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AI正在加速取代标准化功能软件,两类工具首当其冲:通用型办公软件和交互型专业工具。软件公司面临三条转型路径,行业洗牌将在1-5年内完成。 ## 1. AI冲击下的两类高危软件 - **通用功能软件**:如WPS、问卷星等标准化工具正被AI整合,OpenAI/Anthropic已实现文档/法律流程自动化,国内Kimi可处理Excel/PPT生成。 - **交互型软件**:基础修图/CAD等可语言描述的功能易被替代,但3D建模/视频剪辑等依赖实时操作的暂时安全。例外:无行业数据壁垒的交互软件仍面临风险。 ## 2. 行业影响与从业者困境 - **效率颠覆**:AI编程工具将数周开发压缩至数天,阿里/腾讯AI代码生成占比超40%,引发裁员潮(胡宇案例)。 - **中小厂商危机**:缺乏自研模型能力的企业需选择"利用AI"或"被AI利用",如Salesforce等SaaS巨头股价因Claude发布暴跌。 ## 3. 不可替代的软件特征 - **社交关系型**:微信等高迁移成本平台; - **垂直数据型**:彭博终端/Epic等拥有独家封闭数据的专业软件,大模型无法训练。 ## 4. 软件公司的三条转型路径 - **工具→结果交付**:如财务软件需预测资金缺口,设计工具直接生成营销物料; - **嵌入大模型生态**:成为AI调用的API(如竞品分析报告生成); - **AI全流程重构**:深度整合AI至开发/客服环节(技术门槛最高)。 ## 5. 时间窗口与市场反应 - **转型周期**:1-3年完成基础替代,行业积累型企业需5年(任红亮观点); - **股价波动**:Anthropic法律AI工具致LegalZoom跌20%,合作公告后反弹,反映市场对替代速度的理性修正。
2026-03-26 19:44

AI,正在“杀死”哪些软件?

本文来自微信公众号: 定焦One ,作者:王璐,编辑:魏佳,题图来自:AI生成


2026年,AI对软件行业的冲击明显加速。


在海外,OpenAI持续强化ChatGPT在文档、表格等场景中的执行能力;Anthropic则将AI智能体用于法律、金融等更复杂的专业流程中,并尝试与传统软件厂商建立新的合作关系。


国内AI厂商同样不甘落后,MiniMax、Kimi等已经将Office文档处理能力整合进对话式产品中,可帮用户完成Excel、PPT等内容的生成、编辑和分析。


这些AI公司的动作都表明,AI开始取代部分软件成为执行工具。长期来看,那些主要依赖标准化功能和固定流程的软件,将变得越来越危险。


英伟达CEO黄仁勋也在近期发表的一篇关于人工智能的长篇博客中提到,未来几年,传统的软件和APP形态或将消失,一种全新的软件形态AI Agent极有可能成为主流。


与此同时,AI编程工具正在压缩软件开发的成本与周期。一款原本需要数周开发的功能,现在可能只需几天即可完成,软件本身的稀缺性也在下降。


接下来,哪些软件公司会最先受冲击,哪些能留下?大模型公司和传统软件公司之间,是竞争关系,还是将联系得更加紧密?这场由AI搅动的软件行业大洗牌,已经开始。


一、AI变强,软件行业更慌了


刚工作两年的崔明明,最近很少打开WPS。她上大学时考的计算机二级证书,更是白费了。


作为一家中小型养生公司的运营人员,她的日常工作最离不开的就是做表格和做PPT,但从去年年底开始,她逐渐把这些工作交给了AI,豆包、元宝、Kimi轮番上阵,“省事还高效。”


以制作一份项目策划PPT为例,她只需整理出一个文字框架,再交给AI,就可以生成完整内容。


虽然AI偶尔也会出现标题放错位置这类问题,但可以手动调整。“AI几分钟就能搞定一个PPT,而且做出来的大部分内容都不错。”更让她觉得方便的是,AI还支持生成后的二次修改,不用整体重做。


崔明明还只是工作习惯发生变化,软件从业者感受到的冲击更为直接。


胡宇在一家为国企、央企提供定制开发服务的软件公司工作,近期明显感觉到公司的项目量和合同金额都在减少。


“一方面是客户预算收缩,许多非核心功能不再定制开发,而是用ChatBot等AI工具替代;另一方面,AI降低了软件开发的门槛与成本,过去需要专人开发的功能,现在可以通过AI工具快速实现,导致整个行业内卷严重。”他说。


这种变化也延续到了开发环节。


“以前要花一个月做出来的软件,现在借助AI编程,一周就能完成。”胡宇说,开发效率大幅提升,还引发了他们公司裁员。


去年年中,阿里云表示内部AI辅助代码生成的比例已接近40%,还有媒体报道,截至2025年6月,腾讯的这一比例也达到了43%,百度也差不多是这一水平。


即便是资深程序员,对AI编程工具的依赖也在加深。Agent从业者赵江杰对“定焦One”讲述,AI编程工具迭代极快,他每天都频繁使用。他甚至觉得,因为工具太好用、太“顺手”,自己已经开始不适应手写代码的“古法编程”模式了,几乎所有的需求都是以vibe coding为起点开始搭建和实现。


在这种背景下,一批软件公司的处境开始发生变化,尤其是中小厂商。


胡宇分析,中小软件公司通常既不具备自研模型的能力,也缺乏规模优势。他们公司未来的出路无非两条:不是“利用AI”,就是“被AI利用”。


具体来说,要么筑起护城河,让真实的业务场景成为不可替代的核心价值;要么行动足够快,在变化中抢占先机。但这些终究只是方向性的“大道理”,具体到每一天的工作该怎么做、团队该如何转型,他依然感到困惑与迷茫。


毕竟即便是全球领先的老牌SaaS巨头,也难以避开AI的冲击。在Anthropic发布ClaudeCowork智能体工具后,Salesforce、Adobe、SAP、ServiceNow等公司的股价应声下跌。


二、哪些软件最先受冲击?


当越来越多标准化、流程化的软件功能被整合进AI工具,哪些软件将最先受到AI冲击?


综合多位从业者的观点,主要包括两类。


第一类是主打“通用功能”的软件。


它们解决的是标准化问题,比如数据整理、格式处理、基础绘图等,往往功能单一、技术门槛有限,且可以被拆解为明确的步骤。正因为如此,这类软件最容易被大模型集成为自身的一部分。


某大型企业负责AI研发提效的业务专家任红亮告诉“定焦One”,AI对软件的影响很大程度上取决于大模型厂商的战略布局。一旦某个通用功能被AI“内化”为基础技能,用户就无需再跳转至独立软件进行手动操作。


更关键的是,大模型厂商既选择亲自下场做这类插件,也会开放生态和相应软件合作,这意味着软件公司未来要么成为AI平台中的一个组件被调用,要么逐渐被替代。


值得注意的是,即便是一些AI原生的软件,也未必安全。


赵江杰指出,像AIPPT这类工具虽然是基于大模型能力开发,但按照目前的发展趋势来看,chatbot类产品都在agent化,通用agent能力会向更多垂直领域深入扩展,“一键制作PPT”功能也会越来越强。


第二类是重“交互属性”的软件,但需要进一步区分。


过去,这类软件往往被认为操作复杂、使用门槛较高,因此更难被替代,例如Photoshop的基础修图功能、CAD制图软件的基础绘图等,其功能一旦能够被简单的自然语言描述,就更容易被AI取代。


但另一类交互属性的软件,交互本身就是工作流的核心载体。


比如3D建模软件中,依赖空间想象的视口导航与网格操作,或视频剪辑软件中基于时间轴、多轨道的非线性编辑流程。这些交互操作提供了实时反馈、精细控制,很难被单纯的语言指令替代。


不过需要补充的是,仅凭交互形式判断还不够。如果一款软件没有积累独有的行业数据,或没有深入具体行业场景,那么它也可能面临风险。赵江杰表示,随着agent基础设施和生态建设的完善,软件功能层面的GUI交互会更加标准化或API化,更适配agent的输入需求,因此不但能实现对已有功能的复刻,还能通过记忆模块的经验累积实现持续学习,在复制传统软件的基础上深度优化用户体验。


根据上述分类,从业者也列举了一些具有较高被替代风险的软件,比如编程工具里的Sublime Text、GitHub Gist、HBuilderX,办公类的金数据、问卷星、ProcessOn(在线绘图)、有道云笔记等。


从业者介绍,随着VSCode、Claude Code这些AI编程助手的出现,SublimeText、HBuilderX这些老牌的、功能相对单一的代码编辑器正在被抛弃。


与此同时,一些不易被替代的软件方向也逐渐明确。


一类是以关系网络为核心的社交软件,例如微信,人际关系都沉淀在上面,迁移成本很高。


另一类是高度垂直、数据壁垒明显的专业软件,比如深耕金融的彭博终端(Bloomberg)、法律界的律商联讯(LexisNexis)、医疗保健领域的Epic、建筑行业的Procore等。这类软件通常积累了多年的独家数据,而且这类数据往往不对外开放,大模型自然也就无法训练。


三、AI时代,软件公司的三条转型路径


当AI入侵,软件公司的价值正在被重估。


今年2月,Anthropic就引发了软件公司的股价波动。它先是发布了一款专门给律师用的AI工具,能直接嵌入法律工作流程。消息一出,引发全球多家软件公司的股价下跌,法律软件公司LegalZoom的股价更是暴跌近20%。直到几天后,Anthropic宣布跟汤森路透、FactSet等软件公司合作,一口气推出10款企业级插件,软件公司的股价才涨回来。


“股价下滑,源于市场担忧AI会快速颠覆软件巨头;反弹则说明,经过理性分析后,市场意识到,这一过程需要时间。”任红亮表示。


综合多位从业者的观点,AI对软件行业的改变已成确定性趋势,这个过程将在1-3年内完成,对于具备数据与行业积累的软件企业,可能需要5年。


在不确定性中,软件公司也在积极转型,大致分为三个方向。


第一条路是从提供工具变为直接交付结果。


传统软件公司大多是工具思维,就像是给用户提供了一把锤子,究竟能造出什么并不知道。但在AI时代,软件公司不仅要提供锤子,最好还能提供直接能住的房子。


这意味着,软件公司需要更深入地进入业务流程,将客户的数据、行业知识与AI能力结合,打造定制化的知识库或垂直小模型,直接生成结果。


例如,一款财务软件不能只会记账,最好还具有能预判三个月后的资金缺口、并提供决策参考的功能;一款设计工具也不能只支持用户画图,而是直接输入品牌调性就能产出可用的营销物料等。这种转变的实质在于,软件不再是一个单纯的工具,还要成为客户业务解决方案的一部分。


第二条路是转向能力提供方,嵌入大模型生态。


在部分从业者看来,未来很多软件的命运可能会从服务用户变为服务大模型公司,成为智能体调用的API。


比如一个企业想要做一份竞品分析报告,员工不会自己去找数据、做分析、写PPT,而是直接下达任务给ChatGPT、DeepSeek,软件公司如果放弃原有大而全的功能,选择在单一垂直领域做到足够专业,就有机会被大模型厂商高频调用,成为其基础设施的一部分。


第三条路是围绕AI重做自身业务。


相比前两种路径,这一改变更为彻底,也更具不确定性。


部分软件公司正在尝试以AI为核心,重新设计产品架构和使用方式。并不是简单地给产品接入大模型,而是将AI深度嵌入自身的开发、客服、运营全流程,让AI写代码、做测试、处理工单、优化投放。


但整体来看,这对公司能力要求比较高,既需要技术积累,也需要对行业场景有足够理解。对于大多数中小软件公司而言,短期内全面转型仍存在难度。


更现实的情况是,上述三条路并非互斥,而可能在同一家公司中同时存在。只是,留给它们转型的时间,可能不多了。


*题图及文中配图来源于pexels。应受访者要求,文中胡宇为化名。

本内容由作者授权发布,观点仅代表作者本人,不代表虎嗅立场。
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