无论是否是投资者，必须问的问题不是AI是否赚钱（正如你将看到的，它确实赚钱），而是它是否能赚足够的钱。

"软件工程已经解决了。"这是我最近在LinkedIn、X或Reddit上看到的所有信息。信息响亮而清晰：开发者完蛋了，我们都应该立即转型，成为水管工或电工。

AI可能解释混乱，但软件仍然构建业务

AI工作末日不是数据驱动的——它是叙事驱动的，由那些在你害怕时获利的人设计。恐惧是产品。资本是结果。

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。

氛围编程、"软件垃圾"和杰文斯悖论如何最终解锁了缺失的99%软件效用。

人工智能正在以比我们过去十年看到的任何技术都更快的速度改变软件工程。

软件可以在一夜之间被复制。分发不能。在AI领域获胜的公司并不总是拥有最好技术的公司。它们是首先达到临界规模的公司。

正在改写软件行业规则的无声经济转变——即使你从未写过一行代码，这也与你有关。

OpenAI和Anthropic是这一切的核心，还是它们只是谜题中另一个没有差异化和商品化的部分，很快就会过时？

那些在科技Twitter上坚持认为存在永久底层阶级的人，喜欢认为自己是长期主义者和科技乐观主义者。但他们坚持忽略过去，只关注自己焦虑和恐惧的短期解读，这恰恰相反。

下一波价值为何不来自卖工具，而来自售卖由 AI 交付的洞见与结果。

这个商业模式，给了领域专家以“创作者经济”永远给不了的杠杆。

自 Claude 解锁 AI 辅助编程以来，单个应用的开发成本一直在下降。与此同时，随着应用变得越发“推理密集”，服务每个用户的成本却在攀升。

所有人都在关注英伟达。这个鲜为人知的指数追踪着世界实际上愿意为AI支付多少。

我们分析了自2025年初至6月26日以来发布在arXiv上四大主要机器学习类别的170,927篇AI研究论文，目标是找出当前AI研究中真正正在发生的变化。

Coinbase 运行 1,200 个 AI 代理，合法提供投资建议，并正在构建整个代理经济的银行。

SaaS 刚刚从奖品被降级为包装，而价值完全转移到了其他地方。

AI 竞赛仍然高度不稳定，没有两家成功的公司看起来完全一样。它们要么利用了不同的起点，要么向截然不同的方向扩展。

关于应用程序和软件的模因化

自从第一波 SaaS 末日论以来，我一直在思考软件业务的本质。

Naval Ravikant花了 20 年时间挑选值得投资的东西，因此他也确切地知道什么不值得资助。

衰落不是灭绝。它是从一个无法维持的位置上跌落——一个承诺与可交付之间的差距变得太大而无法忽视的特定时刻。

一个语义不一致性揭示了整个范式的根本缺陷。