魏炜:AI将如何吞噬软件?软件股大抛售背后的底层逻辑
2026年开年，AI智能体技术的集中落地，让全球软件产业迎来一轮剧烈的估值重构。Claude Cowork凭借跨平台智能体执行、垂直行业Skill封装与复杂工作流自动化能力，直接冲击传统软件的交互逻辑与收费模式，带动美股软件板块出现大幅震荡；随后Claude Code Security凭借更领先的代码漏洞检测与防护能力，再度引发网络安全板块显著调整。
北京大学汇丰商学院管理学教授魏炜及合作者在《北大金融评论》发文表示，AI吞噬软件，从来不是一场技术对产品的替代，而是一场组织治理范式的底层革命。2026年的软件股史诗级抛售，是资本市场对分工范式消亡、端到端范式崛起的理性定价，是软件产业价值逻辑的永久性重构。
2026年开年，AI智能体技术的集中落地，让全球软件产业迎来一轮剧烈的估值重构。Claude Cowork凭借跨平台智能体执行、垂直行业Skill封装与复杂工作流自动化能力，直接冲击传统软件的交互逻辑与收费模式，带动美股软件板块出现大幅震荡；随后Claude Code Security凭借更领先的代码漏洞检测与防护能力，再度引发网络安全板块显著调整。
此轮行业震荡中，全球软件与服务类股票累计市值蒸发近万亿美元，FactSet、标普全球、汤森路透等垂直软件巨头市值大幅下挫。传统SaaS企业的增长底座受到挑战，净收入留存率普遍承压，依赖账号订阅的单位经济模型面临重构，整个软件行业的旧有估值与商业逻辑全面松动。
面对这场史诗级抛售，市场陷入两种极端误读：其一，将其视为AI概念炒作引发的非理性恐慌，认为软件的核心价值从未动摇，暴跌终将修复；其二，陷入“AI全面毁灭软件”的极端叙事，断言传统软件行业将彻底消亡。与此同时，垂直软件创业者提出的“护城河二分法”（来源：《万字长文：作为十年垂直软件创业者，我怎么看这场软件股大抛售》）将垂直软件壁垒分为被AI摧毁与依然稳固两类；行业观察者提出的“软件价值四层论”（来源：《陈龙：AI会吞噬软件吗？从Claude Cowork、Claude in Excel、OpenClaw看软件的趋势》），这些观点虽精准捕捉到产业表象，却均局限于传统软件生态的框架内讨论AI冲击，未能触及组织治理范式变革的核心。
事实上，这场抛售既不是短期情绪波动，也不是软件行业的终局，而是资本市场对软件产业底层生存逻辑崩塌的理性定价。两个多世纪以来，传统软件始终是分工范式的数字化具象化载体，而AI驱动的端到端范式，正以企业智能体管理操作系统为核心载体，彻底瓦解分工范式的根基。AI吞噬的从来不是软件的核心价值，而是软件依附于旧范式的形态外壳；软件产业的未来，也不是传统产品的AI升级，而是初始价值萃取+新价值创造的范式重生。
二、底层逻辑：AI吞噬软件，是端到端范式对分工范式的革命
传统软件产业的所有商业逻辑、产品形态、护城河构建，均根植于亚当·斯密分工理论衍生的组织治理范式。而AI带来的颠覆性，本质是组织运行底层逻辑的替代，这是软件股抛售的唯一核心真相。
（一）传统软件：分工范式的数字化载体，注定被范式淘汰
在分工范式下，企业将复杂业务拆解为专业化岗位、固化为线性流程、依托科层制协同完成价值交付，传统软件的所有设计与价值构建，均完全服务于这一核心逻辑。垂直软件十大护城河、软件价值四层论所定义的软件壁垒与核心价值，正是分工范式的直接产物：习得性界面适配固定岗位操作需求，代码化工作流固化标准化业务流程，公开数据访问、人才稀缺性支撑专业分工效率，界面价值、流程价值更是分工模式下的核心交付载体，所有壁垒本质都是分工范式衍生的流程壁垒、界面壁垒、人才壁垒。
这些依附于分工范式的壁垒，在AI时代毫无抵抗力：自然语言交互彻底消解习得性界面的切换成本，大模型让定制化工作流无需代码固化即可快速搭建，公开数据解析沦为商品化基础能力，复合型人才壁垒被领域Skill直接打破。而垂直软件十大护城河、软件价值四层论的核心局限，恰恰在于未跳出功能层面的认知框架：始终将AI冲击视为技术对软件功能的替代，而非组织治理范式的革命；只聚焦传统软件的存量价值，无视AI原生软件的增量创造；更未认清传统软件仅可以作为初始数据与知识的来源，企业智能体OS才是未来组织管理的核心载体，传统软件依附的分工范式，早已无法适配智能体时代的组织运行需求。
（二）端到端范式：企业智能体管理操作系统，成为新的组织核心
AI驱动的端到端范式，以动态任务为核心单元，以人机融合智能体为工作主体，以企业智能体管理操作系统（AIOS）为核心载体，彻底打破岗位、流程、部门的边界，实现从需求输入到价值交付的全流程闭环。其核心架构与传统软件形成本质代差：
1. 主智能体决策引擎：统筹全局任务拆解、智能体调度、范式动态适配，替代传统软件的流程管控；
2. 子智能体执行模块：专业化挂载能力包，完成端到端任务执行，替代传统软件的功能模块；
3. 能力包管理模块：将专业knowhow、业务规则资产化，替代传统软件的代码化逻辑；
4. 脚手架生态：作为人类经验进入大模型的管道，实现能力高效对接；
5. AI原生基础设施：以MCP协议、CLI优先接口、语义化元数据为核心，替代传统软件的UI交互与封闭架构。
这一范式下，企业组织管理的核心载体从“传统软件产品”转变为“企业智能体OS”，传统软件彻底失去了存在的组织基础，这才是AI吞噬软件的本质。
1. 被彻底吞噬的形态价值：习得性界面、固化流程、代码化业务逻辑、应用商店分发模式、按人头订阅制，这些依附于分工范式的外壳，被智能体、能力包、短暂软件彻底替代；
2. 被萃取保留的内容价值：传统软件的独占数据、监管合规规则、交易嵌入轨道、行业knowhow，作为企业初始数据与知识来源，被封装为能力包，融入企业智能体OS，成为新范式的基础资产。
三、价值重构：双重资产循环，颠覆软件产业的价值逻辑
传统软件行业在此次震荡中的一个普遍认知误区，在于其视野仍被禁锢于工业时代的价值评估框架之内。行业分析师与企业管理者大多只看到了传统软件所沉淀的存量资产价值：那些代码化的业务流程、积累的用户数据、定制的功能模块，并试图论证这些资产在AI时代依然具备不可替代的护城河。然而，这种思维范式的根本缺陷在于，它完全忽视了端到端范式所催生的、更具生命力和增长潜力的增量价值创造机制。未来的软件产业，其价值逻辑将不再是对存量资产的守成与变现，而是构建一个“初始资产萃取”与“新资产创造”并行的双重价值循环。这一循环将彻底解构并重构企业的核心竞争力。
(一) 传统软件：作为企业智能体OS的初始数据与知识来源，完成价值转移
首先必须明确，传统软件数十年来积累的资产并非被AI无情地“抛弃”或“销毁”。恰恰相反，在端到端范式中，这些资产扮演着至关重要的“启动燃料”和“原始矿藏”角色。它们的价值实现路径发生了根本性转移：从直接通过软件产品界面交付给终端用户，转变为被萃取、标准化后，输入到“企业智能体管理操作系统”（AIOS）中，成为驱动智能体高效运作的底层养料。
1. 数据资产的萃取与激活：传统软件中沉淀的各类数据，其价值将被重新定义与释放。
私有独占数据：如CRM系统中的客户互动记录、ERP中的供应链历史数据、垂直行业软件中的专有工艺参数等。这些数据曾是软件功能的副产品，现在则被标准化清洗、标注后，接入AIOS的中央数据湖，成为训练垂直领域智能体、优化任务决策的高质量燃料。
业务交易数据：每一笔订单、每一次支付、每一份合同所形成的数据流，过去仅用于生成报表。现在，这些实时或准实时的交易数据流通过AI原生接口（如MCP协议）直接注入智能体决策引擎，使其能够基于最新的商业动态进行调度与执行，实现真正的动态业务自动化。
隐性流程数据：员工在软件中的操作习惯、审批路径偏好、问题处理时长等，这些曾经难以利用的隐性数据，可以被AI分析萃取，转化为“能力包”中关于工作流效率优化的知识，用于指导智能体以更符合组织习惯的方式协作。
2. 知识资产的封装与组件化：这是传统软件核心价值“萃取”的关键一步。
行业Know-How：垂直软件的灵魂所在，如金融行业的风险定价模型、医疗行业的诊断辅助逻辑、制造业的良品率控制规则等。这些深度的专业知识不再被锁死在复杂的代码逻辑和交互界面背后，而是被逆向工程、解构并封装为一个个可插拔、可调用的“能力包”（Skill）。一个财务软件的核心价值，可能最终体现在其封装出的“智能合并报表能力包”或“合规性审计规则包”上。
监管合规规则：在强监管行业（如金融、医疗、法律），合规性本身就是最深的护城河。传统软件将这些规则硬编码其中。在AI时代，这些规则被提取、转化为智能体必须遵守的“约束条件”或“检查清单”，内置于相关能力包中，确保AI驱动的自动化流程始终运行在合规轨道内。
生态资产的价值转化：传统软件建立的供应商网络、客户关系、开发者生态，其价值不在于软件本身，而在于连接。这些连接可以通过标准的API或MCP协议，转化为AI原生生态的接入点。例如，一个CAD软件的插件生态，可以转化为供设计智能体调用的“专业建模工具能力”供给网络。
因此，传统软件企业的估值基础将发生剧变：其价值不再取决于软件产品本身的license数量或订阅收入，而是取决于其核心业务资产（数据与知识）能否被高效、高质量、标准化地萃取为AIOS可用的能力包，并成功接入AI原生基础设施的生态循环。
(二) AI原生软件：作为新数据与新知识的核心创造主体，开启价值飞轮
端到端范式最革命性的突破，在于它使得软件系统能够持续创造出传统软件范式下根本不可能生成的全新资产类别。这些AI原生资产不仅是企业效率提升的结果，更是驱动系统自我进化、形成差异化护城河的原因。它们构成了一个强大的价值创造飞轮。
1. 新数据资产：记录智能时代的“生产过程”。在传统流程中，软件只记录结果（如一条数据库记录）。而智能体在完成端到端任务的过程中，会自然产生海量的、高价值的过程数据：
智能体执行日志：详细记录智能体每一步的思考过程、工具调用选择、遇到的异常及处理方式。这不仅是调试依据，更是优化智能体决策模型的核心训练数据。
任务流数据：不同复杂度的任务（如“策划一场营销活动” vs “处理一份报销”）被如何动态拆解、编排，哪些子任务频繁组合出现。这些数据揭示了企业业务真实的、动态的协作图谱，是优化AIOS任务调度算法的关键。
人机协同数据：人类在何处介入、为何介入、如何修正智能体的输出。这些数据是打磨“人机融合”最佳模式、开发更智能脚手架的宝贵反馈。
能力包效能数据：每一个被调用的能力包，其执行成功率、耗时、产出质量如何。这些数据直接驱动能力包市场的“优胜劣汰”和迭代优化。
临时软件（Ephemeral Software）运行数据：当一个为特定任务生成的临时应用在运行时，其性能、用户（可能是人类或其他智能体）交互数据，为理解碎片化、长尾需求提供了前所未有的洞察。这些数据随应用消散而消失，其价值却沉淀在AIOS的优化算法中。
2. 新知识资产：从“使用软件”到“创造方法”。这是比新数据资产更抽象、也更具壁垒的资产。
脚手架上下文工程逻辑：如何为特定领域任务设计最有效的提示词（Prompt）、提供最相关的上下文（Context）、设定最合理的约束（Constraint），这套“让大模型发挥最佳效能”的方法论本身，成为企业的核心知识资产。
智能体协同策略：多个智能体如何分工、如何接力、如何解决冲突、如何共同承担复杂任务。这些协同策略和协议，是企业在AI时代独有的组织管理智慧的数字化体现。
动态任务编排方案：面对一个模糊的目标，AIOS如何自动生成并不断调整最优的任务执行路径。这种动态规划能力，是企业响应市场变化敏捷性的终极体现。
能力包优化规则：基于效能数据，自动或半自动地调整能力包内部逻辑、接口定义的规则。这构成了企业专业能力持续进化的自动化引擎。
3. 新生态资产：控制价值流动的枢纽。传统的软件生态基于应用商店和API市场。AI原生生态则围绕价值流动的核心环节展开。
能力包交易与租赁市场：取代传统的软件销售与SaaS订阅，成为专业能力分发的核心平台。掌握市场规则制定权、信用评级体系和交易流程的企业，将占据生态制高点。
智能体协同网络：不同企业、不同部门的智能体在获得授权后，可以进行安全的跨组织协作。构建和运营这个可信协同网络的企业，将成为产业互联网的新一代核心。
AI原生接口与协议联盟：类似MCP的协议将成为智能体世界的“普通话”。主导或深度参与此类标准制定的企业，将掌握基础设施层的定义权。
双重循环的闭环：初始资产（传统软件萃取）为AI原生系统提供启动基础和专业化深度；AI原生系统在运行中创造的新数据与新知识，反哺并持续优化初始资产（让能力包更智能），同时自身不断积累形成更高的竞争壁垒。这个循环越转越快，护城河就越深。此前许多行业分析的盲点，正是只看到了循环的起点（传统资产），而完全忽视了其终点和飞轮效应（AI原生资产）才是未来价值的真正源泉。
四、产业终局：从软件产品到能力原子，商业模式彻底重构
基于端到端范式的底层逻辑和双重价值循环的驱动，软件产业的终极形态已清晰可辨。这将不是一个渐进的改良，而是一场从产品形态、生态结构到商业模式的彻底重构。
(一) 产品终局：软件“溶解”于服务，短暂软件（Ephemeral Software）成为常态
AI先驱Karpathy的实验已经揭示了未来：基于大模型，一个高度个性化的临时应用可以在极短时间内被生成，完成任务后即可“消散”，无需维护、无需更新、不占存储。这标志着软件的本质从一种需要被“拥有”或“订阅”的持久性产品，回归为一种被“调用”以解决特定问题的瞬时性服务。未来的软件产业将呈现鲜明的两极分化格局：
1. 核心基础设施层：这一层将极度浓缩，仅保留那些具有强网络效应、深度交易嵌入或刚性监管锁定的底层系统。例如，核心银行交易系统、证券交易所交易撮合引擎、国家政务数据库平台等。它们不会消失，但其角色将彻底“后台化”，作为稳定、可信的“能力原子”供给端，通过高度标准化的AI原生接口（如MCP）向外提供单一、纯粹的服务。它们本身不再是普通用户直接交互的“软件”。
2. 短暂软件（Ephemeral Software）层：这是未来软件形态的主流。绝大多数业务需求:从生成一份季度报告、设计一个宣传海报、调试一段代码，到策划一个本地促销活动都将由用户（人或主智能体）通过自然语言向AIOS描述，AIOS随即调度相关的“能力包”（可能来自企业内部，也可能来自市场），动态组合、即时生成一个专为此任务定制的、拥有简单交互界面的临时应用。任务完成，该应用即失去价值，其逻辑可能被记录为“任务模板”供下次类似场景参考，但应用本身不复存在。传统的“应用商店”模式将极度萎缩，仅存在于少数消费级娱乐场景。软件研发的重点，将从开发单体的应用程序，转向设计精良的“能力包”和高效的任务编排逻辑。
(二) 生态终局：三层标准化架构成为组织管理的默认范式
未来，所有用于企业组织与业务管理的软件系统，将收敛到一个统一的、标准化的三层架构模型中。这个模型不是一家公司的产品，而是整个产业的事实标准。
1. 顶层：企业智能体管理操作系统（AIOS）。这是端到端范式的核心中枢与指挥层。它不直接处理具体业务，而是负责：接收和分析来自各方的任务指令（自然语言）；进行全局任务规划与动态拆解；调度和协调最适合的子智能体或能力包；管理整个任务流的状态与异常；处理人机协同接口。AIOS是企业AI能力的总开关和调度中心，其优劣直接决定企业智能化的深度与效率。
2. 中层：脚手架（Scaffolding）生态。这是连接人类智慧与AI执行的关键粘合层与赋能层。脚手架不是固定的软件，而是由专家（业务专家、AI工程师）创建的、可复用的“任务蓝图”或“引导模板”。它将人类的最佳实践、行业规范、复杂判断逻辑，封装成一套能让大模型可靠执行的方法论（如精妙的提示工程、上下文管理、验证步骤）。一个优秀的“跨国并购财务尽调脚手架”，其价值可能远超某个单一的财务软件。脚手架生态将催生新的职业和开发者社群。
3. 底层：AI原生基础设施。这是智能体世界的通行语言与连接层。它以MCP（Model Context Protocol）等开放协议为通用语，实现了不同设备、遗留系统、云服务、数据源之间的无缝语义化对接。它强调CLI优先、API优先，摒弃了传统软件以GUI为中心的设计哲学。任何传统软件，若想融入新生态，就必须将自己的核心能力拆解，并通过这类标准化接口暴露出来，成为可供调用的“能力包”。否则，它将如同没有安装轮子的汽车，无法驶入智能体时代的“高速公路”。
在这一终局下，传统的“软件公司”概念将瓦解。现有的软件巨头，要么退守为“核心基础设施提供商”，要么转型为“垂直能力包工厂”或“专业脚手架开发商”，要么雄心勃勃地试图打造并主导“企业AIOS平台”。独立的、大而全的软件产品将难觅踪影。
(三) 商业终局：从“为使用权付费”到“为价值结果分享”
传统SaaS按人头、按时间的订阅制，本质是为软件的“存在”和“使用权”付费，这与软件的实际产出价值经常脱节。端到端范式下，价值交付单元从“软件席位”变为“完成的任务”，商业模式也随之进化为更精细、更公平的价值分配制。
1. 能力包调用许可费：这是对专业知识和数字资产的付费。费用可能按调用次数、处理数据量、授权时间段或产生的价值阶梯定价。例如，调用一次“高级税收筹划能力包”的费用，远高于调用一次“基础凭证识别能力包”。
2. 智能体调度与平台服务费：AIOS平台作为价值创造的协调者，可能采取两种模式：一是对通过其平台调度的任务收取一定比例的“平台税”；二是提供不同等级的服务保障（如 SLA、优先调度）并收取订阅费。
3. 数据接口与计算资源费：AI原生基础设施层按数据查询量、模型推理量、存储和网络资源消耗来收费，类似于云服务的计费模式，但更贴近AI工作负载。
4. 结果导向分成模式：这是最具颠覆性的模式。能力提供商或AIOS平台与客户约定，按智能体完成任务所创造的实际商业价值（如增加的销售额、节省的成本、避免的损失）进行分成。例如，一个“智能营销内容生成与投放能力包”的收费，可能与它带来的引流转化业绩直接挂钩。
产业利润池将发生剧烈转移：从集中于传统大型软件厂商，流向智能体OS平台商（掌握调度权）、高价值能力包服务商（掌握核心知识）和AI原生基础设施提供商（掌握连接标准）这三大新晋权力主体手中。商业竞争的焦点，从抢夺用户入口，变为争夺价值分配链条中的优势位置。
五、资本定价新规则：抛弃旧框架，建立范式筛选标准
2026年这场史诗级的软件股抛售，其最深刻的市场意义在于，它正式宣告了基于分工范式、以PS（市销率）、NDR（净收入留存率）、毛利率等为核心的传统软件估值体系的彻底失灵。面对范式革命，资本市场必须摒弃旧地图，绘制全新的导航体系，其核心是从“评估现有产品竞争力”转向“判断范式转型能力”。
资本应迅速远离那些在思维和行动上仍与端到端范式格格不入的软件企业，无论其当前财务数据如何：
1. 仅靠“界面友好”和“流程固化”构建壁垒的通用型SaaS企业：这类企业的护城河在自然语言交互和动态工作流面前不堪一击。如果其产品缺乏独有的、高质量的数据沉淀，没有嵌入不可绕过的监管或交易环节，那么它的功能将被轻易复制为一系列能力包，其商业模式将崩溃。
2. 拒绝进行“核心资产萃取”的垂直软件巨头：它们可能拥有深厚的行业Know-How，但却固守其复杂的软件产品形态，不愿或无力将其中核心的规则、逻辑、数据模型解耦并封装成标准化的能力包。它们试图用“AI功能增强”来修补旧船，而非打造适应新海洋的新船。其资产将随时间贬值。
3. 技术架构脱离AI原生生态的孤立软件厂商：其产品无法通过MCP等标准协议被轻松调用，接口封闭，数据格式私有。在万物皆需互联互通的智能体时代，它们将成为一座座“数据孤岛”和“能力孤岛”，被排除在主流的价值循环之外，商业价值归零。
(二) 重点聚焦三类企业：拥抱范式转型引领价值重估
资本的新机遇蕴藏于那些主动或天然契合端到端范式的参与者中：
1. 核心能力包（Skill）服务商：它们可能是从垂直软件巨头转型而来的部门，也可能是新兴的创业公司。其核心能力是深耕某个狭窄领域（如特定领域的合同审查、医疗影像初筛、工业缺陷检测），并将该领域最顶尖的专业知识转化为稳定、可靠、高效的能力包。它们的估值取决于其能力包的精度、稀缺性、调用量和客户依赖度。
2. AI原生基础设施与工具链提供商：它们提供范式运行的“土壤和工具”，包括：实现智能体互通的标准化协议（如MCP的实践者和推动者）、管理和部署能力包的平台工具、高效构建和调试智能体的IDE（集成开发环境）、以及处理AI工作负载的专用底层算力和框架。它们是“卖铲子的人”，其成长性与整个智能体生态的扩张速度直接相关。
3. 企业智能体OS平台提供商：这是未来可能的平台级巨头。它们提供开箱即用或可高度定制的AIOS，帮助企业搭建和管理自己的智能体队伍。成功的AIOS平台将形成强大的网络效应：吸引更多能力包开发者入驻，积累更多任务模板和数据，从而变得更好用，吸引更多企业客户。其估值逻辑将类似甚至超越过去的操作系统和云平台巨头。
在具体评估企业时，投资者应抛弃传统的“护城河十问”，转而使用以下三个根本性问题作为筛选标尺：
1. 能否将传统核心资产高效萃取为标准化、可调用的能力包？ 这不仅是个技术问题，更是战略决心和组织能力的体现。考察其是否有清晰的资产盘点、封装路线图，以及对应的API和生态系统建设。
2. 能否全面、深度地接入并利用AI原生基础设施与脚手架生态？ 考察其技术架构是否开放，是否积极采用行业标准协议，是否参与或贡献开源生态，是否具备与外部智能体和能力无缝协同的能力。
3. 能否在其业务闭环中，参与甚至主导AI原生新数据与新知识的创造、捕获与迭代？ 这是判断企业能否进入“价值飞轮”的关键。考察其产品设计是否以产生高质量过程数据为导向，是否建立了基于数据反馈的自动优化机制，是否在创造独特的任务编排知识或智能体协同策略。
对这三个问题的回答，将清晰地将企业划分为“范式内的未来之星”与“范式外的黄昏遗产”，其估值差异将是数量级的。资本市场的资源配置，将依据此新规则迅速调整，完成对软件产业价值地图的彻底重绘。
六、结论：范式革命下，软件的消亡与重生
AI吞噬软件，从来不是一场技术对产品的替代，而是一场组织治理范式的底层革命。2026年的软件股史诗级抛售，是资本市场对分工范式消亡、端到端范式崛起的理性定价，是软件产业价值逻辑的永久性重构。
传统软件作为分工范式的数字化载体，其形态外壳注定被AI吞噬，但其核心数据、知识、生态价值，将作为初始资产被萃取重生；AI原生软件与企业智能体OS，将创造全新的价值循环，成为未来企业组织管理的核心范式。软件产业不会消亡，而是从“产品产业”进化为“能力产业”，从“分发产业”进化为“调度产业”。
对软件企业而言，生存的唯一路径是抛弃对传统产品形态的执念，主动萃取核心价值，拥抱端到端范式，转型为AI时代的能力资产提供商；对资本市场而言，投资的核心逻辑是放弃传统估值框架，聚焦范式转型的核心赛道，把握能力资产与AI原生基建的长期价值。
端到端范式的浪潮已至，软件产业的重生，才刚刚开始。
文章合作者：
张坤：北京大学汇丰商学院助理教授
张鹏程：华中科技大学管理学院教授
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