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采訪｜一鳴

圖文｜一鳴

2月的第一周，全球軟件行業經歷了一場“葬禮”。Anthropic基于Claude Cowork平臺發布了11款職能插件，覆蓋法律、金融、銷售、數據分析——幾乎把傳統SaaS公司最賺錢的業務領域逐一點名。一周之內，全球軟件板塊市值蒸發了數千億美元。

這不只是一次股價調整，它宣告了一個時代的松動：過去十五年，軟件行業靠“按人頭賣坐席”所建立起來的萬億帝國，現在正在面臨AI Agent的威脅。如果Agent能完成所有工作，未來“席位”還有什么意義？

百融云創創始人張韶峰，這位軟件行業的“老兵”，現在成了Agent的急先鋒。在他的公司里，1000多位人類員工指揮著20多萬個AI“硅基員工”——它們有工號、有KPI、有績效考核，甚至有“退役”機制。

本期《硅谷101》我們想聊聊，AI Agent將如何終結軟件工具時代？以及每一個真實的人，該如何在“硅碳共治”的時代找到自己的位置？

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以下是這次對話內容的精選：

01

信仰地震

2026年初軟件行業的“葬禮”

一鳴：最近整個SaaS行業經歷了一場“信仰地震”。我們知道10年前，國內很多軟件公司都是想對標美國的SaaS模式，但后來事實證明中國的市場和美國有很大區別。你曾說過“軟件在中國從未真正活過”，而這次崩盤又是全球性的。這是否意味著，以“席位”為核心的SaaS訂閱制時代，徹底結束了？

張韶峰：我覺得這是一個非常重要的問題。首先我得說，在中國，軟件作為一個產品產業，可能產值也就是美國的4%，它確實從未真正大規模存在過。反觀美國，無論是傳統軟件還是SaaS模式，曾經都是好得不得了。但這一次，獨享了至少15年風光的SaaS行業，恐怕正在經歷一次“過山車”般的震動。

本質上，一個新的范式、一個新時代已經開啟了。企業并不愿意為購買一個軟件的坐席付費，他們想買的是能不能真正幫我解決問題的“合作伙伴”。至于這個合作伙伴是硅基的（AI）還是碳基的（BPO外包），客戶其實不關心，他們只關心結果。

當然，這不意味著傳統的席位模式或License模式會馬上死掉。新老范式交替需要時間，老模式會逐漸下沉，最終消亡。

一鳴：ChatGPT出現也幾年了，為什么偏偏是Anthropic這次更新引發了如此大的恐慌？為什么是現在？

張韶峰：從技術角度看，這并不是一次“突變”。它是很多先兆信號在積累到一定程度后的爆發。之前的Clawdbot

（現更名OpenClaw）

當資本市場發現，如果一個插件就能解決以前需要復雜SaaS軟件才能解決的問題，那傳統軟件的估值邏輯在哪里？歷史上每次技術變革都是這樣：技術已經醞釀很久了，但你需要找到一個足夠大的群體，不一定是全人類，只要是那個行業的中堅力量，看得懂的方式來傳播它，那個“壓死駱駝的最后一根稻草”才會出現。這次插件的發布，就是那個讓所有人看懂的“爆點”。

02

范式轉移

從SaaS到RaaS

一鳴：你提出了一個核心概念叫RaaS

（Results as a Service，結果即服務）

張韶峰：其實這個想法由來已久。早在2021年冬天，ChatGPT發布前一年，就有投資人疾風驟雨地批了我一通，非要我把百融的業務模式，改成美國那種標準的SaaS訂閱制。我當時就跟他說，在中國，SaaS可能根本不存在，咱們別自欺欺人。我們想做的是TaaS

（Transaction as a Service）

（Business as a Service）

為了方便理解，我經常打個比方：SaaS賣的是“扳手”。不管你拿這扳手是去修車還是擰螺絲，能不能干好，那是你雇的人（碳基員工）的問題，軟件廠商只管賣工具。

但RaaS賣的是“擰螺絲”這個結果。我不管底下的工具是扳手還是鉗子，我直接把螺絲給你擰好。如果我擰得比人快、比人好，我就按擰好的數量收錢。

在這個大范式下，我們梳理出了三種具體的落地模式：

第一，AI員工派遣：這就像是派勞務。我給你派一個硅基員工，它勝任這個崗位后，咱們算筆賬。比如我們的硅基法務助理，以前人審一份合同要56分鐘，現在AI干活，人只要最后看4分鐘，省下了52分鐘。這52分鐘按分鐘折算成工資，或者按崗位月薪計費，這就是非常量化的價值。

第二，AI BPO

（業務流程外包）

第三，賦能IAV生態： 這是一個更底層的邏輯。以前有IaaS、PaaS、SaaS，現在大廠其實缺一層“企業級智能體PaaS”。我們會把百融做智能體的基礎設施

（AI Infra）

（IAV，以前叫ISV）

這些硅基員工通常又分兩類：一類叫EX

（員工體驗Agent）

（客戶體驗Agent）

一鳴：這種模式的利潤空間會更大嗎？聽起來你是在切以前屬于“人力外包”的那塊大蛋糕。

張韶峰：肯定會大得多。RaaS的規模至少是SaaS的幾十倍。尤其在中國，企業對“買個工具”的付費意愿極低，但對“幫我把這攤活兒干了”的意愿極強。一旦你實現了端到端的交付，你就不再是一個軟件成本項，而是一個利潤分配的合作伙伴。

03

硅碳共治

如何管理20萬個“硅基員工”

一鳴：黃仁勛曾設想過，未來的英偉達可能由5萬人類員工，和1億個AI助手組成。在百融云創，這種“混合組織”是不是已經變成現實了？

張韶峰：黃仁勛描述的那個畫面，我百分之百認同。事實上，百融現在1000多名碳基員工，指揮著20多萬個硅基員工，這個比例大概就是150:1，這個進化已經在我們公司發生了。我們內部管這叫“硅碳共治”。

很多人問我，未來會不會出現碳基員工匯報給硅基員工的情況？我去給HSBC匯豐銀行分享的時候，他們也問這個心理接受度的問題。

我說從能力上來講，一定會。因為有些工作，人真的干不過AI。組織架構不一定永遠是人在上、AI在下，它可能是一個網狀結構，甚至你溝通的時候都分不清對面到底是誰。

來源：AI生成

一鳴：20萬個硅基員工，它們在公司里到底是什么樣的一個存在？你真的像管理真人一樣管理它們嗎？

張韶峰：真的。既然是“員工”，就得有管理系統，我們公司有一套“硅基員工之家”。展開那個Organization Chart

（組織架構圖）

第一，它們有身份與履歷。它們有自己的名字、郵箱、專屬工號。甚至還有工齡，標注著它是哪天入職的。

第二，在選用育留方面，每一個硅基員工都會分配一個對應的碳基員工伙伴。這個“人類伙伴”負責訓練它，覺得它合格了，才讓它發號上崗。如果這個硅基員工被客戶投訴了，或者績效不好，那個責任是落到碳基員工頭上的。

第三，在績效與分配方面，我們也考勤，考核它每天解答了多少問題。干得好，硅基員工只需要獎勵它電和芯片；但它背后的人類伙伴，我們要獎勵榮譽、職級和薪酬。這個晉升流程和真人無異。

如果你不跟我講，你可能根本分不出來你的同事是個硅基生命。我們的語音Agent每天打1億通電話，能講方言，情緒還可以根據需要高亢或低沉，完全沒有“機器感”。

一鳴：作為CEO，你自己是怎么跟這些硅基員工協作的？

張韶峰：我有我自己的“硅基搭子”。去年除夕和初一，我給自己建了一個硅基助理。因為平時老有同事找我批這批那，很多事其實沒那么急。

這個“搭子”上崗后，它會幫我把關。別人找我，它先問：“你這事兒急不急？要是真急，你告訴我為什么，什么時候必須批。”后來我發現全公司都有這需求，我們就把這需求搞成了成批的硅基員工。現在你要找我，可能得先過我的硅基“搭子”那一關，它判斷出真的是緊急大事，才會給我打電話或者發郵件。

04

招聘革命

從28天到2天的“硅基速度”

一鳴：談談具體的提效案例吧。聽說你們把企業HR系統的招聘周期，從28天砍到了2天，這在以前幾乎是不可能的。

張韶峰：以前的HR其實就是“肉身搜索機”。我記得百融的招聘專員，以前每人都要準備幾十張SIM卡。為什么？因為用真人電話打多了，電信運營商會認為你是詐騙，把你封號。我以前根本不知道他們還有這種痛苦。

現在的硅基招聘員工，干得比人好太多了。以前HR只能機械地拿“微服務”這幾個關鍵詞去簡歷庫搜。但Agent懂語義，它能從候選人那一大段文字描述里看出來，他雖然沒寫那三個字，但他干的活兒就是微服務。

而且Agent能量極大，它不需要SIM卡，能同時給100個候選人打電話、發郵件預約。這種并發處理能力，一下子把冗長的溝通成本降下來了。

一鳴：這種提效確實夸張。除了效率，你們對應聘者的要求是不是也變了？

張韶峰：變了，變激進了很多。我們今年年會的口號就是：如果你說你不會AI，大概率就進不來百融了。我們會要求應聘者用“Vibe Coding”過來面試。什么意思呢？面試的時候你必須打開電腦，不管是Cursor還是Claude Code，我就要看你能不能熟練地調用AI來解決一個不可能完成的任務。我們不再看重你能不能人肉寫出那幾行代碼，而看重你是不是一個能率領AI軍團的“將軍”。

05

法律與咨詢的行業顛覆

合伙人與Agent的“黃金組合”

一鳴：法律和咨詢行業也是這次“崩盤”的重災區。很多律師擔心飯碗，你們的“百鑒”平臺是怎么在這個領域落地的？

張韶峰：法律和咨詢其實非常適合Agent。這些行業有個特點：90%的活兒是初級員工在干苦力，比如審合同、搜資料、寫初稿，最后高級合伙人做個判斷并簽字。

我給你講個真實的“Aha Moment”。之前有個做汽車零部件的廣東企業，面臨通用汽車

（GM）

后來他們用了我們的“百鑒”智能體。Agent自動在全網搜索GM別的供應商動態、交叉驗證關稅和勞工政策。結果幾十分鐘出的報告，推薦的地方正是他們最終成功的地方。那個老牌咨詢公司的全球合伙人來看了報告，人都傻了，他說這報告里的深度，只有中級合伙人以上的人才干得出來。

來源：AI生成

一鳴：這種“合伙人+Agent”模式，會不會讓初級白領的工作崗位，面臨很大挑戰？

張韶峰：麥肯錫已經給出了答案。他們的CEO前不久說，全球6萬員工里，有2.5萬個已經是“硅基員工”了。

我們總結過，未來專業人士可能只剩下一個體面的工作：審核加簽字。AI會把法商財稅這種涉及“非結構化數據生成、加工、編排”的活兒全干了。未來不是AI取代你，而是那些更早穿上“鋼鐵戰衣”的碳基合伙人，帶著Agent軍團把你給取代了。

06

舊王與新王的博弈

為什么大廠無法壟斷AgentStore

一鳴：OpenAI有GPTs，字節有扣子空間，巨頭們都在做AgentStore。很多人會問，為什么百融這種應用層公司能活下來，大廠不能直接把這活兒干了嗎？

張韶峰：這其實是一個非常經典的“舊王”與“新王”的關系。你想想當年的柯達、諾基亞，或者是無線通信變革時的老牌廠商，他們的技術儲備可能一點都不差，甚至數碼相機就是柯達發明的。但為什么他們轉型不徹底？

第一是存量利益的枷鎖。如果你以前是靠SaaS席位費躺著掙錢的，你很難下決心去砍掉自己的手臂。就像當年谷歌面對搜索收入一樣，這種變革會動了自己的存量蛋糕。

第二是“甲方”的老人問題。舊王的擁躉往往也是企業內部的一幫“老人”，他們對新事物的容錯率極低。只要AI出了一個錯，他們就會跳出來說“不如以前好用”。這會反向鎖死大廠，讓他們更難邁出那一步。

而創業公司是光腳的，只有求新求變。更重要的是，客戶對“新王”的容錯率反而更高。大家覺得你是個創業公司，犯點錯是可以接受的，只要你的范式是對的，大家愿意陪你一起成長。

07

垂直SaaS的“三年救贖期”

如何守住最后的三道護城河？

一鳴：既然巨頭們也有難處，那現有的垂直SaaS或者是傳統軟件公司，在Agent面前還有生存空間嗎？

張韶峰：我認為大模型并不會一刀切地干死所有軟件，但行業會迎來殘酷的分化。我給傳統SaaS公司算了一個時間，大概有“三年的救贖期”。如果你能守住這三道護城河，你就能活下來：

第一是私域數據。這是最強的硬資產。你的數據沉淀了核心的領域知識，這是通用大模型（不管是OpenAI還是DeepSeek）爬不到的。只要你有這些私域數據，大廠出的Agent就沒你專業。

第二是復雜流程的穩定性。這是一個硬核的技術邏輯。AI智能體本質上是概率模型，它每一步都有出錯的可能。如果你一個流程有25個步驟，每一步哪怕只有1%的出錯率，你算一下0.99的25次方，最終結果的不可接受程度是很高的。這種極低容錯、極長鏈路的流程，傳統軟件的穩定性目前還是堡壘。

第三是行業Know-how（專業知識）。這一點比較“軟”，但很重要。如果你的Know-how只在人腦子里，人家可以通過挖人解決；但如果你能把Know-how沉淀成前兩項資產，它就是護城河。

這三年是給你完成自我救贖的。如果你不能在這個期限內完成Agent化，那些AI原生的公司就會發明出比你更趁手的工具，直接把你連根拔起。

08

從成本中心到利潤中心

被AI替代的人如何突圍

一鳴：我們聊了這么多Agent對崗位的沖擊，很多人其實非常焦慮：如果我的工作被AI接手了，我該去哪兒？

張韶峰：我給你分享一個百融內部真實的轉型故事。我們有2500多家小企業客戶，以前我們雇了50個員工，通過微信和電話來服務他們。其實從經濟效益上講，這種純人工模式是虧錢的。

后來我們訓練了18個硅基員工，加上5個碳基員工協作，就把這攤活兒全接了。剩下的45個人去哪兒了？我們一個都沒裁。

這45個人在學會怎么訓練Agent之后，身份變了。他們以前是“客服”，現在變成了“Agent訓練師”。他們開始利用這種新技能去服務別的企業，幫別人構建智能體。結果呢？他們以前是公司的“成本中心”，現在變成了直接掙錢的“利潤中心”，人均收入反而漲了。

AI是在把你從一個肉身變成“鋼鐵俠”。當然，這也取決于你愿不愿意學習新的技能、穿上這套“戰衣”。未來不是AI取代你，而是那些更早穿上“鋼鐵戰衣”的人，擁有更強的競爭優勢。

09

組織重構

“一人公司”何時實現？

一鳴：硅谷對“一人公司”的愿景，你覺得什么時候能大規模實現？

張韶峰：我自己的看法是，ToC已經很有可能了，ToB還要難一點。

你像現在的OpenClaw，因為它主要在海外市場，那邊付費意愿強、習慣也好。以它今年的瘋狂程度，就算收費也一定有很多人愿意用，它可能很快就能達到10億美金的估值，不一定是10億收入啊，在AI時代，估值體系可以是收入的100倍。所以，“一人的十億獨角獸”在ToC領域是完全可能跑出來的。事實上，已經有很多個人Prosumer（產消者）在帶領一大堆AI智能體給自己干活了，他就是一個率領硅基員工下屬的將軍。

至于ToB，最終肯定也會出現，但需要企業觀念的改變。比如有些企業會觀察：既然比我大的企業都用好了，反復驗證過了，那我為什么不可以？或者先讓AI進場做個人的助手，等一些關鍵決策用下來覺得靠譜了，企業就會慢慢放權。

但總體來講，這個事情是完全有可能的。未來的組織一定會像一個“量子軍團”或者“精靈軍團”。這種感覺非常震撼，它不像人肉軍團，人和人溝通最夸張的就是“折損率”。大廠為什么發明那么多黑話？為什么要不停地“對齊”？因為不對齊真的會出問題，四個人經常做出五個方向來。但Agent之間溝通是沒有歧義的。甚至它們DNA里就特別喜歡寫文檔，你不讓它做它都難受，所以它們非常適合那種集團式的推進。

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