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本周碎碎念:AI浪潮下,传统软件公司正在消亡?从业者们该往哪转型?

发布时间：2026-09-15 18:07:10 最近访问：2026-09-15 18:07:14

上周碎碎念回顾：

回想过去大半年，进入2026年后，AI正在快速改变世界，都说程序员创造了AI，然后AI把程序员干掉了，不少中小软件团队人员规模持续收缩，似乎应证了这个说法？但我想说，被改变的不是软件行业本身，而是靠堆人力写代码的旧模式。本周认真思考了一下软件公司和技术人如何依托原有积累，找到转型方向呢？

最近刷到的短视频都是在教人搭自己的工作台，而在国产大模型、低代码或无代码智能体平台的快速普及之下，普通企业内部，借助AI就可以搭建简单工作台、基础内部管理系统。很多简单定制开发订单不断流失，客户不再需要找外包软件团队完成基础开发。

但我觉得，这并不代表软件行业走向消亡，只是单纯“卖工时、写CRUD代码”的商业模式已经很难走下去了。危机背后同样藏着新机会，不管是软件企业，还是一线技术从业者，转型切忌盲目跨界，最好基于自身沉淀做延伸。

软件公司：抛弃低端代工，走落地型转型路线

对于中小软件公司，不建议直接全盘放弃原有业务，激进转行。优先在现有客户、行业经验基础之上调整商业模式。

通用内部系统、简易工作台这类低价值项目，现在客户可以用AI自主实现，利润薄还消耗大量人力。团队要收敛赛道，锁定1‑2个深耕领域，比如制造MES、供应链管理、财务数字化等。

不再只交付一套软件，而是做“原有系统+AI增值服务”整合。帮老客户完成现有业务系统对接大模型，搭建知识库、流程智能体，实现自动报表、业务异常预警等落地功能。企业缺的不是代码，是懂业务、能把AI跑通落地的团队。

靠项目接单、按人天收费的外包模式，很容易受市场波动冲击。把过往项目中高频共性功能沉淀为标准化模板，采用年费+实施服务费模式；个性化需求作为增值定制。把一次性项目收入，转化为持续性订阅收入，优化现金流。中小团队不要盲目自研产品，优先做上层应用整合落地，控制投入风险。

很多企业系统上线即停滞，后续流程优化、数据治理、系统迭代无人跟进。软件公司可以延伸服务链条，做长期数字化顾问。相比开发新客户，挖掘存量客户增值业务获客成本更低，更容易构建行业壁垒。

AI可以快速生成代码，但行业业务逻辑、遗留系统改造、架构设计、风险合规，依旧离不开人的判断。技术人有三条务实路径。

不必盲目追逐算法研发。深耕制造、财务、供应链等行业，掌握大模型API、RAG、Agent编排等应用技术，把行业业务经验和AI工具结合，转型行业AI实施、解决方案专家。懂业务又懂AI落地的复合型人才，市场缺口很大。

AI产出的代码常常存在逻辑漏洞、安全隐患。架构设计、旧系统改造、性能调优、安全校验、测试验收会成为工程师核心工作。未来程序员的重心，从手写全部代码，转变为审核、修正AI产出，把草稿代码打磨成稳定可靠的生产系统。

拥有多年项目实战经验的技术人，可以跳出纯开发岗位。做需求梳理、方案设计、数字化咨询，把客户模糊的诉求整理成可执行方案，由AI承担基础编码工作，自己把控最终交付质量。

AI淘汰的，是只会机械写代码、缺少行业沉淀的工作模式。无论是企业还是个人，转型最忌讳跟风追逐热点，抛弃多年积累贸然进入陌生赛道。用好AI作为效率工具，守住行业理解这道核心壁垒，才是穿越周期关键所在。