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      AI,正在“殺死”哪些軟件?

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      2026年AI加速沖擊軟件業:ChatGPT整合Office,Anthropic植入法律金融流程,MiniMax、Kimi已能生成PPT。兩類軟件最危險——通用功能型易被AI內化,輕交互型將被自然語言替代;社交軟件與垂直專業軟件(數據壁壘)相對安全。

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      2026年,AI對軟件行業的沖擊明顯加速。

      在海外,OpenAI持續強化ChatGPT在文檔、表格等場景中的執行能力;Anthropic則將AI智能體用于法律、金融等更復雜的專業流程中,并嘗試與傳統軟件廠商建立新的合作關系。

      國內AI廠商同樣不甘落后,MiniMax、Kimi等已經將Office文檔處理能力整合進對話式產品中,可幫用戶完成Excel、PPT等內容的生成、編輯和分析。

      這些AI公司的動作都表明,AI開始取代部分軟件成為執行工具。長期來看,那些主要依賴標準化功能和固定流程的軟件,將變得越來越危險。

      英偉達CEO黃仁勛也在近期發表的一篇關于人工智能的長篇博客中提到,未來幾年,傳統的軟件和APP形態或將消失,一種全新的軟件形態AI Agent極有可能成為主流。

      與此同時,AI編程工具正在壓縮軟件開發的成本與周期。一款原本需要數周開發的功能,現在可能只需幾天即可完成,軟件本身的稀缺性也在下降。

      接下來,哪些軟件公司會最先受沖擊,哪些能留下?大模型公司和傳統軟件公司之間,是競爭關系,還是將聯系得更加緊密?這場由AI攪動的軟件行業大洗牌,已經開始。

      AI變強,軟件行業更慌了

      剛工作兩年的崔明明,最近很少打開WPS。她上大學時考的計算機二級證書,更是白費了。

      作為一家中小型養生公司的運營人員,她的日常工作最離不開的就是做表格和做PPT,但從去年年底開始,她逐漸把這些工作交給了AI,豆包、元寶、Kimi輪番上陣,“省事還高效。”

      以制作一份項目策劃PPT為例,她只需整理出一個文字框架,再交給AI,就可以生成完整內容。

      雖然AI偶爾也會出現標題放錯位置這類問題,但可以手動調整。“AI幾分鐘就能搞定一個PPT,而且做出來的大部分內容都不錯。”更讓她覺得方便的是,AI還支持生成后的二次修改,不用整體重做。

      崔明明還只是工作習慣發生變化,軟件從業者感受到的沖擊更為直接。

      胡宇在一家為國企、央企提供定制開發服務的軟件公司工作,近期明顯感覺到公司的項目量和合同金額都在減少。

      “一方面是客戶預算收縮,許多非核心功能不再定制開發,而是用ChatBot等AI工具替代;另一方面,AI降低了軟件開發的門檻與成本,過去需要專人開發的功能,現在可以通過AI工具快速實現,導致整個行業內卷嚴重。”他說。

      這種變化也延續到了開發環節。

      “以前要花一個月做出來的軟件,現在借助AI編程,一周就能完成。”胡宇說,開發效率大幅提升,還引發了他們公司裁員。

      去年年中,阿里云表示內部AI輔助代碼生成的比例已接近40%,還有媒體報道,截至2025年6月,騰訊的這一比例也達到了43%,百度也差不多是這一水平。

      即便是資深程序員,對AI編程工具的依賴也在加深。

      Agent從業者趙江杰講述,AI編程工具迭代極快,他每天都頻繁使用。他甚至覺得,因為工具太好用、太“順手”,自己已經開始不適應手寫代碼的“古法編程”模式了,幾乎所有的需求都是以vibe coding為起點開始搭建和實現。

      在這種背景下,一批軟件公司的處境開始發生變化,尤其是中小廠商。

      胡宇分析,中小軟件公司通常既不具備自研模型的能力,也缺乏規模優勢。他們公司未來的出路無非兩條:不是“利用AI”,就是“被AI利用”。

      具體來說,要么筑起護城河,讓真實的業務場景成為不可替代的核心價值;要么行動足夠快,在變化中搶占先機。但這些終究只是方向性的“大道理”,具體到每一天的工作該怎么做、團隊該如何轉型,他依然感到困惑與迷茫。

      畢竟即便是全球領先的老牌SaaS巨頭,也難以避開AI的沖擊。在Anthropic發布Claude Cowork智能體工具后,Salesforce、Adobe、SAP、ServiceNow等公司的股價應聲下跌。

      哪些軟件最先受沖擊?

      當越來越多標準化、流程化的軟件功能被整合進AI工具,哪些軟件將最先受到AI沖擊?

      綜合多位從業者的觀點,主要包括兩類。

      第一類是主打“通用功能”的軟件。

      它們解決的是標準化問題,比如數據整理、格式處理、基礎繪圖等,往往功能單一、技術門檻有限,且可以被拆解為明確的步驟。正因為如此,這類軟件最容易被大模型集成為自身的一部分。

      某大型企業負責AI研發提效的業務專家任紅亮告訴「定焦One」,AI對軟件的影響很大程度上取決于大模型廠商的戰略布局。一旦某個通用功能被AI“內化”為基礎技能,用戶就無需再跳轉至獨立軟件進行手動操作。

      更關鍵的是,大模型廠商既選擇親自下場做這類插件,也會開放生態和相應軟件合作,這意味著軟件公司未來要么成為AI平臺中的一個組件被調用,要么逐漸被替代。

      值得注意的是,即便是一些AI原生的軟件,也未必安全。

      趙江杰指出,像AIPPT這類工具雖然是基于大模型能力開發,但按照目前的發展趨勢來看,chatbot類產品都在agent化,通用agent能力會向更多垂直領域深入擴展,“一鍵制作PPT”功能也會越來越強。

      第二類是重“交互屬性”的軟件,但需要進一步區分。

      過去,這類軟件往往被認為操作復雜、使用門檻較高,因此更難被替代,例如Photoshop的基礎修圖功能 、CAD制圖軟件的基礎繪圖等,其功能一旦能夠被簡單的自然語言描述,就更容易被AI取代。

      但另一類交互屬性的軟件,交互本身就是工作流的核心載體。

      比如3D建模軟件中,依賴空間想象的視口導航與網格操作,或視頻剪輯軟件中基于時間軸、多軌道的非線性編輯流程。這些交互操作提供了實時反饋、精細控制,很難被單純的語言指令替代。

      不過需要補充的是,僅憑交互形式判斷還不夠。如果一款軟件沒有積累獨有的行業數據,或沒有深入具體行業場景,那么它也可能面臨風險。

      趙江杰表示,隨著agent基礎設施和生態建設的完善,軟件功能層面的GUI交互會更加標準化或API化,更適配agent的輸入需求,因此不但能實現對已有功能的復刻,還能通過記憶模塊的經驗累積實現持續學習,在復制傳統軟件的基礎上深度優化用戶體驗。

      根據上述分類,從業者也列舉了一些具有較高被替代風險的軟件,比如編程工具里的Sublime Text、GitHub Gist、HBuilderX,辦公類的金數據、問卷星、ProcessOn(在線繪圖)、有道云筆記等。

      從業者介紹,隨著VSCode、Claude Code這些AI編程助手的出現,SublimeText、HBuilderX這些老牌的、功能相對單一的代碼編輯器正在被拋棄。

      與此同時,一些不易被替代的軟件方向也逐漸明確。

      一類是以關系網絡為核心的社交軟件,例如微信,人際關系都沉淀在上面,遷移成本很高。

      另一類是高度垂直、數據壁壘明顯的專業軟件,比如深耕金融的彭博終端(Bloomberg)、法律界的律商聯訊(LexisNexis)、醫療保健領域的Epic、建筑行業的Procore等。這類軟件通常積累了多年的獨家數據,而且這類數據往往不對外開放,大模型自然也就無法訓練。

      AI時代,軟件公司的三條轉型路徑

      當AI入侵,軟件公司的價值正在被重估。

      今年2月,Anthropic就引發了軟件公司的股價波動。

      它先是發布了一款專門給律師用的AI工具,能直接嵌入法律工作流程。消息一出,引發全球多家軟件公司的股價下跌,法律軟件公司LegalZoom的股價更是暴跌近20%。

      直到幾天后,Anthropic宣布跟湯森路透、FactSet等軟件公司合作,一口氣推出10款企業級插件,軟件公司的股價才漲回來。

      “股價下滑,源于市場擔憂AI會快速顛覆軟件巨頭;反彈則說明,經過理性分析后,市場意識到,這一過程需要時間。”任紅亮表示。

      綜合多位從業者的觀點,AI對軟件行業的改變已成確定性趨勢,這個過程將在1-3年內完成,對于具備數據與行業積累的軟件企業,可能需要5年。

      在不確定性中,軟件公司也在積極轉型,大致分為三個方向。

      第一條路是從提供工具變為直接交付結果。

      傳統軟件公司大多是工具思維,就像是給用戶提供了一把錘子,究竟能造出什么并不知道。但在AI時代,軟件公司不僅要提供錘子,最好還能提供直接能住的房子。

      這意味著,軟件公司需要更深入地進入業務流程,將客戶的數據、行業知識與AI能力結合,打造定制化的知識庫或垂直小模型,直接生成結果。

      例如,一款財務軟件不能只會記賬,最好還具有能預判三個月后的資金缺口、并提供決策參考的功能;一款設計工具也不能只支持用戶畫圖,而是直接輸入品牌調性就能產出可用的營銷物料等。這種轉變的實質在于,軟件不再是一個單純的工具,還要成為客戶業務解決方案的一部分。

      第二條路是轉向能力提供方,嵌入大模型生態。

      在部分從業者看來,未來很多軟件的命運可能會從服務用戶變為服務大模型公司,成為智能體調用的API。

      比如一個企業想要做一份競品分析報告,員工不會自己去找數據、做分析、寫PPT,而是直接下達任務給ChatGPT、DeepSeek,軟件公司如果放棄原有大而全的功能,選擇在單一垂直領域做到足夠專業,就有機會被大模型廠商高頻調用,成為其基礎設施的一部分。

      第三條路是圍繞AI重做自身業務。

      相比前兩種路徑,這一改變更為徹底,也更具不確定性。

      部分軟件公司正在嘗試以AI為核心,重新設計產品架構和使用方式。并不是簡單地給產品接入大模型,而是將AI深度嵌入自身的開發、客服、運營全流程,讓AI寫代碼、做測試、處理工單、優化投放。

      但整體來看,這對公司能力要求比較高,既需要技術積累,也需要對行業場景有足夠理解。對于大多數中小軟件公司而言,短期內全面轉型仍存在難度。

      更現實的情況是,上述三條路并非互斥,而可能在同一家公司中同時存在。只是,留給它們轉型的時間,可能不多了。

      * 應受訪者要求,文中胡宇為化名。

      本文來自公眾號:定焦One 作者:王璐 編輯 | 魏佳

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