AI撕掉了軟件的皮

AI撕掉了軟件的皮，露出了數(shù)據(jù)庫的骨。市場不是在錯殺，而是在分化定價(jià)。

一、血洗現(xiàn)場

軟件股正在經(jīng)歷一輪罕見的熔斷。

2026年1月，iShares軟件ETF（IGV）單月下跌15%，創(chuàng)下2008年雷曼兄弟破產(chǎn)以來的最差月度表現(xiàn)。而2月3日單日跌幅達(dá)到 5% —— 這類跌法通常不是“業(yè)績略遜”，而是“估值錨斷裂”：市場開始懷疑——軟件行業(yè)過去十年的定價(jià)邏輯，還能不能成立。

看看這些曾經(jīng)的明星公司，一個個股價(jià)腰斬。Jefferies分析師在報(bào)告里寫道：“軟件行業(yè)情緒從未如此低迷”。 Bloomberg Intelligence的分析師更狠，直接把軟件股形容為 “radioactive” ——放射性物質(zhì)，碰都不能碰。

投資者在恐慌性拋售。邏輯很簡單：AI能寫代碼了，軟件公司的護(hù)城河沒了。

一種說法是，Anthropic 的 Claude Code/ Cowork “觸發(fā)了大規(guī)模拋售” —— 當(dāng) Agent 能夠跨工具、跨系統(tǒng)地 “自己干活”，投資者第一次認(rèn)真意識到 —— 很多 SaaS 其實(shí)是在賣 “操作數(shù)據(jù)庫的方式”，而不是在賣 “不可替代的東西”。

但真正值得玩味的是：在這輪熔斷中，數(shù)據(jù)層基礎(chǔ)設(shè)施（數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)流平臺）表現(xiàn)明顯更為堅(jiān)挺。 這就不像“一刀切恐慌”，更像一次冷酷但精細(xì)的拆分：市場在把軟件的皮和骨拆開定價(jià)。

而要理解這把手術(shù)刀怎么下的，我們得回到更早的一句“判詞”。

二、勿謂言之不預(yù)

這輪崩潰并非毫無征兆。早在 2024 年 12 月，微軟 CEO 納德拉在 BG2 播客里的一段話，就幾乎把 SaaS 的結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)明了。那時很多人當(dāng)成危言聳聽，現(xiàn)在回看，句句都是判決書：

我認(rèn)為 “SaaS 業(yè)務(wù)軟件” 這種形態(tài)本身，在 Agent 時代大概都會走向崩潰。你想想，它們本質(zhì)上就是一堆業(yè)務(wù)邏輯套在CRUD數(shù)據(jù)庫上。而這些業(yè)務(wù)邏輯，會全部遷移到Agent那邊去；而這些Agent會做跨數(shù)據(jù)庫的 CRUD 操作——它們不會在乎后端是什么，它們會同時更新多個數(shù)據(jù)庫，所有的邏輯都會跑在AI層。一旦AI層成為所有邏輯的歸屬地，人們就會開始替換后端了。

大部分 SaaS 都是數(shù)據(jù)庫 CRUD + 業(yè)務(wù)邏輯，當(dāng)業(yè)務(wù)邏輯轉(zhuǎn)移到 Agent 層時，SaaS 就只剩下一個空殼。

一年前，我在《》引用了這段論述，有人說這是危言聳聽。 現(xiàn)在再來看軟件公司的定價(jià)模型，尤其是按席位收費(fèi)那套，確實(shí)開始松動了：當(dāng)“使用者”從人變成 Agent，席位這個計(jì)量單位天然就站不住。

問題是：如果 SaaS 的中介價(jià)值被壓扁，剩下的價(jià)值會坍縮到哪里？

答案在軟件棧的結(jié)構(gòu)里。

三、翻譯層被壓扁

有一個段子：企業(yè)運(yùn)營實(shí)際上就是在維護(hù) Excel 表格 —— 這話粗糙但也接近真相。

客戶是誰、訂單是什么、庫存還有多少、誰審批了付款、哪個賬號改了權(quán)限 —— 這些都是狀態(tài)。 狀態(tài)必須被記錄在某個地方：以前是 Excel，后來是數(shù)據(jù)庫。無論 UI 再花哨，核心都離不開那幾張表。

大多數(shù) SaaS 在做的事，是給數(shù)據(jù)庫套上一層漂亮的“皮膚”： CRM、項(xiàng)目管理、HR、報(bào)銷、工單、報(bào)表……看似千姿百態(tài)，底層往往是相似的數(shù)據(jù)庫 CRUD（增刪改查）+ 工作流 + 權(quán)限 + 審計(jì)。

大部分SaaS產(chǎn)品，本質(zhì)上是“數(shù)據(jù)庫的漂亮皮膚” —— 在數(shù)據(jù)庫CRUD 上套了一層業(yè)務(wù)邏輯。

過去十年這門生意非常好做，因?yàn)樽觥捌つw”很貴：前端工程、后端工程、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、交互打磨、集成對接、實(shí)施交付……都是人力密集型。

但現(xiàn)在，AI 把 “翻譯成本” 壓扁。

從架構(gòu)角度看，傳統(tǒng)軟件棧里大量層級，本質(zhì)上做的都是一件事 —— 翻譯： 前端把數(shù)據(jù)翻譯成界面；后端把操作翻譯成 SQL；中間件是翻譯效率不夠時的補(bǔ)丁；數(shù)據(jù)庫是狀態(tài)的最終歸宿。

當(dāng)有一個“超級翻譯器 ”能把自然語言直接變成可靠的數(shù)據(jù)庫操作、再把結(jié)果解釋給人聽 —— 很多中間層就失去存在的必要性。你不需要打開某個系統(tǒng)、點(diǎn)某個報(bào)表、等某個頁面加載，你只要說一句話，Agent 就把事辦了。

翻譯能力足夠強(qiáng)，翻譯層就會被刪除。

軟件棧的形態(tài)開始向一個更簡單的結(jié)構(gòu)坍縮：Agent + 數(shù)據(jù)庫。

不過，“坍縮”不等于“軟件已死”。因?yàn)?Agent 有兩個硬短板，而這兩個短板，決定了市場會怎么分化定價(jià)。

四、AI的兩個阿喀琉斯之踵

Agent 的能力上限在快速上升。但它仍有兩處難以回避的短板：

第一，品位。

AI 能寫出能跑的代碼，但“能跑”不是“能活十年”。真正昂貴的不是把功能堆出來，而是在一堆看似都能工作的方案里，選那個最簡潔、最可維護(hù)、最抗變化、最經(jīng)得起時間折磨的架構(gòu) —— 這就是 “品味”。

做一個 CRUD 應(yīng)用，做一個前端頁面，AI 非常強(qiáng)。但是做一個數(shù)據(jù)庫存儲引擎、設(shè)計(jì)一個一致性協(xié)議、一個十年后還不腐爛的核心抽象——這不是“寫代碼”，這是“做選擇”。 錯誤的選擇不會立刻報(bào)錯，往往是兩三年后以災(zāi)難的方式顯形。這部分工作 Agent 依然有心無力

第二，驗(yàn)證。

AI 可以寫測試、跑測試、甚至生成大量用例。但基礎(chǔ)設(shè)施的“可信度”不是靠一次 CI 綠燈換來的， 而是靠長期生產(chǎn)環(huán)境的磨合：邊界條件、資源抖動、硬件故障、版本升級、真實(shí)業(yè)務(wù)的奇葩寫法……這些東西決定系統(tǒng)是否可靠。

代碼可以生成，可信賴的系統(tǒng)只能被時間與生產(chǎn)錘出來。

于是分化出現(xiàn)了：越靠近“生成與展示”，越容易被 AI 壓價(jià)；越靠近“需要品位 + 需要驗(yàn)證 + 不能出錯”，越難被替代，甚至?xí)恢毓馈?/p>

而這兩點(diǎn)，就能解釋市場為何在“拆開定價(jià)”。

五、分化定價(jià)的邏輯

這輪暴跌，說白了是在重新回答一個問題：當(dāng) AI 從“生成器”變成“執(zhí)行器”，軟件棧里到底哪些東西還值錢？

黃仁勛替軟件行業(yè)辯護(hù)時用了一個比喻：如果你是終極 AI，你不會重新發(fā)明螺絲刀，你會直接用螺絲刀。AI 的突破不是“消滅工具”，而是“更會用工具”。

但軟件世界的“工具”跟螺絲刀不一樣——它往往被拆成兩半：刀頭和握把。

現(xiàn)實(shí)接口是刀頭。 操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、數(shù)據(jù)庫、存儲、權(quán)限與審計(jì)……這些才是真正“咬住螺絲”的部分，是數(shù)字世界發(fā)生變化的唯一通道。 寫入一條訂單、改一個權(quán)限位、記一筆賬，最后都得靠它們落地。AI 再聰明也繞不開，只會更頻繁、更自動、更直接地調(diào)用它們。

SaaS 是握把。 界面、表單、按鈕、報(bào)表、低代碼拖拽、向?qū)搅鞒獭鼈兊膬r(jià)值來自“讓不會擰螺絲的人也能擰”。 過去握把很貴：產(chǎn)品、交互、前后端、實(shí)施、集成，全是人力密集型，所以這層賺得盆滿缽滿。現(xiàn)在局面變了：

Agent 本身就是電鉆。

電鉆不需要你給它設(shè)計(jì)一個更漂亮的握把，它要的是一盒標(biāo)準(zhǔn)化刀頭，Agent 天然會走最短路徑觸達(dá)現(xiàn)實(shí)接口。

于是 “分化定價(jià)” 的框架就清晰起來：軟件價(jià)值會沿著一條階梯重新排序 —— 并非所有的 SaaS 和軟件都會被替代，但越靠近“可生成”，越容易被壓價(jià)；越靠近“可對賬的狀態(tài)”，越難被替代，甚至?xí)恢毓馈?/p>

還有一個更深的原因，讓最右邊幾乎“免疫” 生成式 AI 沖擊：事實(shí)狀態(tài)不可生成。

AI 能生成文案、代碼、報(bào)告，但它生成不了你公司過去十年的交易記錄；它也不能“憑感覺”回答余額、對賬差異、審計(jì)追溯、權(quán)限變更歷史。 那些答案只能被系統(tǒng)記錄，不能被模型猜測。所以數(shù)據(jù)庫的護(hù)城河是雙重的：一邊是基礎(chǔ)設(shè)施的品味與驗(yàn)證門檻，另一邊是更物理的事實(shí)——狀態(tài)必須在某個地方被記住。

當(dāng)翻譯層被 Agent 擠薄，最后剩下的就不是什么“更漂亮的軟件”，而是：Agent + Database。市場不是在一刀切恐慌，而是在把“握把”和“刀頭”，把“皮”和“骨”，拆開定價(jià)。

六、價(jià)值坍縮的終點(diǎn)

一旦接受“AI 選擇最短路徑到達(dá)現(xiàn)實(shí)”，資本市場很多看似情緒化的動作就突然變得理性：錢不是在逃離軟件，而是在逃離“人類握把”，涌向“數(shù)字現(xiàn)實(shí)接口”。

你會發(fā)現(xiàn)，圍繞數(shù)據(jù)庫、尤其是 PostgreSQL 生態(tài)的動作，密度越來越高，像是一場集體投票：

有人押“Serverless + 分支/派生”的開發(fā)者工作流，有人押“企業(yè)級 PG”進(jìn)入數(shù)據(jù)云敘事，有人押“開源 PG + 開發(fā)者體驗(yàn)”繼續(xù)擴(kuò)張——起點(diǎn)不同，但終點(diǎn)一致：都在向 PostgreSQL 的語義與生態(tài)靠攏。

市場在用真金白銀投票， 2025 年，我們看到了 ，，。 Amazon 的 Aurora DSQL，，Google 的 AlloyDB，主要云廠商，以及數(shù)據(jù)倉庫巨頭，都把寶押在了 PostgreSQL 上，向 PG 生態(tài)靠攏。

學(xué)界與產(chǎn)業(yè)的共識也在合流：越來越多重量級聲音開始把 PostgreSQL 視為“默認(rèn)語義、默認(rèn)工具鏈、默認(rèn)心智份額”。 CMU 的數(shù)據(jù)庫研討會甚至把專題干脆命名為 “PostgreSQL vs. World”，并揶揄道： 主流云廠商都在推出帶有明確設(shè)計(jì)主張的 PostgreSQL 兼容系統(tǒng)；而非 PG 陣營的系統(tǒng)則像在一個默認(rèn)假設(shè) PG 語義的世界里艱難求生。

如果說兩年前我寫下《》還是進(jìn)行時態(tài)，那么現(xiàn)在已經(jīng)接近完成時態(tài)了。 數(shù)據(jù)庫世界的格局已然清晰：PostgreSQL 成為數(shù)據(jù)庫世界的 Linux 內(nèi)核，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫世界的大一統(tǒng)。換句話說，價(jià)值坍縮的終點(diǎn)不再是泛稱的“數(shù)據(jù)庫”，而越來越像是： PostgreSQL 作為默認(rèn)的數(shù)字現(xiàn)實(shí)接口。

七、終極運(yùn)行時

既然PostgreSQL征服數(shù)據(jù)庫世界已成確定性趨勢，下一個問題是：什么樣的PostgreSQL能夠代表未來？

回顧Databricks收購Neon的邏輯，有一個關(guān)鍵洞察：Agent時代的數(shù)據(jù)庫需求與人類驅(qū)動的時代完全不同。

Agent以機(jī)器速度運(yùn)行。它們需要毫秒級創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫分支，需要實(shí)時獲取Schema信息，需要結(jié)構(gòu)化的錯誤反饋來自我糾正。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫是為人設(shè)計(jì)的——文檔給人讀，API給人調(diào)，錯誤信息給人看。但如果未來 80% 的數(shù)據(jù)庫操作都是Agent發(fā)起的，那數(shù)據(jù)庫的"界面"需要重新設(shè)計(jì)：上下文高度確定、聲明式、可管理；數(shù)據(jù)庫要能"解釋自己"；Agent可以瞬間創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫分支，測試決策，回滾錯誤。

數(shù)據(jù)庫正在從"存放數(shù)據(jù)的倉庫"變成"可編程的現(xiàn)實(shí)"。傳統(tǒng)的 PaaS 有三層：OS、Middleware（數(shù)據(jù)庫）、Runtime。這三層很有可能融合成一個新的物種：以數(shù)據(jù)庫為核心，向上吞并Runtime，向下封裝OS，形成一種 的新形態(tài)。

這也是老馮最近在 Pigsty 中探索的方向：Agentic PostgreSQL Runtime。讓PostgreSQL不只是一個數(shù)據(jù)庫，而是 Agent 時代的數(shù)據(jù)庫運(yùn)行時。

軟件股暴跌，誰會幸存？誰會崛起？

答案不在 “是否擁抱 AI ”的口號里，而在你到底擁有什么：

很多 SaaS 廠商拿著的是握把：界面、流程、報(bào)表、儀表盤、向?qū)А?quán)限按鈕擺放得多順手 —— 這層價(jià)值會越來越便宜，因?yàn)?Agent 會把翻譯成本打穿，把“握把”變成可選項(xiàng)。

云廠商 IaaS 握著的是電力 —— 算力、存儲、網(wǎng)絡(luò)、GPU——這當(dāng)然重要，但越底層越像大宗商品，價(jià)格戰(zhàn)是結(jié)構(gòu)性的宿命。

而數(shù)據(jù)庫握著的是刀頭 —— 狀態(tài)、賬本、審計(jì)、權(quán)限、歷史、可對賬的事實(shí)。 這些是不變量，是不能靠生成模型替代的現(xiàn)實(shí)本體。

所以市場不是在錯殺軟件，而是在重新分配“不可替代性”的溢價(jià)：淺層被壓扁，深層被重估。

AI撕掉了 SaaS 軟件的皮，露出了基礎(chǔ)設(shè)施的骨。

未來的軟件世界會越來越像兩樣?xùn)|西：

會說話、會干活的 Agent；以及有記憶、可對賬的 PostgreSQL。

中間那層翻譯皮膚，會變薄，甚至消失。

當(dāng)你看清這點(diǎn)，恐慌就變成了路線圖：不要再用 2015 年的軟件形態(tài)去押注 2030 年的價(jià)值。真正值得下注的，是那些那些握住不變量的項(xiàng)目。

“當(dāng) Agent 學(xué)會自己擰螺絲，你手里拿著的最好不是握把，而是那顆螺絲本身 —— 那些不可生成、只能被記錄的事實(shí)。”

數(shù)據(jù)庫老司機(jī)

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