摘要

这轮软件股重估的核心，是企业付费对象正从“坐席”转向可验收的业务结果。 节目称Anthropic在Claude Cowork上推出11款企业插件后一周，全球软件板块蒸发近万亿美元；张韶峰认为技术并非突然跃迁，OpenClaw与这些插件只是“压死骆驼的最后一根稻草”。License不会马上消失，但“新的范式序幕已经绝对拉开了”，旧模式最终下沉乃至消亡只是时间问题。他还回忆，2021年投资人要求百融改成美国式SaaS，而他主张中国可以跳过SaaS，直接做TaaS（Transaction）；投资人后来建议称BaaS（Business，业务级服务）。
能延长SaaS寿命的主要是私域数据和复杂流程，停留在人脑里的行业Know-how并不牢靠。 通用大模型拿不到私域知识便难以复制应用；一个流程可能有20个步骤，张韶峰又以0.99或0.98连续乘以25次说明错误概率如何累积，最终可能低于企业容错线，给传统厂商带来或许3年的“救赎期”。刘一鸣随即认为可能连3年都不到，追问是否过于乐观；张韶峰没有直接确认这一点，而是转而谈第三类壁垒。但张韶峰仍判断，中国满足这些条件的SaaS几乎没有，美国可能也只是小部分。
RaaS把软件预算扩展到岗位工资、业务外包和端到端结果，张韶峰判断其规模至少是SaaS的几十倍。 百融内部合同审核从每份56分钟的人力降至4分钟，52分钟由硅基员工承担，因此可按岗位、工时或件数定价，成本可能只有碳基员工的三分之一至五分之一。更进一步，AI BPO可按端到端结果计价；张韶峰以传统销售渠道按销售额分成20%、30%或40%作类比，而非称百融固定采用这些比例。
传统软件巨头的客户与存量收入既是护城河，也是自我革命最沉重的阻力。 从一次性On-premise收入加15%—20%维保费切到前期收入较低、续费未知的SaaS，本就存在利益冲突；AI转型又会遭遇老客户对错误更低的容忍度。创业公司则“是个光脚的”，没有旧收入可蚕食，早期用户也更愿意接受犯错，等新范式被广泛认可时，“新王”的产品与组织可能已经成熟。
AI Agent正在被当作可治理、可考核、可退役的劳动力，而不再只是软件功能。 张韶峰称百融1000多名碳基员工对应二三十万名硅基员工，公司将硅碳比概括为约130—150:1；硅基员工有组织架构、工号、邮箱、工龄、JD、KPI和训练责任人。表现不好时可能先自我改进，再由碳基伙伴重训或安排“退出服役”，“干得好，硅基员工只需要奖励电和芯片”，最终责任与经济激励仍归人类。他本人还曾为处理内部审批搭建硅基助理，后来这一需求被批量做成公司级硅基员工。
自动化并不必然等于同数量裁员，但能否完成角色迁移会决定收益如何分配。 百融原用50名碳基员工服务2500家小企业客户，这些客户每年贡献10万—50万元收入；后来改为18名硅基员工加5名碳基员工，剩余45人没有被裁，而是学会生产智能体，从成本中心转成利润中心，收入反而提高。张韶峰同时保留了关键限定：“是不是每个企业都能做到这样的，我觉得恐怕也不是。”
企业Agent的价值栈可能落在专属大模型、AI PaaS、IAV与Agent Store之间，而非由单一通用模型厂商通吃。 百融称专属模型基本上处理95%以上的问题，剩余约2%—5%的corner case再路由给通用模型；AI PaaS则把传统ISV转型为Independent Agent Vendor所需的公共能力补齐。生态方若创造100元收入，可示意性地拿70元、平台拿30元，原则是“你们没有赚到钱，我们也不收钱”。
招聘与法商财税显示，Agent最先吃掉的是搜索、沟通、非结构化内容生产和多步骤流程，人类保留审核、判断与责任。 招聘智能体可理解“微服务”背后的能力而非只搜关键词，并要求候选人现场使用Cursor、Claude Code、Codex或Trae；“百鉴”则把内部合同审核从56分钟压到4分钟，并用几十分钟生成跨境咨询报告。张韶峰预计3年后专业人士可能“只剩下一个体面的工作，就是审核加签字”，但这份签字仍代表证照、判断与最终责任。

精读

1. “按人头卖坐席”的软件帝国开始让位给结果

节目以Anthropic在Claude Cowork上发布11款法律、金融、销售及数据分析插件开场，并称全球软件板块一周蒸发近万亿美元。张韶峰的判断却不是技术突然跳变：此前OpenClaw已经证明智能体能像人一样工作，这次企业插件只是让足够大的群体终于“看得懂”威胁。
张韶峰把中国市场说得更彻底：“软件作为一个产品产业，从来就不存在过”，其产值可能只有美国的4%。美国SaaS享受了至少15年高光，但企业真正想买的并非坐席，而是“不管硅基还是碳基，都能帮我解决一个一个的问题”的合作伙伴。
他回忆，2021年冬天投资人曾要求百融改成美国式SaaS；他则认为中国可以直接越过SaaS，进入TaaS，即Transaction，直接帮客户做成交易并按结果分享价值。投资人后来建议改称BaaS，其中B是Business，强调业务级服务。
License与订阅不会立即死亡，新旧范式仍会长期交替；产业方向却已经变了。百融从成立起便按结果收费，因为“新的范式序幕已经绝对拉开了”，旧模式将逐渐下沉，最终消亡是时间问题。

2. 私域数据与复杂流程只能购买一段“救赎期”

第一层硬壁垒是私域数据：若关键领域知识沉淀其中，OpenAI、DeepSeek、千问或Google Gemini仅凭通用模型无法复刻应用，“即使是大厂，它也做不出来，因为它没有你的私域数据”。
第二层是企业容错线下的复杂流程。一个流程可能有约20个步骤；张韶峰又以0.99或0.98连续乘以25次说明概率错误如何累积，最终可能不可接受。他因此认为传统ERP或SaaS或有3年缓冲。刘一鸣随即质疑可能连3年都不到，问他是否过于乐观；张韶峰没有直接确认这一点，而是转谈第三类壁垒。
行业Know-how若只存在碳基员工脑中，是更软的壁垒，因为竞争者可以挖人。它必须转化为私域知识、数据、复杂流程或其组合；张韶峰估计，中国符合条件的SaaS“几乎没有”，美国也可能只有小部分。
传统软件未必都消失：只要足够便宜，硅基员工仍可能把它当螺丝刀使用。“软件其实是碳基生命完成一个端到端任务的工具”，未来只是使用者变成硅基生命；若工具不为新使用者优化，Agent公司也可能自己造一把更趁手的扳手。AI Native公司与SaaS公司之间因此既有合作，也有竞争。

3. “旧王”最难跨越的不是技术，而是存量利益和老客户

张韶峰用柯达、诺基亚解释“旧王”困境：新技术常常早已掌握，却会伤害现有收入。On-premise软件一次性收费、后续维保约15%—20%；切到SaaS后前期收入降低、续费又不确定，自我蚕食很难下决心。
第二道锁来自客户。成熟厂商面对的企业拥趸往往同样保守，对任何新方案都可能以一次错误证明“不如以前好用”，反过来进一步锁死供应商；这也是市场一度认为Google不敢动搜索收入的同类逻辑。
创业公司没有存量包袱，“我是个光脚的，我只有变革”；其企业内部支持者也更可能是伴随ChatGPT、Gemini或千问成长的AI Native新人。等新范式被普遍接受，这批人可能已经成为中坚力量，而市场认知或已变成：“这个事就不属于你了。”

4. “硅碳共治”把Agent纳入正式组织，而不是外挂工具

刘一鸣引用黄仁勋的设想：英伟达从3.2万名员工发展到5万名人类加1亿个AI助手，Agent会自主招募其他Agent，并拥有自己的Slack频道。张韶峰“百分之百认同”，称百融在2025年春节前年会已展示“硅碳共治”的组织图。
百融目前有1000多名碳基员工、二三十万名硅基员工，张韶峰给出的硅碳比口径约为130—150:1。公司约有200种硅基岗位，前台、中台、后台和职能部门均可部署，一个岗位还能容纳多个硅基员工。
“硅基员工之家”像HR系统一样展示部门、小组、名字、邮箱、工号、工龄、入职日期、JD与绩效；指标包括工作时长、成功解答数等。每个Agent基本上对应一位碳基伙伴，负责训练、上岗和最终责任，绩效不佳者可能先自我改善，再被重训或“退出服役”。
张韶峰还举例说，自己曾在除夕和大年初一搭建硅基审批助理，让它先判断同事的请求是否紧急；若确实紧急，可以通知他、打电话或发邮件。后来这一需求被批量做成公司级硅基员工。
组织未必保持“上碳下硅”的层级：张韶峰认为人类向硅基上级汇报在能力上一定可能，未来或形成硅、碳交错的网状结构，但最高层可能仍是碳基。在线学习又让Agent不必等待底层模型升级，能依据工作结果和同事反馈自我进化。

5. “活人感”的临界点早于ChatGPT，2020年已进入生产验证

百融在2017年10月、Transformer论文发表约一个季度后立项语音Agent，2018年推出第一版；第三方调研起初约15%的客户觉得声音机械、逻辑死板。到2019年左右，可能只有千分之几的客户能察觉它是AI，或只是觉得有些奇怪；ChatGPT发布时，他称只剩万分之几。
百融称每天有约1亿通AI电话，语速、情绪与方言均可调；张韶峰用四川话测试时，觉得Agent甚至“已经说得比我标准很多了”。在服务八九千家企业客户时，智能体还能通过企业微信回答账单、业务消耗、挂机及网络抖动等复杂问题，并直接回传表格。
真正的“顿悟时刻”发生在2020年疫情初期：中国邮储银行大量坐席无法返岗，要求紧急上线AI，反馈是“基本上感知不到这是AI”。张韶峰由此第一次确信，“我们可能真的把这件事做成了”。

6. 员工抗拒知识外化，转型的分水岭是能否穿上“钢铁战衣”

刘一鸣讲到港口调度：老师傅把经验视作吃饭本领，即使Agent项目需要把Know-how文本化，他们仍不愿贡献，最终只能靠管理压力推进。张韶峰补充老中医案例——既“看不上AI”，又拒绝交出越老越值钱的知识，只能用激励体系解决。
张韶峰给出的替代关系不是“AI对人”，而是人与人的生产力竞赛：“未来取代你的不是AI，是别的那些比你更会用AI的、更早穿上钢铁战衣的碳基人取代你。”AI在这个比喻中不是对手，而是把肉身武装成“贾维斯”的外骨骼。
百融曾以50名碳基员工服务2500家小企业客户，这些客户每年贡献10万—50万元收入，线下服务并不经济；改造成18名硅基员工与5名碳基员工协作后，其余45人没有被开除，而是转去为其他企业生产智能体，从成本中心变成利润中心，收入也提高。
这并非对所有人的保证。张韶峰明确承认，有人会卡在观念转变或学习意愿上；刘一鸣在结尾也以ATM作类比，强调技术改变的可能是角色——从点钞转向理财规划——而不是简单按机器数量删除岗位。

7. RaaS把商业模式从软件毛利率推向整个业务成本池

张韶峰把RaaS展开为Results as a Service，并判断总规模“远超SaaS，而且超过不是一倍两倍，是至少几十倍”。原因是SaaS只是扳手和螺丝钉，价值难衡量；RaaS交付端到端结果或明确档位，可以直接对应客户的岗位成本、工作量或收入。
百融的合同审核硅基专员把单份合同所需碳基时间从56分钟降到4分钟，其余52分钟可折算成人力工资。若质量相同、工作更多，而成本仅为碳基员工的三分之一、四分之一甚至五分之一，便可按月薪、工时或件数收费。
第一种模式是AI员工派遣，按岗位固定工资、时间或工作量结算；第二种是AI BPO，把呼叫中心、销售等流程整体外包，按端到端结果计价。张韶峰以传统销售渠道按销售额分成20%、30%或40%作类比，说明结果分成的计价逻辑。
第三种模式是开放百融AI PaaS，让生态伙伴成为IAV，即Independent Agent Vendor。合作方可在100元收入中拿70元、百融拿30元，也可获得技术、认知甚至资本支持；其约束条件是：“你们没有赚到钱，我们也不收钱，你们赚到钱我们才收钱。”

8. 企业Agent需要专属模型与PaaS，通用大模型只是“大脑”

张韶峰纠正了“百融不做模型”的说法：公司不以AGI或通用大模型为目标，但会针对行业和领域训练专属模型。语音场景可能从零Pre-training以控制响应时间和拟人度，其他场景则在开源或闭源模型上Post-training。
按他的口径，专属模型基本上可处理95%以上的问题，剩余约2%—5%的长尾corner case再路由给通用模型。这套架构要解决通用模型“慢、有幻觉、不准或成本高”的取舍，而Agent Builder负责编排Agent，也就是硅基员工。
他以云计算解释AI PaaS的必要性：IaaS之上出现PaaS，是因为SaaS厂商不愿重复开发公共能力；同理，传统ISV若直接基于大厂基模转做IAV，会缺少企业级服务所需的中间基础设施。中国大厂ToB服务较少，也更难从交付中体会这些“痛”。

9. Agent Store不会天然归属模型厂商，企业应用仍可能多平台共存

百融设想的Agent Store同时容纳自研与生态方Agent，最终客户可自由选择，平台与开发者按收益分成。硅基员工又分为EX与CX：EX服务员工体验，如合同处理、招聘；CX直接面对客户，如投诉、营销和产品介绍。
刘一鸣追问为何OpenAI或Anthropic不能直接占据这一层。张韶峰的回答是，它们当然可以做：OpenAI此前的GPTs本质上就是Agent Store，但“这一年提都不提了，它没做起来”；Coze更接近ToC Agent Store，而企业级商店至少仍未被想清楚。
Anthropic以生产力和ToB为主，未来可能进入企业Agent分发，但不意味着垄断。张韶峰以IaaS类比：亚马逊、微软、Google、Oracle等长期并存，因此模型层、PaaS层与应用生态之间更可能是“有合作也有竞争”的动态格局。

10. 招聘与法商财税暴露了Agent最清晰的替代路径

刘一鸣以招聘周期可能从28天压到2天发问；张韶峰没有单独复核该数字，而是拆解机制：智能体可完成用人访谈、JD整理、简历搜索、邮件和电话预约，消除HR准备几十张SIM卡、防止高频电话被封等事务成本。
机器的优势不只是速度。人类招聘专员可能机械搜索“微服务”三个字，Agent却能把概念展开为具体工作，再从候选人的长段描述中判断其是否掌握相关能力，减少与用人部门反复扩大搜索范围的来回。
百融要求部分候选人现场使用AI完成任务：“我不想让你人工写代码。”应聘者可以打开Cursor、Claude Code、Codex或字节Trae，文案和视频岗位也同理；公司每季度检查各部门新增且真正上岗的硅基员工，未来不会AI的人“大概率就不大会被招进来了”。
法商财税平台“百鉴”则让35—40岁的高级总监或初级合伙人调用硅基专业人士生成Word、PPT等交付物，再通过口述修改并最终Sign off。其组织逻辑是把初中级执行层硅基化，让有专业判断和资质的碳基人士承担审核与最终责任。

11. 专业服务和传统企业的终局，都取决于端到端交付能力

“百鉴”源自百融内部合同审核从56分钟降至4分钟的经验。一次案例中，智能体用几十分钟完成制造企业出海报告，并自动搜索竞争对手及通用汽车其他供应商进行交叉验证；合作方称，这种第五章验证通常只有资深中级以上合伙人才会做。
该企业此前请一家全球前五的咨询公司投入五六名专业人士、工作5个月、收费约500万元，投资近1亿元建厂却失败，之后才在另一地点成功；智能体报告直接推荐了后来成功的地点。合作方评价原报告约200多页、形式可打90分但结论错误，AI报告约80页，专业人士花两三天即可扩展呈现。
百融随后为该机构100多位合伙人配备硅基员工，并称每位专业人士收入至少增长3倍。过去低于150万元难以承接的跨境咨询，受制于法律、劳工、关税、物流及跨国协调成本；张韶峰预计3年后专业人士可能主要负责“审核加签字”，但判断、证照和责任仍不可省略。他还转述麦肯锡CEO的说法：6万名员工中有2.5万名硅基员工。
张韶峰总结，最适合Agent的工作有三类：拟人化交互，非结构化数据如PPT、Word、PDF、图片、视频和音频的生成加工，以及有一定复杂度和灵活度的多步骤流程编排。
对传统企业，他建议先分清大模型与智能体：“大模型只是那个大脑”，完整Agent还需要手脚和连接它们的神经。年营收100亿—200亿元的水泥、辣条、辣椒粉或金融企业不必执着底层模型，只需追问数量、质量和成本；大多数企业更适合购买或定制能立即上岗的智能体。
“一人公司”方面，张韶峰认为ToC比ToB更早成立：Prosumer可率领大批硅基员工，若估值体系可以达到销售收入的100倍，“一人的十亿独角兽完全可能出现”。ToB还需经过大企业验证、个人助手试用和关键决策建立信任，但最终也“完全有可能”出现。

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