文 | 硅谷 101
2 月的第一周，全球软件行业经历了一场“ 葬礼”。Anthropic 基于 Claude Cowork 平台发布了 11 款职能插件，覆盖法律、金融、销售、数据分析—— 几乎把传统 SaaS 公司最赚钱的业务领域逐一点名。一周之内，全球软件板块市值蒸发了数千亿美元。
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这不只是一次股价调整，它宣告了一个时代的松动：过去十五年，软件行业靠“ 按人头卖坐席” 所建立起来的万亿帝国，现在正在面临 AI Agent 的威胁。如果 Agent 能完成所有工作，未来“ 席位” 还有什么意义？
百融云创创始人张韶峰，这位软件行业的“ 老兵”，现在成了 Agent 的急先锋。在他的公司里，1000 多位人类员工指挥着 20 多万个 AI“ 硅基员工”—— 它们有工号、有 KPI、有绩效考核，甚至有“ 退役” 机制。
本期 《硅谷 101》 我们想聊聊，AI Agent 将如何终结软件工具时代？以及每一个真实的人，该如何在“ 硅碳共治” 的时代找到自己的位置？
以下是这次对话内容的精选：
01 信仰地震：2026 年初软件行业的“ 葬礼”
一鸣：最近整个 SaaS 行业经历了一场“ 信仰地震”。我们知道 10 年前，国内很多软件公司都是想对标美国的 SaaS 模式，但后来事实证明中国的市场和美国有很大区别。你曾说过“ 软件在中国从未真正活过”，而这次崩盘又是全球性的。这是否意味着，以“ 席位” 为核心的 SaaS 订阅制时代，彻底结束了？
张韶峰：我觉得这是一个非常重要的问题。首先我得说，在中国，软件作为一个产品产业，可能产值也就是美国的 4%，它确实从未真正大规模存在过。反观美国，无论是传统软件还是 SaaS 模式，曾经都是好得不得了。但这一次，独享了至少 15 年风光的 SaaS 行业，恐怕正在经历一次“ 过山车” 般的震动。
本质上，一个新的范式、一个新时代已经开启了。企业并不愿意为购买一个软件的坐席付费，他们想买的是能不能真正帮我解决问题的“ 合作伙伴”。至于这个合作伙伴是硅基的 （AI） 还是碳基的 （BPO 外包），客户其实不关心，他们只关心结果。
当然，这不意味着传统的席位模式或 License 模式会马上死掉。新老范式交替需要时间，老模式会逐渐下沉，最终消亡。
一鸣：ChatGPT 出现也几年了，为什么偏偏是 Anthropic 这次更新引发了如此大的恐慌？为什么是现在？
张韶峰：从技术角度看，这并不是一次“ 突变”。它是很多先兆信号在积累到一定程度后的爆发。之前的 Clawdbot（现更名 OpenClaw） 在极客圈引爆了，但它是针对个人的。而 Anthropic 和 OpenAI 的区别在于它深耕企业级市场，它发布的这 11 款插件是真刀真枪针对金融、法律这些行业痛点的。
当资本市场发现，如果一个插件就能解决以前需要复杂 SaaS 软件才能解决的问题，那传统软件的估值逻辑在哪里？历史上每次技术变革都是这样：技术已经酝酿很久了，但你需要找到一个足够大的群体，不一定是全人类，只要是那个行业的中坚力量，看得懂的方式来传播它，那个“ 压死骆驼的最后一根稻草” 才会出现。这次插件的发布，就是那个让所有人看懂的“ 爆点”。
02 范式转移：从 SaaS 到 RaaS
一鸣：你提出了一个核心概念叫 RaaS（Results as a Service，结果即服务）。这听起来不仅是收费模式的改变，更是底层逻辑的重构。它跟传统的 SaaS 有哪些本质区别？
张韶峰：其实这个想法由来已久。早在 2021 年冬天，ChatGPT 发布前一年，就有投资人疾风骤雨地批了我一通，非要我把百融的业务模式，改成美国那种标准的 SaaS 订阅制。我当时就跟他说，在中国，SaaS 可能根本不存在，咱们别自欺欺人。我们想做的是 TaaS（Transaction as a Service），就是直接帮客户做成交易，然后从结果里分成。后来大家觉得 Transaction 太窄了，改叫 BaaS（Business as a Service），也就是业务即服务。到了今天 AI Agent 时代，它就演变成了 RaaS，即结果即服务。
为了方便理解，我经常打个比方：SaaS 卖的是“ 扳手”。不管你拿这扳手是去修车还是拧螺丝，能不能干好，那是你雇的人 （碳基员工） 的问题，软件厂商只管卖工具。
但 RaaS 卖的是“ 拧螺丝” 这个结果。我不管底下的工具是扳手还是钳子，我直接把螺丝给你拧好。如果我拧得比人快、比人好，我就按拧好的数量收钱。
在这个大范式下，我们梳理出了三种具体的落地模式：
第一，AI 员工派遣：这就像是派劳务。我给你派一个硅基员工，它胜任这个岗位后，咱们算笔账。比如我们的硅基法务助理，以前人审一份合同要 56 分钟，现在 AI 干活，人只要最后看 4 分钟，省下了 52 分钟。这 52 分钟按分钟折算成工资，或者按岗位月薪计费，这就是非常量化的价值。
第二，AI BPO（业务流程外包）：比如销售、客服部门，你以前请渠道卖货要分提成，现在直接外包给 Agent 公司。我们纯纯按照结果计价，卖多少抽多少，这就是典型的效果付费。
第三，赋能 IAV 生态： 这是一个更底层的逻辑。以前有 IaaS、PaaS、SaaS，现在大厂其实缺一层“ 企业级智能体 PaaS”。我们会把百融做智能体的基础设施 （AI Infra），开放给那些独立的智能体供应商 （IAV，以前叫 ISV）。大家基于我们的底座去开发各行各业的 Agent。赚到钱了，咱们共享收益。
这些硅基员工通常又分两类：一类叫 EX（员工体验 Agent），比如处理合同、帮部门招聘；另一类叫 CX（客户体验 Agent），比如处理投诉、做营销。
一鸣：这种模式的利润空间会更大吗？听起来你是在切以前属于“ 人力外包” 的那块大蛋糕。
张韶峰：肯定会大得多。RaaS 的规模至少是 SaaS 的几十倍。尤其在中国，企业对“ 买个工具” 的付费意愿极低，但对“ 帮我把这摊活儿干了” 的意愿极强。一旦你实现了端到端的交付，你就不再是一个软件成本项，而是一个利润分配的合作伙伴。
03 硅碳共治：如何管理 20 万个“ 硅基员工”
一鸣：黄仁勋曾设想过，未来的英伟达可能由 5 万人类员工，和 1 亿个 AI 助手组成。在百融云创，这种“ 混合组织” 是不是已经变成现实了？
张韶峰：黄仁勋描述的那个画面，我百分之百认同。事实上，百融现在 1000 多名碳基员工，指挥着 20 多万个硅基员工，这个比例大概就是 150:1，这个进化已经在我们公司发生了。我们内部管这叫“ 硅碳共治”。
很多人问我，未来会不会出现碳基员工汇报给硅基员工的情况？我去给 HSBC 汇丰银行分享的时候，他们也问这个心理接受度的问题。
我说从能力上来讲，一定会。因为有些工作，人真的干不过 AI。组织架构不一定永远是人在上、AI 在下，它可能是一个网状结构，甚至你沟通的时候都分不清对面到底是谁。
一鸣：20 万个硅基员工，它们在公司里到底是什么样的一个存在？你真的像管理真人一样管理它们吗？
张韶峰：真的。既然是“ 员工”，就得有管理系统，我们公司有一套“ 硅基员工之家”。展开那个 Organization Chart（组织架构图），你能看到各个部门、各个小组底下的硅基员工：
第一，它们有身份与履历。它们有自己的名字、邮箱、专属工号。甚至还有工龄，标注着它是哪天入职的。
第二，在选用育留方面，每一个硅基员工都会分配一个对应的碳基员工伙伴。这个“ 人类伙伴” 负责训练它，觉得它合格了，才让它发号上岗。如果这个硅基员工被客户投诉了，或者绩效不好，那个责任是落到碳基员工头上的。
第三，在绩效与分配方面，我们也考勤，考核它每天解答了多少问题。干得好，硅基员工只需要奖励它电和芯片；但它背后的人类伙伴，我们要奖励荣誉、职级和薪酬。这个晋升流程和真人无异。
如果你不跟我讲，你可能根本分不出来你的同事是个硅基生命。我们的语音 Agent 每天打 1 亿通电话，能讲方言，情绪还可以根据需要高亢或低沉，完全没有“ 机器感”。
一鸣：作为 CEO，你自己是怎么跟这些硅基员工协作的？
张韶峰：我有我自己的“ 硅基搭子”。去年除夕和初一，我给自己建了一个硅基助理。因为平时老有同事找我批这批那，很多事其实没那么急。
这个“ 搭子” 上岗后，它会帮我把关。别人找我，它先问：“ 你这事儿急不急？要是真急，你告诉我为什么，什么时候必须批。” 后来我发现全公司都有这需求，我们就把这需求搞成了成批的硅基员工。现在你要找我，可能得先过我的硅基“ 搭子” 那一关，它判断出真的是紧急大事，才会给我打电话或者发邮件。
04 招聘革命：从 28 天到 2 天的“ 硅基速度”
一鸣：谈谈具体的提效案例吧。听说你们把企业 HR 系统的招聘周期，从 28 天砍到了 2 天，这在以前几乎是不可能的。
张韶峰：以前的 HR 其实就是“ 肉身搜索机”。我记得百融的招聘专员，以前每人都要准备几十张 SIM 卡。为什么？因为用真人电话打多了，电信运营商会认为你是诈骗，把你封号。我以前根本不知道他们还有这种痛苦。
现在的硅基招聘员工，干得比人好太多了。以前 HR 只能机械地拿“ 微服务” 这几个关键词去简历库搜。但 Agent 懂语义，它能从候选人那一大段文字描述里看出来，他虽然没写那三个字，但他干的活儿就是微服务。
而且 Agent 能量极大，它不需要 SIM 卡，能同时给 100 个候选人打电话、发邮件预约。这种并发处理能力，一下子把冗长的沟通成本降下来了。
一鸣：这种提效确实夸张。除了效率，你们对应聘者的要求是不是也变了？
张韶峰：变了，变激进了很多。我们今年年会的口号就是：如果你说你不会 AI，大概率就进不来百融了。我们会要求应聘者用“Vibe Coding” 过来面试。什么意思呢？面试的时候你必须打开电脑，不管是 Cursor 还是 Claude Code，我就要看你能不能熟练地调用 AI 来解决一个不可能完成的任务。我们不再看重你能不能人肉写出那几行代码，而看重你是不是一个能率领 AI 军团的“ 将军”。
05 法律与咨询的行业颠覆：合伙人与 Agent 的“ 黄金组合”
一鸣：法律和咨询行业也是这次“ 崩盘” 的重灾区。很多律师担心饭碗，你们的“ 百鉴” 平台是怎么在这个领域落地的？
张韶峰：法律和咨询其实非常适合 Agent。这些行业有个特点：90% 的活儿是初级员工在干苦力，比如审合同、搜资料、写初稿，最后高级合伙人做个判断并签字。
我给你讲个真实的“Aha Moment”。之前有个做汽车零部件的广东企业，面临通用汽车 （GM） 要把产能转出中国的生死关口。他们花了 500 万请了全球前五的咨询公司，干了 5 个月，结果发现建议竟然是错的。
后来他们用了我们的“ 百鉴” 智能体。Agent 自动在全网搜索 GM 别的供应商动态、交叉验证关税和劳工政策。结果几十分钟出的报告，推荐的地方正是他们最终成功的地方。那个老牌咨询公司的全球合伙人来看了报告，人都傻了，他说这报告里的深度，只有中级合伙人以上的人才干得出来。
一鸣：这种“ 合伙人+Agent” 模式，会不会让初级白领的工作岗位，面临很大挑战？
张韶峰：麦肯锡已经给出了答案。他们的 CEO 前不久说，全球 6 万员工里，有 2.5 万个已经是“ 硅基员工” 了。
我们总结过，未来专业人士可能只剩下一个体面的工作：审核加签字。AI 会把法商财税这种涉及“ 非结构化数据生成、加工、编排” 的活儿全干了。未来不是 AI 取代你，而是那些更早穿上“ 钢铁战衣” 的碳基合伙人，带着 Agent 军团把你给取代了。
06 旧王与新王的博弈：为什么大厂无法垄断 AgentStore
一鸣：OpenAI 有 GPTs，字节有扣子空间，巨头们都在做 AgentStore。很多人会问，为什么百融这种应用层公司能活下来，大厂不能直接把这活儿干了吗？
张韶峰：这其实是一个非常经典的“ 旧王” 与“ 新王” 的关系。你想想当年的柯达、诺基亚，或者是无线通信变革时的老牌厂商，他们的技术储备可能一点都不差，甚至数码相机就是柯达发明的。但为什么他们转型不彻底？
第一是存量利益的枷锁。如果你以前是靠 SaaS 席位费躺着挣钱的，你很难下决心去砍掉自己的手臂。就像当年谷歌面对搜索收入一样，这种变革会动了自己的存量蛋糕。
第二是“ 甲方” 的老人问题。旧王的拥趸往往也是企业内部的一帮“ 老人”，他们对新事物的容错率极低。只要 AI 出了一个错，他们就会跳出来说“ 不如以前好用”。这会反向锁死大厂，让他们更难迈出那一步。
而创业公司是光脚的，只有求新求变。更重要的是，客户对“ 新王” 的容错率反而更高。大家觉得你是个创业公司，犯点错是可以接受的，只要你的范式是对的，大家愿意陪你一起成长。
07 垂直 SaaS 的“ 三年救赎期”：如何守住最后的三道护城河？
一鸣：既然巨头们也有难处，那现有的垂直 SaaS 或者是传统软件公司，在 Agent 面前还有生存空间吗？
张韶峰：我认为大模型并不会一刀切地干死所有软件，但行业会迎来残酷的分化。我给传统 SaaS 公司算了一个时间，大概有“ 三年的救赎期”。如果你能守住这三道护城河，你就能活下来：
第一是私域数据。这是最强的硬资产。你的数据沉淀了核心的领域知识，这是通用大模型 （不管是 OpenAI 还是 DeepSeek） 爬不到的。只要你有这些私域数据，大厂出的 Agent 就没你专业。
第二是复杂流程的稳定性。这是一个硬核的技术逻辑。AI 智能体本质上是概率模型，它每一步都有出错的可能。如果你一个流程有 25 个步骤，每一步哪怕只有 1% 的出错率，你算一下 0.99 的 25 次方，最终结果的不可接受程度是很高的。这种极低容错、极长链路的流程，传统软件的稳定性目前还是堡垒。
第三是行业 Know-how（专业知识）。这一点比较“ 软”，但很重要。如果你的 Know-how 只在人脑子里，人家可以通过挖人解决；但如果你能把 Know-how 沉淀成前两项资产，它就是护城河。
这三年是给你完成自我救赎的。如果你不能在这个期限内完成 Agent 化，那些 AI 原生的公司就会发明出比你更趁手的工具，直接把你连根拔起。
08 从成本中心到利润中心：被 AI 替代的人如何突围
一鸣：我们聊了这么多 Agent 对岗位的冲击，很多人其实非常焦虑：如果我的工作被 AI 接手了，我该去哪儿？
张韶峰：我给你分享一个百融内部真实的转型故事。我们有 2500 多家小企业客户，以前我们雇了 50 个员工，通过微信和电话来服务他们。其实从经济效益上讲，这种纯人工模式是亏钱的。
后来我们训练了 18 个硅基员工，加上 5 个碳基员工协作，就把这摊活儿全接了。剩下的 45 个人去哪儿了？我们一个都没裁。
这 45 个人在学会怎么训练 Agent 之后，身份变了。他们以前是“ 客服”，现在变成了“Agent 训练师”。他们开始利用这种新技能去服务别的企业，帮别人构建智能体。结果呢？他们以前是公司的“ 成本中心”，现在变成了直接挣钱的“ 利润中心”，人均收入反而涨了。
AI 是在把你从一个肉身变成“ 钢铁侠”。当然，这也取决于你愿不愿意学习新的技能、穿上这套“ 战衣”。未来不是 AI 取代你，而是那些更早穿上“ 钢铁战衣” 的人，拥有更强的竞争优势。
09 组织重构：“ 一人公司” 何时实现？
一鸣：硅谷对“ 一人公司” 的愿景，你觉得什么时候能大规模实现？
张韶峰：我自己的看法是，ToC 已经很有可能了，ToB 还要难一点。
你像现在的 OpenClaw，因为它主要在海外市场，那边付费意愿强、习惯也好。以它今年的疯狂程度，就算收费也一定有很多人愿意用，它可能很快就能达到 10 亿美金的估值，不一定是 10 亿收入啊，在 AI 时代，估值体系可以是收入的 100 倍。所以，“ 一人的十亿独角兽” 在 ToC 领域是完全可能跑出来的。事实上，已经有很多个人 Prosumer（产消者） 在带领一大堆 AI 智能体给自己干活了，他就是一个率领硅基员工下属的将军。
至于 ToB，最终肯定也会出现，但需要企业观念的改变。比如有些企业会观察：既然比我大的企业都用好了，反复验证过了，那我为什么不可以？或者先让 AI 进场做个人的助手，等一些关键决策用下来觉得靠谱了，企业就会慢慢放权。
但总体来讲，这个事情是完全有可能的。未来的组织一定会像一个“ 量子军团” 或者“ 精灵军团”。这种感觉非常震撼，它不像人肉军团，人和人沟通最夸张的就是“ 折损率”。大厂为什么发明那么多黑话？为什么要不停地“ 对齐”？因为不对齐真的会出问题，四个人经常做出五个方向来。但 Agent 之间沟通是没有歧义的。甚至它们 DNA 里就特别喜欢写文档，你不让它做它都难受，所以它们非常适合那种集团式的推进。
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