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作者：Doug OLaughlin

我上次写关于软件的文章时，遭到了很大的反对。今天，我认为克劳德·科德的论述印证了我一直以来的观点：软件将成为硬件的输出，并延伸现有的硬件设计。基于此，我今天想谈谈我对软件未来发展趋势的看法。

但我们先从一个核心信念开始。Claude Code 代表着未来的一瞥。假设它能够不断改进，拥有更多工具，并能持续扩展更大的上下文窗口，即使智能程度仅略有提升，我相信这也足以真正将我们带入人工智能的下一个阶段。 我必须强调，Claude Code 是 ChatGPT 的重现。你必须亲自体验才能理解。

总有一天，Claude Code 的继任者会为所有人提供超人般的交互体验。如果说 Tokens 是 TCP/IP 协议，那么 Claude Code 就是人工智能时代第一个真正意义上的网站。而这将对软件行业造成巨大冲击。

软件（尤其是座椅软件）将面临更加艰难的处境。

OpenAI 的处境或许艰难，但对于传统的 SaaS 公司而言，2012 年 SaaS 还风靡全球，如今却已岌岌可危，这种落差带来的冲击恐怕难以估量。股价也反映了这一点；这些公司的市盈率大幅下降，而且这种情况还将持续下去。

来源：EODHD

这是结构性的问题。我认为现在是时候重新思考软件的价值主张了，而且我认为有一个类比最能体现软件的未来发展趋势。之后，我们将探讨软件作为计算机的延伸会是什么样子，因为我认为代码结构类似于计算机中的内存层次结构。让我们来解释一下。

PART 01

软件新模式

克劳德代码（及其后续创新）无疑将对软件产生深远影响，但常见的（也是合理的）反对意见是，你不能将“非确定性软件”用于既定的业务实践。然而，硬件中存在一种持久的设计模式可以解决这一差异：内存层次结构。没有人可以依赖计算机非持久内存中的任何数据，但它却是整个技术栈中最有价值的组件之一。

对于不熟悉计算机科学的人来说，内存层级结构以容量和持久性为代价换取速度，而系统之所以能够运行，是因为层级之间存在数据交接。在传统的堆栈中，SRAM 位于顶层；溢出的数据会先传递给 DRAM（非持久性存储器，关闭后数据就会丢失），然后再传递给 NAND（持久性存储器，关闭后数据仍然存在）。

我认为没必要过于精确地匹配层级结构，但我相信 Claude Code 和 Agent Next 将是计算栈中的非持久内存栈。Claude Code 使用的是 DRAM。

来源：https://computerscience.chemeketa.edu/cs160Reader/ComputerArchitecture/MemoryHeirarchy.html

我认为人工智能和软件将是这一理论的延伸，而且我们已经可以确定各个层级之间的对应关系。“CPU”层级包含原始信息，而快速存储器则对应于上下文窗口。这一层级的上下文信息速度极快，并非持久存储，而是会定期清除。在非持久存储器中执行的工作的输出会被传递到NAND闪存中进行长期存储。

既然代码仅仅是硬件的输出，我认为这个类比是适用的。

人工智能Agent及其上下文窗口将成为新的“快速内存”，而我认为基础设施软件将更接近于持久内存。它将拥有高价值的结构化输出，并且访问和转换速度会慢得多。我认为，软件，以及“未来软件”，其概念更接近于NAND闪存，即持久、精确且需要存储的信息。用软件术语来说，它将成为人工智能Agent与之交互并从中处理信息的“单一数据源”。

如果你喜欢看图，这里有一张 Claude 代码上下文窗口不断压缩的示意图。另一种理解方式是，它代表一个计算周期；任务完成后，它会被转移到速度较慢的内存中继续执行。

来源：Weka

每次人工智能Agent的计算周期发生时，这都相当于一个临时存储信息的地方。每个上下文窗口都是一个时钟周期：缓存状态不断累积，直到缓存被清空，之后信息才会被处理。处理完成后，整个上下文都会被丢弃，只留下输出结果。计算过程是短暂的，而更高层级的计算对信息的处理在很大程度上抽象掉了人类推理的大部分过程。

重要的是，我认为在未来的世界里，软件不会消失，但其角色必须改变。在这个比喻中，数据、状态和API将成为持久存储，类似于NAND闪存，而 面向用户的消费型软件则可能过时 。所有面向用户的横向软件公司都将过时。整个模型将专注于快速信息处理器（人工智能Agent），使用Token来转换信息并将结果存回内存。软件本身必须改变以支持这一核心机制，因为位于层级顶端的计算引擎主要是非人类的，即人工智能Agent。

我认为，新一代软件公司必须彻底转变其商业模式，为人工智能驱动的未来消费做好准备；否则，它们将被时代抛弃。

PART 02

未来展望

那么，未来会是什么样子呢？我认为所有软件都必须尽快摆脱信息处理的工作。我认为软件未来的角色将不再包含大量的“信息处理”，也就是分析。Claude Code 或 Agent-Next 等软件将负责信息综合、图形用户界面和工作流程。这些信息将是临时性的，专为当前使用而生成。任何人都可以访问他们想要的信息，并按照他们想要的格式获取信息，还可以引用底层数据。

我想说的是，传统的差异化指标将会改变。 更快的工作流程、更好的用户界面和更流畅的集成都将变得毫无价值 ，而持久化信息（例如 API）将变得极其宝贵。软件和基础设施软件将成为存储器层次结构中的“NAND”部分。

鉴于我将大量参考内存发展史，上一次出现新的竞争性技术时，DRAM取代的磁芯内存几乎被淘汰。我认为UI公司、Tableau或其他可视化软件公司，以及Zapier/Make as连接器、UiPath或RPA公司等，都可能面临同样的命运。它们都面临着灭绝式的挑战。

我认为其他可能受到重大影响的公司包括 Notion 和 Airtable。Monday、Asana 和 Smartsheet 仅仅是任务的用户界面；它们存在的意义是什么？如果用户界面（作为人类为其他人创造的概念）消失，Figma 也可能遭受重创。

有趣的公司往往是“真理的来源”，但其中许多公司需要变革。Salesforce，一家SaaS公司，就是一个例子。我认为它的用户界面并不出色，而且大多数定制项目只是强化CRM中的工作流程。Salesforce要想实现飞跃，就需要专注于让AIAgent能够使用其产品，并进行操作和维护，同时成为该技术栈中最佳的NAND（非访问、非访问和集成）组件。问题在于，Salesforce可能会试图向上发展，而这样做可能会完全错过变革的良机。

如今大多数SaaS公司都需要转变其商业模式，使其更接近基于API的模式，以适应未来软件的内存层次结构。数据安全保管和长期存储目前主要由软件公司负责，它们必须学会更像供AIAgent使用的基础设施软件。我认为这就是未来的发展方向。

这就引出了一个问题：在不久的将来，整个行业将会面临怎样的局面？我认为未来3-5年将会发生翻天覆地的变化。