先说结论：AI春晚越热闹，我越觉得软件公司不会消失。

先说结论：AI春晚越热闹，我越觉得软件公司不会消失。

过去两年，中国春晚几乎成了科技圈的发布会。

机器人，大模型疯狂投资，AI市场热度持续走高，但与之相反的是，软件公司的股价今天开盘却狂跌。

似乎市场已经用实际行动投票，

软件公司会被 AI 干掉，

结论也已经很明显：

以后大家直接用 AI 就好了，还要系统干什么？

但如果你真的在企业里待过，你可能会得到一个完全相反的答案。

AI越火，软件公司反而越重要。

而且它们真正的护城河，其实不是 AI。

是 本地部署。

一、很多人误解了企业软件

普通人理解的软件是：

• 写文档

• 做表格

• 画图

• 聊天

但企业软件解决的是完全不同的问题：

责任、流程、审计、权限。

举个简单例子。

一笔付款在企业内部通常要经过：

申请 → 审批 → 财务复核 → 出纳付款 → 记账 → 审计留痕

这里面最重要的不是效率，而是：

• 谁批的

• 什么时候批的

• 能不能追溯

• 有没有越权

AI 很擅长生成答案。

但企业需要的是：

确定的规则。

所以企业系统的底层逻辑其实是：

不允许出错。

而不是：

大概率正确。

二、真正的壁垒不是产品，而是部署

很多互联网从业者容易忽略一件事：

大型企业对数据控制权极其敏感。

在很多行业里，数据要求是这样的：

• 不允许出公网

• 不允许托管海外

• 服务器必须可控

• 权限必须可审计

这也是为什么全球大型企业软件长期被这些公司占据：

SAP
Oracle

他们真正厉害的地方不是界面，而是：

• 财务规则引擎

• 权限体系

• 审计链路

• 数据模型

这些东西是几十年行业经验沉淀出来的。

不是一个 AI 产品几个月能替代的。

三、AI其实更像“新入口”

很多人把 AI 想象成“系统替代者”。

但现实更可能是：

AI 只是系统的新入口。

过去是：

人 → 系统 → 数据

未来可能变成：

人 → AI → 系统 → 数据

AI负责：

• 对话

• 自动操作

• 生成分析

• 连接系统

但真正的数据仍然在系统里。

举个例子。

AI 可以帮你说一句：

帮我看看今年销售情况。

但最终它仍然需要访问：

• CRM

• 财务系统

• 订单系统

• 供应链系统

否则就只能胡编。

所以未来企业里很可能出现一个结构：

AI 在最上层。
企业软件在中间层。
数据在底层。

四、真正危险的软件公司是哪类

AI时代，确实会有软件公司消失。

但可能不是大家以为的那一批。

危险的通常是两种。

第一类：工具型 SaaS

比如只做：

• 表单

• 简单审批

• 轻量 CRM

• OA 外壳

这类产品本质上是：

界面 + 数据库。

而 AI 恰好非常擅长生成这些东西。

未来很可能一句话就能生成一个系统。

第二类：没有数据沉淀的软件

软件的真正价值不是功能，而是：

长期数据。

例如：

• 财务数据

• 人才数据

• 供应链数据

• 生产数据

一旦数据沉淀下来，系统就很难被替代。

这也是 ERP 能存在几十年的原因。

五、中国软件公司其实有一个隐藏优势

在 AI 时代，中国厂商反而有一个特殊机会。

因为很多企业明确要求：

本地部署 + 数据安全。

这就导致一个现实：

很多纯 AI 公司很难直接进入核心系统。

而传统厂商已经在那里。

例如很多企业内部正在做的事情其实是：

AI + ERP
AI + HR
AI + 财务
AI + 供应链

而不是推倒重来。

最近国内很多技术讨论也在围绕这个方向，比如
华为 的企业智能化战略，
以及大模型公司如 OpenAI 和 DeepSeek 带来的能力外溢。

AI能力在快速普及。

但企业系统不会消失。

它们反而变成 AI必须连接的基础设施。

六、未来可能出现一个反直觉的格局

很多人以为未来是：

AI公司取代软件公司。

但更可能的情况是：

AI公司做入口，软件公司做地基。

AI负责：

• 智能交互

• 自动化执行

• 决策辅助

而企业软件负责：

• 数据

• 流程

• 权限

• 合规

如果这个判断成立，那么一个有意思的事情会发生：

AI越强，企业系统越重要。

因为所有 AI 最终都需要连接真实世界的业务。

而企业软件，恰恰就是这些业务的数字化形态。

结尾（适合公众号传播）

所以问题也许不是：

软件公司有没有未来。

而是：

谁会成为 AI 时代的底座。

当 AI 的热潮过去之后，真正留下来的往往不是最耀眼的技术。

而是那些：

控制数据的人
控制流程的人
控制系统的人

这可能也是为什么，看起来最“传统”的公司，反而活得最长。