本文最初发表于我的博客，后被翻译成英文。获取最新版本和未来更新，请访问原文：https://jaketao.com/language/en/will-ai-replace-software/

“AI 将取代软件”这一观点近来获得了显著关注。这导致软件股大幅下跌，再加上对 AI 盈利能力的担忧，引发了市场的广泛焦虑。虽然对 AI 盈利能力的担忧确实存在，但值得注意的是，开发 AI 的成本仍然高昂，且收入模式依然依赖广告和推荐等传统方式。AI 将颠覆软件行业的断言可能有些夸大其词。

这一讨论是在近期突破性 AI 应用激增的背景下进行的。首先，Clawbot 的突然流行允许用户在本地设备上构建个性化 AI 系统，实现自动化操作和流程执行——本质上充当“个人助理”。随后，Anthropic 发布了 Cowork，进一步增强了代理执行复杂任务的能力，并展示了 AI 在跨流程协作方面的潜力。这些发展发出了明确信号：AI 正逐步从辅助工具转变为具备执行能力的系统应用。在不久的将来，完全可以预见 AI 将与个人设备和数据资源整合，用户只需下达指令，AI 即可调用各种流程来完成所需任务。这种演变将使 AI 从当前辅助“秘书”角色转变为“动手”且能干的助手。

更关键的问题在于，某些软件可能不再被视为必需品。在 AI 驱动的工作流中，系统将更加依赖可调用的、专用的功能模块。在简单场景中，AI 可以动态生成或临时构建所需功能。从这个角度看，这无疑会对软件行业产生重大负面影响。

AI 将对软件产生什么影响？

在得出结论之前，必须审视 AI 发展对软件行业的实质性影响。

软件开发变得更容易 人们普遍认为软件开发已经变得更容易。从历史上看，软件开发一直是团队耗时的过程。通过使用 AI，一个简单的程序只需几名高级工程师负责架构设计、代码集成和最终调试即可完成。例如，Clawbot 由一人构建，尽管这个类比并不完全准确。但它清楚地表明 AI 可以大大增强程序员的开发能力。虽然 AI 尚无法编写高度复杂的程序，但可以将程序分解为较小的组件。然后由经验丰富的工程师调试并集成这些组件。事实证明，这种方法显著缩短了软件开发周期并降低了开发成本。

这一决定的潜在影响是什么？

首先，值得注意的是，通常按月计费的插件和实用型软件程序未来可能会过时。这是因为使用 AI 创建插件是一个简单的过程，且 AI 也可以根据具体情况进行定制。因此，这些解决方案往往比目前市场上的现成插件更符合公司的业务逻辑。

其次，大型软件的低成本替代品将增加。虽然从头开始开发全面的大型软件应用可能不可行，但 AI 的集成可以实现特定功能，从而使用户无需完全依赖特定程序即可实现目标。这可能会促使一些轻度用户探索替代方案。

定价模式受到颠覆

目前，几乎所有 SaaS 定价模式都依赖月费和按用户计费的组合。然而，这种模式可能无法持续。如前所述，用户对基础实用软件的依赖将减少，轻度用户的数量也会下降。在这种情况下，按月计费的模式对用户而言在财务上是不利的。鉴于该模式以往不受欢迎，用户现在有机会避开它。他们很可能会传播这一事实。

此外，随着 AI 提高工作效率，按用户计费将变得越来越具有挑战性，因为以往需要大量人力的任务只需几个人，甚至单个 AI“用户”即可处理，其余用户通过该 AI 机器或代理访问整个软件套件。

在这种情况下，软件公司需要调整其商业模式并探索新方法，例如按功能和使用频率收费（类似于代币系统）。

重新设计软件架构

如今，许多大型软件应用提供全面的功能和复杂的交互。然而，随着 AI 技术的不断发展，用户可能会发现只需其中一部分功能即可。这是因为 AI 能够分解任务并以最高效的方式规划和执行工作流。对于 AI 而言，大型软件应用与较小的功能模块消耗资源的方式不同；它必然会选择消耗较少资源的工作流。这将迫使知名软件公司将其软件模块化，以留住大量 AI 用户。

这也符合用户逻辑。虽然许多软件应用非常全面，但大多数用户只使用其部分功能。现有的定价策略大多围绕这些热门功能设计。

用户界面设计范式转变

目前，软件通过其前端与用户交互，而 AI 仅需调用 API——采用完全不同的方法。这些前端的设计和开发可能是一个耗时费力的过程，特别是考虑到需要针对不同客户群体的不同需求进行独特设计。这种复杂性使得软件复制成为一项具有挑战性的工作。然而，这必然会导致其价值下降。在 AI 的背景下，主要需求是系统理解 API 以有效运行。软件前端将不再对用户可见，复杂的按钮和菜单将被移除。

App Store？

在不久的将来，AI 可能会成为用户交互的关键界面，类似于 iPhone 对应用时代的变革性影响。目前尚不清楚是否会出现类似于 App Store 的模式。我认为这种可能性很大。如果 AI 成为门户，所有通过该 AI 访问的软件都需要平台授权，用户需要通过平台购买所需的软件或功能，以构建个性化的 AI 工作空间。因此，主要 AI 平台将拥有强大的议价能力，可能会对软件上架征收“税”（类似于“苹果税”），进一步降低软件公司的利润。

现有软件的优势

对于复杂、动态和大型软件——无论是工程类还是特定行业类——AI 几乎不可能模仿或复制。AI 擅长理解用户的明确目标，将其分解并按顺序执行每个步骤。然而，在处理复杂的工作流和环境时，用户可能难以准确表述所有情况，从而阻碍 AI 的有效性。

这也是大多数 SaaS 公司最大的优势。用户可以将整个流程分解为单个任务，并让 AI 逐步执行。虽然这并不难实现，但会增加用户的时间成本。在仔细评估利弊后，用户可能仍会决定使用专业软件。以实际例子为例，考虑年度报税流程。表格向公众开放，报税说明也清晰列出。然而，个人通常更愿意将财务资源用于购买软件或聘请会计师管理财务，而不是自己完成这些任务。在 AI 的背景下，报税是一项简单的单一任务，我相信 AI 在不久的将来就能处理。然而，整理所有税务表格并提交给 AI 是一个复杂的过程。在这方面，软件公司具有显著优势。如果他们决定开发独特的 AI 功能或将 AI 能力整合到自己的软件中，将显著提升其市场竞争力。您是愿意投资 50 元购买配备 AI 功能的报税软件，还是亲自整理材料并教育 AI 系统地执行任务？此外，如果您使用 AI 文件自行报税，谁将对结果负责？如果出错，可能会导致进一步的复杂问题。

因此，软件公司可以通过利用 AI 增强其竞争力，从而简化用户任务。如果我要建造一艘船，我可能会感到自信，但当涉及到建造一艘航空母舰时，尽管外观看起来相似，我仍会担心内部系统是否完全开发。与其在这一努力上消耗宝贵资源，不如投资于能带来实际成果的解决方案。本质上，软件公司通过使用其“航空母舰”模式实现了协作和成本分担。这也是当今许多 SaaS 公司采取的方法：我理解您有能力独立解决问题，但我可以帮助您实现更高效的解决方案。这将释放您的时间，让您专注于核心业务运营。

软件会被 AI 取代吗？

答案明确是“不会”。如果您反思上述分析，您会发现虽然 AI 对软件公司有重大影响，但基本原则保持不变：只要 AI 无法独立高效地开发复杂软件，它就始终需要软件为其执行工作。AI 开发复杂软件不切实际，因为它仍然缺乏对复杂工作流和人类世界的全面理解。通过自学弥合这些差距是一项重大挑战。如果 AI 能够处理这些任务，我相信我们面临的问题将远比软件被取代严重得多。

软件不会被 AI 取代并不意味着所有软件都能存活；AI 正在颠覆的是软件行业的盈利模式、使用场景和业务逻辑。SaaS 模式的真正价值在于其管理复杂流程的能力，而 AI 在不久的将来无法提供这一能力。较小的软件应用，特别是实用工具，将受到显著影响。

总之，我们目前讨论的是现成软件，而软件公司已经拥有强大的技术团队和开发能力。可以想象他们会采用 AI 将其软件转变为 AI 门户。据我理解，当前需要用户查找和点击按钮的交互模式将转变为与 AI 的对话。这将降低使用和学习软件的成本，从而增加用户对软件本身的依赖。以 Photoshop 为例。学习曲线相当陡峭，但用户可以清晰表达目标。值得考虑在桌面软件、网页浏览器、移动应用或云端开发 AI 界面。该界面将允许用户只需下达命令，AI 即可完成图像编辑。对于高级用户，半自动模式可能是理想选择。他们可以向 AI 分配明确定义的任务，并自行处理其余部分。这种方法可能比完全依赖第三方 AI 的全自动模式更具吸引力。