当AI Agent（智能体）能够自主调用工具、生成代码、执行复杂任务，软件的“高门槛”“高成本”壁垒被逐步击穿。一段时间以来，类似“软件是否将被AI吞噬的论调”席卷资本市场。旧有的行业秩序正在瓦解，但变局之下，新的行业规则尚未成型，对于所有软件企业而言，核心命题已不再是“能否抵御AI冲击”，而是如何在这场变革中，依托AI重构自身价值、找到生存与发展的新路径。
软件业被重新定义
“软件本身就是人与物理世界打交道的连接层。”新点软件副总裁袁勋在接受中国证券报记者采访时坦言，“现在AI Agent把这一层很多事情都做了，给外界的直观感受似乎是好像不需要那么多的软件、不需要那么多定制了。”
百度创始人李彦宏近日也给出同样判断，代码智能体正在击穿软件行业过去“高门槛”和“高成本”两道高墙。“你完全可以为一个具体的需求即时生成一款软件，用完就走，因为成本几乎为零，哪怕你只用一次，仍然值得为它去生成。”他表示，软件业被重新定义，有了“快消品”的属性，“一次性软件”或“日抛型软件”将变得合理，但他同时表示这并非坏事，因为市场可能被放大10倍。
阿里巴巴集团CEO吴泳铭在业绩电话会上则用数据印证了AI Coding的火热。“从去年年底到今年5月份，API调用需求大幅增长，几乎都是由AI Coding能力提升带来的。”这种需求也助力阿里百炼Maas平台年化经常性收入突破80亿元，并将很快跨越100亿元大关。
袁勋表示，软件行业正处于旧秩序崩塌、新秩序尚未建立的混沌期。但他并不悲观，在他看来，软件还很重要，只是会有完全不同的形态，软件作为人与物理世界交互层的角色不会消失，只是会从“人点击操作”变成“AI围绕人来服务”。“当前，AI Agent还干不了特别复杂、容错率较低的工作，但用户尤其是政企用户实际使用软件过程中会有更复杂的任务需求。所以需要多重方式组合为客户提供可靠的服务。”袁勋表示。
积极求变
探索路径出现分化
面对智能体的冲击，全球软件企业正在做出各自的战略选择。
2026年4月，知名笔记软件公司Notion发布了官方MCP（Model Context Protocol，大模型上下文协议）服务器，允许Cursor、Claude等主流AI工具直接连接其工作区。旗下拥有Photoshop、Illustrator等知名软件产品的软件公司Adobe在今年4月的Adobe Summit大会上发布新一代企业级人工智能体平台CX Enterprise，支持包括亚马逊云服务（AWS）、Anthropic、谷歌云、IBM、微软、英伟达、OpenAI在内的第三方合作伙伴集成，而非局限于单一封闭系统。
国内软件企业也在产品层打造AI原生能力，但大多并未像前述软件公司那样直接允许外部AI工具调用。金山办公在接受投资者调研时表示，“关于‘AI能否吞噬办公软件’的讨论”意义有限，对用户而言，核心诉求是解决问题，而非在意使用何种工具来实现，AI能够生成代码或一键输出简单办公文件，并不等同于能替代专业级别的办公软件产品和服务。
金山办公同时明确表示，“不会直接照搬OpenClaw”，但会将Agent自主操作系统级功能的新应用范式全面引入现有产品线。公司认为核心壁垒是对用户私域知识的沉淀，未来将持续通过数据清洗和知识提炼最大化其价值，为AI应用提供高质量“燃料”。金山办公还强调，AI只会淘汰那些不与时俱进的软件，公司计划从Office AI（以AI增强Office功能）升级为AI Office（AI原生驱动的办公形态），并将长期提供传统软件与办公Agent并存的服务范式，由用户根据效率和习惯自主选择。
福昕软件董事长熊雨前强调，公司主业聚焦的文档工具赛道，刚需属性强，受替代冲击影响较小。“即便依托AI技术，开发者也很难在短时间内搭建出一套成熟、完备、能覆盖全工作场景的专业文档工具。瓶颈不在于软件开发，而在于需求梳理、场景适配所耗费的时间。”石基信息也表示，精准的交易型系统，像PMS、POS，需要留痕、合规，不容易被人工智能取代。
中信证券近期研究复盘了2010年-2020年美股传统软件向SaaS迁移的历史，表示行业先后经历估值下修、业绩承压等痛苦周期，但大多传统软件企业最终实现成功转型，业绩、市值亦创下新高。中信证券认为，本轮AI转型与SaaS时代相比，技术冲击更强、不确定性更高，但财务冲击幅度预计更小、痛苦持续时间更短，“即使从最为严苛的GAAP口径出发，部分应用软件厂商估值已具备明显吸引力。”
IDC中国企业级应用软件市场高级研究经理徐文婷认为：“未来2-3年，企业将不会简单以AI替代现有软件系统，而是要求软件平台具备AI原生能力，并能够支撑AI Agent在业务场景中的应用。”
向内求索
重塑软件生产效率
AI对软件企业的影响不仅仅是产品级的，更涉及企业内部研发全流程的变革。
金蝶国际董事会主席徐少春谈道，要用AI再造一个金蝶。其表示，2025年，公司明确提出“AI优先”战略，将AI深度嵌入研发环节，全年41%的新增代码由AI生成，部分场景代码生成率甚至达到100%，研发交付周期缩短21%。
金山办公介绍，2026年将新增较多内部AI费用，主要用于研发过程中的Coding Token采购，“以工具投入换取更高的研发产出”。
福昕软件同样在内部积极拥抱AI Coding。公司表示，传统模式下开发文档深度处理类功能“研发门槛高、周期长”，而依托大模型技术后，“落地效率得到了质的提升”。但福昕软件也强调“负责任地使用AI”的原则——清晰界定AI的辅助边界，在涉及核心质量、安全合规的关键环节，坚持人工严格把控。
袁勋告诉记者，AI Coding确实让软件公司一些基础性工作减负，但“客户要的不是原来的那个软件了，他要的是一个更加智能化的、更创新的东西”。因此，在袁勋看来，纯粹的编码技能需要升级，需要人员能力结构的调整。
他认为，AI时代，两项能力显得更加稀缺，一是了解用户，帮助客户发现其本身思维盲区的问题；二是更快速度更低成本更安全地实现效果，尽可能在“能力、安全、成本”的不可能三角中找到平衡。
采访中，袁勋用了一个比喻来总结当下处境：“我感觉有点像森林里一把火烧起来，确实好多灌木烧掉了，但是整个环境发生了变化，有可能活下来的企业也找到了新的价值点，会有更好的机会。”
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