过去一年，围绕大模型与Agent的进展，软件行业经历了一轮罕见的情绪震荡。从Anthropic推出Claude，到资本市场对SaaS板块的重新定价，“AI会不会杀死软件”成为一个被反复追问的问题。

　　在刚刚结束的NVIDIA GTC大会上，黄仁勋公开反对“AI会掏空软件”的判断。他表示，Agent必须建立在企业系统与结构化数据之上。

　　而在更多的一线软件从业者看来，在AI尤其是Agent体系下，软件的价值开始向更底层转移，但AI并没有摧毁软件，而是在重塑其呈现方式。但与此同时，他们也承认，AI正在给软件行业带来焦虑。

　　“在多数企业里，AI代码建议的实际采纳通常处于中下等水平，更多发生在局部代码段而非完全重写，但在增删改查、脚手架、单测样板等任务上替代效应最明显。”Forrester副总裁兼首席分析师戴鲲日前在接受第一财经记者采访时表示，而在复杂架构权衡、需求不清与遗留系统排障等关键环节，AI仍然难以突破。

　　当软件不再被“打开”

　　软件行业的焦虑，很大程度上来自一个直观变化：用户正在减少“打开软件”的次数。

　　在传统模式下，软件以明确的入口存在：用户进入应用，通过界面完成操作。但随着Agent能力的引入，任务开始被“委托”。用户通过自然语言提出目标，由系统自动调用不同软件能力完成执行。这一变化，使“入口”的重要性下降。

　　一位行业人士对记者表示：“旧逻辑是建一个封闭空间，让用户走进来，但新逻辑是，要站在Agent执行路径上，让它经过时调用你。”

　　由此带来的首先是分发逻辑的调整。过去的软件依赖应用商店、销售渠道或品牌获客，而在Agent环境中，能否进入调用链条，正在成为新的关键变量。调用频率在某种程度上替代了用户活跃度，成为衡量软件价值的指标之一。

　　SAP大中华区总裁原欣在一场全球运营高峰论坛上表示，“一个明显趋势是，技术堆栈正在逐层商品化。”

　　“现在很多CIO都有同样的压力：老板每天都在问，AI能不能做这个、能不能做那个。但真正的业务价值，到底体现在哪一层？最近最大的变化，是Agentic Layer（代理层）的出现，让人与系统的交互发生了质变。”原欣表示，面对这些变化，企业也有焦虑，但有一点很清楚：AI不是一蹴而就的。

　　这种变化反映在具体的工作方式上。戴鲲对第一财经记者表示：“当编码门槛下降后，价值捕获更偏向需求洞察、领域建模、架构决策与交付验收。”他认为，这一趋势正在催生更标准化的AI原生交付模式，同时强化个体开发者的能力，“传统外包面临价格压力与同质化竞争，SaaS厂商则面临行业方案进一步细分带来的竞争加剧，初级岗位需求已出现收缩迹象。”

　　与此同时，企业内部的运行逻辑也在发生调整。传统软件强调流程固化与标准化，而AI强调实时性与灵活决策。

　　正如原欣在演讲中提到：“今天的企业形态，本质上是工业时代的产物，而AI正在改变这一点，未来如果数据生成和应用是实时发生的，甚至碳基和硅基的边界发生变化，企业的形态也可能会发生改变。”

　　她表示，AI就像“潘多拉的魔盒”，一旦打开，就停不下来。“最终我们还是在Human in the loop的阶段，人仍然在系统中参与决策，但走向完全自治的过程，一定是充满不确定性的。”

　　软件公司如何应对？

　　这些变化叠加在一起，使行业出现阶段性不确定性，但从结构上看，被削弱的主要是软件的“外在形态”。

　　在多次公开发言中，黄仁勋明确反对“AI将取代软件”的判断，并指出真正发生变化的是软件的使用方式。过去的软件以界面为中心，通过用户交互驱动，而在Agent时代，软件逐渐转向被调用与编排的能力模块。用户不再直接操作软件，而是通过AI间接触发其功能。这一变化，使得软件从“应用形态”向“基础设施形态”演进。

　　在几天前金蝶国际举行的业绩会沟通会上，金蝶CFO林波也表达了同样的观点。他表示，AI难以脱离企业系统独立存在，其价值实现依赖既有的数据结构与业务流程，“AI也是要使用工具的，它不会是从0产生的。”

　　谈及市场对SaaS的担忧时，林波称：“AI来了只是给我们提供了更多的机会，会把我们一个从小的蛋糕做成一个更大的蛋糕。”基于这一判断，公司内部正在推动ERP能力的接口化，以支持上层AI系统调用，并探索新的计费模式，从按SaaS订阅收费，逐步过渡到按智能体或结果收费。

　　金蝶创始人徐少春则在电话会上将金蝶定位进一步调整为“帮助企业实现AI落地的平台”，而非单纯的软件供应商。

　　“以前老是说中国软件行业不挣钱，那我们现在开始挣钱了。长期看，金蝶AI转型2030年的目标是，要用AI再造一个金蝶，2030年的收入，其中一半是AI+SaaS，另一半是AI原生的收入。”徐少春说。

　　而在SAP内部，同样的变革也在开始。

　　“SAP其实也有紧迫感。如果我们不能把内生智能体做好，应用层的空间就会被压缩。但我们也有信心，就像苹果的生态是软硬结合，对SAP来说，应用本身就是AI时代的操作系统，用户通过应用去调动底层算力，关键是应用如何更高效，以及如何长出原生的智能体。”

　　具体来看，SAP尝试将长期积累的业务能力转化为“专家系统”。

　　“智能体本质上是沉淀了业务知识的专家系统。同时，内部也在加快开放，API数量在新架构下成倍增长。如果今天还有企业在选ERP，我的建议是，一定要选择开放系统，能够支撑未来10到15年的持续发展。”原欣说。

　　在分析师看来，在更底层的开发工具链上，新的入口之争已经在形成。

　　戴鲲表示：“下一代入口更可能由掌握生态与分发渠道的厂商占据，因为它们能够将智能体嵌入代码托管、协作流程与运行环境。”在他看来，微软凭借GitHub工作流具备先发优势，谷歌依托平台与模型能力同样具有竞争力，而AI原生工具则可能在用户体验上形成突破，“传统IDE若无法深度智能化，面临被边缘化的风险。”

　　但与此同时，AI带来的不确定性仍在持续。戴鲲指出：“知识产权与安全责任仍处于灰色地带，训练数据版权、生成代码归属以及漏洞责任尚未形成统一共识；企业更关注源代码泄露与供应链安全问题。”

　　在落地节奏上，不同市场之间也存在差异。“美国企业更早将AI嵌入开发流程，强调端到端自动化；中国市场则更重视私有化部署与可控性，推进节奏相对谨慎。”戴鲲表示。

　　从中期来看，AI对软件行业的影响仍在深化。戴鲲预计，未来三到五年，AI编程将逐步进入生产级应用，覆盖从需求拆解到运维的多个环节；同时，组织形态可能向更小规模的跨职能团队演进，工程师角色更偏向编排与审计。