AI編程工具正推動軟件行業走向“峰值時刻”。

近日，芯片金融分析公司Fabricated Knowledge的創始人Doug O'Laughlin發表文章稱，生成式AI正以類似互聯網顛覆傳統媒體的方式，重塑軟件行業的格局。

文章指出，AI工具，比如Cursor和Claude Code，正在讓編寫代碼的成本和時間大幅下降，過去需要每token數千美元才能完成的開發任務，現在可能只需幾美分。

Doug認為，這不僅會改變軟件開發的游戲規則，更會像YouTube對傳統電視業的沖擊一樣，徹底顛覆行業的盈利模式和競爭格局。

通過對比互聯網時代媒體行業的變遷，Doug提出，軟件行業正面臨類似的“峰值時刻”。而理解這一變化的最佳視角，就是參考YouTube興起對傳統線性媒體造成的沖擊。

傳統媒體如何走向衰落

為了更好地理解軟件行業即將面臨的變化，作者首先回顧了傳統媒體行業的發展軌跡。

在互聯網和YouTube出現之前，內容消費主要通過電視捆綁套餐的形式進行，用戶通過單一訂閱就能獲得數千個頻道的內容。這種模式從1980年代持續到2010年代中期，電視捆綁套餐的滲透率一度達到87%的峰值。

然而，YouTube的興起改變了一切。

數據顯示，YouTube用戶增長的S型曲線幾乎完美地與有線電視捆綁套餐達到頂峰的時間點重合。

文章稱，在2010年代，當YouTube經歷爆炸性增長時，有線電視捆綁套餐達到了頂峰，然后開始衰落。如今，傳統電視的滲透率已經跌至40%左右。

內容創作門檻的大幅降低

是什么導致了傳統媒體的衰落？作者認為，關鍵不僅僅在于互聯網改變了分發渠道，更重要的是媒體創作本身發生了根本性變化。

傳統媒體時代，內容創作者相對較少（數千個頻道），而現在YouTube上有約1.139億個頻道，其中超過32300個頻道的訂閱者超過100萬。

以MrBeast為例，這位內容創作者現在擁有4億訂閱者，文章指出，這比整個美國的人口還要多，遠超有線電視曾經達到的規模。

重要的是，MrBeast并非帶著大量資金和分發渠道進入這個領域，而是因為媒體創作的準入成本大幅下降才得以崛起。

作者估算，在2000年啟動一個電視節目大約需要25萬美元，而現在啟動一個YouTube頻道只需要大約3000美元。這種成本下降趨勢與當前編程助手工具的發展軌跡驚人相似。

軟件開發成本的“斷崖式”下降

同樣的邏輯也適用于AI沖擊下的軟件行業。文章強調，軟件開發的成本如今只是過去的一個零頭。

Doug表示，過去編寫數百行代碼需要花費數百美元的人工時間，現在每天花費數百美元就能編寫數百萬行代碼。

有懷疑的觀點認為，服務質量、產品市場契合度和分發渠道（即銷售）才是真正的差異化因素。他們指出，與傳統媒體在分發和內容成本兩方面都發生變化不同，軟件行業只是創作成本在下降，而分發成本并未改變。

然而，Doug認為這種觀點過于狹隘。

他表示，SoR（記錄系統，大型數據系統中信息的權威數據源）不太可能改變，但新的商業機會是存在的。如果上下文窗口變得無限，可以無休止地調用和操作數據和信息，那么一個特定的解決方案相較其它解決方案而言又有什么意義呢？

Doug進一步指出，傳統軟件行業的毛利率高達90%以上，但如果每個人都能低成本開發出類似產品，那么高利潤的日子可能一去不復返了。

雖然生成式AI成本很高，但對于產品創造而言，這本質上降低了傳統軟件解決方案的凈成本。

“峰值軟件”時代的到來

Doug在文章中大膽預測，認為通過軟件獲得巨額利潤的時代已經結束。

文章稱，過去的游戲規則是囤積相對較少的優秀程序員，從而提高內部開發速度并拒絕向競爭對手提供這種供應。但AI編程代理意味著軟件供應將呈指數級增長。

如今，軟件行業正在經歷一場加速版的顛覆，供應量激增將淹沒傳統軟件制造商，細分解決方案最終會壓倒現有巨頭。

類似于媒體行業，文章指出，軟件行業的SaaS（軟件即服務）模式正處于類似的高點，AI工具的普及將加速這一衰退過程。供應量的激增，意味著傳統軟件公司的高利潤“護城河”將逐漸失效，銷售和營銷成本將成為競爭的重點，但這更像是“向下競爭”的賽跑。

文章預測，傳統軟件公司的股票仍有賺錢機會，但這將通過一波整合浪潮實現。今天的微軟、Salesforce、ServiceNow和Adobe可能就是明天的迪斯尼和福克斯。

軟件的本質：只是硬件的“局部最小值”？

Doug還提出了一個更具哲學意味的觀點：軟件本身可能只是科技進步中的一個“局部最小值”，真正的核心一直是硬件。

他解釋稱，回顧計算歷史，大部分軟件最初都是以捆綁包的形式銷售給用戶的。比如IBM的早期產品。

而軟件作為獨立知識產權而收費的概念，其實是在硬件普及后的特定歷史階段才出現的。

在無限軟件生成的世界里，軟件的意義何在？文章指出，它只是硬件的輸出。

硬件是信息與物理世界的交匯點，是科技進步的根本驅動力。隨著AI工具讓軟件生成變得無限可能，軟件的價值可能重新回歸硬件本身，未來的設備或許會內置定制軟件，就像早期的Cray計算機一樣。

在這種模式下，硬件將成為新的稀缺資源，價值將重新集中到芯片、算力等基礎設施上。