人類花了剛剛好一個世紀，解決「軟體」這個問題。
從早期的打孔卡到今天的雲端原生架構，過去的一百年，人類社會最聰明的腦袋都在致力於一件事：如何用程式碼構建數位世界，用軟體解決現實問題。
但從去年第四季開始，到最近這幾天，大家應該都感受到了，這個我們熟悉的「軟體時代」正在走入最後的發展階段。
Claude Opus 4.6 和 OpenAI Codex-5.3 的正面對決，精彩程度已經超越了單純的技術競爭，真的到了真正神仙打架的等級。這些 AI 模型展現出的 coding 能力甚至讓資本市場恐慌，SaaS 概念股這幾天也因此大跌。
SaaS會變成Service as a Software？
大家最擔心的是：如果 AI 都能寫軟體了，那賣軟體的商業模式還存在嗎？SaaS (Software as a Service) 會不會變成 "Service as a Software"？
站在產業的最前線，我的看法是： 恐慌大可不必，但轉型已經相當迫切。
昨天我和一位媒體朋友採訪時才聊到：我認為軟體開發這件事情的奇點（定義是人與 AI 完美結合）已經來了，而且 AGI 現在看起來不是突然單點發生或是單點定義，而是在各領域各自演進。
「軟體開發」居然成了 AGI 第一個最接近落地完成的地方，這大概是過去一個世紀以來，完全沒有人料到的事情。
或許是因為，頂尖的聰明人過去一個世紀都在從事寫頂尖程式的工作，要承認自己最終的目標，是把自己取代掉，這種未來現實怎麼想都是種只能令人慘笑的黑色幽默，心中也隱隱覺得有一種挫敗感，自然沒人想要大談。
過去，我們定義人才，往往看他精通哪種語言、熟悉哪個框架。但在 Claude 和 Codex 這種等級的 AI 面前，單純的「程式碼產出」不再是核心競爭力。AI 寫得比你快、而且不需要休息。
如果你的價值僅僅是「把 spec 翻譯成 code（依照規格書，把需求作成程式碼）」，那你確實該焦慮。但如果你能從 Problem Solver（問題解決者）的角度出發，這就是最好的時代。
AI時代下，工程師須盡快具備的3種價值
工程師需要具備的能力，必須立刻從 How to code（怎麼寫程式）轉變為 how to architect（怎麼當架構師）和 how to prompt（怎麼寫好的提示詞），這牽涉到未來的工程師應該儘快累積哪方面的價值：
- 定義問題的精準度： 你能否精準地拆解商業邏輯，讓 AI 聽懂你的需求？
- 系統架構的廣度： 當 AI 幫你搞定模組實作後，你能否設計出高可用、高擴展的雲端架構來承載這些服務？
- 整合 AI 的深度： 如何將這些強大的模型能力，轉化為我們客戶，創造那些零售品牌、企業主，真正需要的商業價值？
SaaS 股的大跌，其實是在懲罰那些「舊時代的軟體思維」。市場正在拋棄那些「只有功能、沒有智慧」的工具。
老黃說軟體股跌成這樣很荒謬，大致上沒錯，但他的話又只說了一半，這背後有兩件事情。
第一，軟體股不可以跌 ，因為這會讓市場觀感傷害到下游 AI 應用的需求，連帶對於販賣基礎設施的上游 AI 概念股的股價也不利。
第二，軟體確實不會消失，但「AI 就是未來的軟體」。
「AI 即軟體」這件事情將會極速發展，首當其衝的，就是大型的 SaaS 的軟體公司，因為他們轉身困難。對於他們來說，外面一個三五個人的小團隊，可以很快複製出他們原本賴以為生的商業模式和產品。
用 AI 重寫，比你用一大批人維護 legacy 系統（舊系統／舊技術）、慢慢改變要快得多了。
這就是 AI-Native（AI 原生）。未來的軟體，如果背後沒有 AI 模型在支撐，就像現在的手機不能上網一樣，是會被淘汰的。
恐慌大可不必，但轉型已經相當迫切
最後我想給所有技術與產業夥伴一些話。
不要被市場的波動嚇倒。人類花了一個世紀建立起來的軟體文明，不會消失，現在是大重塑的階段，但是波動確實會相當劇烈。 我們過往對於軟體開發的常識，已經完全不適用。
我們終於不用再重複造輪子了，而是站在 Claude 這些巨人的肩膀上，去解決更複雜、更具挑戰性的商業問題。
接下來更是強者恆強的時代。AI 把人類從繁瑣的 coding 中解放出來，去專注於我們最擅長的事，創造、決策與領導。
頂尖的軟體工程師還是需要，但是就跟我們過了馬車過渡到汽車的時代一樣，專職的人數不會像過往的需求這麼大，而且是轉變為每個人都需要學習的通識課。
人類花了一百年的時間，終於解決了「軟體」這個問題。我們的文明將進入一個嶄新的階段。
「AI 即軟體」。
本文授權轉載自程世嘉臉書
