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AI，正在“杀死”哪些软件？

转自扬帆出海 • • 行业动态 • 阅读 330

2026年AI正深度冲击软件业，从办公工具到开发流程面临重塑。软件公司需转型为结果交付方、能力提供方或围绕AI重做业务，以应对洗牌。

摘要

 

2026年成为AI重构软件行业的关键节点。海外OpenAI、Anthropic与国内MiniMax、Kimi等企业正将文档处理、数据分析等标准化软件功能整合进AI工具，传统软件依赖的固定流程模式面临挑战。英伟达CEO黄仁勋更预言，传统APP形态或将消失，由AI Agent主导的新生态正在形成。冲击之下，通用功能型软件与交互型轻量软件首当其冲，而拥有垂直数据壁垒或社交关系链的产品仍具防御性。

 

2026年，AI对软件行业的冲击明显加速。

 

在海外，OpenAI持续强化ChatGPT在文档、表格等场景中的执行能力；Anthropic则将AI智能体用于法律、金融等更复杂的专业流程中，并尝试与传统软件厂商建立新的合作关系。

 

国内AI厂商同样不甘落后，MiniMax、Kimi等已经将Office文档处理能力整合进对话式产品中，可帮用户完成Excel、PPT等内容的生成、编辑和分析。

 

这些AI公司的动作都表明，AI开始取代部分软件成为执行工具。长期来看，那些主要依赖标准化功能和固定流程的软件，将变得越来越危险。

 

英伟达CEO黄仁勋也在近期发表的一篇关于人工智能的长篇博客中提到，未来几年，传统的软件和APP形态或将消失，一种全新的软件形态AI Agent极有可能成为主流。

 

与此同时，AI编程工具正在压缩软件开发的成本与周期。一款原本需要数周开发的功能，现在可能只需几天即可完成，软件本身的稀缺性也在下降。

 

接下来，哪些软件公司会最先受冲击，哪些能留下？大模型公司和传统软件公司之间，是竞争关系，还是将联系得更加紧密？这场由AI搅动的软件行业大洗牌，已经开始。

 

 

AI变强，

软件行业更慌了

 

刚工作两年的崔明明，最近很少打开WPS。她上大学时考的计算机二级证书，更是白费了。

 

作为一家中小型养生公司的运营人员，她的日常工作最离不开的就是做表格和做PPT，但从去年年底开始，她逐渐把这些工作交给了AI，豆包、元宝、Kimi轮番上阵，“省事还高效。”

 

以制作一份项目策划PPT为例，她只需整理出一个文字框架，再交给AI，就可以生成完整内容。

 

虽然AI偶尔也会出现标题放错位置这类问题，但可以手动调整。“AI几分钟就能搞定一个PPT，而且做出来的大部分内容都不错。”更让她觉得方便的是，AI还支持生成后的二次修改，不用整体重做。

 

崔明明还只是工作习惯发生变化，软件从业者感受到的冲击更为直接。

 

胡宇在一家为国企、央企提供定制开发服务的软件公司工作，近期明显感觉到公司的项目量和合同金额都在减少。

 

“一方面是客户预算收缩，许多非核心功能不再定制开发，而是用ChatBot等AI工具替代；另一方面，AI降低了软件开发的门槛与成本，过去需要专人开发的功能，现在可以通过AI工具快速实现，导致整个行业内卷严重。”他说。

 


 

这种变化也延续到了开发环节。

 

“以前要花一个月做出来的软件，现在借助AI编程，一周就能完成。”胡宇说，开发效率大幅提升，还引发了他们公司裁员。

 

去年年中，阿里云表示内部AI辅助代码生成的比例已接近40%，还有媒体报道，截至2025年6月，腾讯的这一比例也达到了43%，百度也差不多是这一水平。

 

即便是资深程序员，对AI编程工具的依赖也在加深。Agent从业者赵江杰对「定焦One」讲述，AI编程工具迭代极快，他每天都频繁使用。他甚至觉得，因为工具太好用、太“顺手”，自己已经开始不适应手写代码的“古法编程”模式了，几乎所有的需求都是以vibe coding为起点开始搭建和实现。

 

在这种背景下，一批软件公司的处境开始发生变化，尤其是中小厂商。

 

胡宇分析，中小软件公司通常既不具备自研模型的能力，也缺乏规模优势。他们公司未来的出路无非两条：不是“利用AI”，就是“被AI利用”。

 

具体来说，要么筑起护城河，让真实的业务场景成为不可替代的核心价值；要么行动足够快，在变化中抢占先机。但这些终究只是方向性的“大道理”，具体到每一天的工作该怎么做、团队该如何转型，他依然感到困惑与迷茫。

 

毕竟即便是全球领先的老牌SaaS巨头，也难以避开AI的冲击。在Anthropic发布Claude Cowork智能体工具后，Salesforce、Adobe、SAP、ServiceNow等公司的股价应声下跌。

 

 

哪些软件最先受冲击？

 

当越来越多标准化、流程化的软件功能被整合进AI工具，哪些软件将最先受到AI冲击？

 

综合多位从业者的观点，主要包括两类。

 

第一类是主打“通用功能”的软件。

 

它们解决的是标准化问题，比如数据整理、格式处理、基础绘图等，往往功能单一、技术门槛有限，且可以被拆解为明确的步骤。正因为如此，这类软件最容易被大模型集成为自身的一部分。

 

某大型企业负责AI研发提效的业务专家任红亮告诉「定焦One」，AI对软件的影响很大程度上取决于大模型厂商的战略布局。一旦某个通用功能被AI“内化”为基础技能，用户就无需再跳转至独立软件进行手动操作。

 

更关键的是，大模型厂商既选择亲自下场做这类插件，也会开放生态和相应软件合作，这意味着软件公司未来要么成为AI平台中的一个组件被调用，要么逐渐被替代。

 

值得注意的是，即便是一些AI原生的软件，也未必安全。

 

赵江杰指出，像AIPPT这类工具虽然是基于大模型能力开发，但按照目前的发展趋势来看，chatbot类产品都在agent化，通用agent能力会向更多垂直领域深入扩展，“一键制作PPT”功能也会越来越强。

 

第二类是重“交互属性”的软件，但需要进一步区分。

 

过去，这类软件往往被认为操作复杂、使用门槛较高，因此更难被替代，例如Photoshop的基础修图功能 、CAD制图软件的基础绘图等，其功能一旦能够被简单的自然语言描述，就更容易被AI取代。

 


 

但另一类交互属性的软件，交互本身就是工作流的核心载体。

 

比如3D建模软件中，依赖空间想象的视口导航与网格操作，或视频剪辑软件中基于时间轴、多轨道的非线性编辑流程。这些交互操作提供了实时反馈、精细控制，很难被单纯的语言指令替代。

 

不过需要补充的是，仅凭交互形式判断还不够。如果一款软件没有积累独有的行业数据，或没有深入具体行业场景，那么它也可能面临风险。赵江杰表示，随着agent基础设施和生态建设的完善，软件功能层面的GUI交互会更加标准化或API化，更适配agent的输入需求，因此不但能实现对已有功能的复刻，还能通过记忆模块的经验累积实现持续学习，在复制传统软件的基础上深度优化用户体验。

 

根据上述分类，从业者也列举了一些具有较高被替代风险的软件，比如编程工具里的Sublime Text、GitHub Gist、HBuilderX，办公类的金数据、问卷星、ProcessOn（在线绘图）、有道云笔记等。

 

从业者介绍，随着VSCode、Claude Code这些AI编程助手的出现，SublimeText、HBuilderX这些老牌的、功能相对单一的代码编辑器正在被抛弃。

 

与此同时，一些不易被替代的软件方向也逐渐明确。

 

一类是以关系网络为核心的社交软件，例如微信，人际关系都沉淀在上面，迁移成本很高。

 

另一类是高度垂直、数据壁垒明显的专业软件，比如深耕金融的彭博终端（Bloomberg）、法律界的律商联讯（LexisNexis）、医疗保健领域的Epic、建筑行业的Procore等。这类软件通常积累了多年的独家数据，而且这类数据往往不对外开放，大模型自然也就无法训练。

 

 

AI时代，

软件公司的三条转型路径

 

当AI入侵，软件公司的价值正在被重估。

 

今年2月，Anthropic就引发了软件公司的股价波动。它先是发布了一款专门给律师用的AI工具，能直接嵌入法律工作流程。消息一出，引发全球多家软件公司的股价下跌，法律软件公司LegalZoom的股价更是暴跌近20%。直到几天后，Anthropic宣布跟汤森路透、FactSet等软件公司合作，一口气推出10款企业级插件，软件公司的股价才涨回来。

 

“股价下滑，源于市场担忧AI会快速颠覆软件巨头；反弹则说明，经过理性分析后，市场意识到，这一过程需要时间。”任红亮表示。

 

综合多位从业者的观点，AI对软件行业的改变已成确定性趋势，这个过程将在1-3年内完成，对于具备数据与行业积累的软件企业，可能需要5年。

 

在不确定性中，软件公司也在积极转型，大致分为三个方向。

 

第一条路是从提供工具变为直接交付结果。

 

传统软件公司大多是工具思维，就像是给用户提供了一把锤子，究竟能造出什么并不知道。但在AI时代，软件公司不仅要提供锤子，最好还能提供直接能住的房子。

 

这意味着，软件公司需要更深入地进入业务流程，将客户的数据、行业知识与AI能力结合，打造定制化的知识库或垂直小模型，直接生成结果。

 

例如，一款财务软件不能只会记账，最好还具有能预判三个月后的资金缺口、并提供决策参考的功能；一款设计工具也不能只支持用户画图，而是直接输入品牌调性就能产出可用的营销物料等。这种转变的实质在于，软件不再是一个单纯的工具，还要成为客户业务解决方案的一部分。

 


 

第二条路是转向能力提供方，嵌入大模型生态。

 

在部分从业者看来，未来很多软件的命运可能会从服务用户变为服务大模型公司，成为智能体调用的API。

 

比如一个企业想要做一份竞品分析报告，员工不会自己去找数据、做分析、写PPT，而是直接下达任务给ChatGPT、DeepSeek，软件公司如果放弃原有大而全的功能，选择在单一垂直领域做到足够专业，就有机会被大模型厂商高频调用，成为其基础设施的一部分。

 

第三条路是围绕AI重做自身业务。

 

相比前两种路径，这一改变更为彻底，也更具不确定性。

 

部分软件公司正在尝试以AI为核心，重新设计产品架构和使用方式。并不是简单地给产品接入大模型，而是将AI深度嵌入自身的开发、客服、运营全流程，让AI写代码、做测试、处理工单、优化投放。

 

但整体来看，这对公司能力要求比较高，既需要技术积累，也需要对行业场景有足够理解。对于大多数中小软件公司而言，短期内全面转型仍存在难度。

 

更现实的情况是，上述三条路并非互斥，而可能在同一家公司中同时存在。只是，留给它们转型的时间，可能不多了。

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