THE BOTTOM LINE

人工智能会吞噬SaaS吗?

Citrini的末日论断假设了一个没有摩擦的世界。但现实世界并非如此。

    • 软件不仅仅是静态的逻辑堆砌,它更是一个活的有机体。
    • 软件不仅仅是静态的逻辑堆砌,它更是一个活的有机体。 图片来源:PIXABAY
    Published Thu, Mar 26, 2026 · 07:00 AM

    本文由 AI 翻译,关键事实请以原文为准。

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    早在2011年,美国亿万富翁兼风险投资家 Marc Andreessen 就曾发表著名论断:“软件正在吞噬世界”。

    随后的15年证明了他的先见之明。

    最近,Citrini Research在Substack上发布的一篇文章登上了新闻头条,并引发了市场抛售。

    Citrini的核心论点是:一场同类相食的最后盛宴,其中人工智能——例如Anthropic公司的Claude Code——将吞噬整个软件行业。

    其论点很简单:如果任何人都可以在一个下午,通过提示一个大型语言模型(LLM)并凭感觉编程,就能创建一个定制的客户关系管理(CRM)或企业资源规划(ERP)系统,那么价值数十亿美元的软件即服务(SaaS)行业将在一夜之间过时。

    这是一个看似合理得可怕的思想实验,让Citrini及其作者 James van Geelen 成为焦点,但它从根本上是天真的,因为它假设了一个没有摩擦的世界。

    原型开发不等于生产环境

    像Claude这样的人工智能工具在即时原型开发方面表现惊人。但任何现实世界中的软件工程师都知道,编写代码只占工作的10%,而针对边缘案例进行维护、扩展和调试则占了另外的90%。

    软件不仅仅是静态的逻辑堆砌,它更是一个活的有机体。生产级别的软件需要具备可审计性、全天候的可靠性、稳定的应用编程接口和安全合规性,并且所有这些都需要大规模实现。这些都不是大型语言模型(LLM)能够复制的,因为它们本质上是随机的——即具有随机的概率分布或模式。

    “人工智能将终结SaaS”的逻辑自然会导向一个结论:所有公司 都将内部构建所有系统,因为在人工智能的帮助下,它们现在有能力这么做。但它们真的会这样做吗?

    我敢打赌,基于两个原因,他们不会。

    “人工智能将终结SaaS”的逻辑自然会导向一个结论:所有公司 都将内部构建所有系统,因为在人工智能的帮助下,它们现在有能力这么做。但它们真的会这样做吗?

    我敢打赌,基于两个原因,他们不会。

    • 合规的盾牌

    企业购买企业软件的一个主要原因是为了转移风险。

    当一家财富500强公司使用专业的SaaS提供商来处理网络安全或人力资源时,他们购买的不仅仅是代码,还包括SOC2(系统和组织控制2)合规性、通用数据保护条例(GDPR)的保障,以及国际标准化组织(ISO)的认证。

    如果公司使用像Gemini或Claude这样的通用工具在内部构建系统,一旦出现问题导致数据泄露,将没有供应商可以起诉,没有平台可以归咎,也没有安全补丁可以购买。

    • 规模与互操作性

    第三方提供商将高级别的安全与合规成本分摊给数千个客户。而单个公司若试图在内部复制这一切,会发现人工智能带来的“效率”很快就会被自我认证和责任保险的巨大开销所吞噬。

    如果所有公司都在内部构建所有系统,我们将回到一个软件碎片化、缺乏互操作性的世界——回想一下那些遗留系统。公司最终可能得到的是一堆堆孤立的、由人工智能编写却无人能懂的遗留代码,而唯一的好处是速度快了100倍。

    审计师的噩梦还是福音

    如果每家公司都构建自己“定制”的人工智能系统,那么审计这些系统的复杂性将呈指数级增长。

    如果这种“内部构建”的趋势得以发展,审计师将成为地球上最紧缺和最受欢迎的职业。

    如果 van Geelen 真的相信他自己的话,那么他或许应该考虑将审计作为一种新的职业,以对冲他所假设的世界末日风险。

    这或许能解决工作岗位被取代的问题。

    我们不要忘记,人工智能是一项通用技术,而软件公司是专家。

    很难说在现代世界中,通才能取代所有专家,而这基本上就是Citrini所设想的情景。

    每个人都能买到铲子,但不是每个人都会自己铲雪。

    超大规模服务商的致命弱点与SaaS的真正护城河

    “人工智能吞噬一切”的说法假设了大型语言模型能够获取世界上所有的情报。

    但它们目前还做不到。

    这里存在付费墙的障碍:最有价值的数据——专业级决策所需的“低熵”信息——隐藏在LexisNexis、Thomson Reuters、Nielsen等公司的护城河之后,以及每家公司自己的数据仓库中。

    无法访问这些数据,通用模型就无法产生深刻的见解;它们面临“信息热寂”的风险,即只能不断重复利用公共网络上的噪音。数据的拥有者,而非模型的拥有者,才掌握着最终的筹码。

    人工智能将如何影响SaaS

    SaaS不会被人工智能吞噬——但它会被其撼动和重塑。

    那种按席位定价、每年以无人问津的新功能发布为由提价5%的安逸日子将一去不复返。

    公司将变得更加挑剔,并且无论他们是否真的会这样做,他们都可以构成一种可信的威胁,将业务从SaaS提供商那里转移走。

    这种威胁将重塑SaaS行业。

    那些能够提供可衡量价值的公司将生存和发展,而那些不能的则将被淘汰。

    作为一个行业,SaaS将变得更加精简和优秀。

    作者是欧洲工商管理学院(Insead)的金融学教授兼研究与创新事务院长

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