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AI不会杀死软件,但会“拆掉它的外壳”

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2026.03.20


本文字数:2725,阅读时长大约4分钟

作者 |第一财经 李娜

过去一年,围绕大模型与Agent的进展,软件行业经历了一轮罕见的情绪震荡。从Anthropic推出Claude,到资本市场对SaaS板块的重新定价,“AI会不会杀死软件”成为一个被反复追问的问题。

在刚刚结束的NVIDIA GTC大会上,黄仁勋公开反对“AI会掏空软件”的判断。他表示,Agent必须建立在企业系统与结构化数据之上。

而在更多的一线软件从业者看来,在AI尤其是Agent体系下,软件的价值开始向更底层转移,但AI并没有摧毁软件,而是在重塑其呈现方式。但与此同时,他们也承认,AI正在给软件行业带来焦虑。

“在多数企业里,AI代码建议的实际采纳通常处于中下等水平,更多发生在局部代码段而非完全重写,但在增删改查、脚手架、单测样板等任务上替代效应最明显。”Forrester副总裁兼首席分析师戴鲲日前在接受第一财经记者采访时表示,而在复杂架构权衡、需求不清与遗留系统排障等关键环节,AI仍然难以突破。

当软件不再被“打开”

软件行业的焦虑,很大程度上来自一个直观变化:用户正在减少“打开软件”的次数。

在传统模式下,软件以明确的入口存在:用户进入应用,通过界面完成操作。但随着Agent能力的引入,任务开始被“委托”。用户通过自然语言提出目标,由系统自动调用不同软件能力完成执行。这一变化,使“入口”的重要性下降。

一位行业人士对记者表示:“旧逻辑是建一个封闭空间,让用户走进来,但新逻辑是,要站在Agent执行路径上,让它经过时调用你。”

由此带来的首先是分发逻辑的调整。过去的软件依赖应用商店、销售渠道或品牌获客,而在Agent环境中,能否进入调用链条,正在成为新的关键变量。调用频率在某种程度上替代了用户活跃度,成为衡量软件价值的指标之一。

SAP大中华区总裁原欣在一场全球运营高峰论坛上表示,“一个明显趋势是,技术堆栈正在逐层商品化。”


“现在很多CIO都有同样的压力:老板每天都在问,AI能不能做这个、能不能做那个。但真正的业务价值,到底体现在哪一层?最近最大的变化,是Agentic Layer(代理层)的出现,让人与系统的交互发生了质变。”原欣表示,面对这些变化,企业也有焦虑,但有一点很清楚:AI不是一蹴而就的。

这种变化反映在具体的工作方式上。戴鲲对第一财经记者表示:“当编码门槛下降后,价值捕获更偏向需求洞察、领域建模、架构决策与交付验收。”他认为,这一趋势正在催生更标准化的AI原生交付模式,同时强化个体开发者的能力,“传统外包面临价格压力与同质化竞争,SaaS厂商则面临行业方案进一步细分带来的竞争加剧,初级岗位需求已出现收缩迹象。”

与此同时,企业内部的运行逻辑也在发生调整。传统软件强调流程固化与标准化,而AI强调实时性与灵活决策。

正如原欣在演讲中提到:“今天的企业形态,本质上是工业时代的产物,而AI正在改变这一点,未来如果数据生成和应用是实时发生的,甚至碳基和硅基的边界发生变化,企业的形态也可能会发生改变。”

她表示,AI就像“潘多拉的魔盒”,一旦打开,就停不下来。“最终我们还是在Human in the loop的阶段,人仍然在系统中参与决策,但走向完全自治的过程,一定是充满不确定性的。”

软件公司如何应对?

这些变化叠加在一起,使行业出现阶段性不确定性,但从结构上看,被削弱的主要是软件的“外在形态”。

在多次公开发言中,黄仁勋明确反对“AI将取代软件”的判断,并指出真正发生变化的是软件的使用方式。过去的软件以界面为中心,通过用户交互驱动,而在Agent时代,软件逐渐转向被调用与编排的能力模块。用户不再直接操作软件,而是通过AI间接触发其功能。这一变化,使得软件从“应用形态”向“基础设施形态”演进。

在几天前金蝶国际举行的业绩会沟通会上,金蝶CFO林波也表达了同样的观点。他表示,AI难以脱离企业系统独立存在,其价值实现依赖既有的数据结构与业务流程,“AI也是要使用工具的,它不会是从0产生的。”

谈及市场对SaaS的担忧时,林波称:“AI来了只是给我们提供了更多的机会,会把我们一个从小的蛋糕做成一个更大的蛋糕。”基于这一判断,公司内部正在推动ERP能力的接口化,以支持上层AI系统调用,并探索新的计费模式,从按SaaS订阅收费,逐步过渡到按智能体或结果收费。

金蝶创始人徐少春则在电话会上将金蝶定位进一步调整为“帮助企业实现AI落地的平台”,而非单纯的软件供应商。

“以前老是说中国软件行业不挣钱,那我们现在开始挣钱了。长期看,金蝶AI转型2030年的目标是,要用AI再造一个金蝶,2030年的收入,其中一半是AI+SaaS,另一半是AI原生的收入。”徐少春说。

而在SAP内部,同样的变革也在开始。

“SAP其实也有紧迫感。如果我们不能把内生智能体做好,应用层的空间就会被压缩。但我们也有信心,就像苹果的生态是软硬结合,对SAP来说,应用本身就是AI时代的操作系统,用户通过应用去调动底层算力,关键是应用如何更高效,以及如何长出原生的智能体。”

具体来看,SAP尝试将长期积累的业务能力转化为“专家系统”。

“智能体本质上是沉淀了业务知识的专家系统。同时,内部也在加快开放,API数量在新架构下成倍增长。如果今天还有企业在选ERP,我的建议是,一定要选择开放系统,能够支撑未来10到15年的持续发展。”原欣说。

在分析师看来,在更底层的开发工具链上,新的入口之争已经在形成。

戴鲲表示:“下一代入口更可能由掌握生态与分发渠道的厂商占据,因为它们能够将智能体嵌入代码托管、协作流程与运行环境。”在他看来,微软凭借GitHub工作流具备先发优势,谷歌依托平台与模型能力同样具有竞争力,而AI原生工具则可能在用户体验上形成突破,“传统IDE若无法深度智能化,面临被边缘化的风险。”

但与此同时,AI带来的不确定性仍在持续。戴鲲指出:“知识产权与安全责任仍处于灰色地带,训练数据版权、生成代码归属以及漏洞责任尚未形成统一共识;企业更关注源代码泄露与供应链安全问题。”

在落地节奏上,不同市场之间也存在差异。“美国企业更早将AI嵌入开发流程,强调端到端自动化;中国市场则更重视私有化部署与可控性,推进节奏相对谨慎。”戴鲲表示。

从中期来看,AI对软件行业的影响仍在深化。戴鲲预计,未来三到五年,AI编程将逐步进入生产级应用,覆盖从需求拆解到运维的多个环节;同时,组织形态可能向更小规模的跨职能团队演进,工程师角色更偏向编排与审计。

微信编辑| 苏小

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