| 適道
2001年，在一幅廣告牌上，一架象征Salesforce的新型靈活戰斗機擊落了一架象征Oracle的傳統紅色雙翼飛機，標題處是加粗的紅色字體“The end of software”。
彼時，Salesforce正在野蠻生長，“no software”既是營銷噱頭，也是吹響SaaS革命的號角：軟件應該通過云端7×24小時為用戶提供服務。
如今，曾經的新勢力淪為了舊代表：Salesforce在發布新季度財報后，股價暴跌近 20%。共進退的還有——Workday股價遭遇了自 2016 年以來的最大單日跌幅；UiPath發布財報后股價暴跌34%；MongoDB發布財報后股價暴跌 25%。
表面原因是各家的銷售增長低于預期，但實際原因大家心知肚明：AI清算之神終于現身了。
根據紅杉美國估算，GenAI 在出現后一年間，創造的總收入約為 30 億美元，這還不包括科技巨頭和云服務廠商通過 AI 產生的收入。作為對比，SaaS 花了近 10 年才達到這個水平。
AI和SaaS 收入增速對比，來源：紅杉美國
在SaaS行業哀嚎之時，近日Pace Capital創始合伙人Chris Paik一篇名為 The End of Software的文章在X上瘋傳，直接往火堆倒了一桶油。
作者認為：軟件行業是真的要完了，現在主修計算機專業，如同在90年代末選新聞學，1912年進宮當太監，1949年加入國某黨。。。。
如同互聯網時代創造了海量不要錢的UGC，AI時代即將創造出海量不要錢的軟件。
如果你細心觀察，就會發現歷史不會重演，但總能驚人的相似。能夠取代Vogue的不是另一家時尚媒體，而是千千萬萬個網紅；同理，能夠取代Salesforce 的不是另一家CRM 公司，而是一系列動態滿足相同需求和痛點的工具。
文章的哪些內容是危言聳聽，哪些是真知灼見？SaaS創業公司的進化方向又在何方？適道對文章進行了編譯，并綜合權威觀點，試圖提供一些有價值的思考。
首先，作者祭出了前車之鑒——媒體行業。
在互聯網出現之前，媒體的運作方式與今天截然不同。
制作內容的成本非常高——你必須雇傭專業人士制作、編輯和分發內容。為了cover成本，媒體必須賺錢。當然，以前的消費者也愿意付費，比如訂報紙、雜志、購買書籍，付費有線電視和按次付費等等。典型代表是巴菲特，他以愛讀報紙著稱。畢竟，誰不能喜歡具有地方壟斷特性的可預測訂閱業務呢？
直到互聯網出現，一開始媒體將其視為能夠觸及更多受眾，降低分發成本的一種方式。結果讓人始料未及，UGC蓬勃發展，互聯網不僅將分發成本降為零，還將內容創作的成本也降為了零。
當內容制作不再需要成本時，它也不再需要賺錢。這種經濟約束的放松引發了一次寒武紀大爆發 ——你可以發布一張咖啡杯的照片，然后獲得百萬次瀏覽或完全沒有瀏覽，而市場的出清價格仍然得到了滿足。由此，誕生了海量無法合理消費的內容。
這種情況下，市場需要用一些產品吸引人們的注意力，通過營銷內容有效地引導消費者——UGC平臺誕生。結果如你所見，媒體公司被徹底沖擊，它們在不斷淪陷注意力領地的同時還要負擔更高的制作成本。
因此，從結構上看，投資媒體變成了一個虧本的價值主張。因為價值創造完全轉移到了控制分發的平臺上。
現在，讓我們將目光轉移到軟件行業。
首先，軟件的制作成本很高，你必須雇傭專業人員來創建、維護和分發。也因為成本很高，軟件必須賺錢，而我們也為此付費——軟件許可證、SaaS、按人頭定價等等。
結果是，軟件的利潤率歷來惹人艷羨—— 90%以上的利潤率和零邊際分發成本。
軟件之所以貴是因為程序員貴，熟練的“人機翻譯”可是一項稀缺技能。
不過，如今LLM證明了自己在這方面的高效性，并將軟件的制作成本降至零。
試想，當軟件本身不再需要賺錢時會發生什么？
我們還要經歷一次軟件的“寒武紀大爆發”，就像UGC內容大爆發一樣。軟件公司會像媒體公司一樣被新鮮事物取代，一批新的控制分發平臺將應運而生。
在軟件行業，“看不見的手”已經停滯很久了，如今LLM將引入迅速而熟悉的矯正力量。現在主修計算機專業，如同在90年代末選新聞學。
The End of Software本體到此為止，下面是Betaworks CEO John Borthwick圍繞文章做出的預測：
GenAI崛起將如何改變軟件開發？我看到幾個關鍵趨勢：
1、代碼靈活可塑
通過代碼生成模型，軟件的靈活性更上一層樓。代碼不再是文件中的靜態行，而會根據需求而動態生成、調整。開發者只需用自然語言描述需求，AI 就會將轉化為可運行的代碼。這將大幅加快開發周期。在熟練的 AI 系統中，軟件正變得像黏土一樣聽話，可隨心所欲地輕松塑造。
2、軟件更智能，感知上下文
隨著AI 對軟件項目上下文（ 用戶、目的、集成 ）理解的加深，它能夠獨立進行智能的設計決策和優化。軟件將根據使用方式、使用者及其目標進行自我調整，包括自行調試、優化性能，進化自身架構。
3、bye-bye技術棧，hello模塊化微服務
傳統的技術棧概念正在逐漸消失，取而代之的是由 AI 生成的微服務流動海洋。這些微服務可以根據需求重組再構，APP通過描述不同服務和功能的連接與交互方式而實現，技術棧將成為虛擬的。范式的轉變將產生二階效應，重塑我們對軟件架構的理解，并促成新應用和服務的大爆發，不再受制于程序員的局限性。
雖然我們很難完全理解即將發生的事情，但其中一點已經顯化：在AI說了算的世界，誰能最熟練地運用語言，誰就能掌握無盡的效用和發明的鑰匙。其中，掌握提示詞和語言將成為創新的主要杠桿和基石。人工手寫代碼的時代即將結束，請系好安全帶，在未來的語言浪潮中盡情沖浪吧。
將媒體比做賣內容的機構，SaaS公司就是賣軟件服務的機構。
Paik的觀點是，在這波以LLM為主導的AIGC革命中，軟件即將唾手可得，因此不再值錢。
但如果我們順著作者的思路，觀察當今的媒體和媒體人，就會發現大家過得沒有傳說中那么糟糕。一方面，媒體“藥丸”不代表媒體人“藥丸”，優秀的內容從業者只是更加分散，而不是被單一機構壟斷；另一方面，在生存空間被擠壓的情況下，一些專業且垂直的媒體過得挺滋潤。
換個更直白的說法，曾經媒體的話語權至高無上，互聯網只是拿走了原本溢出來的權利，并進行了重新分配。
同理，軟件行業當然不會終結，只是進化出一些適應AI時代的特征，而且速度飛快。
很多創始人和投資者有一個共識：大多數企業采用新技術的速度極其緩慢。在美國，即便過去十年跑出了 Toast、Shopify、Procore 和 ServiceTitan 等數十個贏家。但從數據來看，截至2021年，Toast僅在6%美國餐廳中使用；ServiceTitan在核心TAM滲透率為1%；就連CRM也是花了15 年才達到其臨界點。
不要怪大家守舊，有沒有一種可能：過去的SaaS實在不太好用？例如，世界上約 80%數據都是非結構化的，但我們“聰明”的SaaS軟件只能處理具有清晰結構的數據。隨著多模態大模型普及，原本一些數字化發展緩慢的行業很可能將繞過“前SaaS”階段，直接步入“AI解決方案”階段。
大膽想象，SaaS創業公司的上車機會就藏著在“落后”行業中？
一方面，客戶不再需要“湊活能用”的產品，而是需要高性能、低容錯率，真正可以依賴的工具。
例如，在法律行業，一些細枝末節的紕漏都可能讓律師敗訴，此時的AI工具需要幫助律師找到這些細微差異，而不是再添堵。
眾所周知，目前這屆大模型在幻覺方面表現“出眾”，且數據隔行如隔山，這可以幫助專注于垂直領域的創業公司贏得窗口期。同時，大公司通常行動緩慢，初創公司也有機會抓住先發優勢。
另一方面，在大家都能看到的地方“搶飯”約等于“沒飯”。
典型案例當屬Deepgram，一家AI自動語音識別公司。憑借著先發優勢，以及“市場上最快、最準確”的語音服務，手握自研模型的Deepgram估值一度高達2.67億美元。
好景不長，很快Google、Microsoft、Amazon等科技巨頭完善自己的語音文本生成服務，讓Deepgram的產品優勢不再明顯；OpenAI也開發了語音識別模型Whisper并通過API收費，降低了開發者的使用門檻，大家不再需要Deepgram當托管者。
結果就是Deepgram陷入”沒錢”困境，甚至兩度裁員。
最新消息是Deepgram死里逃生。公司推出了一種用于實時會話語音AI代理的文本轉語音API，可以在幾分之一秒內根據任何文本輸入生成語音，包括來自ChatGPT等LLM的響應。由于該API提供業界領先的音頻流準確性和轉錄速度，很快已經在Spotify、花旗銀行、NASA和Twilio等企業中實施。
要知道Deepgram技術優良，表現尚可，只是選擇的賽道擠滿了巨頭，憑借一點先發優勢修不起護城河。而對于本身技術不那么強悍的初創公司，如果非要選擇一個兵家必爭之地，等于自撞南墻。
綜上，SaaS創業想要安全上車AI，請盡可能提供更專業、更垂直的AI解決方案。
如何找到“小切口”？
根據硅谷頂級風投Greylock的觀點，只要你能深入專業領域，就可以建立起壁壘。但任何垂直領域要想取得大規模成功，關鍵在于選擇一個適合該技術的行業，準確評估TAM，構建深入的產品工作流程和數據，設計適當的 GTM 策略，并擁有領域專業知識和技術實力。
其中兩點需要格外關注：一是好數據勝過好模型，數據將成為建立垂直服務差異化的最關鍵因素；二是尋找未被競爭對手觸及，對 AI有明確需求的行業，同時考慮你自己提供的技術是否適用于這些行業。
至于“The End of Software”這句話，依舊逃不過“噱頭”的標簽。正如電池革命的結果是為汽車發動機提供動力，而不是讓汽車扔掉發動機。同理，GenAI是一種技術手段，而不是一種顛覆SaaS的商業模式。
回到文章開頭，Salesforce跌宕的股價預示著AI帶來的陣痛不可避免，歷史的車輪不可倒退。但不破不立，唯有堅定進化者才能穿透時代。
2001年，在一幅廣告牌上，一架象征Salesforce的新型靈活戰斗機擊落了一架象征Oracle的傳統紅色雙翼飛機，標題處是加粗的紅色字體“The end of software”。
彼時，Salesforce正在野蠻生長，“no software”既是營銷噱頭，也是吹響SaaS革命的號角：軟件應該通過云端7×24小時為用戶提供服務。
如今，曾經的新勢力淪為了舊代表：Salesforce在發布新季度財報后，股價暴跌近 20%。共進退的還有——Workday股價遭遇了自 2016 年以來的最大單日跌幅；UiPath發布財報后股價暴跌34%；MongoDB發布財報后股價暴跌 25%。
表面原因是各家的銷售增長低于預期，但實際原因大家心知肚明：AI清算之神終于現身了。
根據紅杉美國估算，GenAI 在出現后一年間，創造的總收入約為 30 億美元，這還不包括科技巨頭和云服務廠商通過 AI 產生的收入。作為對比，SaaS 花了近 10 年才達到這個水平。
（AI和SaaS 收入增速對比，來源：紅杉美國）
在SaaS行業哀嚎之時，近日Pace Capital創始合伙人Chris Paik一篇名為 The End of Software的文章在X上瘋傳，直接往火堆倒了一桶油。
作者認為：軟件行業是真的要完了，現在主修計算機專業，如同在90年代末選新聞學，1912年進宮當太監，1949年加入國某黨。。。。
如同互聯網時代創造了海量不要錢的UGC，AI時代即將創造出海量不要錢的軟件。
如果你細心觀察，就會發現歷史不會重演，但總能驚人的相似。能夠取代Vogue的不是另一家時尚媒體，而是千千萬萬個網紅；同理，能夠取代Salesforce 的不是另一家CRM 公司，而是一系列動態滿足相同需求和痛點的工具。
文章的哪些內容是危言聳聽，哪些是真知灼見？SaaS創業公司的進化方向又在何方？適道對文章進行了編譯，并綜合權威觀點，試圖提供一些有價值的思考。
01 遍地軟件不要錢
首先，作者祭出了前車之鑒——媒體行業。
在互聯網出現之前，媒體的運作方式與今天截然不同。
制作內容的成本非常高——你必須雇傭專業人士制作、編輯和分發內容。為了cover成本，媒體必須賺錢。當然，以前的消費者也愿意付費，比如訂報紙、雜志、購買書籍，付費有線電視和按次付費等等。典型代表是巴菲特，他以愛讀報紙著稱。畢竟，誰不能喜歡具有地方壟斷特性的可預測訂閱業務呢？
直到互聯網出現，一開始媒體將其視為能夠觸及更多受眾，降低分發成本的一種方式。結果讓人始料未及，UGC蓬勃發展，互聯網不僅將分發成本降為零，還將內容創作的成本也降為了零。
當內容制作不再需要成本時，它也不再需要賺錢。這種經濟約束的放松引發了一次寒武紀大爆發 ——你可以發布一張咖啡杯的照片，然后獲得百萬次瀏覽或完全沒有瀏覽，而市場的出清價格仍然得到了滿足。由此，誕生了海量無法合理消費的內容。
這種情況下，市場需要用一些產品吸引人們的注意力，通過營銷內容有效地引導消費者——UGC平臺誕生。結果如你所見，媒體公司被徹底沖擊，它們在不斷淪陷注意力領地的同時還要負擔更高的制作成本。
因此，從結構上看，投資媒體變成了一個虧本的價值主張。因為價值創造完全轉移到了控制分發的平臺上。
現在，讓我們將目光轉移到軟件行業。
首先，軟件的制作成本很高，你必須雇傭專業人員來創建、維護和分發。也因為成本很高，軟件必須賺錢，而我們也為此付費 ——軟件許可證、SaaS、按人頭定價等等。
結果是，軟件的利潤率歷來惹人艷羨—— 90%以上的利潤率和零邊際分發成本。
軟件之所以貴是因為程序員貴，熟練的“人機翻譯”可是一項稀缺技能。
不過，如今LLM證明了自己在這方面的高效性，并將軟件的制作成本降至零。
試想，當軟件本身不再需要賺錢時會發生什么？
我們還要經歷一次軟件的“寒武紀大爆發”，就像UGC內容大爆發一樣。軟件公司會像媒體公司一樣被新鮮事物取代，一批新的控制分發平臺將應運而生。
在軟件行業，“看不見的手”已經停滯很久了，如今LLM將引入迅速而熟悉的矯正力量。現在主修計算機專業，如同在90年代末選新聞學。
The End of Software本體到此為止，下面是Betaworks CEO John Borthwick圍繞文章做出的預測：
GenAI崛起將如何改變軟件開發？我看到幾個關鍵趨勢：
1、代碼靈活可塑
通過代碼生成模型，軟件的靈活性更上一層樓。代碼不再是文件中的靜態行，而會根據需求而動態生成、調整。開發者只需用自然語言描述需求，AI 就會將轉化為可運行的代碼。這將大幅加快開發周期。在熟練的 AI 系統中，軟件正變得像黏土一樣聽話，可隨心所欲地輕松塑造。
2、軟件更智能，感知上下文
隨著AI 對軟件項目上下文（ 用戶、目的、集成 ）理解的加深，它能夠獨立進行智能的設計決策和優化。軟件將根據使用方式、使用者及其目標進行自我調整，包括自行調試、優化性能，進化自身架構。
3、bye-bye技術棧，hello模塊化微服務
傳統的技術棧概念正在逐漸消失，取而代之的是由 AI 生成的微服務流動海洋。這些微服務可以根據需求重組再構，APP通過描述不同服務和功能的連接與交互方式而實現，技術棧將成為虛擬的。范式的轉變將產生二階效應，重塑我們對軟件架構的理解，并促成新應用和服務的大爆發，不再受制于程序員的局限性。
雖然我們很難完全理解即將發生的事情，但其中一點已經顯化：在AI說了算的世界，誰能最熟練地運用語言，誰就能掌握無盡的效用和發明的鑰匙。其中，掌握提示詞和語言將成為創新的主要杠桿和基石。人工手寫代碼的時代即將結束，請系好安全帶，在未來的語言浪潮中盡情沖浪吧。
將媒體比做賣內容的機構，SaaS公司就是賣軟件服務的機構。
Paik的觀點是，在這波以LLM為主導的AIGC革命中，軟件即將唾手可得，因此不再值錢。
但如果我們順著作者的思路，觀察當今的媒體和媒體人，就會發現大家過得沒有傳說中那么糟糕。一方面，媒體“藥丸”不代表媒體人“藥丸”，優秀的內容從業者只是更加分散，而不是被單一機構壟斷；另一方面，在生存空間被擠壓的情況下，一些專業且垂直的媒體過得挺滋潤。
換個更直白的說法，曾經媒體的話語權至高無上，互聯網只是拿走了原本溢出來的權利，并進行了重新分配。
同理，軟件行業當然不會終結，只是進化出一些適應AI時代的特征，而且速度飛快。
很多創始人和投資者有一個共識：大多數企業采用新技術的速度極其緩慢。在美國，即便過去十年跑出了 Toast、Shopify、Procore 和 ServiceTitan 等數十個贏家。但從數據來看，截至2021年，Toast僅在6%美國餐廳中使用；ServiceTitan在核心TAM滲透率為1%；就連CRM也是花了15 年才達到其臨界點。
不要怪大家守舊，有沒有一種可能：過去的SaaS實在不太好用？例如，世界上約 80%數據都是非結構化的，但我們“聰明”的SaaS軟件只能處理具有清晰結構的數據。隨著多模態大模型普及，原本一些數字化發展緩慢的行業很可能將繞過“前SaaS”階段，直接步入“AI解決方案”階段。
大膽想象，SaaS創業公司的上車機會就藏著在“落后”行業中？
一方面，客戶不再需要“湊活能用”的產品，而是需要高性能、低容錯率，真正可以依賴的工具。
例如，在法律行業，一些細枝末節的紕漏都可能讓律師敗訴，此時的AI工具需要幫助律師找到這些細微差異，而不是再添堵。
眾所周知，目前這屆大模型在幻覺方面表現“出眾”，且數據隔行如隔山，這可以幫助專注于垂直領域的創業公司贏得窗口期。同時，大公司通常行動緩慢，初創公司也有機會抓住先發優勢。
另一方面，在大家都能看到的地方“搶飯”約等于“沒飯”。
典型案例當屬Deepgram，一家AI自動語音識別公司。憑借著先發優勢，以及“市場上最快、最準確”的語音服務，手握自研模型的Deepgram估值一度高達2.67億美元。
好景不長，很快Google、Microsoft、Amazon等科技巨頭完善自己的語音文本生成服務，讓Deepgram的產品優勢不再明顯；OpenAI也開發了語音識別模型Whisper并通過API收費，降低了開發者的使用門檻，大家不再需要Deepgram當托管者。
結果就是Deepgram陷入”沒錢”困境，甚至兩度裁員。
最新消息是Deepgram死里逃生。公司推出了一種用于實時會話語音AI代理的文本轉語音API，可以在幾分之一秒內根據任何文本輸入生成語音，包括來自ChatGPT等LLM的響應。由于該API提供業界領先的音頻流準確性和轉錄速度，很快已經在Spotify、花旗銀行、NASA和Twilio等企業中實施。
要知道Deepgram技術優良，表現尚可，只是選擇的賽道擠滿了巨頭，憑借一點先發優勢修不起護城河。而對于本身技術不那么強悍的初創公司，如果非要選擇一個兵家必爭之地，等于自撞南墻。
綜上，SaaS創業想要安全上車AI，請盡可能提供更專業、更垂直的AI解決方案。
如何找到“小切口”？
根據硅谷頂級風投Greylock的觀點，只要你能深入專業領域，就可以建立起壁壘。但任何垂直領域要想取得大規模成功，關鍵在于選擇一個適合該技術的行業，準確評估TAM，構建深入的產品工作流程和數據，設計適當的 GTM 策略，并擁有領域專業知識和技術實力。
其中兩點需要格外關注：一是好數據勝過好模型，數據將成為建立垂直服務差異化的最關鍵因素；二是尋找未被競爭對手觸及，對 AI有明確需求的行業，同時考慮你自己提供的技術是否適用于這些行業。
至于“The End of Software”這句話，依舊逃不過“噱頭”的標簽。正如電池革命的結果是為汽車發動機提供動力，而不是讓汽車扔掉發動機。同理，GenAI是一種技術手段，而不是一種顛覆SaaS的商業模式。
回到文章開頭，Salesforce跌宕的股價預示著AI帶來的陣痛不可避免，歷史的車輪不可倒退。但不破不立，唯有堅定進化者才能穿透時代。
家好，今天來修一臺華為的筆記本，華為 Matebook D14。
現在的情況是按開機鍵沒反應，插上電也沒反應，那就拆開來先看看具體什么問題。
主板拆出來了，拆除主板后發現這電腦被修過，估計別人已發現問題，簡單查看也發現了問題，公共點短路了。看公共點的阻值只有 4 歐，CPU 供電阻值也是 4 歐。
這就簡單了，是 86941 的芯片直接把公共點的電壓帶到了 CPU 里，CPU 估計不保了。先把 86941 芯片換了，再開機看看能不能開，能開運氣就好，開不了那肯定是 CPU 掛了。
先換個芯片試試，這里有兩個 CPU 的供電芯片，現在拆掉了，再看看公共點的阻值，現在阻值恢復了，公共點阻值 390 了，而 CPU 的阻值還是 0.4，CPU 基本不保，不然也不會到我這里修。不過還是抱著一絲希望換個芯片上去試試。
芯片換了個全新的上去了，然后現在看，插電有電流了，公共點的電壓也出來了，15 伏。現在開機，開機電流跑上去了，但沒有跳變。看 CPU 的供電，0.9 伏已經出來了，但電流沒什么跳變，一直在 0.5、90、60 左右，它應該會慢慢升，因為溫度會越來越高。
我沒裝散熱器，所以電流會越來越大，但它沒有上下跳變，由此可見 CPU 肯定掛了，基本上沒得搞了。接下來跟客戶聯系一下，看是否愿意更換一個 CPU。經過跟客戶溝通，客戶最終還是要更換 CPU，電腦再續命幾年。
CPU 準備好了，接下來開干。剛剛花了一點時間，CPU 已經拆下來了，焊盤也處理好了，新的 CPU 準備好了。接下來還說什么？開干。好了 CPU 干上去了。
接下來就準備裝機測試一下，電腦簡單拼裝起來了，現在開機看一下，開機電流有跳變了，0.5、0.9、1.0，屏幕亮起來了，亮起來了。
一個 i5 的十代的處理器，16G 的內存，這一臺電腦就把問題解決了，CPU 供電短路，把 CPU 一路帶走了，更換了供電芯片和 CPU，問題就得到了解決。
這一期視頻到這里也準備結束了，如果大家有類似的需要可以隨時跟我們聯系，謝謝大家觀看，拜拜。