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软件末日
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【AI时代,别慌】丁源森 / AI已经进入了下半场,你准备好了吗?
讲一件你可能没注意到、但很值得注意的事:今年2月份,短短48小时之内,全球软件付费行业的市值蒸发了大约2850亿美元——折合马币,差不多是1.3万亿。一夜之间,整个产业被市场跌到自己起了一个外号叫SaaSpocalypse,“软件付费末日”。 SaaS(software as a service)这个英文术语听起来很冷门,但其实离我们的日常并不远。简单说,就是那些“按月、按年付费”的软件——公司用的Zoom、Salesforce,到我们个人订的Netflix、Spotify月费,背后都是同一套生意。这门生意撑起了过去二十年硅谷的半边天。今年2月份,半边天塌了。 AI写程序进入了新阶段 塌天的根本原因,是过去这一年多,AI写程式的能力突然进入了一个新阶段——好几家大公司都在推,其中跑得最前面的是Anthropic(开发Claude的那家AI公司,ChatGPT的主要对手)和它的Claude Code系列。华尔街盘算了几天之后得出一个结论:手上不少SaaS公司,可能已经没什么未来。 如果说市场是衡量人民福祉最冰冷的一把尺,那这把尺告诉我们:AI在2026年,已经实打实地走进了我们的生活。这种“走进”,不是说学生用它写写作业,或者诈骗集团用它打打电话——那些当然也是AI时代的一部分挑战,但更深层的冲击,是像SaaSpocalypse这样、毫无预警地把一整个行业连根拔起。 读过笔者前几年专栏的朋友应该知道,我自认是个AI“鸽派”——就是不太相信AI在短期内会把世界翻天覆地的那一派。每隔几个月就跳出来宣告“AI要取代人类了”的鹰派,向来是我的吐槽对象。但讽刺的是,在AI时代里,AI啪啪打脸比翻书还快。即使是鸽派如我,过去这两年也皱了好几次眉头。所以才有了这个新系列——希望用更冷静、更量化的角度,和大家一起看清楚到底在发生什么。 那这个“软件末日”到底是怎么来的? 虽然AI一开始主要处理的是语言(写文章、翻译、聊天那类活),但很早就有人发现:它最重要的用途之一,其实是写电脑程式。原因不复杂——程式设计本身也是一门语言(所以才叫programming language),自然落入AI的射程之内。而我们现代社会无时无刻不在和软件打交道,从WhatsApp的语音通话、记账App,到银行的每一笔交易,背后都是程式员一行一行敲出来的。 但是“AI能帮你写”和“AI能自己写”,是两回事。 2024到2025年中那段时间,AI写程式确实是有两把刷子,但业内共识是:它适合做副驾驶(co-pilot),掌舵的还得是人类。这点笔者深有体会——那时候用它就有点像写短信时的autocomplete,我开个头,AI帮我补完后半句,效率提升不少。可是如果你大胆把方向盘整个交给它,它会在原地鬼打墙,绕来绕去出不来,比新手Grab司机走KL老街区还迷路。 但从2025年下半年开始,方向盘悄悄换手了。 METR算是目前业内公认比较权威的、专门给AI编程能力打分的机构。他们有一个非常直观的指标:AI在没有人类干预的情况下,能独立完成“人类专家需要花多长时间”的编程任务。这个数字过去6年是以指数级在涨——长期平均下来每7个月翻一倍——2024到2025年间,更是加速到每4个月翻一倍。讲得具体一点:2024年初,AI大概可以独立处理人类专家半小时左右的工作量;到了2026年初,这个数字已经是10个小时。 听起来像是又一组干巴巴的数字进步。但它恰恰卡在了软件工程的死穴上。 打个比方:如果你下面的初级工程师每工作一个小时就要出一次错,那作为主管,你就别想清闲了,必须时时刻刻盯着他。可是如果他平均工作10个小时才出一次错,工作的性质就完全变了——你只需要每天结束时听他汇报一下,按报告给他下一轮指示就好。前者你是在养下属,后者下属在帮你做事。 回到AI编程亦然。当它跨过10个小时这个门槛(也就是开始能“以天为单位”独立工作),它就从副驾驶一跃坐上了主驾驶,人类反而退到副座。对那个靠“人类付费用软件”撑起来的SaaS行业,这是摧毁性的。 举个笔者自己的例子:这10年来,我工作上要用的软件订了一大堆,每一份单算下来,一年差不多就要400到500令吉。一份份累加起来,那笔账到掏钱的时候是有点肉疼的——可是要我自己一个一个写替代品,即使有那个能力,也未必有那个时间。 但是过去这一年,我订阅的软件里有一半,已经让我用AI帮忙重写了一个替代版。AI基本可以独立搞定,人类偶尔进场修修补补,一个下午就完事。一个下午换一份500令吉的年费,这吸引力可不小。 当整个市场都意识到这件事时,结局就是开头那一幕:2月份,SaaS市场被自己端了。笔者去年年底其实就和同事在私下嘀咕“SaaS要出事”,可惜光说没用,没去short这些股票,现在只能捶胸到吐血。 插个小插曲:所谓“AI代理”(agents),简单讲就是把整个任务丢给AI、让它自己跑去搞定的一种用法——不是像聊天机器人那样一问一答,而是接到一个目标就自己想办法完成。这件事要真的跑得动,AI必须同时具备“以天为单位”的耐力和靠谱的长期记忆。最近最红的代表,是开源代理OpenClaw(logo是一只龙虾),业内于是把这一波戏称为“养龙虾”。大家最近常听到的vibe coding(“氛围编程”——意思是“我也不太懂程式,靠感觉和AI聊一聊,让它帮我写”),背后其实也是同一个原因。 而那条指数曲线目前看来还稳得很。可以预见的是:再过不久,即使是人类专家需要100小时(也就是以“周”为单位)的任务,AI也能在没有监督的情况下独立完成。事实上这个过程已经在悄然发生。业内最近流传一种说法:在编程这个领域,人类连副驾驶都不是了——我们更像是机场塔台的指挥员,同时盯着好几个AI主驾驶在跑,只要他们不撞机就好。 连锁反应还在持续发酵 这种连锁反应也还在持续发酵。最近不少公司疯狂烧钱建data center(数据中心),赌的就是:从10小时跳到100小时这一关一旦打开,背后会催生出一整批新型企业。笔者不做投资建议,但作为鸽派的一面也忍不住多嘴一句:百小时级别的任务到底能撑起多少新型行业?我自己心里其实是打问号的。这盘棋怎么走,留给市场去回答。 总而言之,以上这些消息,大家平时或许也听过一些边边角角。但这个新系列希望做的,是用更量化、更冷静的角度,和大家梳理AI时代正在发生的事,以及背后那些可以被推演的逻辑。 恐惧是徒劳的——因为你真正的对手,从来不是那个虚无缥缈的“AI”,而是站在这套冰冷逻辑后面、动作比你更快的那一群人类。 作者简介: 吉隆坡中华独中毕业生,美国哈佛大学天体物理博士,现任美国俄亥俄州立大学天文系副教授,曾任澳洲国立大学天文与电脑科学双系教授、美国普林斯顿高级研究院(IAS)NASA哈勃学者。研究方向包括开发AI系统以自动化科学发现。个人网站:https://www.ysting.space 更多新教育: 廖克发:创作不是把人当材料 有些故事,不能随便讲 直击IFRC巴生港口仓库 当灾难发生,救援从这里出发! 营养知识到位 城乡都能打造健康生活
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