EP89|对话:AI 会摧毁软件商业模式吗?

The Synopsis 主持人 Alex 与 Speedwell Research 创始人 Drew Cohen 对谈 AI 对软件业的重构：谁掌握「外层 harness」谁就掌握用户界面，基础模型、平台与应用如何互相争夺入口，以及老牌软件公司的估值是否已反映退化风险。本期内容这期是 The Synopsis 应听众要求再次聊 AI 与软件的一集。Drew Cohen 在节目里带来了他首份主题性报告《AI 软件革命》——一份逾百页、高度推测的文档，与他惯常写 LVMH、Constellation Software 这类常青公司深度研究的风格不同，他自己说这类判断两三年内就能验证对错，而「看清不确定性有多大」本身就有信息价值。节目的主线是一条价值链分层框架：基础设施—数据—平台—应用。Drew 认为 AI 公司不愿只做「又一个应用」，正下沉争取平台层权限；Salesforce、ServiceNow 这类应用软件，Claude、ChatGPT 这类 AI 界面，和微软 Copilot 互相争夺用户入口，本质是彼此去中介化。他正式定义了 harness——包裹概率模型、提供治理与权限的确定性层，并给出核心预测：控制外层 harness 基本等同于控制用户界面，大企业最终会自建这一层，把各家模型变成可随时替换的廉价供给。接着讨论落到经济学：商品化不等于坏生意，云厂商在被认为相对商品化的情况下仍有 30%–40% 利润率，真正的风险是 neoclouds 大量新建产能、Meta 扩产可能引发的供给过剩。但 Drew 最担心的是需求结构——前沿实验室利润越来越依赖推理，而拉数字、整理自有数据这类日常任务用世界上最聪明的模型是浪费，企业会把前沿负载给 Claude、其余给 DeepSeek 这类便宜模型，逼得实验室垂直化做终端产品。威胁部分逐条过：企业内部 vibe coding 自研被第一性原理反驳（迁移、维护、安全与治理成本摆在那里，星巴克替换自有软件受阻就是实例）；「AI 原生」创业公司颠覆 Salesforce/Intuit 的风险被高估，因为 AI 只砍掉研发成本，销售与行政一分没少，客户也不关心软件怎么造出来的。智能体主导的世界里，统一的超级 Agent 会被亚马逊、苹果、Meta 的围墙花园封禁摧毁，企业端反而因可强制统一界面而更可能实现。收尾落在投资视角：Palantir 和 ServiceNow 是因 AI 处境改善的反例，但几乎所有软件公司的 TAM 与交叉销售机会都变得更可疑。Intuit 约 13 倍、Adobe 10 倍、Salesforce 17 倍前瞻盈利，估值已大幅重置，投资者只需论证它们不会像市场预期那样快被颠覆。最后以 CrowdStrike 的叙事反转收束：股价年初至今涨 140%、50 倍 LTM 销售额，问题从「预期是否太苛刻」变成了「预期是否太乐观」。核心观点· Drew Cohen 认为：真正决定谁掌握用户的，不是模型谁更强，而是谁控制「外层 harness」——企业最终会自建这一层，把各家模型变成可随时替换的廉价供给。他先定义 harness：模型是概率性的，外面必须包一层确定性的壳，负责治理、权限管理和能力边界，Salesforce 的 Atlas 推理引擎就是套在 Claude 之外的「第二层 harness」。由此推出核心预测——控制外层 harness 基本等同于控制用户界面，就像在 Claude 上就是 Claude 控制，在 Salesforce 上就是 Salesforce 控制。他举例：可口可乐自建外层 harness 后，员工所有请求都从这一层出发，由其中的路由组件决定哪些任务送给哪个模型，既复用公司现有权限体系，也避免被单一模型供应商涨价和拿走全部数据。他主动承认这个判断「比较放飞」，因为现实里还没看到真正发生。· 【反直觉】Drew Cohen 认为：基础模型公司真正的风险不是被商品化，而是它们的利润越来越依赖推理，而绝大多数日常任务根本用不着最前沿的智能——需求会结构性流向落后半年到一年的便宜模型。大家原来以为大家原来以为：AI 竞争就是比谁的模型最强，只要一直保持前沿领先，就能一直收高额溢价、拿下全部市场。他指出可替代并不等于坏生意——云厂商在被认为相对商品化的情况下仍有 30%–40% 的利润率。真正的风险在供给端：neoclouds 大量新建产能、Meta 加建并明说用不完可能转售，一旦供给超过需求，没人愿意让数据中心空置，打折抢单就变得合理。但他最担心的是需求结构：前沿实验室的利润越来越多来自推理，而拉取数字、整理自有数据、处理文件这类日常任务用世界上最聪明的模型是浪费，企业会把前沿负载给 Claude、其余给 DeepSeek 这类便宜模型。他判断实验室会因此被迫垂直化、亲自做终端产品——并指出这在编码领域已经发生过一次：Cursor、Lovable 从模型的渠道变成了模型的竞争对手。· 【反直觉】Drew Cohen 认为：「AI 原生」创业公司颠覆老牌软件的风险被严重高估——AI 只砍掉了研发成本，销售、行政和渠道成本一分没少，而客户根本不关心你的软件是怎么造出来的。大家原来以为大家原来以为：几个斯坦福毕业生拿 a16z 的钱、用 AI 原生方式重做一遍 CRM 或记账软件，就能以更低成本、更好体验吃掉 Salesforce 和 Intuit 的午饭。他搬出写 Constellation Software 时的老结论：一个新产品要赢，必须带来某种好处，而「我是 AI 原生」对客户毫无意义——客户不关心软件怎么造出来的，用更少的人做出来反而可能显得不够可靠、像是赶工出来的。从损益表看，AI 只砍掉 R&D，S&M 和 G&A 完全不变，你照样要花钱雇人卖、铺渠道，所以「便宜一点点」根本不足以让人换掉现有系统。他还从第一性原理反驳「企业会自研一切」：ServiceNow 和 Salesforce 早就提供了 app builder，Constellation 甚至直接为客户定制开发，自研省不下多少好处，却要额外承担迁移、持续维护、新功能开发和最要命的安全与权限治理成本；星巴克试图替换自有软件的受阻就是实例。他自己搭过一套自定义 CRM 和客户 intake 表单替换外购软件，做法是新旧并行跑一段时间再切——但他强调，他的系统只跑他自己的业务，最坏是漏一封邮件，而真正的企业是把营收和员工都跑在上面。……