为什么现在所有的软件都在日抛?答案藏在AI里

说出来你可能不信。

2022年，你花了三个月选了一个笔记软件，认真建了标签体系，认真整理了文件夹，认真地把过去三年的笔记全部迁移过去。

2023年，这个软件死了。

不是被收购那种死，是服务器关停、数据导出、用户在论坛上发告别帖那种死。

然后你换了下一个。又花了三个月重新整理了一遍。

这件事，正在成为常态。

一个数字，和它背后的真相

SaaS产品的死亡率，高达90%。

这意味着你今天在用的每一个在线工具，未来有一天会有90%的概率消失。不是小概率事件，是大概率事件。

但我今天想说的不是”选软件要谨慎”。

我想说的是另一件事：这件事的本质，不是创业失败，是AI把软件生产的门槛彻底削平了。

以前做一个软件有多难

回到2015年之前。

做一个软件，不管好不好用，光是”做出来”这件事本身，就需要几个程序员，花几个月时间，写几十万行代码。

这意味着什么？

意味着哪怕是一个烂软件，只要它能解决某个够痛的问题，它就有生存空间。因为没有那么多人有余力去挑战它。

做一个能用的软件，是有门槛的。

但AI出现之后，这个门槛几乎消失了。

现在做一个软件有多容易

2023年之后，基于大模型的应用开发框架开始成熟。你不需要写完整的底层逻辑，你只需要调用API，把几个模块拼在一起，加上一个界面。

做一个”AI写作助手”，一个成熟的开发者需要多久？

答案是：可能两周。

一个会前端的人，在开源社区找到合适的组件，花几百块调用API，搭一个能跑的产品。

这就是现在的现实。

做出一个软件的门槛，从”几个月+几个人”，降到了”几个人+几千块+两周”。

每个人都可以是产品经理，每个产品经理都可以是开发者。

但这同时也意味着一件事

软件变得前所未有的容易做，也意味着软件变得前所未有的容易死。

以前做一个软件要半年，死掉的机会成本是很高的。所以开发者会反复打磨，尽量延长它的寿命。

现在做一个软件只需要两周，死掉一个再做一个就是了。

快速试错，快速放弃，这是AI时代软件的新常态。

一个方向不对，马上换一个。一个功能没人用，马上砍掉重来。

这不是开发者不负责任。这是AI时代的新逻辑：与其在一个错误的方向上投入半年，不如在两周内验证一个想法。

更残酷的是另一面

做软件容易了，但用户对软件的期待也变了。

以前，一个软件用三年不更新，用户觉得正常。

现在，一个AI工具三个月没新功能，用户就开始问：”这个是不是凉了？”

用户期待迭代的速度，在向AI生产软件的速度看齐。

这造成了一个前所未有的矛盾：

软件的生产速度越来越快 → 用户期待越来越高 → 任何一个停滞都是致命的 → 迫使开发者继续快跑

而AI本身，又加剧了这个循环。

一个正在发生的真实例子

2023年初，ChatGPT爆火，带火了一大批”AI写作助手”。 

2023年中，Claude崛起，用户开始迁移。

2024年，Claude的用户增长曲线开始趋缓，Gemini和更多模型加入战局。

每一代新模型出来，都有一批应用被抛弃。不是因为旧应用做得不好，是因为新东西的出现本身，就在不断重新定义”什么才是够好的”。

在AI领域，今天的爆款，可能是明天的遗留代码。

所以真正的问题是什么

真正的问题不是”AI让软件更容易死了”。

真正的问题是：当软件的生死变成一场高速流转的游戏，玩家应该用什么姿势参与？

我一直觉得，对于个人用户来说，答案是唯一的——

不要爱上工具。要爱上数据。

你真正要积累的，不是对某个软件的熟练度。是你在笔记里写下的思考，是你用工具处理过的问题，是你建立的方法论。

这些东西，跟软件无关。

软件只是容器。真正有价值的是容器里的东西。

如果你现在用的工具明天没了，你能带走什么？

想清楚这个问题，比选一个”能用十年”的软件重要得多。

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