AI 一来，哪类软件公司先慌了？

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（Atlassian 创始人：AI 带给软件企业的最大挑战）

过去十几年，企业软件一直是科技行业里最稳定的生意。

凭借订阅制收费、极高的续费率，以及常年维持在 60% 到 80% 之间的毛利率，很多投资人把 SaaS 公司叫做数字时代的“收费公路”。企业一旦把数据、流程和团队搬进系统，基本就很难再离开。

但 2026 年以来，市场风向突变。

有人喊出了“SaaS末日论”；有人断言未来企业不再需要那么多软件，一个 AI 就够了。

面对这些争论，在一场一小时的播客对话中，澳洲企业软件巨头 Atlassian 的联合创始人 Mike Cannon-Brookes 给出了他的判断。他直言 ：不是每一家 SaaS 公司，都能在未来几年活下来。

这场对话要回答的核心问题是：在 AI 浪潮下，到底哪类软件会先感到压力？哪类反而会变得更重要？

一｜过去 60 年，软件只做了一件事

Mike 说，过去六十年的软件历史，其实就做了一件事：

把“文件柜”变成 “数据库”。

早期的航空订票就是这样。五六十年前，航空公司的订单都装在文件柜里，工作人员得一个个翻档案、查记录、手工填表。后来有了计算机系统，这些资料被搬进了数据库，企业第一次可以直接在屏幕上查找和修改信息。

其他行业也一样。客户资料、财务账目、员工档案，原本都是一摞摞纸，软件公司做的就是把它们变成电子记录。

效率确实提高了。跨城市协作更容易，数据也能快速检索和统计。但说到底，企业的工作方式没有根本改变，软件只是让信息更好找了。

用 Mike 的话来说：以前是人去文件柜找资料，现在只是把文件柜放进了电脑里。真正的变化还没来。这些系统本身不会做任何事，它们只负责存信息，等着人来查看、处理、做决定。

直到 AI 出现。

软件不再只是存东西，它开始能干活了。自动回复工作消息、自动生成会议纪要、自动处理报销审批，这些原本要人工操作的事，现在可以交给系统。

“系统能自己干活了。”

这就是为什么很多人开始重新看待企业软件。

二｜最先慌的，席位绑工作量

很多人讨论 AI 会不会毁掉 SaaS，其实把问题想简单了。Mike 指出，不是所有软件都会受到一样的影响。

关键要看：这个软件的收费方式，和人的工作量有没有直接关系。

过去很多企业软件都按席位收费，公司有多少员工在用，就买多少账号。客服软件就是典型，一家企业有 100 个客服，就需要 100 个账号，客服越多，软件收入越高。

这种模式以前很合理，因为软件只是工具，干活的是人。

但 AI 开始改变这件事。很多重复性工作 AI 就能处理：系统回复、常见问题解答、简单工单。

客服类软件就容易碰到这种情况，如果客户问题 AI 能先处理一遍，人工席位就不需要那么多了。员工少了，软件账号也跟着少，企业原本要 100 个账号，以后可能只要 20 个。

收入模式一旦和人头数量绑在一起，这种变化会很明显。

但有个容易被忽略的问题。

很多人以为 AI 会让软件不值钱，谁都可以自己搭一套。这个想法忽略了一件事：

软件真正值钱的，不是代码，是里面积累的经验。

处理客户投诉要走什么流程？特殊情况怎么应对？不同场景有什么区别？这些问题，没碰到过根本想不到。软件看着简单，但里面藏着多年积累的处理规则，没法轻易复制。

最先感到压力的，是那些把收费和人头直接挂钩，同时业务规则又比较简单的软件公司。

三｜最安全的，数据是基础设施

前面说的是可能被冲击的。但还有一类软件，反而会更重要。

这类软件存着企业最关键的东西：员工信息、财务记录、合同、库存，公司每天运营都离不开这些数据。比如人力资源软件、财务软件、会计软件。

拿招人来说，要做背景调查、确认工作经历、整理入职材料、走社保公积金流程，这些以前都要人工一个个处理。AI 确实可以帮忙打电话、查资料、整理信息。

但有个前提：这些信息得从企业原本的数据里来。

AI 干活时，还是要靠这些记录平台。在企业内部，这类软件很难被换掉，公司可以换别的工具，但不会轻易动存核心数据的地方。很多小企业用同一套财务工具用了好多年，因为所有账目都在里面，一旦换平台，历史记录、报税资料、财务关系全得重新整理，成本太高，也太折腾。

所以 AI 来了之后，企业更可能在这些软件上加新功能：自动整理账目、自动提醒应收款、自动生成报表，软件还是负责存资料，AI 负责干活。

有些软件不会被替代，AI 还得靠它们才能干活。

很多企业的财务、人事、库存系统都是多年积累的数据，换系统风险太大，成本太高。AI 再强，也得在这些数据基础上才能工作。

四｜软件分水岭，记录还是参与

很多人谈企业软件时，习惯把它当成存数据的地方，好像企业就是一堆数据库拼起来的。但 Mike 觉得，企业更像是一组一直在运转的流程。

招人、审预算、处理客户问题、开发产品、签合同……这些事每天都在发生。以前的软件主要负责记录和管理，员工把信息输进去，软件负责存好、整理好，然后人再根据这些信息继续推进。

AI 出现后，有些环节开始不一样了。

Mike 把企业流程分成两类：

• 第一类：工作量有天花板

法务、客服就是这样。有多少合同要审、多少客户问题要处理，就是多少。AI能让这些事完成得更快，但不会让工作量变多。企业用 AI 是为了省成本，不是为了扩大规模。

• 第二类：工作量没有天花板

营销、产品开发属于这类。理论上可以一直做，只要有创意和资源。AI 提高效率后，企业更可能做更多事，不是裁人。

这两类对软件的需求不一样。第一类看重能不能更快，第二类看重能不能做更多。

拿企业里的服务工单来说。很多公司里，一个问题要经过好几个人处理。新人接手时，得花不少时间看前面的讨论、附件、记录，才能搞清楚怎么回事。现在 AI 可以先把这些整理出来，快速给个概括，接手的人就容易理解多了。

看着只是个小功能，但它改变了工作方式：原本要人花时间看的步骤，现在可以提前做完。

类似的事还有很多：整理会议记录、汇总文档、生成初稿、提供参考资料，这些以前要员工一步步做的事，现在系统可以帮着做了。软件在企业流程里承担的事会越来越多，企业运作方式没被推翻，但做事的方式在变。

变的是软件的角色。

所有软件公司都要面对一个残酷现实：软件得学会参与工作，不只是记录工作。

结语｜谁先慌，已经清楚了

AI 不会把所有软件推翻，但会重新分工。

一些软件只是工具，一旦 AI 能替人完成工作，它们的需求就会减少。但那些保存关键数据、承载企业长期记录的平台，很难被替代，很多 AI 新能力要建立在它们之上。

“你们的企业软件只是存信息，还是已经开始参与工作？”

这决定了谁会先慌，谁会留下。

对中国软件公司来说，这个问题可能更紧迫。国外软件公司背着历史包袱，转型慢；中国企业没有这些包袱，转型会更快，但竞争也会更激烈。

识自AI

本文由AI深度研究员出品，内容整理自Mike Cannon-Brookes与Alex Rampell播客对话等网上公开素材，属评论分析性质。内容为观点提炼与合理引述，未逐字复制原访谈材料。未经授权，不得转载。

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参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=0lzo2tFBFy8&t=1368s

https://podscripts.co/podcasts/a16z-podcast/atlassian-ceo-on-the-saas-apocalypse-ai-agents-what-comes-next

https://www.atlassian.com/blog/announcements/shareholder-letter-q2fy26

https://h5.ifeng.com/c/vivoArticle/v0028mdFWO5HAD2ZmAsYJCrYz7zp1Hadcisrv4qDILECDIQ__?vivoBusiness=hiboardnews

来源：官方媒体/网络新闻

排版：Atlas

编辑：深思

主编: 图灵