为什么阿里、腾讯这样的公司不去研发被卡脖子的工业软件呢？

这个问题，其实很多人会有这个困惑疑问，阿里、腾讯这么有钱，为什么不下场做这个卡脖子工业软件？听上去没毛病，但背后是一个非常现实的商业逻辑问题。

一、工业软件和互联网业务其实是两个不同物种

阿里、腾讯这样的互联网大厂，擅长什么？是

• 平台经济、流量运营、云计算、社交生态、数字广告、金融科技

核心商业基因是：高频用户 + 网络效应 + 数据规模。

而工业软件是什么？

• CAD、CAE、EDA、PLM、仿真系统

特点是：低频 + 深度 + 高专业壁垒 + 超长周期。

这两个赛道，几乎没有基因重合。

二、工业软件是“慢产业”

一个成熟工业软件，动辄 20 年积累。

比如：算法精度、工艺模型、材料数据库、行业know-how

它不是“写代码”，是长期工程积淀。

而互联网公司习惯的是快速迭代，快速验证，快速规模化。

工业软件节奏极慢，投资回报周期极长，资本回报率也未必多好看。

这和大厂的商业逻辑不匹配。

三、工业软件市场规模没有想象大

很多人以为工业软件是大蛋糕，其实它是小而高利润。

全球工业软件市场规模远小于电商、广告、游戏。

阿里腾讯如果砸几百亿进去，可能十年都看不到爆发式回报。

对于上市公司来说，这叫机会成本太高，不敢轻易尝试。

四、组织结构问题

工业软件需要：

• 大量机械工程师
• 材料专家
• 控制工程师
• 长期封闭研发

而互联网公司内部文化是产品经理驱动 + 数据驱动 + 用户增长导向。

基因上就不一样，如果强行转型，内部摩擦会很大。

五、他们其实不是没做

阿里和腾讯并不是完全没碰。

他们更聪明的做法是：

• 做云底座
• 做算力支持
• 做工业互联网平台
• 投资相关企业

他们选择的是基础设施层，而不是去做底层专业工具本身。

六、真正做工业软件的逻辑是谁？

往往是国资背景企业，深耕制造业公司，专业工程团队。

因为他们有产业链背景，理解生产流程。

互联网公司缺的是这一块。

七、还有一个现实问题：人才结构

工业软件核心人才往往在制造业体系内，不在互联网体系内。

你让一群做广告算法的人，突然做CAE仿真？成本极高。

八、更深层一点的原因

工业软件是“基础能力”，而大厂更擅长的是“平台能力”。

基础能力赚慢钱，平台能力赚规模钱。

资本市场更偏爱后者。

九、未来会变吗？

可能会，AI可能成为转折点。

因为生成式设计，自动仿真优化，智能建模，可能缩短研发周期。

这时候，大厂才有切入口，通过 AI 切入工业软件，而不是从零开始重写。

概况来说，商业逻辑、组织基因、投资回报，决定了他们不会轻易去做“慢赛道重工业”。

真正的突破往往来自长期主义 + 专业沉淀 + 国家战略协同，而不是互联网思维。