2026-07-22 08:09

AI 对软件行业最致命的威胁,终于出现了

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本文来自微信公众号: ToB老人家 ,作者:王戴明


前段时间,一位软件公司CEO来拜访我。他问了我一个问题:AI对软件行业最致命的威胁是什么?


我说,最致命的威胁其实不是大模型本身,而是甲方自研。


很多软件公司喜欢盯着旗鼓相当的同行,生怕对方抢了一个客户。可甲方IT才是那个最难防的对手。同行再强,也要参加招标、打价格战。甲方一旦决定自己做,软件公司连上场的资格都没有。


说白了,软件公司疯狂抢食的,其实只是甲方IT“丢出来”的一小块市场而已。


甲方自研的动力一直很强烈。定制系统更贴合企业的个性化业务,业务一变,自己改也更快。过去很多企业选择外购,并不是不知道这些好处,而是有笔账算不过来:做一个60分的系统不难,做一个90分的系统,而且为此长期养着一个团队,这个成本比外采要高得多。


AI改变的,就是这笔账。


AI正在大幅度压缩研发成本。过去甲方觉得“自己做肯定不划算”的项目,现在会重新拿出来算一遍。对软件公司来说,最危险的是客户开始审视每一个外采系统:这东西,我们为什么不自己做?


我身边就有一个例子。国内一家AI应用公司,产品做得很有竞争力,年营收很快到了数千万元,单个大客户的ARR就能达到几百万。公司最早很有信心:大模型幻觉很严重,产品要达到业务预期,背后是大量工程化,客户不可能自研。


但随着模型能力越来越强,客户需要自己补的工程化越来越少。最终,一个重要客户决定自研,他们因此丢掉了一年数百万元的ARR(年度订阅收入)。


这件事最可怕的一点在于,这不是软件公司之间的内战,而是整个软件行业的蛋糕越来越小。


星巴克最近的动作,是另一个典型案例。据媒体报道,星巴克正在借助AI辅助编程,开发内部软件来替代部分外购系统:包括微软的库存追踪、IBM的设备维护工具等。


星巴克每年软件支出约4亿美元,而它正在重新审视每一份合同、每一项服务,评估能否自己的IT部门来承接。


美国医疗保险公司Curative的CEO Fred Turner最近也表示,借助AI编程工具,他们用两个月开发出CRM,替代了每年60万美元的SaaS合同。


这个案例不能代表所有企业,但足以说明一件事:AI正在改变甲方的软件采购决策。


眼下,很多软件公司可能还没有感到这种威胁。因为面对Agent,甲方IT通常还缺乏产品经验,所以现在外购Agent产品依然是很多企业更好的选择,这也是很多Agent产品刚发布时,咨询异常火爆的原因。


但是,千万不要把这个窗口期当成护城河。一旦甲方自己积累了经验,甚至从软件公司挖来了人才,甲方就再也没有理由依赖软件公司。


那软件公司该怎么办呢?我觉得,至少要做好三件事。


第一,做好行业Know-how的积累,特别是先进实践的积累。


很多人总认为甲方IT更懂业务,这话对,但并不全对。甲方IT确实更熟悉业务细节,比如自家销售流程具体是怎样的,为什么销售部门和生产部门总在扯皮等等。但是,大部分甲方IT缺乏业务广度和深度,更缺乏引领业务部门的能力。


这就导致他们在IT项目的推进过程中,容易处于被动地位,也导致自研软件更像是“现有业务的复制”,缺乏先进实践的提炼。而后者,恰恰是很多企业外采软件的核心动力。


第二,做好FDE体系的建设。


2000年左右,几乎看不到甲方自研ERP。其中一个重要的原因,就是甲方缺乏ERP实施的经验,他们支付高昂的实施费用,本质上就是弥补自身经验的缺陷。直到越来越多的ERP实施顾问从乙方跳槽到甲方,才有越来越多的甲方开始自研ERP。


在AI时代,这种人才的流动当然也不可避免,但是在未来几年,甲方为了弥补自身FDE经验和人才的缺陷,仍然会倾向于外采服务。而且,实践证明,“高质量、低成本的交付体系”本身,就是IT公司的核心竞争力来源。


第三,把自己建设为AI时代的基础设施。


Agent软件开发仍然遵循传统软件时代的规律:做到60分很容易,做到90分则很难。


比如,当用户在对话框输入一个问题,Agent需要识别意图、填充槽位、加载长期记忆和知识库、检查权限、调用工具等等,表面的简单,背后其实是复杂的Harness工程。


而且,要让AI输出高质量的回答,首先必须给AI输入高质量的数据:包括业务规则、策略、配置方案等等,而这些数据又和具体的行业(比如汽车制造业)、领域(比如CRM)息息相关。


如果甲方从0到1自研,哪怕大模型的能力再强,要做出90分的Agent,仍然有巨大的工作量,而且也要经历漫长的优化周期。但实际上,不同行业不同领域的Harness工程,有很大一部分都是可以复用的。


举一个简单的例子,在判定商机质量时,客户的行业、规模,商机的预算、联系人,都是重要的决策要素。如果有一个已经成熟的基础设施,甲方在自研“商机质量判定”Agent时,他们只需要在界面上做一些配置,就可以轻松完成Harness的构建。


这不仅仅意味着成本的节约,更意味着自研成功率的提升,以及项目周期的大大缩短。


说到底,AI不会让软件需求消失,AI甚至会催生出更多的软件。毕竟,使用软件的人类是有限的,但是使用软件的Agent是无限的。


真正的问题在于,软件公司如何重新找到自己的位置,让自己成为AI时代,不可或缺的一环。


所以,软件公司真正要担心的,不是客户自研。而是客户自研时,不再需要你。

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