▎行业洞察 · AI商业化

大模型会吃掉软件行业吗？从 AI IDE 到 WorkBuddy，2025-2026 商业化全景复盘

AI编程能力从辅助工具到替代增值服务，国内外软件市场路径互换，大模型将成为继水电、网络之后的第三类企业基础服务

覆盖范围：Anthropic Claude、Cursor IDE、Claude Cowork、腾讯WorkBuddy、Adobe Coworker、可灵3.0、Seedance 2.0

2026年8月4日 · 行业研究系列

本期核心观点

大模型与软件行业的关系，是当前AI产业最核心的命题之一。以2025年2月为分水岭，Anthropic Claude 3.5/3.7发布、Cursor IDE完成大额融资、Claude Code上线运行，标志着AI编程从实验室进入商业化爆发期。此后，大模型逐步从辅助编程延伸至替代传统软件增值服务、重塑软件市场格局。国内外AI软件市场发展路径出现互换——国内腾讯WorkBuddy落地类SaaS通用Agent服务，海外则转向企业定制化FDE路线。本文以时间线为框架，系统复盘2025-2026年AI商业化全貌，解读大模型与软件行业的真实关系。

▎CHAPTER 01　2025上半年：AI编程商业化的关键起点

以大模型商业化的时间线为框架，整个产业可划分为三个递进阶段：大模型本身 → 大模型具备编程能力 → 落地为软件/定制型软件。不同阶段对应的市场价值存在显著差异——卖软件的市场价值远高于卖API。而2025年2月至6月，正是第二阶段向第三阶段跃迁的关键起点。

在底层模型层面，Anthropic发布Claude 3.5（2024年6月发布Claude 3.5 Sonnet）及后续Claude 3.7系列模型，将大模型的编程能力推向了新的高度。在上层应用层面，Cursor IDE（母公司Anysphere）在这半年内完成了1-2笔大额融资——2025年6月完成C轮9亿美元融资，估值达90-107亿美元；同年11月再完成D轮23亿美元融资，估值跃升至293亿美元，成为全球首家估值突破2000亿元人民币的AI编程创企。

同期，Anthropic推出Claude Code，该工具源于内部工程师研发中的偶然发现，经过半年多商业化后正式产品化。其核心创新在于用"上下文工程"替代传统提示词工程，将上下文管理设计成类似虚拟机的方式，大幅扩展了大模型的应用边界。上线后效果显著，利润增长约6倍。

AI IDE在这一阶段成为营收能力最强的软件类型，直接对标传统IDE巨头JetBrains。相关底层模型企业和上层软件应用企业在半年内营收均增长5至6倍，月环比增速达100%。这意味着AI首先颠覆了编程类软件——这一判断意味深长：如果连最专业的开发者群体都开始依赖AI工具，AI渗透其他软件领域的逻辑已然成立。

一个重要的认知转折也发生在这一时期：2025年之前，大模型的编程能力主要应用于可通过提示词明确定义的专业场景，比如写登录功能、改代码Bug等。2025年之后，大模型的能力开始向基于代码解决实际问题的方向升级——这标志着AI从"工具"向"伙伴"的身份转变。

▲ AI编程商业化时间线：2025年上半年关键节点

▎CHAPTER 02　2025下半年：大模型冲击传统软件价值体系

2025年第三季度是一个重要的转折点。包括Kimi 2.0、千问3.0在内的主流大模型普遍具备了"自然语言理解 + 编程"的组合能力。这意味着用户无需编写代码，仅通过自然语言描述需求，大模型就可以将代码作为工具直接满足需求。

这一能力的落地直接冲击了传统软件公司的商业模式。传统软件公司约30%的增值服务价值——包括报表生成、数据可视化、效率分析等——可以被大模型直接替代。市场对此做出了迅速反应：Salesforce（CRM，NYSE）等应用型SaaS公司、Snowflake（SNOW，NYSE）等数据分析类技术工具公司均出现股价下跌，市场按照增值服务占比30%的比例下调了这类企业的估值。

然而，并非所有软件企业都受到同等冲击。美图（01357.HK）凭借针对不同文化地域推出的本地化多产品布局、飞书依托协作核心价值，均保持了持续发展。这揭示了一个重要规律：AI时代软件企业的核心竞争力在于场景价值，尤其是细分、本地化的中小型场景，大模型在1-3年内难以覆盖。

在这一时期，文生视频模型仍处于技术极早期。即便是在2025年10月发布后下线的Sora Two，至今仍在业内处于领先位置。现有模型普遍存在版权风险、人像AI感明显、帧率不足无法适配高规格广告、缺少高价值商业素材等问题，无法直接应用于影视、4A广告等高价值领域，必须与拥有版权和素材的影视公司、营销公司合作落地——这一合作模式反而催生了国内营销、创作类AI应用的增长热潮。

2025年末，Asana（ASAN，NYSE）和Anthropic的Claude Cowork先后推出了Pro版通用办公Agent软件。Claude Cowork是Anthropic面向知识型工作者推出的桌面AI助手，能直接存取本地文件、自动执行多步骤任务，并整合超过50款常用工作工具。其开源版本Open Cowork于2026年1月进入国内市场，成为国内AI Agent赛道的重要节点。

▎CHAPTER 03　2026上半年：通用Agent与多模态应用分化

进入2026年上半年，AI应用领域出现了两个显著趋势：通用Agent产品开始切入企业办公场景，同时多模态应用与大语言模型应用之间的分界越发清晰。

在通用Agent方面，Adobe推出Coworker——一款面向营销场景的"超级Agent"，能够管理多个任务型Agent、基于自然语言理解编排复杂的营销工作流。Coworker解决了大模型不了解企业内部流程、数据、专业术语的痛点，本质上是大模型能力向企业端的深度延伸。这一产品成为Adobe新的增长曲线，也带动了Anthropic等底层大模型厂商的收入增长。

在多模态应用方面，快手（01024.HK）推出可灵3.0（Kling 3.0）系列模型，实现原生4K直出、15秒视频生成、多语言原生音频匹配等突破性功能。同期，字节跳动旗下CapCut推出Seedance 2.0（C Dance 2.0）多模态AI视频生成模型，支持文、图、视频、音频混合输入，在动态运动和物理模拟方面达到行业领先水平。这两款产品的上线，让大语言模型相关软件场景与文生图、文生视频多模态场景的边界更加清晰。

多模态文生视频领域的快速增长也带动了国内营销、创作类AI应用的热潮。同时，国内原有定制化软件开发模式开始升级，结合AIGC能力变为半定制化服务。例如神州数码（000034.SZ）将定制化软件与AI生成行业培训视频的服务绑定供给客户，展示了传统软件企业通过AI升级构建差异化竞争力的典型案例。

▎CHAPTER 04　2026年至今：国内外AI软件路径互换

2026年二季度至今，AI软件行业上演了戏剧性的"路径互换"——国内和海外市场各自走向了对方曾走过的道路。

国内方面，Open Cowork在2026年初被大厂炒热后，迅速陷入困境。厂商急于商业化，按任务数收费导致服务商普遍亏损，同时产品体验粗糙——用户付费后使用率极低，最终形成供需双输的结局。然而这场泡沫并非毫无价值——它让行业看清了Agent产品的用户体验痛点。

转折来自腾讯WorkBuddy。腾讯在Open Cowork开源技术的基础上进行深度优化，于2026年3月正式推出WorkBuddy桌面端AI办公智能体。与依赖命令行或需要编程知识的产品不同，WorkBuddy定位为面向普通办公人群的"AI原生工作台"，用户只需用自然语言描述需求，AI便能自主完成任务。这一差异化定位精准击中了大量非技术背景用户的需求——上线当月PC端月访问量即达885万，至2026年6月突破2097万次月访问量，稳居国内桌面端AI办公智能体第一。WorkBuddy的落地本质上补全了海外此前已有同类产品的SaaS式通用Agent能力。

海外方面，通用Agent软件遇到了截然不同的问题：信息安全风险和token成本过高。OpenAI、Anthropic等厂商开始与投行、咨询公司合作推广FDE（Field Deployment Engineer，现场部署工程师）定制化服务——这恰好是国内长期存在的定制化软件服务模式。

于是，一个意味深长的格局形成了：国内走向了类SaaS的通用Agent服务，海外走向了定制化FDE服务——两国市场的发展路径发生了互换。

▎CHAPTER 05　AI与软件融合的核心逻辑

穿透纷繁的市场变化，AI与软件行业融合的核心逻辑可以归纳为以下几个维度。

第一，AI变现的正道是"成熟软件 + AI增强"。有价值的AI变现路径并非单独推出AI功能，而是在成熟软件的基础上用AI提升其工作模式和能力。微软在Office 365中集成Copilot、金山办公（688111.SH）在WPS中嵌入AI写作与数据分析功能，都是这一路径的经典案例，已获得用户端的广泛认可。

第二，国内软件行业的两大特性形成了天然壁垒。国内软件行业以安装类软件为主，安全性高、封闭性强，数据掌握在厂商手中；同时成熟软件企业多为枚举型、实施型，需要针对客户需求做定制化部署。这些特性形成了数据、渠道、行业能力等多重壁垒，大模型短期内难以渗透。软件企业自身叠加AI能力，将大幅提升竞争力。

第三，FDE与大模型是平行发展、互不取代的关系。大模型类似编程语言在不断迭代，FDE类似开发框架在同步升级。受北美人力成本高的特点影响，海外FDE将分化为两个方向：OpenAI等头部模型厂商配备少量FDE配套自身软件产品；IBM、Oracle这类传统科技公司整合第三方人力提供服务，赚取技术差价。

第四，编程场景和通用办公场景各有天花板。编程场景是大模型高毛利但市场体量有限的场景，长期来看将转为模型厂商的低价基础服务，毛利下降但覆盖的用户体量将大幅增长。通用办公AI产品目前已是红海市场，单纯做通用功能容易同质化，只有绑定自身生态、与业务场景深度结合才能获得竞争力。

第五，大模型的巨额投入逻辑——"第三类基础设施"预期。市场对大模型巨额投入的担忧一直存在，但其背后的核心逻辑不容忽视：行业普遍预期大模型将成为继水电、网络之后的第三类企业基础服务。市场参与者出于FOMO（Fear of Missing Out，错失恐惧）情绪持续投入，期待在赛道中抢占位置。整体来看，软件不会被大模型取代——反而会通过AI升级打开更大的增值空间，传统软件公司的AI化是未来大模型收入增长的核心来源。

▎CHAPTER 06　热点问题回应：数据安全、发展路径与PDE角色

一、大模型嵌入办公软件的数据安全问题

数据安全风险与企业规模高度相关。金山办公（688111.SH）这类有市场、技术和资源的企业，可通过DeepSeek、Kimi、智谱等开源模型做私有化部署，结合用户使用习惯进行精调，安全问题相对容易解决，反而这类企业的信息安全保障性更高。当前大模型企业普遍提供私有化技术服务，形成了"开源模型使用 + 付费精调/部署"的成熟商业模式。

数据安全风险主要集中在小型初创办公软件企业：这类企业仅租赁云服务器、调用第三方API，用户机密文档会经过模型方流转，存在泄露隐患。当前AI发展阶段类似早期公有云，安全是普遍关注的问题，但行业正在通过私有化部署和技术服务逐步建立信任框架。

二、国内外AI应用发展路径的三个阶段

国内AI应用发展沿三个阶段推进：第一阶段是多模态内容创作——依托字节跳动系的短剧、自媒体等内容生态，文生视频工具即使精度和帧率上存在不足，也已形成数百亿甚至千亿级的市场，当前正从内容创作向电商素材、广告等领域扩张。第二阶段是在线SaaS服务与AI能力结合，实现快速迭代，如金山办公的WPS AI功能。第三阶段是传统老牌软件企业的能力升级，在既有软件产品上叠加AI能力，增强竞争力。

海外市场行业开放度更高，行业型AI软件已过初级阶段走向成熟。未来一年将实现大模型to B落地，最终形成"少量头部模型企业 + 行业软件"的格局。企业AI化转型分为两类路径：一是微软式的原有产品叠加AI能力升级服务模式；二是Snowflake（SNOW）、GitLab（GTLB）式的技术公司全栈切换到AI，甚至用AI开发自身软件。

三、PDE岗位的落地模式与演变

PDE（Field Deployment Engineer）是AI行业新兴的岗位形态。海外当前的PDE是大模型公司外派到客户现场的岗位，要求从业者理解大模型应用范式、具备基础IT能力，负责客户需求调研、方案输出、代码开发和模型部署。当前海外大模型行业处于竞争阶段，这类岗位人员由企业直招，薪资极高，同时承担咨询和落地工作，属于"烧钱阶段"的临时模式——长期来看人力和管理成本过高。

未来PDE将向"少量外派人员 + 标准化解决方案产品"的模式演进。值得注意的是，国内不需要复刻海外模式——目前字节、阿里等大厂对接客户做咨询、软通动力等外包团队进场落地的服务模式已经成熟，仅需做AI能力适配即可。

▎CHAPTER 07　行业展望与关注方向

回到最初的问题：大模型会吃掉软件行业吗？答案是明确的——不会。但大模型正在深刻改变软件行业的价值分布和商业模式。

展望未来，以下几个方向值得持续关注：

编程工具赛道：AI IDE和编程助手市场已经从零成长为年收入数亿美元的赛道，Cursor年化营收突破10亿美元。随着模型能力持续提升和成本下降，编程类AI工具将逐步成为低价基础服务，覆盖的用户体量从专业开发者向全民开发者扩展。

通用办公Agent：以WorkBuddy、Claude Cowork为代表的通用办公Agent产品正处于爆发初期。但方向已经清晰：从"对话"到"干活"，从"单点工具"到"工作台"，从"拼模型"到"拼场景"，只有绑定自身生态和业务场景的产品才能建立持久竞争力。

多模态应用：可灵3.0、Seedance 2.0等产品已在内容创作领域形成百亿级市场，从短剧、自媒体向电商素材、广告等商业场景延伸。但文生视频在版权、精度、帧率等方面的技术瓶颈仍是规模化应用的关键制约。

传统软件AI化：金山办公（688111.SH）、神州数码（000034.SZ）等国内软件企业，以及微软（MSFT）、Salesforce（CRM）等海外巨头，正在以不同方式推进AI升级。这是未来大模型收入增长的核心来源，也是软件行业最具确定性的发展方向。

国内外路径差异化：国内类SaaS通用Agent与海外FDE定制化服务的路径互换，体现了两地市场在劳动力成本、信息化基础、安全合规要求等方面的结构性差异。两种模式各有利弊，未来可能相互借鉴、走向融合。

▲ AI Agent与人类协作的现代办公场景

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