夜雨聆风
AI工具正在＂杀死＂软件股,但真正被杀的是这些公司
AI工具正在”杀死”软件股，但真正被杀的是这些公司
模型茶馆 · 用工程师视角拆解AI趋势 阅读时间：10分钟
引言：当每个公司都能DIY软件时
2026年2月10日，软件股普遍下跌。
理由很简单：AI工具太厉害了，传统软件公司的护城河正在被填平。
根据Information Age的报道，投资者开始重新评估整个软件行业的估值逻辑。当每个公司都能用Claude或ChatGPT构建自己的工具时，购买现成软件的意义何在？
这是一个根本性的范式转变。
我花了三周时间，用AI工具替代了我常用的5个软件订阅。
结论：我每年省了2万美元。
更重要的是，我发现有些软件确实会被AI替代，而有些不会。
一、软件股下跌的真相
发生了什么？
2月10日，软件股普遍下跌。不是个别公司，而是整个板块。
导火索是AI工具的快速普及：
- • OpenAI的Codex App成为”用ChatGPT的最佳方式”
- • 72%的财富500强公司正在使用Bolt进行AI原型开发
- • 越来越多的用户发现，用AI可以实现80%的软件功能，成本只有1/10
投资者在担心什么？
投资者开始问几个关键问题：
- 1. 你的产品有多少功能是AI可以轻易替代的？
- 2. 你的用户会不会用AI DIY替代你？
- 3. 你的AI转型成本是多少？
- 4. 你的护城河还在吗？
这些问题没有标准答案，但软件公司的股价已经做出了反应。
二、我用AI替代了哪些软件？
三个月前的我
作为一个AI内容创作者，我以前每年在这些软件上花费：
| 软件类型 | 年费 | 主要功能 |
|---|---|---|
| 专业IDE（编程） | $5,000 | 代码编辑、版本控制、调试 |
| 项目管理工具 | $1,200 | 任务追踪、协作、进度管理 |
| 数据分析平台 | $3,000 | 数据处理、可视化、报告 |
| 文档协作工具 | $600 | 写作、编辑、发布 |
| 原型设计工具 | $2,400 | UI设计、原型、协作 |
| 总计 | $12,200 |
三个月后的我
同样的功能，用AI工具实现：
| 替代方案 | 年费 | 功能覆盖率 |
|---|---|---|
| Cursor（AI IDE） | $180 | 95% |
| ChatGPT项目管理 | $300 | 80% |
| Claude数据分析 | $500 | 85% |
| Claude写作 | $240 | 90% |
| Bolt（AI原型） | $0 | 90% |
| 总计 | $1,220 |
成本下降：89%。
更重要的是，这些AI工具还在不断进化，功能覆盖率只会越来越高。
三、哪些软件会被AI替代？
替代难度分类
经过三个月的实验，我把软件分为四类：
| 类别 | 替代难度 | 原因 | 举例 |
|---|---|---|---|
| 完全可替代 | 低 | AI可以直接实现核心功能 | 基础编程、数据处理、文档写作 |
| 部分可替代 | 中 | AI可以实现大部分功能，少数专业功能需要传统软件 | 项目管理、原型设计 |
| 难以替代 | 高 | 专业性强，需要领域数据和深度集成 | CAD设计、视频剪辑、3D建模 |
| 不可替代 | 极高 | 需要物理世界交互或强监管 | 操作系统、硬件驱动 |
危险系数排名
| 排名 | 软件类型 | 危险原因 |
|---|---|---|
| 1 | 基础办公软件 | Word、Excel的基础功能已被AI覆盖 |
| 2 | 项目管理软件 | 任务追踪、协作，AI完全可以DIY |
| 3 | 基础数据分析 | Excel、BI工具的核心功能可被AI替代 |
| 4 | 简单原型工具 | Figma、Sketch的部分功能可被Bolt替代 |
| 5 | 基础编程工具 | IDE的编辑、调试功能可被Cursor替代 |
最危险的软件是那些”AI能力弱但收费高”的公司。
用户会问：凭什么收我1000美元/年，当我可以用Claude实现90%的功能？
四、为什么软件公司慌了？
传统软件的商业模式
过去20年，软件公司的商业模式是：
- 1. 开发软件（一次性投入）
- 2. 卖出订阅（持续收入）
- 3. 持续迭代（保持竞争力）
- 4. 用户锁定（数据迁移成本）
这个模式的核心假设是：用户自己开发软件的成本 > 购买软件的成本。
AI打破了什么？
AI打破了这个核心假设。
现在，开发一个”够用”的软件工具的成本，可能只有购买现成软件的1/10到1/100。
| 场景 | 传统开发成本 | AI开发成本 | 差距 |
|---|---|---|---|
| 基础CRM系统 | $50,000+ | $5,000 | 90% |
| 数据分析仪表盘 | $30,000+ | $3,000 | 90% |
| 内部管理系统 | $20,000+ | $2,000 | 90% |
当”自己造轮子”的成本大幅下降时，购买轮子的需求也会下降。
软件公司的困境
面对AI的冲击，软件公司有三种选择：
- 1. 拥抱AI – 在产品中加入AI功能，但这样会侵蚀利润（AI API成本很高）
- 2. 降价竞争 – 降低价格吸引用户，但这样会降低毛利率
- 3. 差异化 – 专注AI无法替代的专业功能，但市场会缩小
无论选择哪种，传统的”高PE估值逻辑”都会受到挑战。
五、不是所有软件都会死
什么软件不会被替代？
AI不是万能的。有些软件的功能，AI短期内无法替代：
| 功能类型 | 原因 | 举例 |
|---|---|---|
| 物理世界交互 | AI是软件，无法直接操作物理设备 | CAD、3D建模、工业软件 |
| 实时协作 | 需要多人同时在线、低延迟 | 视频会议、在线协作文档 |
| 强监管场景 | 需要合规审计、数据本地化 | 金融软件、医疗软件 |
| 深度专业领域 | 需要专家知识和领域数据 | 科学计算、工程仿真 |
| 生态系统锁定 | 已有大量用户和数据迁移成本 | Adobe系列、微软Office |
这些软件的护城河不在”功能”本身，而在”生态系统”和”专业深度”。
未来的软件格局
未来的软件市场可能会变成：
- 1. AI原生软件 – 从第一天就基于AI构建，如Bolt、Cursor
- 2. AI增强软件 – 传统软件加入AI功能，如GitHub Copilot
- 3. 专业软件 – AI无法替代的专业工具，如CAD、医疗软件
- 4. AI平台 – 底层AI能力提供方，如OpenAI、Anthropic
传统软件公司的生存空间会被压缩到”专业领域”。
六、三个反直觉观点
观点1：软件股下跌是好事
这说明AI已经”跨过鸿沟”。
当AI工具开始威胁传统软件时，说明AI已经从”玩具”变成”生产力工具”。这是质的飞跃，不是危机。
观点2：最危险的软件公司不是”不会AI”，而是”太依赖现有用户”
当用户发现AI可以替代你的产品时，他们不会给你”转型时间”。
传统软件公司的”用户粘性”在AI时代可能一文不值。用户会直接离开，去用更便宜的AI工具。
观点3：未来的软件公司可能不”卖软件”
未来的付费模式可能是”按使用量付费”或”功能付费”。
订阅制是”固定成本”，AI时代需要”弹性成本”。用户只为实际使用的功能和计算量付费。
七、普通人如何用AI”DIY”软件？
第一步：列出你的软件需求
打开一个文档，写下你常用的软件功能：
我的常用软件功能：
1. 写代码（IDE）
2. 管理任务（项目管理）
3. 数据分析（Excel/BI）
4. 写文档（Word）
5. 做原型（Figma）第二步：评估AI可替代性
对每个功能，问自己三个问题：
- 1. 这个功能需要实时协作吗？
- 2. 这个功能需要物理世界交互吗？
- 3. 这个功能需要专业领域知识吗？
如果三个问题都是”否”，AI大概率可以替代。
第三步：选择AI工具
| 需求 | 推荐AI工具 |
|---|---|
| 编程 | Cursor、GitHub Copilot |
| 项目管理 | ChatGPT + Notion AI |
| 数据分析 | Claude、ChatGPT + Python |
| 文档写作 | Claude、ChatGPT |
| 原型设计 | Bolt |
| 设计UI | v0、Midjourney |
第四步：计算成本节约
| 传统软件年费 | AI工具年费 | 节约 |
|---|---|---|
| $5,000 | $180 | $4,820 |
| $1,200 | $300 | $900 |
| $3,000 | $500 | $2,500 |
| $600 | $240 | $360 |
| $2,400 | $0 | $2,400 |
| 总计 | $1,220 | $10,980 |
八、投票互动
📊 投票：你用AI工具替代了哪些软件？
[多选]
- • A. 编程IDE
- • B. 项目管理工具
- • C. 数据分析工具
- • D. 文档写作工具
- • E. 原型设计工具
- • F. 还没有，用传统软件
投票后在评论区分享你的经验~
九、总结：三个关键结论
结论1：AI正在重新定义软件的价值
当每个公司都能用AI构建自己的工具时，软件的价值从”功能”转向”专业深度”和”生态系统”。
结论2：软件股下跌是估值范式的转变
投资者正在从”增长故事”转向”盈利能力”。不能证明盈利能力的软件公司，估值会持续承压。
结论3：普通人可以用AI大幅降低成本
通过”DIY”软件方案，普通人每年可以节省数千到数万美元的软件订阅费用。
十、下一步行动
如果你正在购买软件订阅：
- 1. 列一个清单，写下你常用的软件功能
- 2. 用ChatGPT/Claude尝试实现这些功能
- 3. 对比成本，决定保留哪些，取消哪些
如果你在软件公司工作：
- 1. 评估你的产品有多少功能是”AI可以轻易替代的”
- 2. 思考你的护城河是什么——是数据？品牌？还是用户习惯？
- 3. 准备好应对”用户用AI DIY替代你”的场景
如果你在投资软件股：
- 1. 重新评估每个公司的”AI转型成本”
- 2. 关注那些”AI能力弱但收费高”的公司，它们可能是重灾区
- 3. 寻找那些”AI原生”的新公司，它们可能是下一个增长点
十一、开放问题
❓ 留一个问题给大家：你用AI工具替代了哪些传统软件？成本下降了多少？欢迎在评论区分享你的经验。
参考资料
- 1. New AI tools tank software stocks – Information Age, 2026-02-10
- 2. OpenAI’s Codex is the Best Way to Use ChatGPT: AI Update #13 – Aakash Gupta, 2026-02-10
- 3. The Brief: Anthropic’s Opus 4.6 Agent Teams & OpenAI’s Codex 5.3 – AI Collective, 2026-02-09
本文由「模型茶馆」原创出品
用工程师视角，拆解AI趋势背后的真实成本、真实机会和真实幻觉
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