夜雨聆风
AI 将吞噬软件?每个人都将成为软件工程师的时代来临
Will AI Eat Software? The Dawn of Universal Software Engineering
文章摘要： AI 正在重塑软件开发，预测未来每个人都能创建个性化软件，SaaS 模式或将瓦解，AGI 带来无限定制与自主知识工作者。
大家好，我是你们的科技前沿观察者。今天，我们来探讨一个引人深思的话题：软件曾经“吃掉”了世界，如今 AI 是否将“吃掉”软件本身？ 这篇文章基于 Marc Andreessen 2011 年的名言“软件正在吞噬世界”，延伸到当下 AI 如何颠覆软件行业。文章作者从当前编码代理的强大能力入手，展望 3-5 年内 AI 发展的潜在影响，并进一步推演到 AGI（人工通用智能）时代带来的变革。以下是基于原内容的详细解读与翻译，我们将逐一剖析关键观点，结合行业背景，帮助企业专业人士、研究专家和投资者把握未来趋势。
第一部分：AI 编码代理的崛起与软件开发的民主化
回想 2011 年，Marc Andreessen 的预言“软件正在吞噬世界”已成现实，它改造了每一个行业。今天，软件似乎正面临被 AI “吞噬”的命运。 随着卓越编码模型的出现，甚至顶尖软件工程师也开始依赖这些工具，我们正步入未知领域。当前的编码代理异常强大，它们赋能小型团队开发出以往需要大型组织才能实现的软件。例如，在谷歌这样的巨头企业中，超过四分之一的新代码如今是由 AI 生成的。
如果这些编码代理继续按当前轨迹改进，3-5 年内将带来何种影响？作者提出了三个核心预测：
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每个人都将成为软件工程师软件开发将真正实现民主化，每个人都能轻松创建自己想象中的软件，这类似于视频和图像生成模型如何让视觉内容创作大众化。 如今，只有真正杰出的艺术家才能靠艺术谋生；同样，软件工程可能只剩那些推动技术边界的精英才能作为高薪职业。想象一下，非专业人士也能通过自然语言描述需求，AI 自动生成应用——这将彻底降低进入门槛，推动创新从精英向大众转移。对于企业来说，这意味着内部工具开发将更高效，减少对外部供应商的依赖。
在实际应用中，我们已看到类似迹象。例如，GitHub Copilot 等工具已帮助开发者加速编码，而未来更先进的代理将让非码农也能参与。 这不仅会重塑教育体系——编程课可能从技术细节转向创意设计——还会影响就业市场： routine 编码工作将被自动化，高端工程师需聚焦架构与创新。
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每个人都能拥有定制软件像 Shopify 和 Meta 这样的公司，已经在不依赖供应商的情况下构建了广泛的内部工具。 未来，更多企业将凭借小型工程团队，自主开发销售、营销、ERP 等功能的定制软件。更令人兴奋的是，个人消费者也能为大多数非复杂应用创建专属 App。例如，你可以简单描述“帮我设计一个家庭预算管理工具”，AI 就生成个性化版本。
这将颠覆传统软件采购模式。企业以往依赖标准化 SaaS 产品，但当开发成本降至只需调用数百万或数十亿 token 时，“自建”将成为主流，“购买”反成例外。 对于投资者而言，这暗示 SaaS 公司需转型，提供更灵活的 API 或代理服务，而非刚性产品。研究机构可关注如何在这一浪潮中优化 AI 模型的定制化能力，避免“一刀切”的局限。
从更广视角看，定制软件的普及将提升生产力。企业内部，销售团队可有专属 CRM；营销人员可实时生成个性化 campaign。个人层面，它解放了创意：学生设计学习 App， freelancer 快速原型产品。 但挑战在于数据隐私与安全——自定义软件需内置合规机制，以防漏洞。
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软件公司的解构不再是中心化的软件公司为所有人生产通用产品，而是小型工程师团队嵌入非数字企业，创建针对性解决方案。 例如，一家制造企业可有专属 AI 团队优化供应链软件，而非购买通用 ERP。这将解构传统软件生态，推动“嵌入式”开发模式。
这种转变源于 AI 降低团队规模的需求。小型团队借助代理，能高效迭代，适应特定组织需求。 对于专家而言，这意味着软件公司可能从产品提供者转为平台提供者，出租编码能力。投资者应关注那些掌握核心 AI 模型的公司，如 OpenAI，它们将成为基础设施层。
这些预测引发了对 SaaS 模式的深刻质疑：当构建整个应用的成本仅为 AI token 调用时，企业与消费者的选择将如何演变？
第二部分：AGI 时代，无限个性化软件与 AI 知识工作者的诞生
如果我们距离 AGI 或 ASI（人工超智能）仅剩 5-10 年，这些趋势将指向更深刻的变革：无限个性化的软件，以及真正自主的 AI 知识工作者。
无限个性化软件AGI 的到来将重塑人与技术的互动方式。取代理有各种用户界面的独立 App，一个 AGI 助手将深刻理解每个用户，直接响应需求，而无需打开具体应用。 为什么还要手动选音乐？AGI 可根据心情播放完美歌单；饿了时，它自动点餐；库存耗尽，它补货；旅行时，它预算规划并叫车——一切无缝衔接。
互动模态将从语音、手势（如 Meta 腕带控制器）演进至脑机接口（如 Neuralink）。 这意味着软件界面的消亡，取而代之以“意图实现”。对于企业专业人士，这暗示内部系统将智能化：AGI 理解公司流程，自动生成报告或优化决策。研究者可探索如何训练 AGI 适应文化与个人偏好，确保全球适用性。 投资者视角：脑机接口公司如 Neuralink 将成热点，但需解决伦理与监管挑战。
在日常中，这将简化生活：上班族无需多 App 切换，AGI 整合邮件、日程、健康数据，提供 holistic 建议。教育领域，学生可有专属学习伴侣；医疗中，医生获实时诊断辅助。 然而，隐私风险放大——AGI 的“全知”需严格数据隔离。
AI 知识工作者AGI 将同样改造企业运营。其终极形式是嵌入公司的 AI 知识工作者：它学习工作流与约束，自主创建软件解决问题。 这从当前人类辅助的编码代理跃升至无需人类干预的自治代理。基础模型公司如 OpenAI、Anthropic、Google 等，将推出此类产品，其他企业则通过租用实现。
想象一下：AI 知识工作者可充任客服、销售、合规官、律师、产品经理或软件工程师。 所有基于电脑的任务捆绑职业将被其取代，实现知识与白领工作的商品化。这将重塑劳动力市场： routine 知识工作自动化，人类转向高阶创造与人际协调。
对于企业专家，这意味着运营成本锐减——一个 AI 可 24/7 处理多角色。但需投资培训数据，确保 AI 契合公司文化。研究机构可聚焦 AGI 的“学习曲线”：如何快速适应新环境？ 投资者机会在于 AI 劳动力平台，但需防范失业潮引发的社会动荡。
第三部分：潜在影响与未来思考
一个 AI 主宰一切当 AI 吸收当下 App 的最后残余，价值将流向解决现实协调与信任问题的玩家。 Uber 和 Airbnb 等平台将继续相关，因为它们处理物理世界的中介。但纯数据管理 App——如笔记、任务、知识检索——将消亡。
所有知识工作将被 AI 知识工作者主导，导致白领就业大规模颠覆。 作者提出几个关键问题：
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如何教育下一代适应知识工作自动化的世界？传统大学课程需转向软技能、伦理与创新。 -
人类将聚焦何种新价值创造？或许是体验设计、艺术或人际关系。 -
经济体系能否适应？需新福利模型，如普遍基本收入。 -
监管应扮演何种角色？平衡创新与公平，避免垄断。
作者感慨：对 11 个月大的女儿而言，父母的世界显得古朴而可预测，而她将面对 AI 主导的未知未来。
作为专业受众，我们需提前布局。企业可实验 AI 代理，提升效率；研究者推动 AGI 安全；投资者押注基础模型与应用生态。未来虽不确定，但机遇无限。
原文章：
https://govindgnair.com/blog/2025-10-11-agi-implications/#the-ai-knowledge-worker
