短期利好：技术平权下的效率革命

成本结构优化

AI 替代传统软件中重复性高、规则明确的功能（如 RPA、OCR），显著降低企业开发与运营成本。例如，多模态技术可直接替代传统 RPA 工具，实现“零代码自动化”，让中小企业快速享受技术红利。

场景创新加速

AI 推动单点场景闭环能力突破，如智能工单处理、实时数据服务等。郭舜日提到，AI 在航运领域的运价导入、财务对账等场景中，已实现“动态识别”和“非结构化数据处理”，客户价值提升显著。

金句： “AI 让传统软件十年积累的经验，变成新玩家三分钟就能调用的 API。”

长期挑战：商业模式的重构危机

功能型 SaaS 的生存危机

单一功能工具（如部门级软件、个人效率工具）首当其冲。沈旸指出，AI 能“拆解、复制并验证软件功能”，导致功能叠加型软件的护城河崩塌。例如，Claude 的 MCP 协议已实现“所见即所得”的自动化操作，传统 RPA 厂商面临颠覆。

订阅模式的终结

按人头收费的 SaaS 模式将被“按效果付费”取代。杨芳贤预测，未来软件将融合为“AI 生产力服务”，企业要么卖实时数据（如动态运价），要么卖服务结果（如精准营销转化率）。

金句： “当 AI 能 24 小时拆解你的代码，软件行业的‘躺赚时代’就彻底结束了。”

企业应对：从“工具思维”到“生态思维”

组织能力重构

郭舜日强调，企业需建立“AI 文化”，通过全员使用 AI 发现落地场景。例如，沃行科技通过每周 AI 高层汇报会，推动知识库建设与流程优化，沉淀可被 AI 学习的行业知识体系。

数据价值深挖

实时数据服务将成为新壁垒。沈旸提到，若 SaaS 无法提供动态数据（如股票行情），客户可能用 AI 自建替代方案。企业需从“功能提供商”转型为“数据+服务”生态构建者。

方法论迭代

AI 落地需分三步走：先用提示词工程解决 80% 场景，再通过 RAG 增强复杂业务能力，最后针对核心场景微调模型。避免“半吊子产品”，需聚焦闭环场景验证（如 Manus 的端到端任务执行）。

终极结论：生死取决于“AI 转化速度”

救命稻草（半年内）：对积极拥抱 AI 的中小企业，DeepSeek 是降本增效的利器；

催命符（1-3 年后）：对依赖功能堆砌、迭代缓慢的传统软件厂商，AI 将加速其价值消亡。

核心矛盾点：大模型能力被高估（杨芳贤）vs. 技术迭代远超预期（沈旸）。最终胜负手在于企业能否将行业 Know-how 转化为 AI 可理解的“知识资产”，而非单纯依赖技术参数。