ai編程工具正推動軟體行業走向「峰值時刻」。
近日，晶元金融分析公司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，重塑軟體行業的格局。
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，這不僅會改變軟體開發的遊戲規則，更會像youtube對傳統電視業的衝擊一樣，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，軟體行業正面臨類似的「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衝擊。
傳統媒體如何走向衰落
為了更好地理解軟體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，然後開始衰落。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
是什麼導致了傳統媒體的衰落？作者認為，關鍵不僅僅在於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並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准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。
軟體開發成本的「斷崖式」下降
同樣的邏輯也適用於ai衝擊下的軟體行業。文章強調，軟體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，軟體行業只是創作成本在下降，而分發成本並未改變。
然而，doug認為這種觀點過於狹隘。
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，那麼一個特定的解決方案相較其它解決方案而言又有什麼意義呢？
doug進一步指出，傳統軟體行業的毛利率高達90%以上，但如果每個人都能低成本開發出類似產品，那麼高利潤的日子可能一去不復返了。
雖然生成式ai成本很高，但對於產品創造而言，這本質上降低了傳統軟體解決方案的凈成本。
「峰值軟體」時代的到來
doug在文章中大膽預測，認為通過軟體獲得巨額利潤的時代已經結束。
文章稱，過去的遊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並拒絕向競爭對手提供這種供應。但ai編程代理意味著軟體供應將呈指數級增長。
如今，軟體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體製造商，細分解決方案最終會壓倒現有巨頭。
類似於媒體行業，文章指出，軟體行業的saas（軟體即服務）模式正處於類似的高點，ai工具的普及將加速這一衰退過程。供應量的激增，意味著傳統軟體公司的高利潤「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，傳統軟體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。
軟體的本質：只是硬體的「局部最小值」？
doug還提出了一個更具哲學意味的觀點：軟體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體。
他解釋稱，回顧計算歷史，大部分軟體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。
而軟體作為獨立知識產權而收費的概念，其實是在硬體普及後的特定歷史階段才出現的。
在無限軟體生成的世界裡，軟體的意義何在？文章指出，它只是硬體的輸出。
硬體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工具讓軟體生成變得無限可能，軟體的價值可能重新回歸硬體本身，未來的設備或許會內置定製軟體，就像早期的cray計算機一樣。
在這種模式下，硬體將成為新的稀缺資源，價值將重新集中到晶元、算力等基礎設施上。
