人人能都写，软件还值多少钱？

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自从第一波 SaaS 末日论以来，我一直在思考软件业务的本质。虽然我认为第一波有点过度了，但 AI 将对软件业务造成重大冲击这一总体观点很难否认。如果你投资私营公司或在初创公司工作，这对你来说并不是新闻；你在过去三年里已经看到了这一点。公共市场仍在消化私营市场多年来一直在应对的内容。过去几个月，两个核心想法一直占据着我的脑海：

• AI 对软件业务产生并将继续产生通缩影响。软件公司有吸引力的毛利率是以下因素的组合：低边际单位成本（仍然成立）、由于优秀软件开发人才供应有限导致的生产成本高（仍然成立，但重要性降低），以及在 AI 时代之前使用传统软件开发流程追赶现有产品所需的人力时间（不再成立）。销售软件可能仍然是一个好生意，但可能不如 SaaS 云时代那么好了。顺便说一句，这对软件买家来说是好事——你会以更低的价格获得更好的软件，买家将比在云时代获得更多软件的价值。在我看来，市场上大多数人似乎都明白这一点。
• 无论好坏，AI 的通缩影响意味着更多的人将编写更多我们以前无法想象的用例的软件。最后这一点是我亲身经历的，目前还没有得到充分探讨。我认为 tokenmaxxing 时代掩盖了一些更有趣的事情，因为人们在低效的应用程序、工作流和流程上浪费了 token，而这些甚至可能根本不需要被构建。随着迷雾散去，一些事情将变得清晰。

1、人们不需要构建自己的 CRM

"软件终结"叙事的一个可预测的副产品是，没有人会再为软件付费了。当你能用 vibe code 重新构建你已经在付费的东西的原型版本时，为什么要为软件付费呢？CRM 平台似乎是这种思维的首要目标——当你能用编码代理重新构建大部分功能时，为什么要为 Salesforce 或 Hubspot 付费呢？只要你排除开发应用程序所花费的时间价值、维护它所花费的时间，或者运行它所花费的 token 成本，你就能拥有一个完全适合你的需求和工作流的 CRM，而无需向供应商付费。

我注意到，当我与走这条路的人交谈时，有一个非常常见的模式。最初，人们对于构建出能正常工作且完全匹配他们工作流的东西感到欣喜若狂。然后事情出了问题，或者没有完全按计划进行。然后团队成员开始提出功能请求和更新，结果发现创建第一个版本的人不得不成为自己创造物的软件开发人员和产品经理。当潜在的消费者受众很大时，我不确定是否有充分的理由去构建定制版本的产品；许多人需要 CRM 系统，我敢打赌大多数公司定制现有产品比从零开始构建自己的更好。当你购买云产品时，你支付的部分费用是为了让别人来处理保持 API 最新、构建新功能以及通常保持系统运行的挑战。这在今天仍然很有价值。区别在于，我认为你无法像以前那样从供应商那里榨取那么多价值了。

2、单用户软件：没有市场，但非常有价值

直到我开始使用 AI 编码助手为自己构建软件，我才完全理解的一件事是单用户软件应用程序的快速增长。这些产品让我感兴趣的地方在于，它们是如此定制化，你以前不会花钱请软件开发人员为你构建它们，因为在 AI 时代之前这样做成本太高了。我也怀疑任何开发人员会将这些产品作为营利性业务来追求，因为市场太小了。

我们才刚刚开始理解拥有许多每个产品只有一个用户的应用程序意味着什么。只要该产品仍然有用，并且使用它所需的时间和精力感觉值得，该单用户将继续开发和支持该产品。如果这种平衡被打破，产品不再感觉有用，这些产品将会消亡。我不认为这里有什么生意可做，但这种单用户软件的概念确实与我最近才开始完全内化的另一件事联系在一起——大约两年前，我在 Precursor 构建了大约二十几个我经常使用的代理。

那么，这一切对软件的价值意味着什么呢？情况不明朗，影响取决于产品的性质。范围狭窄的基础实用应用程序将面临来自用户可能自己构建产品的持续降价压力。他们可能永远不会构建它，但认为自己可以构建的可能性会让他们对为提供狭窄价值主张的产品支付更多费用更加敏感和怀疑。结果不是统一的通缩——而是一种分化。需要维护、新功能开发、集成，以及能够与客户的 AI 工具和基础设施交互的产品仍将被购买，因为买家不想自己做所有这些工作。作为初级构建者的经历会加强买家对这项工作的价值认知，但他们不会为此支付软件式的利润率；它会被重视，但低于软件供应商习惯从许可收入中获得的水平。

3、更多人将在工作中构建软件

就像使用 Excel 和 PowerPoint 一样。

我从传统意义上讲不是一个软件开发人员——我大学从未学过计算机科学，也从未掌握或学习过真正的编程语言。在过去的大概一年里，我深入学习了如何与 Claude Code 合作构建应用程序。我从一个不会使用 GitHub 的人变成了一个现在可以为自己构建有用应用程序、解决我作为风投工作中的实际业务问题的人。我学了足够多的 Python 概念，可以让 Claude Code 帮助我构建我想要的东西，并使其相当高效，但我永远不会把自己与专业软件开发人员混淆。

在很多方面，我与编码的关系类似于我与 Excel 的关系。我知道如何使用 Excel，并从该工具中获得了很多价值。我在使用 Excel 方面远不如我在投资银行或私募股权公司工作的朋友们熟练；他们的工作需要对产品有更深入的掌握，所以他们比我懂得多得多。我在咨询公司工作的朋友们和他们与 PowerPoint 的关系也是如此。

我一直在努力把这个话题的想法表达出来，直到我听了 Platformer 的 Casey Newton 和 Anthropic 的 Boris Cherny 之间的这次采访。我认为我们正在迅速进入一个世界，在这个世界里，高级使用 AI 的能力（超越聊天机器人中的简单提示）将成为白领工作的基本技能；在某些领域，尤其是入门级风投工作，这在很大程度上已经实现了。

我还没有完全想清楚，而且情况变化非常快。等我发表这篇文章时，它可能已经过时了！当我退一步看时，我认为模型提供商，无论是闭源还是开源，都将是单用户软件应用程序的主要受益者；这些产品的预算将受到限制（不再有 tokenmaxxing），但仍然可用，前提是应用程序确实有价值。

我还怀疑，随着机器生成代码的数量激增，支持和维护将变得更加重要，因为真正理解任何公司的代码库或编码助手或代理所做的决策的人会更少。保持这些应用程序运行并跟上 AI 的最新进展将继续是一个挑战。软件业务中仍然会有钱，只是可能不像我们作为投资者和创始人习惯的那样多，利润率也不那么高。

原文链接：What is Software Worth when Everyone Writes Software?

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