自今年1月Anthropic发布Claude Cowork以来，软件行业已经历了多轮下跌。
截至上周末，ServiceNow年内跌去41%，Salesforce跌去39%，Snowflake跌去了将近一半。这些不是小公司，是SaaS行业最核心的资产。
行业整体更不乐观，IGV软件ETF年内跌了21%以上。如果从去年9月的高点算起，回撤已经接近30%。整个板块蒸发的市值，不同机构的测算在1.5万亿到2万亿美元之间。行业市盈率从84倍一路压到了22.7倍,已经低于标普500的平均水平。上一次出现这种幅度的估值坍塌，还要追溯到互联网泡沫破裂的时候。
现在再去争论这算不算华尔街交易员口中的“SaaS末日”，已经没有太大意义了。更关键的是软件行业应该如何在AI浪潮里自救。
a16z 最近在 一篇文章 里 给出了两个建议，一是 将 新产品 的设计目标，瞄准于 AI Agent 的工作流程和消费行为 。 二是 放弃高增长，追求高质量利润。 这两条建议抛砖引玉，给软件行业和 AI领域的创业者提供了参考。
01.AI如何改变软件的商业逻辑
过去十多年，SaaS几乎定义了软件行业最典型的成长范式。标准化产品、持续订阅收入、较强的客户黏性，再加上相对清晰的扩张路径，使得大量软件公司能够在相当长一段时间内同时享受增长叙事与估值溢价。
尤其是在云计算普及、企业数字化加速的阶段，市场普遍愿意接受这样一种逻辑：只要公司还在持续扩张客户人头数、提升收入留存率，并在中长期具备释放利润的潜力，那么短期利润率不必过于苛求。
但这套逻辑正在发生变化。
近两年，软件行业面对的问题已不只是宏观环境转弱或资本市场风险偏好回落，更关键的是，SaaS公司的几项核心假设都在受到挑战。一方面，许多成熟软件公司的增速在经历自然下降，席位（headcount）扩张、功能加价和国际化复制这些传统增长手段，边际效果都在减弱。
另一方面，很多公司虽然在财务口径上强调盈利改善，但若把股权激励等因素纳入真实成本，盈利质量远不如“调整后利润”显示得那么乐观。结果是，不少软件公司陷入一种尴尬状态：增长已不足以支撑高估值，利润又不足以建立新的价值锚点。
在这样的背景下，AI的出现则正在从更底层的维度改写软件行业。尽管软件公司可以在原有产品里增加一个智能助手，或者推出一个新的AI功能包。但是AI对软件产品定价逻辑和组织形态的影响可能已经不可逆。
过去SaaS的核心计费单位是人，企业为员工购买软件使用权，席位增长就是收入增长。但在AI时代，软件越来越可能从辅助人工作的工具，演变成直接完成部分任务的系统。由此带来的变化是，未来软件收入的增长，可能越来越多来自token调用量、自动化流程、任务完成量，甚至结果导向的收费方式，而不只是更多用户、多一个席位。
更严重的情况，AI还可能削弱或者直接颠覆一部分传统SaaS公司的护城河。数据积累、系统集成、工作流深度嵌入、迁移成本高企，过去一直是成熟软件公司最重要的防御壁垒之一。但当Agent能够跨系统调用信息、重新组织流程、降低迁移和替换难度时，这些护城河未必还能像过去那样牢固。
02.软件行业自救的两条路径
面对行业的结构性变革，a16z在《There Are Only Two Paths Left for Software》一文中为软件行业未来的发展方向给出了判断。a16z指出，对于今天的软件公司而言，过去那种“维持中速增长，同时展示一定调整后盈利”的中间路径，正迅速失去吸引力。未来真正可行的道路，可能只剩下两条：要么向AI原生产品转型重新拉起增长，要么接受低速增长同时专注把公司重构成一家高利润企业。
路径一：重新建立增长引擎
AI时代下的增长引擎不能只是在原始的软件产品上叠加几个AI功能，而是必须推出能够改变公司整体增速的AI原生产品。目前，多数软件企业的AI转型还停留在产品表面，比如仅仅在原有产品上加装对话式生成模型，并没有重构产品逻辑。这样的“转型”没有带来实质性的营收增长，反而增加了研发投入，进一步挤压了本就薄弱的利润空间。
想要建立新的增长引擎，软件公司需要重新理解客户的工作流，识别哪些环节可以被自动化、被代理执行，再围绕这些变化去设计新的产品体系。
a16z在文章中表示，作为增长引擎的新产品，需要以让AI Agent自主调用产品、完成任务，并在过程中以某种方式，形成可计费的消费行为作为设计目标。也正因如此，这条路径的关键并不是在产品中加入AI能力，而是把产品真正推向可被AI消费的新阶段。
同时文章中也强调，软件公司需要把真正懂AI、同时具备业务和产品工程能力的人集中起来，用更小、更快、更低协调成本的团队推进创新，而不是继续依赖层级复杂、流程冗长的旧式研发体系。
路径二：放弃高增长，追求高质量利润
a16z认为，如果软件公司无法在较短时间内设计出AI原生产品，那么另一条路径就是彻底地重构经营模式，包括压缩组织层级、减少定制化服务、提高标准化程度、优化客户结构、提升定价能力，并将股权激励等非现金性支出视为真实成本来审视利润率，将真实利润率达到40%以上作为盈利目标。
这条路径其实同样在要求公司成为AI原生组织。即使目标是极致盈利，AI也应该被视为提升研发效率和运营结构的重要工具。软件企业应该提升token预算，让员工通过使用AI改变传统工作方式，将结构明确且重复性高的任务交由AI处理，提高单个团队的产出，从而让企业有可能在更精简的组织下实现更高利润率。
也就是说，AI对软件公司的影响，可以并不只是发生在最终的产品端，而是可以深入到优化公司内部结构和产出方式中。
03.对AI初创的启示，尽快找到可持续的产品形态
对于成熟的软件企业而言，需要立刻告别“既要又要” 的中间路线，尽快做出明确的战略选择。如果企业拥有充足的研发资源、对垂直行业的深度理解，就应该坚定选择增长路径，深耕垂直行业的AI原生应用创新，将模型和Agent作为未来增长的核心驱动力，打造重构行业工作流的原生产品，而非在原有管理软件上加装AI功能。
对多数成熟软件企业而言，路径二可能比路径一更符合现实，选择效率路径，把整个组织改造成AI原生的高效率机器。聚焦自身业务的核心优势领域，用AI精简非核心业务，实现极致的成本管控，提升盈利能力。
这也给AI初创企业提供了参考。AI初创企业能否走远将取决于它是否能够尽快找到可持续计费、可规模复制、且能稳定嵌入企业流程的产品形态。只有当产品能够进入客户最核心、最持续、也最愿意付费的那部分预算中，这些AI初创企业才有可能在未来的竞争中真正站稳。
归根结底，AI正在从底层改写软件行业，率先做出战略选择、完成重构的企业，将在 AI时代的行业格局中占据先发优势，而固守传统模式的企业，大概率将会被市场和时代所淘汰。
参考资料：
1.Tech Insider, SaaS Stocks Are Crashing — Here's Why, 2026.4.12https://techinsider.ai/saas-stocks-are-crashing-heres-why-2026-4-12/
2.There are only two paths left for softwarehttps://a16z.com/there-are-only-two-paths-left-for-software/
本文来自微信公众号“超越 J Curve”，作者：投中嘉川，36氪经授权发布。
