曾经，软件吞噬了整个世界。如今，AI 来消化剩下的一切。过去以应用程序为主导、市场控制准入、平台抽成的计算模式正在瓦解。一个全新的 AI 优先的世界正在浮现，在这个世界里，软件功能不再被束缚在应用程序中，而是以动态的、按需的服务形式通过 AI 原生接口来访问。
数十年来，计算机一直扮演着华丽的文件柜角色。应用程序就像数字文件夹，自成一体、刚性且相互隔离。想查天气？打开一个应用。需要订机票？另一个应用。支付账单？又是一个新应用。结果就是用户体验变得支离破碎，我们不得不在无数相互竞争主屏幕空间的信息孤岛之间来回切换。
生成式 AI 打破了这种模式。用户不再需要在独立程序之间点击和切换，而是可以与智能代理交互，这些代理能够实时动态检索、处理并生成响应，无需任何应用程序。让单个 AI 助手管理旅行、优化财务并推荐健身计划？轻松搞定。需要在订购杂货和总结今日新闻的同时审查法律文件？无缝完成。新的界面不是应用程序，而是对话式的、预测性的、无摩擦的交互方式。
诚然，这个全新的功能智能世界还未完全就绪。应用程序不会一夜之间消失，但它们对计算的掌控可能正在滑落。AI 不在乎预先打包的软件孤岛。它重新构建了用户体验，使软件变得模块化、动态化并深度集成。打开应用程序并在它们之间切换的整个理念？这很快就会被视为过时的思维方式。
incumbent 风险：传统市场正在倒计时
多年来，数字商店和封闭式市场是无法击败的护城河。控制分发、对每笔交易征税并赚取数十亿美元。完美。但当应用程序变得...不必要时会发生什么？
AI 驱动的交互兴起威胁着整个应用分发经济。如果用户依赖 AI 原生系统而不是安装独立软件，传统软件市场就会成为历史遗物。AI 吞噬了中间商。经济模式从应用变现转向 AI 驱动的服务层，在这里交互是无缝的、个性化的，最重要的是，超出了传统平台控制的范围。
两个不可避免的后果：
收入中断：不再有 30% 的应用销售或应用内购买抽成。如果 AI 自主处理交易，应用商店经济就会崩溃。
平台脱媒：AI 是云原生且硬件无关的。随着软件成为环境服务而不是受控体验，对数字生态系统的控制减弱。
新的问题是谁将拥有 AI 驱动的服务层？因为，whoever does will own the next trillion-dollar industry。
新的权力结构：AI 模型和垂直 AI 解决方案
AI 吞噬应用程序造成了明显的权力真空。价值向何处转移？很简单，就是对以下方面的控制：
AI 模型：开发最先进基础模型的实体定义了核心智能层。
用户界面和个性化：whoever 构建最直观的 AI 原生界面将主导用户参与。
数据和集成：AI 依赖于实时、专有数据的访问。whoever 拥有数据管道就控制了洞察力、智能和最终的经济。
但还有另一股力量在发挥作用：垂直 AI 解决方案。
目前，大多数大语言模型 (LLM) 感觉就像一把有无限工具的瑞士军刀——令人兴奋但令人不知所措。用户不想"摸索"AI。他们想要解决方案，想要为特定行业和工作流程量身定制的 AI 代理。想想看：起草合同的法律 AI、管理投资的金融 AI、生成内容的创意 AI、加速研究的科学 AI。广泛的 AI 很有趣，垂直的 AI 才有价值。
目前，LLM 对大多数人来说太广泛、太抽象、太难以接近。一个空白的聊天框不是产品，而是作业。如果 AI 要取代应用程序，它必须变得无形，无缝集成到日常工作流程中，而不必让用户思考提示、设置或后端功能。
在这波浪潮中取得成功的公司不仅要构建更好的 AI 模型，还要构建更好的 AI 体验。计算的未来不是关于一个可以做所有事情的 AI，而是关于许多专门的 AI 系统，它们准确知道用户需要什么并完美地执行。
整个软件栈正在实时重写。什么将取代旧模式？
微服务胜过应用程序：忘记臃肿的应用程序。未来的软件将是模块化的、按需的、可由 AI 调用的。预订旅行？AI 代理实时查找航班、酒店和租车，而你无需打开任何应用程序。
AI 驱动的市场：下一代软件市场不是应用商店。它是一个 AI 原生服务市场，用户订阅特定功能的 AI 代理，而不是下载静态软件。
AI 即服务：开发者不再销售独立应用程序，而是构建集成到总体 AI 生态系统中的"技能"或"代理"，通过订阅或基于使用量的定价来获得收入。
不可避免的颠覆
这不是进化，这是政变。生成式 AI 不仅仅是另一个技术层；它有可能从内部吞噬整个软件行业。
旧的软件模式建立在稀缺性之上。控制分发、限制访问、收取溢价。AI 彻底打破了这一切。新模式是流动的、无摩擦的、无限可扩展的。
未能适应的平台和企业可能会被载入史册，加入那些曾经对互联网、移动和云计算不屑一顾的行列。
AI 不仅仅是下一波软件浪潮；它是打破一切先前存在的浪潮。唯一剩下的问题是：谁能驾驭它，谁会被淹没？
Justin Westcott 是 Edelman 全球技术部门负责人。
