夜雨聆风
应用软件创业的第五次浪潮
软件创业浪潮回顾
为了更清晰地理解这一轮浪潮，我们先简要回顾软件创业史上的重要阶段：
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第一浪潮：桌面/本地化软件
以 PeopleSoft的HR数据库、Autodesk等为代表，将纸质业务纳入数字化管理。
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第二浪潮：互联网与SaaS
Salesforce、Workday 等推动业务系统从本地部署向云端托管迁移。
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第三浪潮：移动与API经济
移动优先与 API 化成为标准，大量轻量化、可组合的服务诞生。
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第四浪潮：平台化与云原生
Kubernetes、Serverless、微服务等技术推动新一代可扩展架构成为主流。
这些浪潮依次推动了软件架构、销售模式和企业运营方式的深刻变革。而在 2024–2026 年这一节点上，全球软件创业正在进入 第五次浪潮：AI 原生创业浪潮。
为什么说现在是第五次浪潮？
a16z 在最新企业软件战略文章中提出，AI 不再只是“工具”，而正在成为软件自身的核心 – 软件正在变成“劳动本身”。这一观点指出了 AI 对软件设计与商业模式的根本影响：软件不再仅仅是记录与协助决策的系统，它开始 直接替代人类执行任务。
这意味着：
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企业软件的价值不再来自功能完备，而是来自 自动化执行与智能辅助；
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AI 原生产品在客户评估中的权重明显攀升；
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软件与数据和模型紧密耦合，成为“智能体服务”。
在这样的背景下，创业者需要理解一个核心命题：如何在 AI 原生时代构建可持续增长的公司？
AI 原生创业的核心战略：绿地战略（Greenfield Strategy）
a16z 提出的“Greenfield Strategy” 为 AI 创业者提供了一个清晰的战略视角：与其直接与现有巨头竞争，不如瞄准 尚未被定义的“绿地市场” —— 也就是新成立公司尚未采用任何工具的空间。
核心逻辑是什么？
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新公司没有切换成本
当一家企业刚刚成立时，它没有现有产品负担，因此更容易选择最优的解决方案，而不是受制于老牌巨头的“沉没成本”或繁重集成。 -
需求单纯、增长快速
初创公司一开始业务简单，需求集中，这对 AI 原生产品而言是天然的试验场：狭窄但能 打动用户核心价值 的能力非常关键。 -
跟随客户成长
如果你能在他们公司成立之初赢得采用，这些客户随着自身成长而扩大，你的产品也将成长为“大平台”。这种伴随式增长模式本质上是一种 渠道与分发优势。
这样的战略不同于过去直接挑战 Salesforce 或 Oracle 的打法，它更像 Stripe、Mercury 或 Deel 那样，从绿地客户开始，一步步构建出标准化、可复制的价值。
AI-native Startup Bingo：构建产品愿景的玩法
a16z 提出，“AI-native Startup Bingo” 并不是一个游戏，它是一种 构建产品与市场契合路径的隐喻：每个传统软件巨头在所谓的“宾果板”上代表一种产品类别，而 AI-native 初创公司要做的不是复制，而是 用 AI 重新定义这些类别。
一个清晰的打法包括：
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从最小可行的核心价值切入：找出可以用 AI 大幅提升效率或体验的狭窄场景，而不是一上来就做全产品；
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快速迭代并扩张到相邻场景：当客户在某个核心场景显著受益后，扩展其周边流程，以扩大接触点；
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跨类别创新融合：AI 时代的边界正在淡化，例如传统 HR 与招聘系统可能在智能筛选、自动匹配、自动预约等多个环节被打通。
这种玩法不是靠强求功能堆叠赢市场，而是靠在新兴需求场景下 重新组合资源、数据与智能逻辑 去打造第一次用户体验。
AI 原生浪潮下的软件创业机会在哪里？
结合目前技术趋势与市场生态，以下是一些值得关注的方向：
1. AI 原生数据基础设施
在企业级场景中，数据仍是最大的挑战之一。不只是存储，而是 清理、结构化、验证与治理 多源异构数据，这直接影响 AI 的效果。
2. 智能体原生运行时与控制平面
传统软件设计为人类用户提供响应，而未来需要处理的是智能体发起的 大规模递归、并发执行与异步任务流，这对系统架构提出全新要求。
3. AI 在劳动力替代中的落地
AI 不只是优化工具，它正在逐渐代替大量重复性任务，从客服到合规，从内容审核到法律文案生成，这意味着软件要承担 真正的劳动角色，不是辅助。
4. 行业特定 AI 产品
与其在通用平台争夺巨头，不如把 AI 精准地服务于 某些复杂且被忽视的垂直行业，例如法律、医疗、建筑文档、汽车贷款催收等细分场景中，AI 能带来实质性改善的领域。
如何抓住第五次浪潮？
如果你是创业者，下面是几个可执行的建议：
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从真正在痛点上体现 AI 的地方切入：不要为了“AI”而做 AI，而是让 AI 直接承担用户原来用人工去完成的关键工作；
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设计好增长与留存机制：在绿地市场中，要让用户在没有强切换成本的情况下持续留下；
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聚焦数据与场景组合：AI 的核心壁垒往往不在模型本身，而在于模型背后结合的数据与业务逻辑；
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快速迭代，而不是躺在大模型上等待完美：速度和用户反馈才是构建爆品的关键资源。
