离原来单纯依赖icon或菜单的GUI方式去“藏”很多功能，LUI也给了软件功能理论上的“无限货架”，大模型的能力延展以及未来一些第三方的能力提供商，也将会让软件加入更多功能，能力变得更容易。

这些供应侧和需求侧的变化，都可能会带来软件跨领域的竞争和集中度的提升。

36氪：有没有可能未来公司变成一个超级大脑，提供素材越多，对业务理解越多，数据就越多，分析也会越多。极限情况下，未来只有一家公司？

任洋辉：如果只从商业角度看，所有的效率提升，都会带来集中度的提升，AI时代理论上肯定会更有可能诞生超级托拉斯企业，所以这个时代，监管其实是一个非常重要的因素。

回到软件角度来讲，软件解决的就是效率问题，所有软件本身都是最佳实践的沉淀。

AI之于人类：

人类与AI，谁是谁的风景？

36氪：你刚说的“最佳实践”有可能会被AI颠覆吗？比如说下棋这件事，AI的方法跟传统国手的方法不一样，而且今天我们也在学AI是怎么下棋的。

任洋辉：“最佳实践”随着每次生产力的变化一定会产生迭代甚至颠覆，但只要有人参与到工作流里，就一定会有新的最佳实践，不断有新机会。但如果工作流都变成不需要人参与的机机协作，那就没“最佳实践”的价值。

这就类似于，二级市场如果未来都是AI跟AI对打，当大家AI能力值拉平时就没有收益了，或者一个AI过强，游戏也进行不下去。因为市场所有的收益都来自人的缺陷，人的情绪。价值的概念本身就是人定义的，也是指向人的。最佳实践，其实也是一种价值概念。下棋这件事也一样，也是因为人的算力和情绪等基础设定，所以产生了各种风格和流派，我们也才有了博弈的乐趣。我们可以跟AI学下棋，但我们一定更乐于看人和人的下棋比赛，所以某种程度上也是因为人对比AI的算力和情绪等这些缺陷，最终构建了我们观棋和下棋的这些快乐以及价值感。

36氪：你怎么看待ChatGPT在人类发展进程中的地位？

任洋辉：我看到最好的比喻，是把以大模型为基础的AI能力比喻成人类发明语言之后最重要的moment。原因是人类最重要的技术发明其实是语言，语言最重要的价值是有两个，一个是符号指向，一个是抽象能力。

符号指向是说，我们共同认识到这是什么物件，所以我们才能交流。而语言本身就是抽象的，可以构建方法论、原则、世界观等世界运行的规律。

36氪：人的想法从只能想具体的东西变成可以抽象了，其实是一个非常本质的变化。这样，我们才可以有一个共同的梦想。

任洋辉：语言其实是最大的技术发明，其他所有的“改变”，不管是电、工业革命、iPhone都是基于语言。没有语言，没办法定义和协作。

工业化之后的职业细分，也让不同职业会有自己固定的“语言”，积累久了会产生协作问题，比如产品经理、设计师、研发部门这三个职业，虽然都会说中文和英文，但产品说的是逻辑语言，设计师说的是视觉语言，工程师说的是代码语言，不进行“翻译”，就会造成协作问题。从这个角度来讲，ChatGPT或者说以大模型为基础AI，能够从本质理解语言，把职业的knowhow提取、分拆、重新调用。这是对语言价值的重构，它第一次拉平了人类的知识和认知，让它可以被调用。

36氪：所以你将ChatGPT比喻成语言，是指对人类语言的重构，还是说像语言一样重要？

任洋辉：发明了ChatGPT这个时刻，像发明了语言的时刻一样重要。但同时ChatGPT确实也是重构了语言，以及人类的知识与认知。

36氪：你觉得AI会重构人类，让我们变成另外的东西吗？

任洋辉：我觉得每个时代可能只有百分之零点几的人是有幸运创造变化的，大多数人类是在各自的领域和角色里演绎，泛化的使用已有的人类社会及所在职业的经验，而这部分价值将会被AI更高效的提取出来。所以从职业上，我们可能确实会被AI抽离出来很多价值。

但另一方面，这也会让人更成为“人”。人本质并不喜欢重复性工作，人喜欢要么是创造性的，要么是娱乐性的，把人从重复性的演绎和泛化使用里抽离出来后，人可以做其他事情，也会让人更像“人”。

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