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一周蒸发8300亿美元,Claude“血洗华尔街”始末 |【经纬低调分享】

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前有OpenClaw(原Clawdbot)的爆火,为大家提供一个长期在线、高权限、具备自主决策能力的AI助手。

后有Anthropic旗下Claude向华尔街投入一记惊雷,在短短10天内的三连动作,掀起了席卷全球软件业的风暴。

一周内全球软件股市值蒸发8300亿美元,约合3个茅台市值,这场由AI引发的行业地震,不仅让传统软件行业遭遇前所未有的冲击,更预示着AI产业的发展迈入全新阶段。

Claude 对传统 SaaS 的冲击是 “商业模式 + 价值分配 + 技术范式” 的三重重构,核心在于将价值从 “席位订阅 / 界面壁垒” 转向 “智能体执行 / 结果交付”,引发行业估值重估与转型压力,短期阵痛显著但长期会催生新生态,并非简单的 “替代” 而是 “价值迁移 + 分层进化”。

这场看似突然的行业震荡,实则是AI领域多重发展因素的必然结果。而Claude掀起的这场变革,也只是开端,随着AI技术的持续突破,2026年的AI行业正迎来全新的发展变局,更多颠覆与重构正在悄然发生。以下,Enjoy:

作者:李南南

来源:得到App《得到头条》

上周,AI在软件业引发了一场不小的“地震”。短短一周,全球软件股蒸发了8300亿美元,大概相当于3个茅台的市值。

接下来我们一起来看看,这整件事是怎么发生的, 以及通过Anthropic的这几个动作,推测2026年关于AI的几个趋势。

01

Claude三件事“血洗华尔街”


事情的源头,是一家叫Anthropic的AI公司,也就是做出Claude的那家公司。他们在今年年初,一共做了三件事。

第一件,是1月12日推出了一个叫做Claude Cowork工具。这个东西是个桌面工具,用来安装到电脑里,最核心的功能,就是替你操作电脑,包括调用其他外部工具。你大概可以把它当成,一个经过加强的,安装在电脑里的“豆包手机”。

你可能也发现了,Claude Cowork依然是一个AI助理。这个概念并不新鲜,因此在Claude Cowork发布时,也并没有引发太大的动静。真正引爆华尔街的,是他们做的第二件事。

第二件事,1月30日,Anthropic发布了11个针对Claude Cowork的插件。

这11个插件涵盖了销售、财务、法律等领域。你可以把之前的Claude Cowork当成一个特别聪明的助理,替你忙前忙后。但是,具体到财务这样的专业化工作,它并不擅长。而这回发布的11个插件,就相当于让这个助理去参加了11个不同领域的专业培训,让它能够像专业人士一样工作。

而其中最先引发关注的,是它在法律专业上的能力。

在这里交代个背景。很多律所的工作模式是,“法务助理+专业软件”。比如,假设你是一家律所的老板,你的律所每天要处理大量的合同。怎么处理?你得雇一个法务助理,买一套专业软件,比如汤森路透的Westlaw软件。这个软件一年的花费大概是5万美元。然后这个助理每天的工作就是,在软件里查条款,审合同,标注风险点,写合规报告。

现在呢?你装个Claude Cowork,给它配上法律插件,然后,就没有然后了。它自己登录你的法律数据库,自己审阅合同,自己把风险条款标出来,自己生成合规报告。整个过程,你不需要点任何按钮,AI在后台全自动完成。而你每个月只需要付100多美元。

这个消息很快就引起了法律软件领域的地震。但很快,很多人意识到,不对啊,既然AI能取代法律软件,是不是也能取代其他软件,比如金融分析、销售管理、客户支持呢?

要知道,传统软件服务行业,一共有三大支柱。现在,这三大支柱全都面临巨大的冲击。

第一根支柱,按席位收费。以前,一个公司有100个员工,就得买100个软件账号。每个账号一年几千美元,你用不用都得交这笔钱。这是SaaS公司最稳定的收入来源。但现在呢?Claude智能体,能把这些专业软件的活直接干了,而且Claude不是按席位收费,是按使用量收费。

第二根支柱,复杂的操作界面。以前,软件公司会把界面设计得很复杂,因为复杂的界面能形成壁垒。用户学习成本高,不容易换软件。但现在呢?Claude是零UI操作。就是你根本不需要看界面,AI在后台自动干活。你只需要告诉它“帮我审一下这份合同”,然后等结果就行了。

第三根支柱,功能封闭性。以前,软件公司会把功能封闭起来,形成自己的生态。就拿做图来说,每个绘图软件都有自己的工程文件,而且其他软件无法识别。你要用这些功能,就必须待在它的生态里。但现在呢?Claude通过一个叫MCP的协议,能接入各种外部工具。

什么叫MCP?全称是Model Context Protocol,模型上下文协议。简单说,就是一套标准化的接口,让AI能像人一样,看到一个新工具,自己琢磨怎么用。

这意味着AI不需要待在某个软件的生态里。它能自由地调用各种工具,哪个工具好用用哪个,不存在被绑定的问题。

所以你看,SaaS赖以生存的三根柱子,全都面临冲击。这不是简单的“优化”,而是深层意义的“颠覆”。

结果,在Claude Cowork推出专业插件后,很快,软件股一路暴跌。于是,就有了新闻里的,“AI血洗软件业”的说法。而且要知道,华尔街机构既是软件股的股东,又是软件公司的债权人,软件股下跌,他们也受到了深刻的牵连。于是,就又有了你在新闻上看到的,“AI血洗华尔街”的说法。

但是,到这一步还没完。还记得前面说过,Anthropic是一共做了三件事吗?现在只说了前两件,第一件是推出Claude Cowork,第二件是上线11个专业插件。假如说这两件事让软件行业“一夜入冬”,那么第三件事就是“雪上加霜”。

第三件事,是2月5日推出了Claude Opus 4.6。这是一个新版的基础大模型。前面说的Claude Cowork,还有专业插件,都是在这个基础模型上运行的。说白了,前面的改进是让AI更会干活,更懂专业流程。而这个基础模型的作用,是让AI从根本上“更聪明”。

而且要知道,前面讲的很多事情,还只是Anthropic一家AI公司掀起的波澜,还不算OpenAI、谷歌,以及其他的AI巨头。假如这些AI巨头一起行动,对软件业的冲击只会更大。这也是为什么,软件公司的投资者上周会那么悲观。

关于上两周发生的基本事实,我们先说到这。

02

过去一年,AI领域发生了什么?


看到这,有人可能会说,AI的能力一日千里,而且大模型就像一个黑箱子,你永远不知道它下一步会冒出什么新能力。因此,AI突然变厉害,这好像也没什么新鲜的吧?

但事实上,这回的情况还真不太一样。假如回看过去一年,你会发现,今年1月“AI冲击软件业”,这几乎是注定会发生的。这不是什么无法预测的“黑天鹅”,而是远远看着你的“灰犀牛”。它冲过来,这是早晚的事。

为什么这么说?我们可以看看过去一年的AI领域,都发生了什么。

第一,是AI公司的商业化压力严重加剧,他们必须得赶紧想办法挣钱。

过去一年,关于“AI泡沫”的讨论频频登上热搜,已经有很多人开始质疑AI的商业化能力。说个数字你感受一下,根据专业机构的测算,2025年到2027年,全球头部AI企业的基础设施开发支出,将达到1.4万亿美元,但其中有95%的项目,目前还没有盈利。预计到2029年,光是OpenAI这一家公司消耗掉的现金,就预计达到1150亿美元。即使再不差钱的投资人,也很难忍受这么大规模的烧钱。

这种压力下,AI公司就要证明自己不只是玩概念,必须拿出真实的商业化成果。Anthropic下场做应用,也许就是这种压力的体现。

这是第一个背景,生存压力逼着AI公司必须找到变现路径。

第二个背景是,模型压缩技术成熟。

2025年,模型压缩技术取得了关键突破。什么叫模型压缩?简单说,就是把一个又大又笨重的模型,压缩成一个又小又灵活的模型,但能力基本不损失。这解决了一个根本问题,本地部署。

以前你要用AI,必须把数据传到云端,在服务器上跑大模型,然后再把结果传回来。这个过程既慢又贵。但现在模型压缩了,可以直接在你的电脑、手机上本地运行。不需要联网,不需要传数据,瞬间响应。

而且芯片的算力也在飞速提升。以前端侧芯片只有几TOPS的算力,现在国产芯片已经能做到160TOPS。其中的TOPS,是一个处理器计算能力的计量单位。我们可以先不用管这个专业名词。简单说,就是芯片的算力提升了几十倍,你的手机、电脑,已经有足够的算力跑一个相当强大的AI模型。

第三个背景是,MCP协议成熟。

MCP这个东西前面提到过,全称是模型上下文协议。

这就好比,以前的AI,就像一个关在屋子里的聪明人。你问他问题,他能回答。但你要让他帮你订机票、发邮件、查资料,他做不到,因为他出不了这个屋子,接触不到外部世界。

MCP的作用,就是给这个屋子开了很多扇门和窗户。通过这些门窗,AI能看到外面的工具,能学会怎么用这些工具。而且关键是,这些门窗是标准化的。什么意思?就是说不管什么工具,只要符合MCP协议,AI都能自己琢磨怎么用,不需要人教。

2024年底,MCP协议首次发布,当时还只是实验性项目。2025年3月26日,MCP经过了一次重大更新。2025年11月25日,MCP发布一周年更新,主打的定位就是“实用基础设施”。前面说的Claude Cowork的插件系统,就是建立在MCP协议之上的。

这是第三个背景,MCP协议的成熟。

到这里,我们一共说了三个变量。而在以上三个变量的基础上,还要叠加两个常量。一是AI算法的不断优化,这个趋势是确定的。说白了,就是AI会越来越“聪明”。二是,每年年初的“卡位大战”。要知道,每年年初,是AI公司占据全年存在感的关键时间窗口。科技行业有个不成文的规律:谁抢到年初的热搜,谁就占据全年的话语权。

你看,当前面这些因素,恰好在2026年年初汇集,那么我们几乎就可以说,这一轮“AI冲击软件业”,也许不是随机的“涌现”,而是多种力量交织在一起的“必然”。

03

2026 AI会发生哪些进展?


同样,顺着这个思路。我们或许可以大胆推测,有这么几件事,也许会成为今年的关键议题。

第一,AI员工的大规模出现。你看,既然Claude已经开了这个头,那么后续其他AI巨头会不会跟进?AI的实际工作能力会不会在2026年出现普遍的跃迁?这也许都是随之而来的问题。

第二,随着AI员工大规模出现,也许会倒逼很多公司开始新型的组织变革。根据Cornerstone的报告,2026年将不再只是“导入AI”的一年,而是企业必须正视“人+AI”全面协作的一年。也就是,企业的组织架构、工作流程、考核方式,都得重新设计。因为你的同事里,将出现大量的AI。

就像Anthropic的创始人阿莫代伊,前段时间在达沃斯论坛上说的,这不是会不会发生的问题,而是什么时候发生的问题,也许未来一两年内,一个装在数据中心里的天才国度就会出现。


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