夜雨聆风
对话百度秒搭朱广祥:AI Coding 时代,人人都能做应用,SaaS 还有必要吗?
核心观点速览：
智能体并非大模型之后才出现，国内早在 2016 年就已启动相关研究，只是当时缺乏大模型支撑而沉寂。
百度秒嗒定位垂直应用开发智能体，与通用智能体形成分工，朱广祥提出通用智能体必死、垂直智能体才有机会。
AI Coding 正在重构开发门槛，自然语言将取代高级语言成为下一代 “编程范式”，写代码或将成为 “古法技艺”。
未来软件不会消失，而是与智能体能力共存，形成一体两面的新形态，SaaS 模式也将长期存在。
普通人不必焦虑被 AI 取代，应转向 “老板思维”，聚焦需求、创意与商业模式，用 AI 落地一人公司。
开场
2026 年4 月，AIFUT 北京亦庄AI 未来大会现场，一场关于AI 时代软件命运的对话备受关注。主持人卡兹克与百度秒嗒产品总经理朱广祥，围绕人人都能 Coding 的时代，SaaS 是否还有存在必要展开深度探讨。
朱广祥是清华博士，拥有近 20 年编程经验，是国内最早一批研究智能体的从业者之一。他带领的百度秒嗒，主打“一句话做应用”，让普通人通过自然语言对话即可生成网页、软件、小程序、APP，已孵化出年收入超千万元的个人开发者与小团队。
这场对话不仅拆解了秒嗒与通用智能体的本质差异，更预判了 AI 对编程职业、软件形态、商业模式的深层重构。以下为《数说123行研组》整理的完整QA 实录。
一、关于智能体与创业起点：我仿佛回到了 10 年前
卡兹克：您在现场提到，看到今天智能体的繁荣景象，有一种回到 10 年前的感觉，为什么会有这种 “轮回感”？
朱广祥：我从 2016 年就开始研究智能体，很多人以为智能体是大模型爆发后的新词，其实它已经存在很多年。当时我在清华，整个学校几乎只有我们一个组在做智能体方向，用小模型结合强化学习，同期最具代表性的就是 AlphaGo 战胜李世石。
但那个时代生不逢时，没有大模型、没有成熟 AI 基础设施，智能体在毕业后几乎从行业里 “消失”，没能迎来春天。直到今天，大模型让智能体真正落地，我看到满场从业者、一票难求的盛况，瞬间就回到了 2016 年那个起点。
现在我们做百度秒嗒，本质还是智能体产品，核心就是一句话做应用—— 用户和 AI 聊天，就能生成网页、软件、小程序、APP，不需要写代码、不需要配环境、不需要懂部署。
卡兹克：秒嗒已经跑出商业化成果，您提到有用户靠秒嗒赚到 1000 万元，这个数据是真实的吗？具体是怎样的路径？
朱广祥：这个 1000 万是用户通过秒嗒承接软件项目、落地产品实现的收入，不是我们平台的收入，我们自己都没赚到这个规模。
早期秒嗒英雄榜上，广东一位个人开发者靠十几万元收入霸榜数周；后来上海、成都的小团队做到 50 万元；就在这次大会前，我们确认有用户突破1000 万元营收。我们会在后续百度 Create 大会上邀请这位开发者详细分享案例，先保留一点悬念。
核心逻辑很简单：AI Coding 让创意平权，以前有想法没能力实现的人，现在能低成本落地产品，只要商业模式跑通，就能快速变现。这和当年图文、短视频时代的创作者崛起逻辑一致，AI 应用开发是下一代内容创业。
卡兹克：人人都能做应用，会不会导致产品泛滥、质量参差不齐？真正能跑通商业的比例有多高？
朱广祥：就像公众号、短视频一样，90% 的人只是尝试，但总有10% 的人能把想法落地、把商业跑通。
以前的瓶颈是实现成本——HR 想做个礼品管理平台，找研发要半个月、几千元预算，最后只能放弃；个人有个小众需求，雇不起开发团队，只能搁置。AI 把开发成本降到趋近于零，长尾需求被彻底释放，哪怕只有小部分人成功，总量也会非常惊人。
秒嗒的数据很直观：87% 用户完全看不懂代码，13% 有代码基础，但爆款应用很多来自那 87% 的非技术人群。他们懂行业、懂用户、懂场景，有创意和品味，这些才是 AI 时代的核心壁垒。
二、产品定位与技术差异：通用智能体必死，垂直智能体才是机会
卡兹克：现在 CloudCode、OpenCode（小龙虾）等产品很火，很多用户分不清它们和秒嗒的区别，您怎么解释？
朱广祥：我们用户有个很形象的比喻：
小龙虾这类通用智能体，像全能秘书，帮你收发邮件、整理文件、管理日程、处理日常办公事务；
但秘书做不了专业应用开发—— 前端、后端、部署、运维、发布到微信投流，这套全流程太专业；
秘书解决不了的问题，可以“摇人” 叫来一整个产研团队，从产品设计到写代码、测试、上线全包办，这个AI 化的产研团队，就是百度秒嗒。
从技术原理看，所有智能体同源：早期 Web Coding 是 Coding Agent for Coding，只负责写代码；后来发现用户用它处理数据、整理文件，于是进化成 Coding Agent for Anything，也就是通用智能体的雏形。
简单说：工具无边界，就是通用智能体；工具限定在垂直场景，就是秒嗒这类垂直智能体。秒嗒就是专业做应用的垂直智能体。
卡兹克：一个很尖锐的观点——“通用智能体必死，垂直智能体才是机会”，这个判断的依据是什么？和当年 “通用大模型必死” 的论调有何不同？
朱广祥：首先明确，通用智能体不会彻底消失，只是不属于普通创业者的机会。
通用智能体比拼内核框架、模型能力，是寡头赛道，赢家通吃，未来可能只剩一两家头部大厂的基础设施。对中小团队、个人开发者来说，这个赛道没有机会。
垂直智能体则不同，未来每个行业都会有自己的垂直智能体：做应用的秒嗒、做法律的、做金融的、阿里的营销智能体等，垂直赛道足够分散，每个人都能找到自己的位置。
和大模型时代的差异在于：
大模型像缸中之脑，通用性强，容易内化垂直能力；
智能体依赖外部工具与业务环境，和行业强绑定—— 做网页、小程序、iOS/Android，依赖包、源码库、规则完全不同，这些壁垒短时间内无法被大模型内化。
所以在智能体赛道，垂直比通用更有生命力。当然，5-10 年后环境是否会被内化，现在还无法预判。
卡兹克：秒嗒的核心竞争力，到底是模型、工具链，还是行业沉淀？
朱广祥：核心是垂直场景的全链路工程化能力。
我们不拼模型底座，而是把应用开发的全流程标准化：需求理解→产品设计→代码生成→测试→部署→运维→迭代。每个环节都有专属工具、源码库、最佳实践，这是通用智能体无法快速覆盖的。
用户要的不是“能写代码”，而是 “能上线可用、稳定、可迭代的产品”。秒嗒解决的是从想法到上线的最后一公里，这是纯通用模型做不到的。
三、AI Coding 对编程的颠覆：写代码，即将成为古法技艺
卡兹克：您有近 20 年编程经验，清华博士背景，现在却说自己已经两年没写代码，为什么？
朱广祥：不是不想写，是不需要写。
我举个真实经历：我需要把 JPG 位图转成 SVG 矢量图，想自己写代码实现，但发现电脑没配 Python 环境、要查依赖包、要写逻辑、要运行、要部署给家人用，流程极其繁琐。
最后我用秒嗒，5 分钟就做出工具。过程中我观察 AI 写代码，发现我读代码的速度，赶不上 AI 写代码的速度。那一刻我确定：写代码即将成为古法技艺，未来不需要普通人掌握这项技能。
我近 20 年编程经历，某种意义上是走了弯路。给大家一个直白建议：学不会代码，就别学了，这是时代趋势。
卡兹克：AI 生成代码的稳定性、质量，确实不如人类 “手搓”，比如出现插件漏打包、源码泄露、崩溃等问题，这个矛盾怎么解决？
朱广祥：这不是新问题，而是计算机发展史的重复轮回。
机器语言时代，只有 0 和 1，人看不懂；
汇编语言出现，人能读懂英文指令，当时汇编开发者鄙视高级语言，认为高级语言无法极致优化性能；
现在，几乎没人写汇编，低门槛永远是时代趋势。
高级语言取代汇编，靠的是编译器—— 用汇编写翻译工具，把高级语言转成机器码。今天 AI 就是活的编译器：用高级语言写的 AI，充当自然语言到执行代码的翻译官，最终会取代高级语言。
代码质量问题，会随着模型迭代、工程化完善逐步解决。就像汇编开发者当年质疑高级语言一样，今天对 AI 代码的质疑，最终都会被趋势淹没。
卡兹克：同样用 AI 做产品，专业程序员和普通小白，做出的东西有本质区别吗？
朱广祥：区别非常明显，核心不在代码，而在品味（Taste）。
我自己是程序员，以前做学生主页，从 GitHub 搬源码，觉得极简风格很好，但人文、艺术学院的同学觉得 “贼丑”。他们不懂代码，但有审美、有场景理解、有用户感知。
秒嗒的数据印证了这一点：87% 非代码用户，反而产出大量爆款。比如一款公务员晋升路工具、AI 测评小程序，单日访问量超 140 万，开发者是心理学专业大学生，完全不懂代码，但懂行业、懂用户痛点。
结论很清晰：代码只是工具，创意、行业理解、用户品味，才是产品的灵魂。未来创作权交给非技术人群，会诞生更高价值的应用。
四、项目迭代与维护：小白也能管理“代码屎山”
卡兹克：很多人用 AI 做产品，初期很顺利，但项目迭代 2 个月后，Bug 增多、逻辑混乱，不懂代码的人完全无法维护，怎么解决？
朱广祥：AI Coding 时代，迭代维护逻辑已经变了。
传统开发痛点：文人相轻，程序员互相看不懂代码，交接成本极高；AI 时代，交接物不是代码，而是应用本身。
小白不需要懂代码，只需要告诉 AI：
加一个按钮；
改一个逻辑；
修复某个 Bug；
新增一个功能。
AI 会自动完成代码修改、兼容、测试，人只负责提需求、看效果。
秒嗒很多用户迭代几千轮，依然顺畅，甚至多人协作开发—— 秒嗒广场类似平民版 GitHub，用户复制应用，通过对话二次编辑、传播，比传统代码协作更高效。
以前阻碍创意传播的是代码门槛，现在阻碍消失，应用迭代变成“需求对话”，小白也能轻松管理。
卡兹克：AI 生成的代码，后续能不能导出、自己部署、脱离平台？开放性如何？
朱广祥：我们支持应用导出与自主部署，用户拥有自己产品的所有权。
秒嗒的定位是开发工具，不是封闭生态。我们希望降低开发门槛，而不是绑定用户。个人开发者、小团队可以把产品部署到自己的服务器、发布到各平台，完全自主掌控。
开放性是 AI Coding 工具的核心竞争力，封闭平台注定走不远。
五、AI 会杀死软件吗？职业、形态、商业模式的终极预判
卡兹克：硅谷已经出现开发岗位裁员，行业也流传“AI 开始杀死软件”，您怎么看这个趋势？程序员会消失吗？
朱广祥：程序员会变少，但泛创造者会暴增，程序员的定义正在被改写。
以前程序员 = 写代码的人；未来程序员 =会用 AI 落地想法的人。
这和交通工具变革一样：马车夫消失了，但汽车司机变多了；专业 DV 使用者变少了，但手机拍视频的人全民普及。
开发岗位收缩，但市场需求被无限放大：以前被成本压制的长尾需求—— 活动抽奖、销售管理、考试平台、个人工具，现在都能低成本落地。职业不会消失，只是以新形态存在。
未来的核心矛盾，不是“谁会写代码”，而是 “谁能提出好需求、设计好产品、跑通好商业”。
卡兹克：更极端的假设—— 未来 AI 足够强，用户直接让 Agent 解决需求，连 APP、软件都不需要了，软件会彻底消失吗？
朱广祥：这个问题我专门观察过清华黑客松比赛，几十个创业团队，全部做 APP，没有一个做纯 Skill。
两年前有人说“GUI 已死，LUI 当立”，认为对话机器人取代图形界面；现在看，两者共存，诞生LGUI 新形态—— 左边图形交互，右边 AI 助手，互补而非替代。
APP 满足人的视觉、触觉交互，Skill 服务 Agent 的语言调用，是人的两种不同感官需求。
结论：软件不会消失，未来是一体两面—— 一个产品既有给人用的 APP 界面，也有给 Agent 用的 Skill 接口，功能完全一致，互相兼容。秒嗒已经在规划这种一体两面的生成能力。
卡兹克：软件形态都变了，基于软件的 App Store、SaaS，未来会变成什么样？
朱广祥：商业模式和产品形态无关，只会进化，不会消失。
就算 APP 不再是主流，变成Skill，也会有Skill Store、Skill SaaS。就像 OpenCloud 的 CloudHub，本质是 Skill 商店，和App Store 逻辑一致。
SaaS 的核心是订阅服务、持续交付、运维升级，这个需求永远存在。AI 降低开发门槛，但提升了服务要求，SaaS 反而会更普及。
技术从来不是非黑即白，而是一道渐变的灰。AI、软件、SaaS、智能体，会长期共存、互相成就。
六、给普通人的建议：当好老板，开一人公司，做 AI 时代的弄潮儿
卡兹克：对想靠 AI 实现创意、开发产品的普通人，您最核心的建议是什么？
朱广祥：当好老板，不要当打工仔。
AI 是员工，人是老板。老板需要两个核心能力：
想清楚要什么明确用户在哪、市场在哪、商业模式怎么跑通，这件事不能交给 AI，必须自己想明白。
学会和 AI 沟通AI 像实习生，需要清晰指令、反复调教。多对话、多动手，建立和 AI 的默契，它会越来越 “听话”。
不要和 AI 竞赛写代码，要和 AI 保持 15 度夹角——AI 擅长代码、执行，人专注创意、行业、品味、商业，这些是 AI 无法快速取代的壁垒。
未来是一人公司的黄金时代：一个人 + 一群 AI 智能体，就能落地产品、变现盈利，不需要团队、不需要办公室、不需要大额启动资金。
卡兹克：很多人焦虑被 AI 取代，尤其是职场人、学生，您觉得应该如何应对这种焦虑？
朱广祥：不要对抗 AI，要化敌为友。
不要站在 AI 的延长线上 ——AI 写代码比你快，你就别死磕代码；不要和 AI 正交 ——AI 进步，你原地踏步，最终被淘汰。
保持 15 度夹角，把你的专业知识、行业经验、审美品味、商业判断，变成 AI 无法复制的优势。AI 越强，你的落地能力就越强，你的价值就越大。
这个时代，不是 AI 淘汰人，是会用 AI 的人淘汰不会用 AI 的人。
结语
朱广祥的分享，本质是一次AI 时代的生产力革命宣言。
当自然语言取代代码成为开发入口，当智能体取代程序员成为执行主体，软件行业的底层逻辑正在重构：
开发门槛消失，创意成为第一生产力；
垂直智能体崛起，通用智能体退守基础设施；
程序员职业重构，泛创作者成为主流；
软件形态进化，与智能体一体两面；
SaaS 长期存在，商业模式持续进化。
对每个人来说，这不是危机，而是平权的机会—— 不管你是否懂代码、是否有资源，只要有想法、有品味、有商业判断，就能用 AI 落地产品，成为一人公司的老板。
AI 没有杀死软件，它杀死的是高门槛、高成本、高壁垒，唤醒的是人人皆可创造的新时代。
本文由“数说 123 行研组” 根据采访现场视频收录整理，如有侵权可联系删除。
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