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AI重塑软件行业:两类公司的分化与从业者的生存跃迁

发布日期:2026-02-26 12:47:57 浏览次数: 1550
作者:哈斯日志

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AI正在重塑软件行业,揭示两类公司的本质差异与未来走向。

核心内容:
1. 软件行业的两类经济模型:用户点击型与基础设施型
2. AI代理如何改变两类公司的需求函数与收入逻辑
3. 2025年市场表现对两类公司的分化影响

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

翻到twitter 经济分析师@abcamp 的一则分享,其中一个细节极具象征意义:AI编码工具的单位小时成本已逼近传统离岸外包人力,AI工具(如Cursor)每小时成本已达10-15美元,与印度外包劳动力持平。这不是单纯的成本对齐,而是产业结构的临界点——软件行业长期被当作同质资产对待,但AI正在迫使市场承认一个被忽略的事实:软件公司本质上分属两种经济模型。

2025年的市场回报率,只是这场分化的第一次公开表达。


两类软件公司的本质差异

软件公司可分为两种底层逻辑完全不同的类型。

1. 用户点击型公司:为“人类操作”而生

其核心是围绕“人类操作”构建系统,通过界面、流程、仪表盘帮助组织完成管理与协作,本质是Dashboard + MIS + Workflow 的集合体。商业模式依赖座位订阅:员工越多,席位越多,收入随人头增长。代表包括 Salesforce、HubSpot、ServiceNow、Monday.com。

它们的核心商业模式是“按座位订阅”。 多一个员工,多一个席位;少一个人,就少一分收入。

其存在意义在于: 人类需要界面完成信息化和决策辅助的业务操作,我们上学时书本上把它叫做管理信息系统。


2. 基础设施型公司:为“系统调用”而生

另一类公司不面向人类界面,而存在于系统管道之中,是自动化执行节点。代表包括 Cloudflare、MongoDB、Datadog、Twilio、Snowflake,也比如某种技术中间件融合算法和数据的系统,比如反洗钱领域的KYT、知识图谱等。

它们不依赖人工界面,而是存在于系统管道中,融合了数据、模型算法和自动化决策流程,按API调用、查询次数、事件流与算力消耗计费。其价值不在“被人使用”,而在“支撑系统运行”。

其存在意义在于: 支撑系统运行。

关键区别在于: 第一类面向“人类点击”; 第二类面向“机器调用”。

AI代理的普及,直接重写了这两类公司的需求函数。


AI代理带来的结构性断裂

AI代理改变的不是“功能”,而是“消耗结构”。

一个人完成任务,可能产生:

  • 几次点击
  • 十几次API调用
  • 有限的数据访问

而一个AI代理完成同样任务,会:

  • 每分钟发起数百次API调用
  • 持续查询数据库
  • 全量记录操作日志
  • 实时传输事件流
  • 每次请求都进行身份验证

这意味着:

  • 对点击型软件而言,AI减少人类席位需求
  • 对基础设施软件而言,AI指数级放大调用量

软件服务收入逻辑随之改变。

Seat-based 模型与“人头规模”绑定。 Usage-based 模型与“算力与调用密度”绑定。

AI降低人头,放大算力。


2025年:市场已经开始区分

2025年的表现提供了实证信号。

点击型公司出现明显分化:

  • Salesforce 股价承压,转型进入阵痛期
  • Monday.com 波动剧烈
  • ServiceNow 相对稳健但难逆行业估值重置

而基础设施型公司在AI驱动的数据与算力需求下获得放大:

  • MongoDB 受益于AI数据平台需求
  • Snowflake 数据仓库业务增长加速
  • Datadog 监控与可观测性需求增强

资本市场虽然尚未彻底完成分类,但估值逻辑已悄然重写。

软件行业正在从“座位经济”迁移至“调用经济”。


从人机交互到机器对机器

过去二十年,软件的核心是优化人机交互。 未来十年,软件的核心将是优化机器对机器的执行路径。

竞争焦点将从:

  • 界面体验
  • 流程配置

转向:

  • API效率
  • 数据吞吐能力
  • 调用安全与可观测性
  • 代理编排能力
  • 数据的准确率和召回率
  • 算法的有效性和置信度

真正的长期价值,不在于“让人更容易点击”, 而在于“让机器更高效行动”。


从业者的跃迁逻辑

这种分化并非简单的裁员周期,而是技能结构重排。

风险岗位:

  • 纯UI驱动开发
  • 基础编码执行
  • 依赖人工操作的系统管理员

高增长岗位:

  • 数据架构与数据库工程
  • API与系统设计
  • 可观测性与安全工程
  • AI代理编排与治理
  • 数据效用建模
  • AI based数据应用专家

未来的核心能力不再是“写功能”, 而是“设计调用结构”。

AI不会淘汰软件行业, 只会淘汰依附人类操作密度的工作形态。


第三类公司的可能崛起

当AI代理规模化运行,互联网流量可能被放大数十倍甚至更多。

这将催生新的软件层级:

  • 代理运行监控
  • 代理权限治理
  • 代理行为审计
  • 多代理协同调度

围绕“如何管理机器”的软件生态,可能成为下一阶段增长引擎。


分化时代的生存法则

软件行业并未衰退,而是在重排价值坐标。

公司层面:

  • 若依赖座位规模,必须转向可调用生态
  • 若处于基础设施层,应强化技术壁垒

个人层面:

  • 不要成为“操作界面的专家”
  • 要成为“构建调用体系的人”

AI不是威胁,而是筛选器。

它正在区分:

  • 为人类点击而设计的软件
  • 为机器执行而设计的软件

也正在区分:

  • 依赖旧逻辑的从业者
  • 能够重构系统结构的人

分化已经开始。 真正的机会,在于提前站到调用经济的一侧。


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