AI是软件的帮手还是杀手

2026/2/18 📖 4 分钟阅读 · 约 1341 字郭大侠说开源

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目前看，资本给出的答案是杀手。过去大家觉得AI是个春雨，能给软件带来繁荣，结果发现AI其实是个强酸，正在腐蚀软件作为独立产品的外壳。

软件产品的消融

比如说Cursor，你会发现使用Cursor的时候，过去产品经理精心设计的那些排版、按钮，这些相关的流程其实都没有必要了。人只要给Cursor下达一个命令，你精心设计的界面反而成为使用软件的枷锁。

软件从端到端的产品，瞬间变成了可被调用的组件。研发效率其实是通货膨胀了——代码越容易写，软件越不值钱，护城河被填平了。

过去研发的边界成本几乎为零的红利，现在被打破了。因为软件背后必须有大模型的调用，你过去的编辑成本为0，而现在变成了Token使用量。未来提升软件的效率，不是提高研发效率，而是提高Token的使用率。

投资人普遍在用脚投票抛售传统软件。这不是恐慌，而是在软件新周期里对商业价值的一种本能回归。

分析师Daniel K.提出一个清晰的框架，把软件分为三类：

Horizontal软件和Generative软件大概率会被AI取代。

过去软件是代码，最后变成二进制包。软件的背后是Know-how，过去通过代码形式交付给客户。现在在AI Agent的情况下，可能变成Prompt或Policy来重新构建，适应大模型场景。

在大模型时代，流程性系统里的护城河可能被打破。因为使用者不一定是人类，可能是Agent。Agent需要通过什么样的Policy、什么样的方式来定义规则，这是需要重新构建的。

在AI Native软件里，可能会用Prompt来构建意图和上下文，用Policy去约束合规和规则，再用Agent进行对账、审计、兜底、回滚机制。

去APP化不是把界面删了，而是从过去的点点点转向Language User Interface（语言交互）。现在用Claude或者OpenAI还算初级的聊天阶段，当它能自动生成表单、表格，让你自动选择时，那些界面背后也是自然语言——这才是终极状态。

轻量级需求、小工具、临时报表、一次性脚本，大模型即用即生成，根本不需要软件。客户不需要采购、部署、培训，大模型直接动态生成，即用即抛。

在这个新生死线之上，高Know-how密度、强约束、强审计能力的软件会增值沉淀，被大模型长期使用，反而越来越强。

过去软件要平台、要入口。像当年盛极一时的数据中台，大模型来之后根本性变化。软件永远不是一棵苍天大树，而是在某个细分领域里做得很好，长在大模型的躯干上。你不需要漂亮的GUI，只需要精准的LUI或MCP插件插在大模型里就够了。

过去衡量软件公司是开发速度多快、功能有多好、产品多精致。现在软件公司从边界成本为零，变成边界成本为Token消耗量。衡量标准不是人员开发效率，而是完成客户单任务的Token消耗量。如果AI赚不回推理成本，就是在给Open AI打工。

过去按用户量买，将来按完成多少任务来买单。这样才能跟Token销售对上，也跟客户完成结果对上。软件将来用得越好，客户雇佣的人越少，你要解决客户的问题越多，席位卖得越少——这是个悖论。所以将来不是按User买，而是按卖结果去买。

2026年进入了软件时代的一个葬礼——购买软件、打开界面、点按钮这个时代结束了。AI不是给我们想象中的Coding繁荣，而是把软件作为独立产品的外壳融化掉，让它成为大模型时代中的一个插件。

这对所有软件从业者而言，既是利空，也是利好。因为大模型无差别重置了所有人的起跑线。过去高高在上的一些大厂引以为傲的功能堆砌，几乎在一夜之间失效了。

**你最硬核的点在哪里？**要把它进化成大模型手里最强的匕首，而不是和那些大厂一样，软件慢慢被大模型消化掉。在这个被AI重构的食物链里，那些靠给客户做定制功能、靠Copy别人软件而存活的软件中间商，再无立足之地了。