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不懂經:AI吃掉的不止是軟件,而是整個互聯網

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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AaaSAgentic as a Service

他沒有SaaS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,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。


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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愈懂愈自由

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