2026软件生存法则:要么被AI调用,要么被用户卸载

最近几个月，OpenClaw、Claude Cowork这些工具在网络上讨论度很高。很多人开始意识到，AI 已经不再只是那个关在对话框里的聊天机器人，而是开始真正“接手”电脑了。

很多人尝试在mac上部署OpenClaw，其甚至能火到带动Mac的销量。之所以在 Mac 上好用，一个很重要的原因就是Mac的AI易用性很高，比如 iMessage、提醒事项、备忘录、Calendar 这些原生 App，在 Mac 上有非常成熟的调用接口。

因此 OpenClaw 能轻松使用你的电脑，帮你完成许多的事情。而在这个基础上，很多人认为 2026年 AI 会把大部分电脑工作自动化，但在我看来，这套自动化愿景里还缺了一块关键的拼图。

首先，AI 易用性将成为软件生态的生死线。

现在的软件好不好用是给人评判的，未来的软件尤其是工作使用的软件好不好用，得看 AI 调用起来顺不顺手。如果一个软件或者系统不支持像 MCP这样的标准化接口，或者没有一套清晰的调用接口之类的AI调用方案，那它就会成为一个信息孤岛。

所谓的“生死线”就在这：如果 AI 在处理工作流时，发现某款软件无法通过 API 快速交互，甚至连界面元素都难以识别，那 AI 就会倾向于寻找替代品。比如，当 AI 发现操作传统的 PPT 效率太低，它可能就会引导用户去用那些 AI 原生的制作方案。

不可被 AI 调用的软件，会被市场的新软件取代，最终会被用户卸载。

当所有的工作软件都具备了 AI 调用的能力，剩下的逻辑就简单了：人类只要写好相应的 Skill，剩下的脏活累活 AI 都能自动跑完。

如果遇到某些专业领域 AI 无法简单的通过prompt学会，那可能需要软件尝试和大模型厂商合作——谁能让模型在底层就“通晓”这些软件的操作逻辑，谁就能吃下这块市场。

其次，比豆包手机更重要的是“豆包电脑”。

既然软件都能通过 API 调用了，为什么我们还需要一个强调用 GUI（图形界面）驱动的“豆包电脑”？

我认为这和人形机器人的意义是一样的：它是为了向下兼容人类几十年积累下来的软件遗产。 现有的电脑环境是为人设计的，但在 AI 协同使用的场景下，AI 需要像人一样去“操作”这些界面。这对于非程序员来说非常关键：如果你想教 AI 处理一个复杂的财务流程，你不需要去学编程，你只需要在“豆包电脑”上亲自操作一遍。

AI 在旁边看着、学着，它就能以同样的人类操作习惯去使用软件。在初期，你可以清楚地看到 AI 哪里的点击有误、哪里的逻辑不对。等到这种操作模式稳定了，AI 自然可以转化为后台调用，不需要再占用前端界面。