活都让给了AI,软件与互联网将走向何方?

年初，Vercel 上只有 3% 的部署来自AI；今年这个比例已经升到 60%。

这不是全行业的统计，却是一个值得观察的信号：AI 带来的变化，正从“帮人写几行代码”，走向“把一项软件改动真正交付出去”。

Rauch 还提到，Vercel 花了大约十年达到 10 亿次部署，随后十个月又增加了 15 亿次。代码生成变快之后，新的问题也随之出现：谁来判断需求、检查结果、控制风险，并确保软件可靠地运行？

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部署比例上升，变化不止是代码生成

访谈中最醒目的数字是 3% 到 60%。Rauch 说的是 Vercel 平台上的部署：由编程智能体参与完成的比例，从年初的 3% 增长到访谈时的 60%。它不等于整个软件行业已有六成代码由 AI 编写，却说明智能体已经进入真实的软件交付流程。

过去，发布一个应用意味着开发者要自己处理框架、云服务、安全和发布管线。Vercel 的价值主张，正是把“把应用发布出去”这件事变得简单。现在，编程智能体降低了开发和修改代码的门槛，更多改动能够被快速生成并部署，平台也因此承接了更多运行需求。

Rauch 用另一组数据描述这种加速：Vercel 花了约十年达到 10 亿次部署，之后十个月又增加了 15 亿次。这些是公司 CEO 在访谈中提供的数据，但至少呈现出一个趋势：软件交付的频率正在提高，部署平台也从发布工具变成智能体工作流的一部分。

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工程师的工作在变，代码责任没有消失

当智能体开始写代码，人类并没有因此自动退出工程流程。Rauch 把使用编程智能体的人比作工程经理：安排任务、解释结果、扫除障碍、检查质量，并在必要时做测试和代码审查。

这个比喻意味着，工程师的工作重心可能从逐行敲代码，转向让任务定义清楚、让多个步骤协同，并判断智能体交付的结果是否真的可用。速度提高了，验证工作却没有凭空消失。

Rauch 说，代码是一种责任：它可能带来漏洞、删除数据或泄露客户信息。他自己仍会阅读代码，也会让 AI 解释它做了什么；他还提到正在使用验证机制，避免低质量内容被直接发布。智能体可以承担更多执行，人仍要对上线结果负责。

这也解释了为什么“会不会用 AI”不是唯一问题。更重要的是，能否把问题拆对、发现异常、验证结果，并知道什么任务不能交给一个没有边界的自动化流程。

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互联网正在从“给人看”转向“让智能体调用”

传统网站主要围绕人的浏览行为设计。很多网站甚至会拦截机器人流量。但当用户开始让智能体替自己查资料、订服务或完成操作，网站就需要回答另一个问题：智能体能否读懂信息、找到可靠答案，并在授权范围内调用功能？

访谈提到 MCP 等工具协议。企业可以通过这类接口告诉智能体：有哪些工具可用、每个工具能做什么、怎样按规则调用。未来的网站不一定只提供页面和按钮，也可能提供结构化信息与可执行能力。

这并不意味着传统网页马上消失。更现实的变化是，企业需要同时考虑人的体验和智能体的可访问性：内容是否清楚、数据是否准确、操作是否有权限限制。对于产品团队来说，网站逐渐从单纯的展示界面，变成服务与信息的入口。

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SaaS 未必消失，数据仍然重要

Rauch 对软件未来提出了一个大胆判断：当编程智能体让代码更便宜，企业就能按需生成工具，未必还要为每个需求购买一套通用软件。这可能推动软件从“所有人用同一套界面”，转向更贴近个人和业务场景的定制应用。

但定制应用需要数据。客户记录、合同、会议纪要、支持工单等信息，仍然要有可信的系统保存和管理。Salesforce、SAP 这类产品即使不再是员工每天打开的主要界面，也可能继续作为权威数据源存在，由智能体读取数据，再按任务生成界面、报告或工作流。

所以，AI 更可能先改变 SaaS 的入口和使用方式，而不是让所有 SaaS 一夜之间失去价值。软件公司的竞争点，可能从“谁的功能清单更长”，转向谁掌握关键数据、工作流和可信的执行权限。

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交付越快，安全与判断越不能省

智能体让更多人能够写代码，也让更多代码进入部署和运行阶段。Rauch 提醒，智能体可能遇到提示注入、越权操作和代码漏洞；企业需要用沙箱、权限边界和验证机制，限制智能体能访问什么、能执行什么。

与此同时，更多应用、智能体和自动化任务会增加对算力、网络与运行环境的需求。基础设施的重要性并没有因为代码更容易生成而下降，反而可能更突出：代码需要可靠地运行，智能体需要受控的环境，企业还需要知道出了问题如何追踪和回滚。

Vercel 的“60%”不是就业预测，也不能单独证明所有公司都会采用相同方式。它更像一个提醒：当软件生成和部署越来越容易，真正稀缺的能力会逐步转向判断、验证、系统设计和责任承担。

未来，工程师也许不必亲手完成每一行代码，但仍要决定让机器解决什么问题、如何检查它的工作，以及什么条件满足后才能上线。软件开发变快了，可靠交付仍然需要人来把关。