AI正在压缩软件行业
微软CEO在2024年12月宣布"SaaS已死"。两个月后，软件行业进入熊市区域。但历史上增长最快的软件公司是由一个比大多数餐厅员工还少的团队建造的。
这不是一个关于衰退的故事。这是一个关于压缩的故事。AI正在从三个方向挤压软件行业：崩溃的商业模式、缩小的团队规模和扁平化的技能差距。软件公司正在失去数十亿美元的市场价值，而软件从未如此强大。理解为什么需要看看实际被摧毁的是什么，以及正在建造什么来取代它。
1、消失的中产
股市正在讲述一个残酷的故事。主要SaaS公司的估值自2024年以来下降了三分之一到一半。ServiceNow、Salesforce、Adobe、Atlassian、Workday。都在流血。iShares软件ETF在2026年1月进入熊市区域，而更广泛的标普500指数却在上涨[1][2]。
这不是正常的修正。分析师Dan Ives直言不讳：软件正承受巨大压力，因为AI正在吞噬其市场[2]。云软件公司的新收入季度速度同比大幅放缓，即使像Cursor这样的AI原生工具在几个月内增加了数亿美元收入[3]。
技术原因很重要。传统SaaS将业务逻辑嵌入应用层。你购买Salesforce是因为它知道如何管理销售渠道。你购买ServiceNow是因为它知道如何路由IT工单。那个业务逻辑——坐在你的数据和决策之间的规则和工作流——就是产品。
AI代理吸收了那个业务逻辑。 它们直接与数据库交互，自主做出路由决策，执行工作流而不需要专门构建的应用程序作为中介。贝恩技术报告将此框架为三层转变：底层的记录系统（你的实际数据，粘性且难以替换），中间的代理编排层（价值正在迁移的地方），以及顶层的结果界面（你告诉AI你想要什么的地方）[4]。
传统SaaS占据了数据层（公司无法拆除）和AI层（正在吸收其上一切）之间的压缩区。这就是股票暴跌的原因。市场不是在惩罚糟糕的收益。它是在定价结构性的无关紧要。
2、三人独角兽
这就是故事变得奇怪的地方。如果AI正在破坏软件价值，为什么一些软件公司增长得比我们以前见过的任何东西都快？
Cursor以大约300名员工达到了10亿美元的年经常性收入[5]。Cognition的Devin AI在九个月内从几乎为零增长到数千万ARR，公司整个历史的总支出低于大多数初创公司在单个季度的消耗[6][7]。Gumloop仅用两名全职员工就筹集了大量风险资本[8]。Lovable在八个月内成为独角兽，团队只有45人[8]。
这些数字在五年前会是荒谬的。2012年Facebook以10亿美元收购Instagram时，它有13名员工，这被认为是奇迹般的资本效率。AI原生公司正在让Instagram的比率看起来平庸。
Sam Altman与科技CEO们有一个关于第一个十亿美元一人公司何时出现的赌注池[9]。Anthropic的Dario Amodei被问到同样的问题时，用一个词回答："2026"[8]。
这个模式揭示了颠覆的本质。AI不是在绝对意义上让软件变得不那么有价值。它是在让构建和运营软件的人力开销崩溃。 每人的价值创造正在爆炸，而总可用人数正在暴跌。据报道，Cursor建立了一个内部AI帮助台，处理其大部分支持工单[5]。这家销售AI驱动编码工具的公司本身由AI驱动的内部工具提供支持。一路压缩到底。
3、大平衡器（但有个陷阱）
如果AI正在压缩公司，它对技能差距也在做同样的事情。多项严格的研究显示了一致的模式：AI对初学者的帮助远大于专家。
BCG/哈佛研究测试了758名顾问在现实任务上的表现。低于平均水平的表现者显著提高，而顶级表现者获得了适度的收益[10][11]。斯坦福和麻省理工跟踪了财富500强公司5000多名客服代理，发现新手工人的生产力大幅跃升，而经验丰富的工人几乎没有变化[12][13]。GitHub Copilot在近2000名开发者中的实地实验发现了同样的偏差[14][15]。
机制是让这变得有趣的地方。AI不仅仅是加速事情。它编码了隐性的专家知识并分发它。 斯坦福/麻省理工研究发现，有两个月任期的AI辅助代理与六个月或更长时间的非AI代理表现相当[12]。AI通过捕捉最佳代理的工作方式并将这些模式提供给其他人，压缩了学习曲线。首席研究员Erik Brynjolfsson认为这可能减少收入不平等，因为AI的主要劳动力效应是帮助最没有经验的人表现更好[16]。
但有一个危险的反面。同一项BCG研究发现了研究人员所说的"锯齿状前沿"。在AI能力范围内的任务上，每个人都提高了。在AI能力边界之外的任务上，依赖AI的人表现明显比单独工作的人差[10][11]。差距很大。加速学习的工具也加速了过度自信。沃顿商学院的Ethan Mollick指出，当每个人都能使用相同的工具时，没有AI的熟练程度并不能提供太多优势[11]。确实如此。但知道工具在哪里失败？那就是专业知识变得比以往任何时候都更有价值的地方。
研究还发现了一个更微妙的问题。当每个人都使用相同的AI时，想法多样性显著下降[10]。个人生产力提高。集体创造力可能下降。
4、Klarna的警告
Klarna成为AI驱动劳动力转型的典型代表。这家金融科技公司将其员工人数减少了约40%，据报道其AI聊天机器人做了数百名全职员工的工作[17]。
然后Klarna开始再次雇佣人类。CEO Sebastian Siemiatkowski承认公司走得太远了。质量下降了[17]。
这很重要，因为Klarna是我们拥有的最数据丰富的激进AI替代案例。如果这种方法在那里达到了质量限制，拥有强大的技术资源和明确的成功动机，那么天花板可能低于炒作所暗示的。
Klarna的逆转也揭示了一个更广泛的担忧。Forrester 2026年1月的一份报告警告说，许多宣布AI相关裁员的公司并没有成熟的AI系统来填补这些角色[17]。一些裁员是出于财务动机，但披着AI的语言。正如布鲁金斯研究员Molly Kinder所观察到的，将裁员归因于AI是投资者友好的信息，而替代方案可能是承认业务正在挣扎[17]。
数字是显著的。2024年和2025年数十万科技裁员，其中数万人明确归因于AI[18]。Salesforce、Microsoft、Workday、CrowdStrike、Pinterest都在裁员中提到了AI[18][19]。其中一些是真正的效率。一些值得审查。
5、实际存活的是什么
软件行业没有死亡。它正在围绕一套新规则重新组织。
记录系统存活。 持有核心业务数据的深度嵌入数据库是粘性的，替换成本高昂。这就是为什么企业软件现有者仍然拥有权力，即使他们的股价暗示相反。他们扣押了数据[4]。
工作流自动化工具风险最大。 任何主要将业务逻辑编码到图形界面中的东西都在做AI代理现在原生做的事情。
具有极端资本效率的AI原生公司获胜。 竞争优势不是拥有AI功能。而是从零开始构建，以极少的人力和极多的AI运营。"在我们的产品中添加了AI"和"在AI上构建了我们的公司"之间的差距只会扩大。
对于工人来说，情况很复杂。AI压缩了学习曲线，这对新来者确实有好处。但同样的压缩更快地将入门级技能商品化。蓬勃发展的专家将是那些理解AI在哪里崩溃的人。那些知道何时停止信任它的人。
软件行业花了二十年时间将单体系统拆分成专门的SaaS工具。AI正在将它们重新捆绑成代理驱动的工作流。拆分者正在被压缩。重新捆绑者正在获得资助。而在某个中间地带，一家两人公司正在以十亿美元的估值悄悄筹集资金。
原文链接: AI Is Destroying Software Companies. It's Also Creating the Most Valuable Ones.
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