摘要：a16z 合伙人 Alex Rampell 在 2025 年 LP 峰会上的演讲，以独特视角揭示了软件行业的核心转变：软件不再仅是记录信息的工具，正开始直接执行劳动本身，目标市场也从 3000 亿美元的全球 SaaS 市场，转向规模更庞大的劳动力市场（仅美国就
a16z 合伙人 Alex Rampell 在 2025 年 LP 峰会上的演讲，以独特视角揭示了软件行业的核心转变：软件不再仅是记录信息的工具，正开始直接执行劳动本身，目标市场也从 3000 亿美元的全球 SaaS 市场，转向规模更庞大的劳动力市场（仅美国就达 13 万亿美元）。
这一变革背后，AI 技术成为缩小两者差距的关键力量。
Alex 指出，过去 70 年软件行业的核心动作，本质是 “将文件柜变成数据库”，仅改变信息存储介质，未改变操作流程与人力依赖。
航空领域：1959 年美国航空与 IBM 合作开发的 Sabre 订票系统，将纸质订票记录搬至大型机，实现全球终端共享，但仍需人工操作查询。
销售领域：从《拜金一族》中业务员争抢的纸质客户名单，到 ACT Systems、Siebel Systems，再到 Salesforce 的云端 CRM，销售人员始终需手动查看、处理客户信息。
医疗、法律、会计等领域：电子健康记录公司 Epic、律所数字化服务 LexisNexis、会计软件 QuickBooks 等，均是将纸质文件转为数字记录，最终仍依赖人读取、决策。
这种模式下，效率提升局限于 “介质替换”，未摆脱对人工的依赖 —— 过去翻纸质文件的客服，与现在看电脑屏幕的客服，本质工作无差别。
当前 SaaS 行业普遍采用 “星巴克模式”（按小杯、中杯、大杯分级），以座席数、许可证数量收费，但 AI 的出现让这一模式面临崩溃。Alex 以 Zendesk 为例进行分析：
成本对比：某公司 1000 名客服，年人力成本 7500 万美元，Zendesk 软件年费仅 140 万美元（按 115 美元 / 座席 / 月计算）。
AI 冲击：若 AI 替代所有客服，按座席收费的 Zendesk 收入可能归零；但换个思路，若按 “解决问题” 收费，向企业收取 500 万美元 / 年（远低于 7500 万人力成本），收入可增长 3 倍。
目前 Zendesk 已在新西兰试点 “基于结果的定价模式”，这也成为传统 SaaS 企业的转型方向 —— 从 “卖工具” 转向 “卖成果”，否则将面临收入流失风险。
新战场：劳动力市场规模远超软件市场，AI 打开增量空间
Alex 用数据揭示劳动力市场的巨大潜力：仅美国注册护士一年收入总计约 6500 亿美元，单一职业规模就超过全球软件市场。而 AI 让软件得以 “吞噬” 劳动力市场，核心在于软件从 “展示信息” 转向 “执行操作”：
客服领域：AI 可直接与客户沟通，处理咨询、议价，甚至完成交易（如 a16z 投资的 Happy Robot，AI 能与货运客户谈运费并达成合作）。
医疗领域：AI 可替代部分护士工作，如术后随访致电患者询问疼痛程度、提醒就医（Alex 分享个人跟腱修复术后，斯坦福医院的 AI 随访案例）。
催收领域：AI 能以多语言开展催收，避免人类面对客户辱骂的沮丧感，同时确保合规（Salient 公司的 AI 可用西班牙语与逾期客户沟通还款）。
中小企业场景：加州眼科诊所招聘前台（年薪 4.5 万美元，6 个月未招到），AI 可承担预约提醒、与保险公司沟通等工作，软件公司以 2 万美元 / 年收费，低于人力成本，同时打开中小企业市场。
AI 对劳动力的替代，并非仅因 “成本低”，更在于其能解决人类无法突破的结构性问题：
间歇性需求：黑色星期五零售商需大量客服、航空公司遇恶劣天气需临时增派人手，AI 可即时响应，无需提前招聘培训。
令人沮丧的工作：催收、投诉处理等易遭客户辱骂的工作，AI 无情绪消耗，可稳定执行。
监管确定性：合规沟通、债务催收等需严格遵循法律话术的场景，AI 可精准执行，避免人类因情绪失误引发合规风险。
多语言能力：AI 可即时切换数十种语言（如他加禄语、蒙古语），解决人类多语言人才短缺问题，尤其适用于跨国业务。
市场扩张：AI 让 “不可能” 的商业模式变可行
AI 不仅改造现有行业，还创造了全新商业模式，核心在于降低 “客户获取成本（CAC）” 和 “销售成本（COGS）”：
案例：自行车共享平台（类似 “自行车 Airbnb”），过去因需雇佣大量人员筛选闲置自行车、做背景调查，CAC 过高而不可行；现在 AI 可自动致电车主收集信息、完成背景调查，客服也由 AI 承担，成本大幅降低，商业模式得以落地。
合规领域：过去无专门合规软件公司，因软件市场小；现在 AI 可提供端到端合规服务，按结果向企业收费（如向花旗银行收取 1000 万美元 / 年），打开合规劳动力市场。
这场变革对行业、个人均有深远影响：
企业层面：传统软件公司需重构定价与产品逻辑，从 “按座席收费” 转向 “按结果收费”；创业公司可聚焦垂直劳动力场景，用 AI 切入细分市场（如特定行业的 AI 客服、AI 助手）。
个人层面：标准化、重复性的认知工作（如初级客服、数据录入、基础催收）面临替代风险，需向 “AI 无法替代” 的领域转型，如 AI 训练、策略设计、复杂问题决策、人际关系维护等。
Alex 总结，过去 70 年软件行业创造了 2.2 万亿美元市值、3000 亿美元年收入，而 AI 将推动软件触及 13 万亿美元的美国劳动力市场，甚至全球市场，这不是线性增长，而是指数级跃迁。软件 “吞噬” 劳动力不是末日，而是重新定义工作、创造价值的新起点。
来源：科技新鲜汇Tech