软件构建成本下降之后，已建成的软件还值多少钱？
大约一年前，我曾提出一个问题：构建软件的成本是不是刚刚下降了90%？此后发生了很多事，而我对随之而来的那个问题越来越感兴趣：如果构建软件变得如此便宜，那么软件本身到底值多少钱？
软件/SaaS 是一个历史性的经济异常吗？
在研究这个题目的过程中，有一点变得非常明显：就攫取超额利润率的能力而言，软件是一个十足的异类。而我认为，正是这一点凸显出该行业当下为何面临如此关乎存亡的挑战。
历史上，赚取“超额”利润通常有三种主要方式：
第一是垄断行为，Standard Oil 是教科书式的例子。软件和 SaaS 领域无疑存在重大的市场竞争担忧，但我认为，大多数软件企业——至少按数量而非按收入来看——并不处于垄断状态。
第二是网络效应，它阻止新的市场进入者。同样地，科技巨头显然享有巨大的网络效应优势，但许多较小的玩家并没有，却仍然有着非常健康的利润率。报纸（过去）就是这方面的一个好例子：广告主希望有一个读者群可以投放广告，而如果你从零起步、没有读者基础，那么在建立起读者群的过程中，除非你愿意承受巨额亏损，否则很难让这套商业模型跑通。
第三是腐败，或用暴力从客户身上榨取高额利润。历史上黑手党收取的保护费就是明显的例子（尽管在某些地区至今仍然存在）。同样地，有人认为许多软件公司确实是通过监管俘获来获得市场势力的，尤其是在政府合同领域。而很多人会说，监管俘获不过是棱角磨圆了的腐败。但话说回来，许多软件公司并没有雇说客公司为自己运作，却依然过得很好。
你可以辩称其中某些因素在某些科技公司身上确实在起作用，但我很难看出普通的中小型 SaaS 或软件公司从中占了什么便宜，可它们通常仍能公布极高的毛利率（往往还有净利率）。
那么，为什么会这样？
智力稀缺
我的看法是，这些利润率并非由上述机制驱动，而是因为能够构建软件的人供给不足以满足需求。尽管过去二三十年间能够开发软件的人数暴增，但市面上的软件数量同样暴增。
所以本质上，市场参与者（无论是软件工程师还是公司）能够从自己的工作中获取大量价值，因为能够构建这类软件的人本来就（相对）很少。
但现在你能看出问题所在了：AI agent 已经能承担相当大比例的工程工作。这种稀缺性正在蒸发，而在这一模型下，这会使价值急剧下降。当供给发生变化时，市场总会把利润率从你身上打掉。
可是，杰文斯悖论呢？
当然，事情并不只是“AI agent 会写代码，所以供需均衡改变了”这么简单。杰文斯悖论告诉我们，当某样东西变得更好用、更便宜，我们最终往往会用得更多，而不是更少。杰文斯最初的观察是，更高效的蒸汽机导致英国烧掉了更多的煤，而不是更少。所以，定制软件的成本大幅下降，我们无疑会看到需求大增。
这没错——我们看到被创造出来的软件数量正在爆炸式增长。但我认为，这些软件与当年让 SaaS（尤其是 SaaS）如此有价值的那种软件有着本质区别。
SaaS 的大致思路是：你花一些钱做开发，然后可以把同一套软件卖给成千上万乃至数百万客户。你获取一个新客户的边际成本接近于零，至少就软件成本而言是如此。
但在如今这种杰文斯悖论催生的软件中，大部分都极其定制化。当你能够构建（或购买）一套为你所在领域量身定制的 CRM 时，为什么要用通用 CRM 呢？
我认为这一动态解释了真正的问题所在。是的，未来仍然会有软件产品。但我怀疑，这些软件产品大多数情况下可寻址市场规模会小得多。
鲍莫尔成本病
当然，有一种论点可以是：未来的软件公司会在一大堆市场中运营数百或数千个不同的产品。毫无疑问，有了 agent，至少从技术角度看，这比以往更可能实现。
但我认为这一策略的缺陷在于鲍莫尔成本病。当经济中某一部分的生产率飙升时，那些无法加速的部分最终会变得相对更贵。经典的例子是弦乐四重奏，它所需要的仍然是四名乐手和与1800年相同的时间。把它套用到软件企业上，瓶颈会很快从构建产品转移到销售产品。我已经看到，尽管构建软件快了10倍，但销售与营销还和过去一样慢，至少对大多数 B2B 交易而言是如此。
所以我认为，这解释了很多人一直在推的“软件工厂”概念的缺陷所在。是的，如果你真想这么做，你可以在很短的时间内构建数百个业务线应用。但在我看来，把它们卖给真实的人同样困难，尽管许多人声称他们已经实现了 go-to-market 的自动化——这些做法带来的任何（存疑的）效率提升，都被一个事实所抵消：每个买家所面对的营销信息要多得多。
因此我认为，未来 SaaS 肯定还是有市场的——不是每个人都会 vibe code 自己的应用，尽管有些人会。但我的直觉告诉我，这些产品的规模会小得多——因此，那种向一家 SaaS 企业砸下大量现金、让它尽可能快速扩张的底层 VC 模型，比以往更加行不通了。
复制
最后一件事真正让我耿耿于怀：如今复制软件实在太容易了。你可以拿任何一个 agent，给它一些截图（如果你更懒，就给它一个可以操控的浏览器标签页），然后告诉它去克隆你觉得不错的软件。
我们已经以工业化的规模看到了这一点：ArtCraft 那一整套克隆产品，从 Excel 到 Photoshop 无所不包。
虽然我确信它们不如“正牌”产品那么好、那么稳定，但这对我而言是最大的冲击。可以说，他们的 Photoshop 克隆产品所拥有的功能，已经超过了那个名字不幸的 GIMP——Photoshop 的开源克隆，而后者已经耗费了30年的人力。
所以这又让我思考：软件 IP 的价值究竟存在于何处。当然，agent（目前还）不具备想出好软件产品并围绕它建立业务的能力，所以产品品味和选对要构建的产品，肯定是有价值的。
但如果你确实为你的产品找到了一个成功的细分市场，现在任何人都可以轻而易举地复制它。这让我不禁怀疑，未来价值到底会落在哪里。
我还注意到另一件事：如今在软件供应商之间迁移要容易得多。Agent 可以导出你的数据、转换格式，然后非常轻松地导入新工具。即便供应商不提供方便的导出功能，agent 也非常有能力逆向分析这个 Web 应用，照样帮你把数据导出来。转换成本一直是 SaaS 中较为低调的护城河之一，而这道护城河也在流失。
我认为，正是在这里，事情对财务侧来说变得令人不安。
过去十年左右，对亏损软件公司的标准辩护是：研发并不是真正的费用，而是投资。你今天在工程上投入重金，换来的是一项长寿资产——产品——它在未来多年持续带来回报。
这套逻辑只有在研发确实构建出了持久的东西时才成立。如果竞争对手——或者你自己的客户——能用 agent 在几周内重建你花了五年才做出来的东西，那么这笔支出根本就不是在构建资产。它更像是一项你仅仅为了原地踏步就必须持续支付的经常性成本。这意味着许多软件公司的底层经济状况，比调整后的数字所显示的要差得多。
从并购一侧也能看到同样的情况。许多科技收购本质上是“自建 vs 购买”的决策。当在内部构建同等的东西需要两年时间和30名工程师时，按10倍收入给一家初创公司付钱是合理的。但如果你自己的团队借助 agent 在几周内就能做出来，那么为技术本身支付的溢价就降到接近于零。你只是在为买客户和分销渠道付钱——而如果产品没有真正的市场牵引力，单靠 IP 本身的价值大致就等于重建它的成本。而重建成本如今已经不高了。
一年前，我在问构建软件的成本是否下降了90%。我认为，如今更令人不安的问题是：已经建成的那些东西的价值，是否也下降了差不多的幅度。