## 836｜杀疯了：10天，Claude“血洗华尔街”始末

精挑细淘，得到头条。我是李南南。

上周，AI在软件业引发了一场不小的“地震”。短短一周，全球软件股蒸发了8300亿美元，大概相当于3个茅台的市值。

整件事是怎么发生的呢？事情的源头，是一家叫Anthropic的AI公司，也就是做出Claude的那家公司。他们在今年年初，一共做了三件事。

第一件，1月12日推出了一个叫做Claude Cowork工具。这个东西是个桌面工具，用来安装到电脑里，最核心的功能，就是替你操作电脑，包括调用其他外部工具。你大概可以把它当成，一个经过加强的，安装在电脑里的“豆包手机”。

你可能也发现了，Claude Cowork本质依然是一个AI助理。这个概念并不新鲜，因此在Claude Cowork发布时，也并没有引发太大的动静。真正引爆华尔街的，是他们做的第二件事。

第二件事，1月30日，Anthropic发布了11个针对Claude Cowork的插件。这11个插件涵盖了销售、财务、法律等领域。你可以把之前的Claude Cowork当成一个特别聪明的助理，替你忙前忙后。但是，具体到财务这样的专业化工作，它并不擅长。而这回发布的11个插件，就相当于让这个助理去参加了11个不同领域的专业培训，让它能够像专业人士一样工作。

而其中最先引发关注的，是它在法律专业上的能力。

在这里交代个背景。很多律所的工作模式是，“法务助理+专业软件”。比如，假设你是一家律所的老板，你的律所每天要处理大量的合同。怎么处理？你得雇一个法务助理，买一套专业软件，比如汤森路透的Westlaw软件。这个软件一年的花费大概是5万美元。然后这个助理每天的工作就是，在软件里查条款，审合同，标注风险点，写合规报告。

现在呢？你装个Claude Cowork，给它配上法律插件，然后，就没有然后了。它自己登录你的法律数据库，自己审阅合同，自己把风险条款标出来，生成合规报告。整个过程，你不需要点任何按钮，AI在后台全自动完成。而你每个月只需要付100多美元，成本降低了很多。

这个消息很快就引起了法律软件领域的地震。但很快，很多人意识到，不对啊，既然AI能取代法律软件，是不是也能取代其他软件，比如金融分析、销售管理、客户支持之类的。

要知道，传统软件服务行业，一共有三大支柱。

第一根支柱，按席位收费。以前，一个公司有100个员工，就得买100个软件账号。每个账号一年几千美元，你用不用都得交这笔钱。这笔席位费，也就是会员费，是软件公司最稳定的收入来源之一。但现在呢？Claude智能体，能把这些专业软件的活直接干了，而且Claude不是按席位收费，是按使用量收费。

第二根支柱，复杂的操作界面。以前，软件公司会把界面设计得很复杂，因为复杂的界面能形成壁垒。用户学习成本高，不容易换软件。但现在呢？Claude是零UI操作。说白了就是根本没有界面，你只需要直接给它下达任务，然后等结果就行了。

第三根支柱，功能封闭性。以前，软件公司会把功能封闭起来，形成自己的生态。就拿做图来说，每个绘图软件都有自己的工程文件，而且其他软件无法识别。你要用这些功能，就必须待在它的生态里。但现在呢？Claude通过一个叫MCP的协议，能接入各种外部工具。什么叫MCP？全称是Model Context Protocol，模型上下文协议。简单说，就是一套标准化的接口，让AI能像人一样，看到一个新工具，自己琢磨怎么用。

这意味着AI不需要待在某个软件的特定生态里。它能自由地调用各种工具，哪个工具好用用哪个，不存在被绑定的问题。

所以你看，软件行业赖以生存的三根柱子，全都面临冲击。这不是简单的“优化”，而是深层意义的“颠覆”。

结果，在Claude Cowork推出专业插件后，很快，软件股一路暴跌。于是，就有了新闻里的，“AI血洗软件业”的说法。而且要知道，华尔街机构既是软件股的股东，又是软件公司的债权人，软件股下跌，他们也受到了深刻的牵连。于是，就又有了我们在新闻上看到的，“AI血洗华尔街”的说法。

但是，到这一步还没完。还记得前面说过，Anthropic一共做了三件事吗？现在只说了前两件，第一件是推出Claude Cowork，第二件是上线11个专业插件。假如说这两件事让软件行业“一夜入冬”，那么第三件事就是“雪上加霜”。

第三件事，是2月5日推出了Claude Opus 4.6。这是一个新版的基础大模型。前面说的Claude Cowork，还有专业插件，都是在这个基础模型上运行的。说白了，前面的改进是让AI更会干活，更懂专业流程。而这个基础模型的作用，是让AI从根本上“更聪明”。

而且要知道，前面讲的很多事情，还只是Anthropic一家AI公司掀起的波澜，还不算OpenAI、谷歌，以及其他的AI巨头。假如这些AI巨头一起行动，对软件业的冲击只会更大。这也是为什么，软件公司的投资者上周会那么悲观。

好，关于上两周发生的基本事实，我们先说到这。

听到这，有人可能会说，AI的能力一日千里，而且大模型就像一个黑箱子，你永远不知道它下一步会冒出什么新能力。因此，AI突然变厉害，这好像也没什么新鲜的吧？

但事实上，这回的情况还真不太一样。假如回看过去一年，你会发现，今年1月“AI冲击软件业”，这几乎是注定会发生的。这不是什么无法预测的“黑天鹅”，而是远远看着你的“灰犀牛”。它冲过来，这是早晚的事。

为什么这么说？我们可以看看过去一年的AI领域，都发生了什么。

第一，是AI公司的商业化压力严重加剧，他们必须得赶紧想办法挣钱。

过去一年，关于“AI泡沫”的讨论频频登上热搜，已经有很多人开始质疑AI的商业化能力。说个数字你感受一下，根据专业机构的测算，2025年到2027年，全球头部AI企业的基础设施开发支出，将达到1.4万亿美元，但其中有95%的项目，目前还没有盈利。预计到2029年，光是OpenAI这一家公司消耗掉的现金，就预计达到1150亿美元。即使再不差钱的投资人，也很难忍受这么大规模的烧钱。

这种压力下，AI公司就要证明自己不是玩概念，必须拿出真实的商业化成果。Anthropic下场做应用，也许就是这种压力的体现。

这是第一个背景，生存压力逼着AI公司必须找到变现路径。

第二个背景是，模型压缩技术成熟。

2025年，模型压缩技术取得了关键突破。什么叫模型压缩？简单说，就是把一个又大又笨重的模型，压缩成一个又小又灵活的模型，但能力基本不损失。这解决了一个根本问题，就是本地部署。

以前你要用AI，必须把数据传到云端，在服务器上跑大模型，然后再把结果传回来。这个过程既慢又贵。但现在模型压缩了，可以直接在你的电脑、手机上本地运行。不需要联网，不需要传数据，瞬间响应。

而且芯片的算力也在飞速提升。以前端侧芯片只有几TOPS的算力，现在国产芯片已经能做到160TOPS。其中的TOPS，是一个处理器计算能力的计量单位。我们可以先不用管这个专业名词。简单说，就是芯片的算力提升了几十倍，你的手机、电脑，已经有足够的算力跑一个相当强大的AI模型。

第三个背景是，MCP协议成熟。

MCP这个东西前面提到过，全称是模型上下文协议。

这就好比，以前的AI，就像一个关在屋子里的聪明人。你问他问题，他能回答。但你要让他帮你订机票、发邮件、查资料，他做不到，因为他出不了这个屋子，接触不到外部世界。

MCP的作用，就是给这个屋子开了很多扇门和窗户。通过这些门窗，AI能看到外面的工具，能学会怎么用这些工具。而且关键是，这些门窗是标准化的。什么意思？就是说不管什么工具，只要符合MCP协议，AI都能自己琢磨怎么用，不需要人教。

2024年底，MCP协议首次发布，当时还只是实验性项目。2025年3月26日，MCP经过了一次重大更新。2025年11月底，MCP发布一周年更新，主打的定位就是“实用基础设施”。前面说的Claude Cowork的插件系统，就是建立在MCP协议之上的。

这是第三个背景，MCP协议的成熟。

到这里，我们一共说了三个变量。而在以上三个变量的基础上，还要叠加两个常量。一是AI算法的不断优化，这个趋势是确定的。说白了，就是AI会越来越“聪明”。二是，每年年初的“卡位大战”。要知道，每年年初，是AI公司占据全年存在感的关键时间窗口。科技行业有个不成文的规律：谁抢到年初的热搜，谁就占据全年的话语权。

你看，当前面这些因素，恰好在2026年年初汇集，那么我们几乎就确定地可以说，这一轮“AI冲击软件业”，也许不是随机的“涌现”，而是多种力量交织在一起的“必然”。

同样，顺着这个思路。我们或许可以大胆推测，有这么几件事，也许会成为今年的关键议题。

第一，AI员工的大规模出现。你看，既然Claude已经开了这个头，那么后续其他AI巨头会不会跟进？AI的实际工作能力会不会在2026年出现普遍的跃迁？这也许都是随之而来的问题。

第二，随着AI员工大规模出现，也许会倒逼很多公司开始新型的组织变革。根据Cornerstone的报告，2026年将不再只是“导入AI”的一年，而是企业必须正视“人+AI”全面协作的一年。也就是，企业的组织架构、工作流程、考核方式，都得重新设计。因为你的同事里，将出现大量的AI。

就像Anthropic的创始人阿莫代伊，前段时间在达沃斯论坛上说的，这不是会不会发生的问题，而是什么时候发生的问题，也许未来一两年内，一个装在数据中心里的天才国度就会出现。

最后，关于2026年的AI进展，也欢迎你来一起开开脑洞。邀请你来留言区，写下你对于未来一年AI领域的进展设想。

关于这个话题，咱们先说到这。

好，以上就是今天的内容，《得到头条》，明天见。

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### 💡 精华要点
- 1.软件行业赖以生存的三根柱子，全都面临冲击：按席位收费被按使用量收费取代，复杂操作界面被零UI体验消除，功能封闭性被开放工具调用打破。
- 2.过去一年，AI领域的关键突破包括：生存压力逼着AI公司必须找到变现路径；模型压缩技术使本地部署成为可能；端侧芯片算力提升数十倍支持本地运算；MCP协议使AI能够自主调用外部工具。这些因素在2026年年初汇集，意味着这一轮“AI冲击软件业”，也许不是随机的“涌现”，而是多种力量交织在一起的“必然”。
- 3.2026年的关键议题或许有两个：第一，AI员工大规模出现；第二，AI员工的出现倒逼很多公司开始新型的组织变革。
