软件消亡史

点击上图，查看往期优秀营销数字化案例

来源：李论数转 ID：gh_39ff3283f7f8 作者：李论数转

···编者按···

当业界还在争论数字化转型的技术路径时，这篇文章以“软件消亡史”的隐喻，揭示了更深层次的范式革命：数字化建设正从“人工编码”的工程时代，迈向“数据驱动”的智能时代。文章敏锐地指出，大模型不再只是工具，而是成为能够根据实时数据“自演进”的系统母体，这使得传统意义上需要漫长周期交付的固化软件失去了存在根基。

这种消亡本质是数字化成熟度的跃迁。软件形态从厚重的“逻辑宫殿”弥散为轻盈的“数据烟雾”，标志着数字化从“流程线上化”的初级阶段，进入了“业务逻辑可动态生成、自适应优化”的高级阶段。其核心驱动力正是数据——当系统能够基于全量数据持续产生“原生洞察”并自我迭代时，企业数字化的重心就必须从“功能开发”转向“数据治理”与“认知模型”的构建。

这对所有数字化从业者而言，既是一场颠覆，也是一次解放。未来的价值创造点，将不再是编写代码，而在于定义业务的“规则边界”、翻译“行业智慧”为机器可理解的指令，并确保AI在合规与伦理的轨道上运行。在软件“消亡”的废墟上，正崛起一个以数据为血液、以智能为灵魂的数字生态新纪元。

···正文···

数字化转型实践研究

软件会死，需求永生

这篇文章写在2025年尾广州大寒节气之后的冷夜，取名“软件消亡史”，实际上更像是一份发给同行的“幸存者备忘录”。“软件消亡史”，这个标题听起来有些悲凉，甚至带着一丝赛博时代的末世感。但当我们剥开技术的层层外壳，会发现这其实是一场极其壮丽的进化。

前两天和老友周老师晚上煲了一个多小时电话粥，这位在软件交付行业摸爬滚打了二十年的老兵，罕见地显露出了某种“虚无感”。他感慨说，2026年或许会被后世定义为“大模型应用爆发元年”，但对于我们这些曾经靠一行行敲代码、熬通宵做交付的人来说，这更像是一部“软件消亡史”的序章。

“软件”这个词，正在从一个名词变成一个动词，从一个实体变成一种弥散在空气中的逻辑。我们曾赖以生存的那个世界，正在崩塌。

软件的“形体”：从丰碑到幻影

在软件开发的黄金时代，软件是有“形”的。我们谈论架构，脑子里浮现的是错综复杂的UML图；我们谈论交付，手里捧着的是厚厚的蓝图设计文档。那时候，软件是一座丰碑，是由成千上万名架构师和程序员用汗水堆砌出来的逻辑宫殿。

但正如周老师所敏锐察觉的，这种“人工研发”的范式正在遭遇根源性的挑战。大模型（LLM）不再仅仅是我们在IDE里的一个辅助插件，它正在进化为系统的“母体”。

以前，我们要实现一个功能，需要经历：需求调研、逻辑抽象、代码编写、测试纠错、灰度发布。这中间每一步都是人工的，也都是低效的。而2026年的现状是，大模型根据自己在运行环境中捕捉到的实时数据流，能够产生某种“原生洞察”。

比如，一个电商平台的库存系统，它在大模型的驱动下，发现某种天气突变与南方特定区域的订单增长存在高达98%的相关性。它不再需要人类去写一段逻辑来关联天气API，它会“自发地”在内部逻辑中生成一个适配模块，自动调整前台的推荐权重和后台的仓储配比。

这种“自演进”的能力，让传统的代码变得苍白。当软件可以根据情景自我迭代、自我适配、自我修复时，那个需要人工去“研发”的软件实体，实际上已经消亡了。它从一座宏伟的宫殿，变成了一股流动的、不可捉摸的数据烟雾。

SaaS的悖论：是进化的终点，也是消亡的起点

这些年，SaaS（软件即服务）席卷全球。大家曾认为这是软件行业的巅峰，但回过头看，这其实是软件消亡的“预演”。

SaaS的本质是屏蔽细节。用户不再关心你的底层是Java还是Golang，不再关心你的数据库是如何分库分表的。他们订阅的是“能力”。这种能力的原子化，使得软件的边界变得极其模糊。

当大模型与SaaS平台深度融合后，一种吊诡的现象出现了：软件的“市场”似乎萎缩了。因为企业发现，他们不再需要采购繁杂的单体软件。他们只需要一个具备大模型底座的控制台，然后把业务数据丢进去。

这就像从“点餐”变成了“请私人厨师”。在点餐时代，你需要看菜单（软件功能列表），选择菜品（买软件模块）。而在私人厨师时代，你只需要告诉他你今天胃口不好，他会根据厨房里的食材（企业数据）和你的身体指标（运行状况），自动为你合成最合适的营养方案。

这种“按需合成”的能力，彻底消解了传统交付业务的土壤。如果一个功能可以在0.1秒内被AI合成并运行，谁还会愿意花500万现金和6个月时间，去找一家交付外包公司做一个所谓的“系统”？

数据的反噬：当洞察超越了功能

我们这行过去有个认知误区：认为软件的核心是“功能”。其实错了，软件的核心一直是“逻辑”，而逻辑的灵魂是“数据洞察”。

在2026年的时点看，大模型对效率和准确性的追求，已经达到了一种让人不寒而栗的程度。这种准确性来自于对全量数据的深度复用。

传统的软件交付是“死”的。哪怕是世界顶级咨询公司设计的系统，其逻辑也是基于调研那一刻的静态快照。但市场是瞬息万变的。大模型通过积累的运行数据发现，在某些特定情景下，甚至“减少”一个功能反而能提高转化率。这种反直觉的决策，是人类开发者永远无法做出的。

这时候，软件已经不再是“工具”，而是一个“生命体”。它在大模型的数据滋养下，拥有了某种类似生物本能的趋利避害性。它会为了更高的适配性自发改变形态。

消失的程序员，与被重塑的“生存者”

聊到这里，周老师语带疲惫地问：“那我们这群靠软件‘糊口’的人，未来到底靠什么生存？”

这是一个关于职业尊严与生存权利的终极命题。如果“写代码”这件事已经失去了价值，如果“软件交付”这个行业正在消亡，我们的新坐标在哪里？

我认为，未来的生存之道不在于对抗消亡，而在于拥抱消亡后的“灰烬”。

1. 从“建筑工人”转向“自然护林员”

过去我们是代码的建筑工人，每一块砖、每一根梁都要亲手铺设。未来，我们更像是护林员。

大模型生成的生态系统是极其复杂的，它会自我生长，但也可能产生“畸变”。我们需要利用我们对业务逻辑的底层理解，去规范AI的行为边界。这不是在写代码，而是在设定“文明的准则”。

我们需要监控AI生成的逻辑是否符合伦理、是否符合企业的核心战略、是否在长周期内具备鲁棒性。这种从“微观构建”到“宏观治理”的转变，是第一批幸存者的必经之路。

2. 深度行业洞察的“翻译官”

大模型虽然聪明，但它在本质上是一个“概率合成机”。它能从海量数据中找规律，但它无法理解那些“未被数字化的行业潜规则”。

每一个细分行业都有其独特的、甚至带着点人情世故（张大帅曾说：江湖不是打打杀杀，江湖是人情世故！）的生存逻辑。这些东西是不在数据里的。未来的专业交付人员，核心任务是把这些“不可言说的行业智慧”转化为大模型能够理解的结构化指令或约束条件。

你要做的不再是交付一个软件，而是交付一套关于这个行业的“认知模型”。你卖的不是App，而是你对这个行业的深刻复盘。

3. 数据治理与“高质量喂养”

如果说软件是大模型的肉身，数据就是它的血液。未来的软件公司，本质上都会变成数据治理公司。

谁能清洗出最高质量的行业数据？谁能把企业杂乱无章的原始积累转化为能让模型进化的“精饲料”？这才是真正的护城河。我们要学会与数据打交道，不是简单的CRUD（增删改查），而是关于数据质量、数据血缘和数据隐私的深度治理。

4. 解决“复杂性”的终极专家

无论技术如何演进，世界总会产生新的复杂性。当简单的软件被AI取代，剩下的必然是那些涉及到多方利益博弈、复杂法律合规、甚至是跨国文化冲突的“硬骨头”。

这些问题无法通过大模型的概率计算来完美解决，它们需要人类的直觉、情感和政治智慧。我们需要提升自己处理这种“模糊性”的能力。

在废墟上重建

“软件消亡史”并不是一部悲剧，而是一部关于“效率解放”的史诗。

我们不必怀念那些写代码到深夜的日子，也不必焦虑于传统交付合同的萎缩。当一个行业消亡时，它留下的巨大权力真空，正是新物种爆发的机会。

2026年，软件作为一种商品正在离场，但“计算价值”作为一种服务正在登顶。

我们这群靠软件糊口的人，不应该死守着那一串行将就木的代码，而应该跳出逻辑的藩篱，去看向那些被大模型照亮的、更广阔的商业荒野。软件会死，但解决问题的需求永生。

周老师最后叹了口气说：“看来，我们得重新学一下怎么跟‘世界’聊天，而不是跟‘编译器’聊天了。”确实如此。在这个软件消亡的时代，最顶级的交付，其实是人与人之间关于智慧、经验与信任的交接。

点击下方关键字，查看原创热文

典型案例：| | | | | | |

理念解读：| | | | | |

应用场景：| | | | | | | | | |

业务系统：| | | | | | |

数智科普：| | |

米多是国内领先的营销数字化整体解决方案提供商，为企业提供顶层设计（营销数字化蓝图/架构/体系等）、系统规划（一物一码/智能营销/渠道管理）及运营落地（扫码发红包/一元换购/五码合一等）提供服务，用数字化驱动业务增长。