最近我一直在留意一个现象。

每当大模型的能力明显提升，尤其是性能很强、价格又低的开放权重模型出现，科技股和软件股就会紧张一阵。

2026 年初，美国软件股经历了一轮明显下跌。到了 7 月，月之暗面发布 Kimi K3，亚洲的 AI 公司和芯片股又出现大幅波动。Kimi K3 随后因为需求太大暂停了新用户注册，市场担心低成本的开放模型会压低现有 AI 产品的价格，也会改变算力和软件公司的生意。

资料来源｜Reuters《US software stocks slammed on mounting fears over AI disruption》｜https://www.investing.com/news/stock-market-news/us-software-stocks-stabilize-after-bruising-selloff-on-ai-disruption-fears-4487518

资料来源｜AP《China's new AI model halts new subscriptions as demand swamps capacity》｜https://apnews.com/article/4c66a2e0f557ce79d3cc2d769c9a6226

当然，市场不会在每次模型发布后都按同一个方向走。Kimi K3 当时影响更明显的是 AI、芯片和科技公司。股价下跌也只能说明投资人担心，不能提前证明哪家公司一定会被淘汰。

我在意的是这份担心从哪里来：

投资人已经开始怀疑，很多过去必须购买的软件功能，将来会不会直接由 AI 完成。软件公司用了很多年建立起来的收费方式，也可能跟着改变。

这件事听起来离室内设计很远。回到我们每天的学习和工作里，同样的变化已经出现了。

一、大家还在问学AI要学什么软件

和设计师、小伙伴交流时，我经常听到这些问题。

• 做效果图学哪个软件？

• 要不要学 Revit？

• 现在学 AI 还来得及吗？

• 哪个 AI 绘图工具最值得投入？

• 我要学哪个AI比较好？

这些问题很正常。我们这一代设计师就是这样成长起来的。想进入一个新领域，先找软件，再学界面，接着记菜单和快捷键，最后靠大量练习把动作做熟。

一个人会的软件越多，操作越快，过去确实越有竞争力。

AI 出现以后，这套学习方式开始失效。

我的感觉很强烈：学习软件工具的时代正在过去。

这里所说的“过去”，指的是把某一个软件的命令、界面和熟练度当成学习中心。CAD、Revit、Photoshop 仍然会存在，设计师也要了解它们。大家不必再把大部分学习时间花在记操作上，需求、流程和验收会占据更重要的位置。

二、过去人服从工具，现在工具开始适配人

传统软件先规定一套操作方式，然后要求所有人学习。

画一面墙，要找到对应命令。效果图改一个材质，也要先进入正确面板，再调整一连串参数。

同一款软件面对成千上万名用户，界面只有一套。每个人都要把自己的需求翻译成软件听得懂的命令。

AI 把这个关系调了过来。

设计师可以先用自己的语言讲需求。AI 再去调用代码、插件和软件，把这些话翻译成可以执行的动作。

这一点比“操作快了一点”重要得多。

以前，小伙伴想做一款适合自己的资料整理工具，往往要先学习 Excel 函数、文件批处理或者数据库。现在，他可以把手里的文件、整理规则和最终格式告诉 AI，让 AI Coding 帮他做一个只服务这项工作的工具。

这个工具第一次生成时可能不稳定，复杂项目仍然需要测试和维护。可方向已经发生变化。过去是人花时间适应通用软件，现在是 AI 帮助工具适应每个人的需求。

软件公司以前把同一套功能卖给所有人。AI 让每个人都有机会得到一套贴近自己工作习惯的工具。

这就是 AI 相对传统软件很大的优势。

三、一句话可以触发一套连招

个性化工具解决的是“软件怎样适配我”。AI 还能把原来分散的操作接起来。

在 CAD 里完成一项工作，设计师可能要连续执行 A、B、C 三步。每一步都有命令顺序和操作条件。插件可以把这三步串起来，用户点一次按钮，程序按固定规则执行。

AI 又省掉了一层记忆。设计师不用先找到这个插件叫什么，只要说出自己要的结果，AI 就可以选择插件、脚本或者软件命令。

这很像游戏里的连招。过去每个动作都要自己按，现在大家给出目标和条件，AI 负责把动作接起来。

单个软件内的连招已经很有价值，跨软件连接的变化更大。

项目资料可能在文件夹里，数据要进入表格，模型在 Revit 中，图片还要交给另一个工具处理。过去，设计师打开 A 软件，做完以后导出，再进入 B 软件，最后去 C 软件整理交付。

智能体可以连续处理这段工作。它通过 API 调用有接口的软件，也可以使用 Computer Use 操作没有接口的旧软件界面。

OpenAI 关于智能体的官方指南已经把这两种工具调用方式写得很清楚。AI 可以使用底层应用的 API，也可以像人一样操作图形界面。

资料来源｜OpenAI《A practical guide to building agents》｜https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf

设计行业一直被切在许多软件中。人在软件之间复制文件、改格式、核对版本。AI 可以逐步接手这些连接工作，让一句需求触发一串操作。

四、软件行业担心的也是这件事

过去的软件公司习惯按账号收费。

一家公司有 100 名员工，往往购买 100 个软件席位。每个人登录自己的账号，亲自完成操作。智能体如果承担了大量执行工作，企业需要的账号数量和操作人员都可能减少。

AI Coding 也让软件开发变快了。过去需要一个团队做几个月的小功能，现在可能由很小的团队完成。面向细分需求的工具会越来越多，单独拥有某个功能，很难像过去那样长期保护一家软件公司。

市场担心两件事。企业还会不会购买那么多席位，用户还愿不愿意为了一个单独功能长期付费。

这也解释了开头那个现象。模型能力每上一个台阶，投资人都会重新计算现有软件还能保留多少价值。

五、专业软件仍然会留在工作中

看到这里，大家可能会问，以后是不是不用学 CAD 和 Revit 了？

现在还做不到。

Revit 里保存着墙、门、材料、参数和明细表之间的关系。工程项目还要处理版本、协作、出图和责任。一个临时生成的小工具，很难承担这些长期积累起来的专业工作。

Autodesk 自己也在调整。2026 年发布的 Forma 被定义为面向建筑、工程、施工和运营行业的 AI 原生云平台，用来连接数据、团队和工作流程。Revit 仍然承担专业建模和数据工作，同时加强与云端分析和智能体的连接。

资料来源｜Autodesk Platform Services《Get to know the new Autodesk Forma Industry Cloud》｜https://aps.autodesk.com/blog/get-know-new-autodesk-forma-industry-cloud

未来几年，设计师会越来越多地先向 AI 说明任务。AI 调用 Revit 和其他工具生成结果，设计师再回到专业软件中检查数据、处理异常并确认交付。

专业软件会更多地承担生产和验证。AI 会逐渐成为大家发出任务的地方。

六、设计师应该重新分配学习时间

软件基本操作仍然要学。完全不了解 Revit，很难判断模型是否正确；不懂 CAD 图层和比例，也很难验收 AI 生成的图纸。

学习比例需要改变。

设计师以后仍会打开软件，只是不会再把大部分时间花在寻找按钮和重复点击上。

大家要知道，一个商业空间接到需求以后怎样做定位，哪些条件会改变平面，模型里必须保留什么信息，哪张表格能够支持采购和施工。AI 可以执行越来越多的步骤，设计师要负责安排工作顺序，也要检查结果。

这也是我现在做知识库、Skill 和 AI 工作流的原因。

知识库保存行业经验，Skill 固定执行方法，AI 在不同工具之间完成任务。设计师提出问题、给出规则，再把结果放进真实项目里检验。

七、别再把自己训练成某个软件的熟练工

过去，会 Revit、会 CAD、会 Photoshop，可以直接写进设计师的竞争力。

以后，这些软件名称仍会出现在简历上，分量会慢慢下降。企业会更关心一个设计师能不能理解业务，能不能让 AI 和软件共同完成交付，遇到错误时能不能找出问题。

学习软件工具的时代正在过去。软件会继续承担数据、计算、专业操作和成果验证。人和软件之间的关系已经开始变化。

以前，大家围着软件学习，按照界面规定的路线工作。现在，大家可以从自己的任务出发，让 AI 选择工具、连接步骤，再用专业判断检查结果。

对设计师来说，这是一件好事。

过去要背很多命令、练很久手速，才有机会进入软件世界。AI 把这道门槛降下来了。设计经验、行业理解和真实项目反馈，开始拥有更大的分量。

以后最有价值的设计师，大概不会以“我会多少个软件”介绍自己。

他会告诉别人，我知道这件事应该怎样完成，也知道怎样带着 AI 把它做对。

我是王博，一个在装饰设计领域做了 20 年，还在不断进化、不断奔跑的 AI 探索者。最后，如果你觉得这篇文章对你有帮助，请把它转发给你的朋友，也许这就是他今年最需要的内容。我们下次再见。