## 760｜SaaS崩塌与“龙虾”狂欢：从Anthropic报告里看到的五大行业趋势

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2026年2月4日，全球软件板块单日蒸发近3000亿美元市值，Salesforce、ServiceNow、Adobe等全球软件巨头的市值集体跳水。全球资本市场用最残酷的方式宣布：软件行业过去十年赖以生存的商业模式，正在被AI彻底撕碎。

我朋友圈里做软件SaaS的朋友非常明显地分成了两派，一派一片哀嚎，惊呼天塌了，我一看就知道，这种肯定是自己的公司有出海业务。另一派则幸灾乐祸，直言“我们从一开始就是吃咸菜长大的，现在终于轮到你们了，天道好轮回。”

不过在我看来，这不是一次普通的市场调整，而是一场从底层的结构性坍塌。触发这场崩盘的，虽然有很多恐慌情绪踩踏的因素，但Anthropic公司2月初发布的《2026年智能体编码趋势报告》，以及随后爆发的OpenClaw龙虾现象，无疑起到了煽风点火的作用。毕竟一个开源AI项目能在几周内获得16万GitHub星标，让无数企业发现，他们每年花大成本购买的SaaS软件，现在用AI一个周末就能搭建出来。

说实话，这份报告我下载下来已经一周了，但过去这一周里，我每天都在跟进各类模型发布，一直没能打开好好看看。昨天飞往三亚，准备除夕晚上和罗老师、脱不花做一场“今晚我们讲故事”的直播。所以在飞机上，我终于静下心来，看完了这份只有18页、排版设计十分简单的报告。看完后我只有一个念头：软件行业只是第一张多米诺骨牌。

这里，还是要跟刚加入AI学习圈的同学多唠叨一句，Anthropic这家公司你可能听起来有些陌生，但它是全球最顶级的AI公司之一，知名的Claude就是他们的产品。最近爆火的龙虾项目，底层用的也是这家公司推出的Claude Code，所以这份报告的权威性毋庸置疑。Anthropic这份报告里详细记录了AI在软件开发领域的8个核心趋势，每一个都在重新定义软件行业的生产方式，我挑几个最震撼的和你聊聊。

我从这份报告里看到的第一个趋势，是现在软件开发生命周期的剧烈坍缩。

这是什么意思呢？传统软件开发从需求分析、代码实现、测试验证到最终部署，是一个以周或月为单位的漫长过程。但2026年，这个周期已经被压缩到以小时甚至分钟为单位。

创业公司Augment Code帮助一家企业客户在短短两周内，完成了原定计划需要4-8个月的项目，效率提升了8-16倍。这不是简单的速度提升，而是劳动结构的质变。过去，工程师的主要时间都耗在“实现”阶段，比如编写代码、调试bug、撰写单元测试。现在，这些战术性的执行工作正在大规模转移给AI。人类工程师的角色，也从“代码编写者”变成了“智能体编排者”。

第二个趋势，是AI从单打独斗进化成了团队作战。报告把这个叫做“多智能体系统”的崛起。

劳动力管理平台Fountain构建了一套基于多智能体的系统，中央编排者协调负责候选人筛选、文档生成和情感分析的子智能体，把一个物流客户为新配送中心配齐人员的时间，从数周压缩到不到72小时。这意味着AI不再受单个上下文窗口的限制，能通过分片处理应对任意复杂度的任务。

这个变化我深有体会，因为过去几个月我们内部做的小产品GetDraft起稿，其实就是搭建了一个AI写作团队。最开始这个团队只有首席写手阿强、搜索专家小美、审稿主编丧彪，现在又新增了文风打磨师阿珍、事实核查专家查查，整个AI写作团队都只为一个人类写作者服务。当然，现在这套系统跑下来，成本很高，对底层大模型的能力要求也很高。只要未来这两个门槛能降下来，我会把它放到Get笔记里，让同学们都能使用。

第三个趋势，是“长时运行智能体”的出现。

早期的AI只能处理“一次性”任务，比如修复一个函数。但2026年的AI能够在数天内保持状态，持续推进任务。日本乐天集团的工程师用Claude在一个拥有1250万行代码的开源库里实现特定功能，AI自主工作了7个小时，最终实现的效果和参考方法的数值精度达到99.9%。

你看，AI不仅变快了，还学会了团队作战，能连续工作好几个小时甚至好几天，但这还不是最具颠覆性的变化。

第四个趋势，是产出量经济学的变革。

报告里有一组数据让我印象深刻：引入AI后，工程师的工作时间不一定会减少，但产出量会显著增加。更关键的是，约27%的AI辅助工作都是“原本不会做的任务”，也就是那些不值得工程师投入时间，但做了能改善产品体验的小优化。当边际成本归零时，许多以前在经济上不可行的项目，现在都变得可行了。

这点儿我也深有感触。举个例子，得到电子书的排版引擎，有些小细节的优化可能只影响某个手机系统的几十个用户，可如果投入人力迭代，单开发时间就要以月计算，从成本角度看没法算。但AI的出现，带来的不只是10%或20%的效率提升，而是原本不可能的事成为可能，更是让这些原本需要数月的项目变成几周、几天，让原本需要专业团队的工作，一个人就能完成。

第五个趋势，是整份报告里最反直觉的发现。报告把它称为“协作悖论”，核心数据是60%对比0-20%。也就是开发人员在60%的日常工作中都会使用AI，但能“完全授权”给AI的任务只有0-20%。

这意味着什么？意味着AI不是在取代人类，而是在改变人类的工作方式。人类需要设定工作方向、审查工作结果、做出关键决策，AI则负责具体执行。

在这种协作模式下，人类并没有被移出工作循环，而是被推向了循环的上游，承担起密度更高的审查职责。为了解决验证负担加重的问题，不少企业开始部署“AI监督AI”的机制，也就是用专门的AI审查其他AI生成的代码，让人类只需要关注那些高风险、高歧义性的决策点。

这个发现有力地反驳了“自动化即无人化”的简单论调。随着AI能力的增强，人类的价值不是被削弱，而是被重新定义了。

说实话，当我看完这五个趋势时，我脑子里突然冒出一种不安。这份报告讲的是AI写代码，但最让我不安的，不是这些趋势本身，而是它们展现出的发展加速度。

那么，哪些领域会首当其冲受到冲击？答案很简单，就是标准化程度高、已经完全线上化、流程清晰的领域。软件开发之所以第一个被冲击，只是因为它离AI最近，代码是结构化的、逻辑是清晰的、结果是可验证的。但你想想，客服、财务、法务、数据分析、内容审核，这些领域哪一个不是标准化、线上化的工作？

报告里其实已经给出了信号。Anthropic自己的法律团队用AI，把营销审查的周转时间从两三天缩短到24小时；Zapier实现了89%的全员AI采用率，部署了800多个AI智能体，设计团队在客户访谈时能通过AI实时做原型设计，原本需要几周开发的设计概念，现在当场就能展示；通信技术公司TELUS创建了超过13000个定制AI解决方案，平均每次AI交互能节省40分钟，累计节省的时间超过50万小时。

这些案例都说明，AI不再是程序员的专属工具，而是每个知识工作者都能使用的生产力倍增器。当每个人都能用AI完成原本需要专业团队才能做的工作时，那些靠信息差、专业壁垒、流程复杂性赚钱的商业模式，都会面临生死考验。

这份报告里的洞察还需要所有人慢慢消化，但一个开源项目已经用最野蛮的方式，证明了这些趋势的威力。

这个项目就是OpenClaw（原Clawdbot），那只胖乎乎的龙虾助手。

这个由奥地利开发者彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）创建的开源项目，在短短几周内就收获了超过16万颗GitHub星标，网站访问量一周内突破200万。它的技术哲学和主流SaaS软件完全不同，能用极低的成本，完成SaaS软件需要海量算力才能做到的任务。

更关键的是，OpenClaw既能在云端运行，也能在用户的本地设备上运行，还能通过一个名为“soul.md”的Markdown文件，定义AI的个性和记忆。它可以连接WhatsApp、Slack、Telegram、Discord、飞书等多个消息平台，让AI直接栖息在用户最常用的通讯应用中，不用强迫用户登录专门的软件后台。

特别是围绕这个项目，还涌现出了大量让人瞠目结舌的创业项目，比如专门让AI互相沟通的社交平台，还有让AI雇佣真人完成一些必须在物理世界里完成的事，比如寄信、发快递之类的项目。

大批这种“消费者优先”的应用模式出现，让开发者和高级用户能直接把高能力的AI带进企业。

比如我们公司内部，数据分析师牛博士就做了一个由龙虾驱动的数字员工“牛小数”，把它拉到多个工作群里，大家要查数据、出报告、做图表，直接找它就行，根本不用排期等待，24小时都能实时响应，后来我们都开玩笑说，应该给牛小数配一个工位，每天请它喝奶茶。这就是所谓的“影子AI”——企业还没反应过来，很多有想法的员工，已经在用免费或低成本的开源工具，替代昂贵的SaaS订阅服务了。

当然，资本市场很快意识到了这背后意味着什么。如果一个AI能完成10名人类销售的工作，那么使用SaaS软件的企业，就不再需要购买10个席位，只需要1个就够了。过去十年统治软件行业的“按席位订阅”商业模式，在AI时代从根本上失去了效力。SaaS厂商的潜在市场规模正在剧烈萎缩，而企业的IT预算，也正从应用软件转向运行AI所需的算力成本。

更致命的是，报告里提到的“氛围编程”，也就是Vibe Coding现象——自然语言编程的兴起，让非技术人员能在一个周末内搭建出定制的轻量级内部工具，以此替代昂贵又臃肿的SaaS合同。有报道称，已经有企业考虑取消价值数十万美元的Salesforce合同，转而使用自建的AI解决方案。

于是，SaaS软件板块的近3000亿美元市值就这样蒸发了。在我看来，这不仅是一次市场波动，更是一场残酷但必要的优胜劣汰，宣告了SaaS行业“地租阶段”的结束，也就是按席位收费的方式成为过去，而“价值创造阶段”已然开启，未来会转向按结果收费。

软件供应商不再是卖给客户一个让人类管理销售的CRM工具，而是直接卖给客户一个能自动完成销售工作的“销售智能体”。说实话，2025年我听到这个提法时，还觉得难度很大，离我们的生活很远，但这个月的龙虾革命，彻底改变了我的想法。

说到这里，我还是想强调，软件行业只是第一张多米诺骨牌。它之所以首先倒下，是因为离AI最近，是AI最容易攻克的领域。但这场变革的加速度，会迅速传递到所有具备类似特征的行业。

你所在的行业，可能就是下一张多米诺骨牌。那这个判断标准其实很简单：你的工作是否已经线上化？是否有标准化的流程？是否可以通过明确的规则评估结果？如果答案都是肯定的，那么你正在经历，或者即将经历软件行业此刻的冲击。AI改变的从来不是某个行业的效率，而是整个社会对“什么工作值得人类去做”的定义。

但就像报告里说的，AI能力的提升，不代表程序员的工作时长会缩短，只是能让他们做更多的事。这个洞察听起来难免让人有些不开心，但我们可以换个角度思考：AI能力的大幅提升，并不意味着会带来大规模的失业。

因为当AI能处理所有标准化、重复性、可验证的任务时，人类的价值会向更上游迁移，比如定义问题、设定战略、做出关键决策、处理边界情况。软件工程师已经从“代码编写者”变成了“智能体编排者”，你所在行业的从业者，可能很快也要完成类似的角色转变。所以，还是那句话，与其观望，不如先下水试试。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得内容有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 报告下载链接： 
> https://drive.weixin.qq.com/s?k=ADQABgdrAAkk8D1Lk9

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