ШІ не вб'є програмне забезпечення, але може «зняти його оболонку» | Записки Наже

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（來源：第一財經資訊）

過去一年，圍繞大模型與Agent的進展，軟件行業經歷了一輪罕見的情緒震盪。从Anthropic推出Claude，到資本市場對SaaS板塊的重新定價，“AI會不會殺死軟件”成為一個被反覆追問的問題。

在剛剛結束的NVIDIA GTC大會上，黃仁勛公開反對“AI會掏空軟件”的判斷。他表示，Agent必須建立在企業系統與結構化數據之上。

而在更多一線軟件從業者看来，在AI尤其是Agent體系下，軟件的價值開始向更底層轉移，但AI並沒有摧毀軟件，而是在重塑其呈現方式。但同時，他們也承認，AI正在給軟件行業帶來焦慮。

“在多數企業裡，AI代碼建議的實際採納通常處於中下等水平，更多發生在局部代碼段而非完全重寫，但在增刪改查、腳手架、單測樣板等任務上替代效應最明顯。”Forrester副總裁兼首席分析師戴鯤日前在接受第一財經記者採訪時表示，而在複雜架構權衡、需求不清與遺留系統排障等關鍵環節，AI仍然難以突破。

當軟件不再被“打開”

軟件行業的焦慮，很大程度上來自一個直觀變化：用戶正在減少“打開軟件”的次數。

在傳統模式下，軟件以明確的入口存在：用戶進入應用，通過界面完成操作。但隨著Agent能力的引入，任務開始被“委託”。用戶通過自然語言提出目標，由系統自動調用不同軟件能力完成執行。這一變化，使“入口”的重要性下降。

一位行業人士對記者表示：“舊邏輯是建一個封閉空間，讓用戶走進來，但新邏輯是，要站在Agent執行路徑上，讓它經過時調用你。”

由此帶來的首先是分發邏輯的調整。過去的軟件依賴應用商店、銷售渠道或品牌獲客，而在Agent環境中，能否進入調用鏈條，正在成為新的關鍵變數。調用頻率在某種程度上取代了用戶活躍度，成為衡量軟件價值的指標之一。

SAP大中華區總裁原欣在一場全球運營高峰論壇上表示，“一個明顯趨勢是，技術堆疊正在逐層商品化。”

“現在很多CIO都有同樣的壓力：老闆每天都在問，AI能不能做這個、能不能做那個。但真正的業務價值，到底體現在哪一層？最近最大的變化，是Agentic Layer（代理層）的出現，讓人與系統的交互發生了質變。”原欣表示，面對這些變化，企業也有焦慮，但有一點很清楚：AI不是一蹴而就的。

這種變化反映在具體的工作方式上。戴鯤對第一財經記者表示：“當編碼門檻下降後，價值捕獲更偏向需求洞察、領域建模、架構決策與交付驗收。”他認為，這一趨勢正在催生更標準化的AI原生交付模式，同時強化個體開發者的能力，“傳統外包面臨價格壓力與同質化競爭，SaaS廠商則面臨行業方案進一步細分帶來的競爭加劇，初級崗位需求已出現收縮跡象。”

與此同時，企業內部的運行邏輯也在發生調整。傳統軟件強調流程固化與標準化，而AI強調實時性與靈活決策。

正如原欣在演講中提到：“今天的企業形態，本質上是工業時代的產物，而AI正在改變這一點，未來如果數據生成和應用是實時發生的，甚至碳基和硅基的邊界發生變化，企業的形態也可能會發生改變。”

她表示，AI就像“潘多拉的魔盒”，一旦打開，就停不下來。“最終我們還是在Human in the loop的階段，人仍然在系統中參與決策，但走向完全自治的過程，一定是充滿不確定性的。”

軟件公司如何應對？

這些變化疊加在一起，使行業出現階段性不確定性，但從結構上看，被削弱的主要是軟件的“外在形態”。

在多次公開發言中，黃仁勛明確反對“AI將取代軟件”的判斷，並指出真正發生變化的是軟件的使用方式。過去的軟件以界面為中心，通過用戶交互驅動，而在Agent時代，軟件逐漸轉向被調用與編排的能力模塊。用戶不再直接操作軟件，而是通過AI間接觸發其功能。這一變化，使得軟件從“應用形態”向“基礎設施形態”演進。

在幾天前金蝶國際舉行的業績會溝通會上，金蝶CFO林波也表達了同樣的觀點。他表示，AI難以脫離企業系統獨立存在，其價值實現依賴既有的數據結構與業務流程，“AI也是要使用工具的，它不會是從0產生的。”

談及市場對SaaS的擔憂時，林波稱：“AI來了只是給我們提供了更多的機會，會把我們一個從小的蛋糕做成一個更大的蛋糕。”基於這一判斷，公司內部正在推動ERP能力的接口化，以支持上層AI系統調用，並探索新的計費模式，從按SaaS訂閱收費，逐步過渡到按智能體或結果收費。

金蝶創始人徐少春則在電話會議上將金蝶定位進一步調整為“幫助企業實現AI落地的平台”，而非單純的軟件供應商。

“以前老是說中國軟件行業不賺錢，那我們現在開始賺錢了。長期看，金蝶AI轉型2030年的目標是，要用AI再造一個金蝶，2030年的收入，其中一半是AI+SaaS，另一半是AI原生的收入。”徐少春說。

而在SAP內部，同樣的變革也在開始。

“SAP其實也有緊迫感。如果我們不能把內生智能體做好，應用層的空間就會被壓縮。但我們也有信心，就像蘋果的生態是軟硬結合，對SAP來說，應用本身就是AI時代的操作系統，用戶通過應用去調動底層算力，關鍵是應用如何更高效，以及如何長出原生的智能體。”

具體來看，SAP嘗試將長期積累的業務能力轉化為“專家系統”。

“智能體本質上是沉澱了業務知識的專家系統。同時，內部也在加快開放，API數量在新架構下成倍增長。如果今天還有企業在選ERP，我的建議是，一定要選擇開放系統，能夠支撐未來10到15年的持續發展。”原欣說。

在分析師看来，在更底層的開發工具鏈上，新的入口之爭已經在形成。

戴鯤表示：“下一代入口更可能由掌握生態與分發渠道的廠商佔據，因為它們能將智能體嵌入代碼托管、協作流程與運行環境。”在他看来，微軟憑借GitHub工作流具備先發優勢，谷歌依托平台與模型能力同樣具有競爭力，而AI原生工具則可能在用戶體驗上形成突破，“傳統IDE若無法深度智能化，面臨被邊緣化的風險。”

但與此同時，AI帶來的不確定性仍在持續。戴鯤指出：“知識產權與安全責任仍處於灰色地帶，訓練數據版權、生成代碼歸屬以及漏洞責任尚未形成統一共識；企業更關注源代碼泄露與供應鏈安全問題。”

在落地節奏上，不同市場之間也存在差異。“美國企業更早將AI嵌入開發流程，強調端到端自動化；中國市場則更重視私有化部署與可控性，推進節奏相對謹慎。”戴鯤表示。

從中期來看，AI對軟件行業的影響仍在深化。戴鯤預計，未來三到五年，AI編程將逐步進入生產級應用，覆蓋從需求拆解到運維的多個環節；同時，組織形態可能向更小規模的跨職能團隊演進，工程師角色更偏向編排與審計。