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2026年3月15日,Naval在X上發了六個英文單詞:
"Software was eaten by AI."軟件被AI吃掉了。
馬斯克轉發,回復:"Yeah。"
沒有數據,沒有論證,沒有圖表。但很多人都明白,一個時代結束了。
,值得再進一步深化一下。
今天,黃仁勛穿著那件標志性的黑色皮衣,踏上圣何塞SAP中心的舞臺,在GTC 2026上布道。他說了很多,新芯片、新架構、Token成本、機器人,但最擊中軟件行業神經的,是其中一句判斷:未來幾乎所有SaaS公司都將演變為AaaS,Agentic as a Service。
他沒有直說SaaS已死。但話說到這個地方,結局已經寫好了。
以人為操作單位、按席位收費、靠界面鎖定用戶的軟件邏輯,將讓位于以智能體為核心的服務模式。企業軟件不再是工具,而是會自己干活的Agent。
當軟件不再需要人去操作,"軟件"這個詞本身就開始空洞化。形態的消失,比死亡更徹底,因為死亡留下尸體,形態的消失什么都不留。
。meta計劃裁員20%或更多,約1.6萬人。而這才只是剛剛開始,裁員目標是這個數字的2到3倍。
meta此舉旨在抵消AI基礎設施上的巨額成本,并為"AI輔助型員工"帶來的效率提升做準備。扎克伯格今年1月曾表示:"過去需要一個大團隊完成的項目,現在一位頂尖工程師就能搞定。"
幾個月來,meta一直在悄悄地進行知識提取沖刺。高級工程師的屏幕被全天候錄制,每個提示都被記錄下來。調試流程被細致入微地捕捉。整個決策樹都被拍攝下來,作為流程文檔的一部分,以確保流程的連續性。
提取,記錄,自動化。當提取完成,被AI替代了。
Naval說軟件被AI吃掉了。黃仁勛說SaaS正在變成別的東西。然后meta的軟件工程師確實被AI吃掉了。
三種表達,三種動態,指向同一個方向。
但我想說,這個判斷還不夠徹底。
軟件被AI吃掉,只是一種局部的表象。真正被吃掉的,是整個互聯網。
一、一種媒介如何吃掉另一種媒介
要理解這句話的重量,需要先理解一條規律。
至今沒有被反駁過:每一種新的媒介,都會把舊的媒介變成它處理的內容。
這句話初聽像繞口令,但它描述的是一個真實的歷史規律。
文字出現之前,人類的知識靠口耳相傳。吟游詩人用韻律、重復、節奏來幫助記憶,因為記憶是唯一的存儲介質。
文字出現之后,口語變成了文字處理的內容。荷馬史詩被寫下來,活生生的聲音被壓進羊皮紙,成為可以復制、傳遞、儲存的符號。口語沒有消失,但它降維了,從媒介變成了內容。
印刷術重復了這個過程。手抄本時代,每一份文本都是孤品,知識的傳播取決于抄寫者的速度和壽命。印刷機出現之后,手抄變成了印刷內容的原材料。一份手稿進入印刷機,出來一千份。知識的復制成本從"人的一生"變成了"幾個小時"。
然后電視吃掉了廣播。
互聯網則吃掉了所有舊媒介:報紙變成網頁,電視變成視頻流,廣播變成播客,書籍變成電子文件。所有舊媒介都坍縮進同一個容器,屏幕上的像素。
這個規律有一個核心特征:被吃掉的媒介不會消失,它只是降維,從獨立的媒介形態,降格成新媒介處理的原材料。
廣播沒有消失,它活在互聯網的音頻流里。報紙沒有消失,它活在新聞網站里。每一種舊媒介都在新媒介的體內延續,但地位變了:從主體變成素材,從終點變成起點。
這正是黃仁勛那句話的底層邏輯。SaaS不會死,它會活在Agent的體內,變成Agent調用的工具、執行的接口、處理的對象。軟件沒有消失,軟件降維了。從主體變成了素材。
現在,AI正在對互聯網做同樣的事。
二、互聯網變成了AI吞吐的原料
AI不是互聯網上的一個應用。
谷歌是互聯網上的應用,Facebook是互聯網上的應用,抖音、淘寶、Netflix,都是互聯網上的應用。它們依存于互聯網這個平臺,在互聯網的規則里運行,通過互聯網的流量邏輯生存。
AI的誕生路徑完全不同。
GPT、Claude、Gemini、deepseek、千問、豆包,所有現代大語言模型,都是在整個互聯網的數據上訓練出來的。Common Crawl收錄了數以億計的網頁,維基百科的全部條目,Reddit十年的對話記錄,GitHub的開源代碼庫,數以百萬計的書籍和學術論文……這些加在一起,構成了人類在互聯網時代留下的幾乎全部語言痕跡。
互聯網不再是終點,它變成了原料。不是AI使用的工具,是AI生長的土壤,是AI被喂養的食物。整個互聯網,變成了AI這種新媒介的"內容"。在麥克盧漢的意義上,真正地、字面意義上地變成了內容。
這意味著AI和互聯網的關系,不是競爭,不是替代,而是包含。AI包含了互聯網,就像互聯網包含了報紙和電視。互聯網是AI的子集,是AI認知世界的原材料庫。當你和AI對話,你在調用的不是一個軟件,是一個已經把整個互聯網消化完畢的認知實體。
這就是為什么Naval的判斷雖然準確,但還差一層。軟件被AI吃掉,是因為軟件是互聯網時代的產物。
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三、
AI 正在“淘汰”什么?不是職業,而是舊世界的默認設置
麥克盧漢晚年提出了一套分析任何新媒介的框架——媒介四定律。四個問題,可以透視任何技術變革的真實輪廓。
麥克盧漢的媒介四定律:
·增強(Enhances):任何技術都增強或放大了人類的某個方面。我們創造工具是為了更快、更容易或更高效地做我們已經做的事情。
·淘汰(Obsolesces):它擾亂或取代了某個處于主導地位的事物。
·回收(Retrieves)或復興:它從過去帶回某種東西,以新的形式出現。
·逆轉(Reverses):當推向極限時,它會翻轉其效用或特征。
下面,就大多人都關心的淘汰和回收方面,探討AI革命的可能發展。
1)淘汰“搜索式生存”:從你找信息,變成信息找你
互聯網時代的默認動作是:打開搜索框——輸入關鍵詞——篩選鏈接——復制粘貼——再組織。你以為這是“獲取知識”,其實是一套媒介結構訓練出來的生活方式:我們把大腦當成搜索引擎的副駕駛,把網頁當成現實的目錄。
AI 把這條鏈路壓縮成“意圖—結果”。當你不必再在鏈接叢林里穿行,網頁的主導地位就開始松動。你會越來越少“找資料”,越來越多“下指令”;越來越少“讀一堆頁面”,越來越多“讓系統給我一個可行動的答案、一個可執行的計劃”。
這就是我兩年前就說“AI 將吃掉互聯網”時真正想表達的東西:不是說網站會消失,而是說網絡上所有的東西(包括搜索),正在成為 AI 的內容。舊媒介并不會立刻死亡,但它會像報紙、廣播、電視那樣,被降級為后臺供應鏈。
2)淘汰“流程主義辦公室”:把人類當齒輪的組織會越來越尷尬
知識工作被流程主義統治太久了:KPI、周報、復盤、對齊會、層層審批……很多崗位的價值,其實來自“維持流程的摩擦”。
AI 對流程主義極不友好。原因很簡單:凡是可以寫成 SOP 的東西,都天然適合交給一個不會疲勞的執行體。會議紀要、狀態同步、FAQ、內部培訓、信息歸檔……這些“組織潤滑劑”,會被一層層自動化吃掉。Notion 的 agents 只是在提前演示這條路會走到哪里。
當潤滑劑變成自動化,組織會出現一種很現實的淘汰:
不是管理不重要,而是“傳話式管理”會像手工排版工一樣,逐漸退出主舞臺;你要么變成導演/編輯/架構師,要么被系統替代。
3)淘汰“線性理性的霸權”:只會按步驟推演的人,會被機器碾過
麥克盧漢家族在談四定律時,有一句很鋒利的描述:新媒介會讓“邏輯方法的主導地位”發生位移。你會發現它在 AI 身上尤其明顯:寫代碼、做報表、生成合同、整理資料、按規則推演……這些“可形式化的腦力勞動”,正在快速貶值。
工業時代崇拜“按步驟解決問題”,學校訓練你解題,公司訓練你跑流程。但 AI 的優勢恰恰在這里:它擅長形式化、擅長模板化、擅長按規則窮舉與重組。
于是,:定義問題、設定目標、做取舍、判斷質量、承擔責任。你會越來越強烈地感覺到:世界不缺答案,缺的是能提出好問題的人。
四、AI 會“回收/復興”什么?最反直覺也最值錢的部分
“回收”是麥克盧漢四定律里最迷人的一條,這里的“回收”不是收廢品,也不是懷舊。它指的是:新媒介往往會把被舊媒介壓下去的東西,以更強的形態召回。
1)回收“口語與辯論”:從寫作時代回到對話時代
聊天機器人最像什么?不是 Word,不是 Excel,而是——對話。
這看上去平平無奇,但在媒介史上意義巨大:印刷術把知識變成線性文本,把思考變成“段落與論證”;而對話媒介會把思考拉回“提問—追問—反問—類比”的節奏。
學者沃爾特·翁《口語與書面語文化》中,討論過口語文化與文字文化的差異,并提出“次級口語性”(secondary orality):電子媒介會在文字社會之上,重新制造一種口語結構。
今天 AI 的自然語言交互,本質上是在加速這種“次級口語性”的回歸:人們會越來越依賴“說出來/問出來/對話推演”,而不是“寫出來/搜出來/復制粘貼”。
你會發現寫作本身也在變化:越來越多人開始“說出來讓 AI 寫”“邊聊邊生成”。表達重新口語化,思想重新對話化。
當答案無限廉價,問題就是資本。未來的教育、訓練、創作,會越來越像蘇格拉底式的“問答場”,而不是把知識像磚頭一樣搬進腦子。
2)回收“師徒制與手藝”:從標準化回到風格化
工業時代最強的力量是標準化:統一流程、統一口徑、統一模板。
AI 讓標準化進一步廉價——模板寫作、模板設計、模板代碼都能批量生成。
反過來,它會回收一種更古老的價值:風格、品味、審美、判斷。
因為當你面對的是“無限產能”,決定成敗的不再是能不能做,而是知道什么值得做、什么算好。這更像師徒制:師傅不負責搬磚,師傅負責“眼光”和“手感”。你可以把 AI 當作徒弟:它很勤快,但它需要你告訴它什么叫“到位”。
這也解釋了為什么科技公司創始人突然喜歡引用麥克盧漢:在“內容極大豐富”的年代,真正稀缺的是媒介層面的洞察,也就是判斷結構、節奏、形式的能力。
3)回收“部落與信任”:當內容泛濫,人會回到更小的圈層
麥克盧漢在電子媒介時代提出“地球村”:媒介會壓縮時空,讓人類重新部落化。
社交媒體時代我們已經嘗到一部分:情緒傳播快、陣營形成快、對立也快。
AI 時代會更微妙:當公共平臺被“生成內容”灌滿,信息密度看似更高,人的感受卻更像置身霧中。于是“可信的人”“熟悉的圈層”“共享的語境”會重新變得重要。
你會看到更多小社區、更多線下聚會、
五、什么沒有、也不會AI吃掉?
如果互聯網被AI吃掉了,如果信息稀缺性消失了,如果軟件工程師的工作正在被大批接管,那么還有什么是AI吃不掉的?
要回答這個問題,需要先搞清楚AI真正做不到什么。
AI是人類語言的處理器。它能生成、整合、推演所有已經被語言捕獲的東西。這個范圍極其龐大,幾乎覆蓋了人類幾千年來用文字記錄下來的全部知識和思維。在這個范圍內,AI的速度、規模、精度都遠超人類個體。
但有一類東西,永遠在這個范圍之外:尚未被語言化的感知。
Naval那六個英文字的真正價值,不是信息本身。軟件工程師們早就感受到了AI的侵蝕。價值在于:他是第一個把這種懸浮的感知用最簡潔的語言命名出來的人。命名之后,漂浮的焦慮變成了清晰的認知,清晰的認知產生了共識,共識帶來了2312萬次查看。
這是AI無法復制的能力——不是"提問",不是"批判性思維",是更具體的:在語言形成之前感知到它,然后第一個把它說出來。
AI只能處理已經存在的語言。它是一個極其強大的語言處理器,但它不是語言的獵人。那些漂浮在語言邊緣的、尚未成型的集體焦慮,那才是人類直覺的獵物。
六、
AI時代個體真正的競爭優勢
這就是為什么AI時代的競爭力,不是問好的問題,不是品味,不是意義。
因為,你認為值得做的事,必須有足夠多的人也認為值得。你認為有價值的判斷,必須有人愿意為它付費。
自洽,不等于可銷售。一個在深山里修行的僧侶,可以擁有極其深刻的意義感。但他不需要市場,也不需要任何人認同他的意義。
但你不一樣,你需要謀生。你需要在市場里找到一個位置,讓別人愿意為你的判斷、你的服務、你的創作付錢。這意味著你的意義感必須穿越一道墻,才能變成收入。
這道墻,叫做共識。
Naval能做到那個效果,不只是因為他說出了那六個字。是因為幾十萬人在他說出那句話之前,已經建立了對他的信任,信任他的判斷,信任他看問題的視角,信任他不會無緣無故說一句廢話。這個信任,是他用多年持續的、有質地的判斷輸出積累起來的。
這里有一個更深的邏輯:在AI時代,你銷售的不是知識,不是內容,不是技能,你銷售的是一個視角。
視角和信息不同。信息是關于"世界是什么"的陳述,AI能無限生產。視角是關于"從哪里看世界"的立場,它和一個具體的人、一段具體的經歷、一套持續的判斷體系綁定在一起,不可分離,不可復制。
所以AI時代真正的競爭優勢,不是某種你可以學會然后一勞永逸的能力。不是"我會提問題",不是"我有批判性思維",甚至不是"我能命名集體困惑",這些說法都還是在描述一種靜態的技能。
:永遠在AI能處理的東西的邊界上游走。不是領先一個領域,而是領先一個感知的半步;永遠比語言化早一點感知到,永遠比共識形成早一步說出來。
這要求你保持真實的具身經歷,不斷地把自己暴露在真實的處境里,讓現實持續地碰你、改變你。
這要求你保持持續的判斷輸出,不是偶爾說一句精彩的話,而是用多年的輸出積累一個可辨識的思維人格。
這要求你對集體情緒保持足夠的敏感,能感知那些還沒有詞匯的感覺。
Meta在砍1.6萬人。
Naval說軟件被AI吃掉了。
黃仁勛說SaaS正在變成別的東西。
他們說的,其實是同一件事在不同層面的回響,一種舊秩序正在被更高層級的東西重新定義。
軟件沒有死,它降維了;互聯網沒有死,它變成了原料;那些工程師的工作沒有消失,它們被提取、固化、喂進了模型。
被吃掉的,是我們曾以為是終點的那些東西。
但有一樣東西,在這場吞噬里依然完好:你還沒有說出來的那個感覺。
那個感覺,不在任何訓練集里。
它只在你身上。
把它表達出來,命名它,擁有它,剩下的都可以交給AI。【懂】
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