编者按：所谓的“SaaS末日”只是平庸者的退场。当代码不再值钱，真正的护城河反而浮出水面：软件行业才刚刚开始变大。文章来自编译。
软件行业正在经历一场“恐慌发作”。自2026年初以来，上市软件公司的 ETF 已下跌 30%，抹去了自 ChatGPT 发布以来的所有涨幅。像 Salesforce、Adobe、Intuit、ServiceNow 和 Veeva 这些在十年或更长时间里持续为投资者带来资本增值的行业风向标，在短短几周内就下跌了 25% 到 30%。那些疯传的 Substack 文章设想了一个企业软件客户群被掏空、标普指数陷入多年大规模回撤的世界。人们称之为“SaaS 末日”（SaaSpocalypse）。这已迅速成为市场共识：AI 将终结软件行业。
软件与技术板块回报情况对比
没错，AI 确实非同小可。但若据此认为 AI 会终结垂直领域和功能性软件的商业模式，这种结论根本站不住脚。事实是，AI 并不会毁掉软件公司：当这场恐慌平息后，我们会发现，AI 是软件行业有史以来遇到的最好的机遇。
为什么会这样？
看空者的观点建立在对软件公司究竟在卖什么的根本误解之上。市场将“软件”视为一种大宗商品投入——仿佛软件公司的价值仅在于其代码，而更廉价的代码意味着更激烈的竞争，从而导致公司的估值缩水。但价值从来不在代码本身：如果代码是价值所在，这些公司当初根本无法做大。多年前，它们就该被开源软件或来自发展中国家廉价软件工程师的竞争击垮了。
如今看空的论调通常可以归纳为四类：或许基础模型实验室会向应用层渗透，并占领每一个特定功能的应用程序；又或许企业会通过“氛围编码”（vibe code）来替换其内部工具，或至少以此为筹码来削弱软件业务的定价权；或者，现有的参与者会利用 AI 大规模扩张产品宽度，从而发生踩踏竞争；再或者，大量新入局者——即著名的“单人十亿美金公司”——将以价格战击溃现有的巨头。除此之外，还有人认为 AI 智能体（agents）根本不在乎品牌忠诚度或知名度，它们只会针对特定任务选择最便宜的方案。
AI 确实可能会加剧竞争，但它也将极大地扩展软件公司的能力边界、执行速度以及所服务的市场规模。最终结果不会是利润率被压缩至零。相反，软件将成为一个规模大得多的行业，而那些赢得竞争优势的公司将拥有持久的护城河。
真正关键的护城河并未消失
关于商业护城河的经典当代著作是汉密尔顿·赫尔默（Hamilton Helmer）的《战略7力》（Seven Powers）。他列举了公司建立稳固竞争优势的七种截然不同的方式：规模经济、网络效应、反定位、转换成本、品牌效应、垄断性资源和流程优势。我们逐一来审视一下：
转换成本或许是唯一真正会发生变化的护城河。AI 确实正在改变更换供应商的摩擦力及成本效益分析：AI智能体可以协助处理过去令人头疼的大量迁移工作。因此，正如我们的同事亚历克斯·兰佩尔（Alex Rampell）所言，那些拥有的不是“客户”而是“人质”的老牌公司，将感受到比以往大得多的压力。
但对整个软件行业来说，这其实是一件好事。当公司必须通过赢得客户忠诚度而非仅仅依靠供应商锁定来维持业务时，结果就是更好的产品、更快的创新，以及一个更健康、增长更快且能为客户创造更多价值的竞争生态系统。我们预计 AI 会将部分客户推向新的赢家，但它不会损害整个行业的利润池：公司只会变得更优秀。
网络效应是经典的护城河，而且它们不会消失。我们通常将网络效应与社交媒体平台或交易市场联系在一起——网络中的节点越多，加入该网络的吸引力就越大。但同样的逻辑也适用于展现出生态系统、协作和数据网络效应的应用软件产品。从表面上看，Salesforce 是一个 CRM 数据库；但任何在企业环境下工作过的人都知道，Salesforce 也是一个生态系统。当每个人都使用同一个平台时，网络就会变得自我强化：你使用 Salesforce 是因为所有人都在用。使用 Salesforce 的公司越多，建立在它之上的第三方应用生态以及精通该平台的管理员专家的价值就越高。近年来，Figma 也有类似的趋势：先是每个设计师，然后是每个工程师、产品经理、营销人员都在买 Figma，因为大家都在那上面协作——去参加年度 Config 大会，就能亲眼见证这种生态系统的价值。
同样的动态也正在 AI 原生代公司中出现。Harvey 和 Hebbia 正在构建金融和法律协作空间，将服务提供商、客户以及很快包括他们的 AI智能体连接在一个系统中：使用这些平台的人员和机构越多，平台的价值就越高。EliseAI 的维护产品是一个多边网络，随着每个单元和供应商的增加，其价值也会随之增长。随着迁移变得更容易，聚合也会变得更容易，但在一个软件趋于免费的世界里，这些网络效应并不会消失。事实上，既然 AI 让网络变得更强大——你能利用网络做的事情比以前多得多——我们应当预见 AI 会使这些网络效应比以往任何时候都更加有力。
规模效应在软件行业从来不是决定性的护城河——对于 Salesforce 来说，它的重要性不如对云服务商或和行业公司那样显著。但在某种程度上，对于计算支出超过人力成本的 AI 应用来说，规模可能变得更加重要，从而为大体量的算力（token）消费者带来单位成本优势。此外，在某些领域规模仍有帮助：将维护负担集中在一处是典型的规模经济，因为专业化带来的效率提升在 AI 时代不会消失。Stripe 突显了中心化基础设施惠及所有客户的价值。它的合规基础设施承担了应对数十个国家监管的成本，使得个体企业无需亲自应对；它的支付优化算法通过路径规划和重试交易来最大化授权率，并随着每一美元的交易量而提升——而它们可以将这些节省下来的成本回馈给客户。最后，规模将继续惠及处于“比特与原子”交汇点的公司；Anduril、Flock Safety 和 Waymo 随着硬件产品产量的增加，将继续看到单位成本的下降。
品牌经久不衰。无论好坏，“没人会因为购买 IBM 的产品而被解雇”在大多数企业中仍然是生活常态。如果每个行业都变得更加拥挤——如果突然涌现出大量兜售“氛围编码”ERP 的短期创业者——我们应该预见到强大品牌的力量会进一步增强。品牌是在充满无限选择的世界里传递可靠信号的方式。没有任何暴发户能瞬间复制 Stripe、Shopify 或 ServiceTitan 建立起来的信任和认可。你越接近业务核心功能——人们在支付处理方面真的不想搞什么“创意”——品牌效应就越强大。如果你是一家初创公司并向客户收费，默认情况下你会基于 Stripe 进行构建。
我们承认，随着决策被更多地委托给追求价格最优、不考虑人类情感因素的 AI智能体（代理导向增长！），品牌的效力可能会发生变化。但只要它们仍然向那些担心丢掉饭碗的人类汇报，“购买 IBM 不会被开除”的原则就依然成立。
垄断性资源，比方说高质量的专有数据，其重要性同样不会消失。如果摩擦趋于零，仅仅将公开数据整合到一个可用的界面中，其价值会降低，因为任何人都能做到。但如果 AI 能让你利用高质量数据完成比以前多得多的事情，那么那些你无法轻易获取的资源就会变得极具价值。我们已经观察到了彭博（Bloomberg）实时市场数据、Abridge 数以百万计的临床对话、OpenEvidence 庞大的医学库以及 VLex 法律数据库所蕴含的力量。
在这个新时代，或许最强大的护城河是流程优势——或者正如 Hebbia 的乔治·西武尔卡（George Sivulka）所称的“流程工程”。应用软件可以被视为一种“固化的流程”——它编码了关于组织职能应如何运作的见解，而这些见解经过数年甚至数十年的使用，会钙化为与组织本身不可分割的一部分。成功的应用软件公司是那些能与客户围绕这些工作流共同进化的公司。随着这些工作流渗透进组织的越深处，流程工程只会变得越发重要。而且，这也让挑战者更难以复制。
以 Harvey 为例。如果 Harvey 深入了解某家律师事务所如何构建其工作——模板、审核流程、机构偏好，甚至某位合伙人喜欢她的备忘录以何种方式呈现——那么新入局者绝不可能在一夜之间复制这些，即使代码成本为零。随着软件从“记录系统”转向“行动系统”，这种嵌入式工作流知识只会变得更加强大，而非削弱，因为你可以利用这些知识做更多事情。因此，随着底层模型的改进，Harvey 的编排层（将模型输出引导至特定专业工作流的框架）价值会不断叠加。更好的模型不会让应用层变薄：它们会让应用层变得更有能力，因为难点从来不是原始智力，而是知道如何运用它。
平台转变创造了新的赢家，也带来了新的护城河
作为投资者，我们发现最后一种持久竞争优势来源特别令人振奋，那就是反定位（Counterpositioning）。
反定位是市场新进入者可以召唤并运用的一种力量。它是指新公司拥有一个让老牌巨头出于某种原因不愿与其竞争的商业模式。克莱·克里斯坦森（Clay Christensen）的颠覆理论就是一种经典的反定位，但差异化的反定位并不一定非得是“低成本”。在软件领域，新的技术栈可以为初创公司创造机会，去打造老牌企业难以复制的新型产品和商业模式——比如 Databricks 及其“湖仓一体”（Lakehouse）模式。
这种执行工作并取代任务的“代理”模式，无疑将为新初创公司创造一些反定位的机会，从而挑战行业巨头。关于基于价值定价的代理驱动型新贵将如何颠覆“按席位计费”模式，已有大量论述。以客户服务为例。Decagon 按照处理的对话量而非代理席位来对其客服产品计费，并最终将按解决问题的成效计费：这从根本上更好地统一了供应商与买家的利益。像 Zendesk 这样的老牌巨头无法轻易做出同样的转变，否则的话会蚕食其现有的席位收入。正如 Blockbuster（百视达）无法在不破坏现有经济效益的情况下与 Netflix 的订阅模式竞争，或者 Peoplesoft 无法在不颠覆其变现方式的情况下匹配 Workday 的 SaaS 模式。从新商业模式起步的公司不会面临这种两难境地，这也是为什么平台转变总能稳健地产生新赢家的核心原因。
但你猜怎么着？市场“最终状态的定价权”总量未必会减少；这只是意味着客户现在有了可以选择的商业模式，而更好的那个会胜出。这正是竞争市场一直以来的运作方式！AI 并不是创造性破坏浪潮第一次对市场进行重新洗牌、改变竞争格局了。但关键在于：由此产生的商业模式在总机会规模上几乎总是让旧模式相形见绌。
伟大的软件分水岭即将到来
所以，是的，AI 肯定会改变垂直和功能性软件。但这看起来不会是一场大屠杀。或许毛利率会进入一个新的稳定状态：或许定价权会因转换成本降低、采购团队在谈判中拥有更多筹码而有所削弱，但 AI 同时也通过更高效的人力利用支持了利润率的扩张。但无论利润率最终落脚何处，我们预计规模都将急剧扩大：因为正如我们的同事阿尼什·阿查里亚（Anish Acharya）喜欢说的那样，这个世界依然缺乏软件。我们离全球对高质量软件的需求饱和还差得远。而随着代码变得更便宜，我们应当预见到市场会产生更多需求。
在这场 AI 转型的另一端，我们将看到一个规模大得多的软件行业，它能为客户提供多得多的价值。公司将能够服务更多客户，进入相邻市场，并将以前过于复杂或昂贵而无法触及的工作流自动化。以前年度合同价值（ACV）太低的客户，突然间会变得具有吸引力。以前被归入“太难办”一类的想法，突然变得有趣且可行。护城河依然会存在，只要护城河在，就有充分理由期待那些极其成功且高度持久的企业能够生存并蓬勃发展。
AI 不会毁灭软件行业，而是会将其一分为二。确实会有一些类别的软件公司面临真正的压力。那些主要作为通用功能的“浅层封装”（thin wrappers）、除了以稍便捷的格式呈现数据外几乎无所作为的前端工具将变得脆弱。那些仍运行在陈旧界面上、却每年涨价的老牌记录系统应当感到担忧。那些拥有落后定价模式、且价值主张逊色于 AI 原生竞争对手的软件公司同样如此。在这个环境下胜出的将是那些提供真正价值的公司，而不是那些在客户群周围筑起最高围墙的公司。
但这仅仅是创造性破坏：这些公司面临着以前从未遇到过的压力，这对行业来说是件好事。其中一些公司会找到出路并变得更强大；另一些则不会，并最终消亡。这挺好！软件生态系统的其余部分——那些致力于为客户创造真实价值的公司——注定将大展宏图。
所以，是的，某些具体的公司会失败。但整个行业会赢，而且是大获全胜。所谓的“SaaS 末日”并非软件的终结，而是更宏大事业的开端。
译者：boxi。
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