软件正在吞噬劳动力：直接取代人类，捕获前所未有的经济价值 ...
强烈推荐a16z 普通合伙人 Alex Rampell 在2025 a16z LP Summit的演讲，演讲题目：Software is Eating Labor（软件正在吞噬劳动力）
软件行业正经历一场根本性的变革，其目标不再是简单地帮助人类更高效地工作，而是直接取代人类的劳动。过去七十年，软件的本质是将物理世界的“文件柜”数字化为数据库，但工作流程中的决策和执行环节仍由人类完成。如今，随着人工智能的发展，软件正从一个记录工具演变为一个能够端到端完成任务的执行者。这一转变将软件公司的目标市场从每年约 3000 亿美元的全球 SaaS 市场，转向了仅在美国就高达 13 万亿美元的劳动力市场。 Alex Rampell 认为，这种转变不仅会催生全新的商业模式，即从按“席位”收费转向按“结果”收费，还将极大地扩展软件的市场边界，让过去因成本过高而无法成立的商业模式成为可能。最终，软件将不再仅仅是“吞噬世界”，而是直接“吞噬劳动”，从而捕获前所未有的经济价值
以下是演讲的详细观点
先理解一下软件的过去
在探讨软件的未来之前，我们必须理解它的过去。Alex Rampell 提出了一个核心观点：在过去长达七十年的时间里，几乎所有软件公司的本质工作，都是将物理世界中的“文件柜”转化为数字化的“数据库”（databases）。这个过程虽然创造了数万亿美元的市值，但并未从根本上改变劳动力的性质——人类依然是信息的使用者和操作者
这个“文件柜数字化”的历程贯穿了各个行业：
航空与旅行业： 1950 年代，预订一张机票是一个极其繁琐的过程。美国航空可能需要在一个巨大的房间里，用无数的文件柜和纸质表格来追踪每个航班的每个座位。接线员需要手动记录、修改和取消预订。这个系统效率低下，且信息无法实时共享。Sabre Systems 的出现改变了这一切，它通过 IBM 主机将所有预订信息集中起来，让全球的旅行社可以通过终端访问同一个数据库。这不仅是航空业的革命，也为后来的 Galileo（酒店预订）和 Amadeus（欧洲市场）等巨头奠定了基础
销售与客户关系管理： 在电影《拜金一族》(Glengarry Glen Ross) 中，最有价值的销售线索是写在纸片上的。销售人员依赖名片和纸质记录来管理客户。从 1980 年代的 Act! ，到 1990 年代的 Siebel Systems，再到 1999 年 Salesforce 将其搬到云端，CRM 软件的演进本质上就是将销售人员的文件夹数字化。尽管媒介从纸张变成了云端记录，但最终查看客户信息、制定销售策略的，仍然是销售人员
制造业与库存管理： 对于制造商来说，追踪成千上万的零件库存、销售数据和生产流程曾是一项艰巨的任务。以 SAP（成立于 1972 年）为代表的 ERP (Enterprise Resource Planning，企业资源规划) 系统，以及像 JD Edwards、Epicor 这样的公司，都是将这些记录从纸上转移到了计算机系统中。人类管理者通过查看系统报告来做出决策
其他领域的普及： 这个模式几乎复制到了所有行业。图书馆的卡片目录被 OLC 和 CerseiDynix 等公司数字化，让读者可以通过终端检索书籍。律师事务所堆积如山的案卷文件被 PC Law、LexisNexis 等系统取代。会计师事务所的账本被 Intuit QuickBooks 等软件数字化。在医疗领域，Epic 和 Cerner 等公司将庞大的纸质病历变成了电子健康记录 (EHR)。在人力资源领域，ADP (Automated Data Processing) 早在 1949 年就开始处理工资单，后来的 Workday 则将这一切云端化
尽管这些创新极大地提高了信息存储和检索的效率，但它们有一个共同点：工作流程的核心环节并未被自动化。无论是 1940 年的 HR 员工查看纸质考勤卡，还是 2015 年的 HR 员工查看 Workday 上的数字记录，最终都需要一个人来阅读、理解并根据这些信息采取行动。软件只是一个更高效的“文件柜”，人类依然是那个翻阅文件并完成工作的人。这个时代为软件创造了巨大的价值，但其天花板也显而易见：它始终是人类的辅助，而非劳动力的替代品
按席位付费的终结：SaaS 商业模式的十字路口
随着软件开始具备执行任务的能力，传统软件即服务 (SaaS, Software as a Service) 的商业模式正面临前所未有的挑战。过去，SaaS 公司普遍采用一种被 Rampell 称为“星巴克模式”（Tall, Grande, Venti）的定价策略，即根据功能多寡和用户数量（席位）来收费。这种模式的根基在于软件是人类工作的工具，因此企业需要为每一位使用工具的员工支付费用。然而，当 AI 能够直接完成工作时，这个模式的逻辑就崩溃了
以客户支持软件公司 Zendesk 为例，Zendesk 是一家年收入高达 20 亿美元的公司，其核心业务是向企业出售客服“席位”。例如，其最受欢迎的套餐价格是每位客服专员每月 115 美元
现在，让我们设想一个拥有 1000 名客服人员的公司：
劳动力成本： 假设每位员工的年综合成本为 75,000 美元，那么该公司每年在客服人员上的支出高达 7500 万美元
软件成本： 同时，该公司需要为这 1000 名员工购买 Zendesk 席位，每年的软件支出约为 140 万美元 (1000 人 * 115 美元/月 * 12 个月)。
在这个模型中，劳动力成本远远高于软件成本。现在，如果 AI 的发展使得每一位客服专员的效率提升了 9000 倍，甚至 AI 可以独立回答所有客户的问题，那么这家公司还需要多少个 Zendesk 席位呢？答案可能是零。如果不再需要人类客服，Zendesk 的收入将从 140 万美元骤降至零。这对 Zendesk 来说无疑是灭顶之灾。
然而，这也带来了巨大的机遇。Zendesk 可以彻底改变其商业模式，从出售“工具”转向出售“结果”
成本分析： 在旧模式下，假设每位客服每年回答 2000 个问题，那么处理每个问题的总成本约为 38 美元，其中 37 美元是人力成本，而软件成本仅为 69 美分
新商业模式： Zendesk 可以对客户说：“不要再花费 7500 万美元雇佣客服团队了。把这项工作外包给我们，每年只需支付 500 万美元，我们将用 AI 为你处理所有客户支持问题。”
通过这种方式，客户每年节省了 7000 万美元的开支，而 Zendesk 的收入则从 140 万美元增长了超过三倍，达到 500 万美元。Zendesk 正站在一个十字路口：其收入要么归零，要么翻几番。据 Rampell 透露，Zendesk 已经在新西兰试点这种基于结果的定价模式 (outcome-based pricing)，这预示着整个 SaaS 行业的未来方向
这个案例的核心在于揭示了软件市场与劳动力市场的巨大规模差异。全球 SaaS 市场的年收入约为 3000 亿美元，而仅美国一个国家的劳动力市场年薪酬总额就高达 13 万亿美元。即使只看一个职业，例如护士，其在美国的年薪酬总额也达到了 6500 亿美元，超过了全球软件市场的总和。软件的未来价值，不在于向更多的人出售工具，而在于直接从庞大的劳动力成本池中分一杯羹
新范式：能够直接完成工作的软件
软件行业正在经历一场从“记录”到“执行”的深刻转变。如果说上一个时代的主题是将文件柜数字化，那么新时代的主题就是让软件直接操作这些“数字化文件柜”，完成以前必须由人类来做的工作。这意味着软件公司不再仅仅提供信息，而是提供服务和结果
Rampell 再次使用了之前的行业案例，来描绘这个新范式下的未来图景：
旅行软件： 不再仅仅是显示航班信息的数据库，而是可以直接根据延误情况自动为乘客重新预订航班，或者为一个学校的高中生团队规划并预订包含 75 人的复杂行程。用户不再需要与人工代理沟通，而是直接与航空公司的 AI 对话
销售软件 (CRM)： Salesforce 的未来不应是按月收取席位费，而应该是直接为客户带来销售额。企业可以对 Salesforce 说：“不要向我收费，去帮我找到客户，然后我们分成。” 或者让它与每一位客户进行 30 分钟的深度访谈，评估续约意向
制造软件 (ERP)： 企业的 ERP 系统不再只是记录库存，而是可以主动分析全球关税变化对其供应链的影响，或者自动联系供应商，确认他们是否能按时交货
会计软件： QuickBooks 将不再仅仅生成应收账款账龄报告 ，让会计人员去催款。它会直接代表其客户，自动致电那些欠款的公司，进行催收并在线完成收款
电子健康记录 (EHR)： Rampell 以自己跟腱手术后的亲身经历为例，医院的 AI 护士可以在术后第二天打电话给他，询问疼痛等级、是否有发烧等症状，并根据回答提供建议。虽然 AI 护士无法进行心肺复苏或处理枪伤，但它完全可以胜任这种标准化的术后随访工作，并按次收费（例如，每通电话 20 美元）
人力资源软件： Workday 可以不再局限于记录员工信息，而是可以主动为公司进行背景调查，例如打电话给候选人简历上列出的前雇主，核实其工作经历的真实性
为了让这个概念更加具体，Rampell 展示了一个极其生动的案例：一份来自 Craigslist (一个分类信息网站) 的真实招聘广告
职位： Plaza Lane Optometry (普拉萨巷验光) 正在招聘一名前台接待员，年薪 45,000 美元，这个职位已经空缺了六个月，说明他们很难以这个价格招到合适的人
工作职责： 仔细分析职位描述，除了开关店门、锁门这类物理操作 AI 无法完成外，其他大部分职责，如与保险公司沟通、在预约前一天致电患者以防爽约、管理日程等，AI 完全可以胜任
新的商业模式： 一家软件公司可以应聘这个职位。他们联系这家验光诊所说：“我知道这听起来很疯狂，但我是一家软件公司。我无法帮你锁门，但我可以完成你列出的其他八项任务。而且，我的年薪不是 45,000 美元，而是 20,000 美元
这彻底改变了游戏规则。这家验光诊所原本可能每年只在软件上花费 500 美元（例如，微软 Office 和一个网站），几乎不是一个有价值的软件客户。但现在，它成为了一个每年价值 20,000 美元的软件客户。软件公司通过直接解决其“劳动力短缺”问题，而不是销售传统软件，成功地将一个“劳动力市场”的机会转化为了“软件市场”的收入。这种模式正在真实发生，它极大地扩展了软件可以触及的市场范围
超越成本节约：为何 AI 能胜任以人为中心的任务
许多人认为 AI 取代人工的唯一原因是成本更低，但这是一种误解。AI 在许多人类难以胜任或不愿从事的工作场景中，展现出了独特的优势。这些优势超越了单纯的成本计算，使其成为解决复杂劳动力问题的理想方案
Rampell 总结了 AI 在这些场景中的几个关键优势：
处理间歇性需求 ： 许多行业的劳动力需求是波动性的。例如，零售商在“黑色星期五”期间需要大量客服和收银员，但几周后这些岗位又会变得冗余。航空公司在芝加哥遭遇恶劣天气时，瞬间需要成千上万的客服人员来处理航班改签，但平时并不需要这么多人。对于企业而言，临时招聘和培训大量员工成本高昂且不切实际。而 AI 可以根据需求弹性伸缩，在高峰期无缝扩展服务能力，在需求回落时则不产生任何闲置成本
执行令人沮丧的工作 ： 有些工作对人类的情感和心理消耗巨大。债务催收就是一个典型例子。催收人员每天打电话给逾期客户，得到的往往是辱骂和拒绝。日复一日地面对负面情绪，很容易让人感到疲惫和沮丧。而 AI 没有情绪，它不会因为被客户辱骂而感到沮丧，可以始终保持专业和耐心，严格按照程序执行任务
确保合规性与确定性 ： 在金融等受到严格监管的行业，与客户的每一次互动都必须遵守复杂的法规。例如，美国的 UDAP (Unfair, Deceptive, and Abusive Practices，不公平、欺骗性或滥用性行为) 法规对催收人员的言辞有严格限制。人类在情绪激动或疲惫时，可能会说出违规的话，给公司带来巨大的法律风险。而 AI 可以被精确编程，确保每一次对话都严格遵守预设的脚本和法律规范，从而提供更高水平的合规确定性
打破语言障碍 ： 在全球化的今天，服务多语种客户群体的能力至关重要。假设斯坦福医院的一位患者只说波斯语 (Farsi) 或蒙古语，医院几乎不可能随时找到一位能讲这些语言的护士来进行术后电话随访。但对于 AI 来说，这轻而易举。一个 AI 护士、AI 催收员或 AI 谈判代表，可以即时支持数十种不同的语言，让企业能够服务以前因语言障碍而无法触及的客户群体。你不可能在爱荷华州（Iowa）按需找到一个会说塞尔维亚语的员工来处理间歇性的、令人沮丧的催收工作，但 AI 可以完美胜任
这些例子表明，AI 并非简单地以更低的价格做同样的事。它正在解决一系列长期困扰企业的、关于劳动力灵活性、员工福祉、合规风险和市场覆盖范围的根本性问题。这使得 AI 不仅仅是一个成本削减工具，更是一个强大的业务赋能平台
扩展市场边界：AI 作为商业催化剂
AI 对商业世界最深远的影响之一，是它能够极大地扩展软件的潜在市场，甚至催生出全新的商业模式。这种市场扩张主要通过两种方式实现
第一种方式是将纯粹的劳动力市场转化为软件市场。在过去，很多领域几乎不存在软件市场，因为这些领域的需求完全由人力来满足
合规官： 根据美国劳工统计局的数据，合规官是增长第二快的职业（第一是美甲师）。像花旗银行这样的金融巨头，为了满足监管要求，需要雇佣大量的合规人员。过去，没有任何软件公司会专门为合规官开发工具，因为这个市场的本质是人，而不是软件席位。银行只会为他们购买更多的 Microsoft Office 许可。但现在，一家公司可以向花旗银行提供一个端到端的合规软件解决方案，宣称：“每年付给我 1000 万美元，我将作为你的软件产品，为你追踪和处理所有合规事务。” 这就凭空创造了一个新的软件品类
催收： 催收行业历来由催收公司的人员主导，很少有独立的催收软件公司。如今，以 AI 语音为切入点的公司，可以先替代催收电话这个环节，然后逐步扩展，提供完整的后台管理软件，从而在一个原本由人力主导的行业中建立起拥有高毛利、高留存的软件业务
第二种方式是让过去因成本过高而不可行的商业模式成为可能。许多商业创意之所以失败，不是因为想法不好，而是因为其单位经济模型无法成立。一个基本的商业原则是：如果你的客户获取成本加上你的销货成本大于你的客户终身价值，那么这个生意就无法持续
然而，AI 彻底改变了这个等式
降低获客成本： 现在，你可以用一个 AI 销售代表来代替人类销售团队。一个 AI 销售代表每年的成本可能只有几百美元，而不是十万美元，而且它不需要喝椰子水
降低运营成本： 紧急情况可以通过一个由 AI 接听的 800 电话来处理。用户筛选、背景调查等流程也可以由 AI 自动完成
通过 AI 大幅降低 CAC 和 COGS，许多过去不可行的商业想法，现在都有了成功的可能。AI 不仅在扩展现有软件市场的边界，更是在为全新的、非 AI 业务的诞生铺平道路，让那些曾经因为获客成本而失败的想法重获新生。这预示着一个由 AI 驱动的，充满新机遇的商业时代的到来
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