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（a16z 合伙人演講片段：從“按座位收費”到“按結(jié)果收費”）

“軟件吞噬世界”之后，AI 正在重寫游戲規(guī)則。

這是 Marc Andreessen 最近在訪談中的核心判斷。

他是硅谷頂級風投機構(gòu) a16z 聯(lián)合創(chuàng)始人，早年曾打造全球首個圖形化瀏覽器Netscape（網(wǎng)景），也是“軟件吃掉世界”理論的提出者。

在硅谷，他見證了一輪又一輪技術(shù)周期，也參與了一波又一波創(chuàng)業(yè)浪潮。

這一次，Marc Andreessen 沒講融資節(jié)奏，也沒提落地路徑，而是直指本質(zhì)：

AI 和軟件的區(qū)別到底是什么？

他的答案非常直接：軟件是讓人做事更快，AI 是讓你根本不用做這件事了。

所以，未來的 AI 公司，不再是工具提供者，而是結(jié)果交付者。

這場訪談，不談風口，不秀 demo，不聊 prompt。

只給出一個建議：

別再迷戀做應(yīng)用了，真正的勝負，在產(chǎn)業(yè)重建。

第一節(jié)｜應(yīng)用不值錢了？硅谷重新定義產(chǎn)品

在這場訪談里，Marc Andreessen 沒有談 AI 怎么提升效率，也沒有聊做某一個產(chǎn)品能變多好用。

他說的是另一件事：

未來的醫(yī)生，不是用 AI 來看病，而是看病本身就由 AI 完成。

這句話的含義很清晰：AI 不再是工具，而是交付者。不是幫你完成，而是替你完成。

這句話背后，藏著一個巨大的轉(zhuǎn)向：

硅谷最核心的一批人，正打算放棄“做一個 AI 產(chǎn)品”的思路。

過去二十年，做一款成功的工具型應(yīng)用，是整個創(chuàng)新邏輯的起點：

有場景 → 有需求 → 做產(chǎn)品 → 升級體驗 → 提高效率 → 賣給用戶或企業(yè)；

成功的公司，都是這個鏈條上的放大器：Zoom、Slack、Figma、Notion……

但 Andreessen 在這次訪談里清楚表達：AI 應(yīng)用只是在做一件事：把舊的流程做得快一點。但 AI 最有價值的地方，不在這兒�！�

那在哪里？

他說：AI 最終不是增強應(yīng)用，而是吞噬掉應(yīng)用。

也就是說：AI 最終不是幫 Notion 寫更快的文檔，而是根本不需要 Notion。

不是生成一段圖文， 而是直接發(fā)微博、做策劃、找人上線……

從有界面到無界面，從你下指令到它替你出結(jié)果，這個變化正在讓“做應(yīng)用”的傳統(tǒng)模式遇到挑戰(zhàn)。

更重要的是，這個放棄不是技術(shù)性，而是戰(zhàn)略性。

Andreessen 觀察到一個現(xiàn)象：大家都在給產(chǎn)品加 AI，但加的都是功能，不是結(jié)果。

• AI 幫你寫標題，但文章還得你自己發(fā)；

• AI 幫你改簡歷，但投遞還得你自己操作；

• AI 幫你生成代碼，但上線還得你自己推。

但真正值得關(guān)注的，不是 AI 能幫多少忙，而是AI 能不能直接把事做完。

這，就是他強調(diào)的核心認知轉(zhuǎn)向：

我們不需要更多的 AI 功能，我們需要 AI 直接產(chǎn)生結(jié)果。

第二節(jié)｜AI 不只是工具，它是產(chǎn)業(yè)的新底座

過去十年，技術(shù)的目標一直很清楚：

怎么幫人更快？

• 軟件能幫你少點幾下鼠標；

• SaaS 能把線下流程搬到線上；

• 再后來，AI Copilot 能幫你寫代碼、改圖、潤色文案。

但 Marc Andreessen 在這次對話里，說出了一個關(guān)鍵變化：AI 正在從被動響應(yīng)，變成主動推進。

舉個簡單例子：

過去你在 Notion 寫一份策劃案，AI 可以幫你補充兩段內(nèi)容； 現(xiàn)在，AI 可以自己選主題、寫框架、列時間線、生成幻燈片、安排郵件發(fā)送。

它不是響應(yīng)命令，而是開始自己判斷接下來要干嘛。

Andreessen 說：軟件只是在執(zhí)行指令，AI 是在選擇下一步該怎么走。

這句話的背后，是一個根本性的轉(zhuǎn)折：AI 不只是一個“聰明助手”，而是開始像電力那樣，成為產(chǎn)業(yè)的底層設(shè)施。

Andreessen 在對話中多次強調(diào)：

“軟件是自動化流程，AI 是在重寫因果鏈條�！�

什么意思？

不是做得更快，而是這件事該不該由你來做、該怎么做，都由 AI 重新安排了。

這就像： 不是讓蠟燭更亮， 而是干脆換掉蠟燭，直接改用電燈、電網(wǎng)和遠程調(diào)光。

AutoGPT（自主執(zhí)行任務(wù)）、Toolformer（自動調(diào)用工具）、ChatGPT Assistants（可定制的智能助手）都是這種趨勢的開端：

1. 你只說目標：“我要做一個發(fā)布會”；

2. 它會主動調(diào)用工具、規(guī)劃日程、列出清單、生成郵件和提案；

3. 你甚至來不及追問“現(xiàn)在到哪一步了”，它就已經(jīng)全部做完。

這不是工具升級，這是角色置換。

AI 正在從應(yīng)用層降到基礎(chǔ)設(shè)施層。

它不在你手上，它在背后替你做事，甚至替你決定要不要做這件事。就像電力一樣：你感覺不到它，但你的一切都建在它之上。

這不是提升操作速度，這是成為產(chǎn)業(yè)的新底座。

第三節(jié)｜誰被替掉？AI 正在吞掉“最專業(yè)的人”

Andreessen 在這次對話里，提出了一個反直覺的觀察： AI 正在替代的，不是基礎(chǔ)崗位，而是那些最專業(yè)、最標準化的知識工作者。

這聽起來很矛盾。

我們本能會覺得，被 AI 替掉的應(yīng)該是基礎(chǔ)工作、機械流程、流水線崗位。

但恰恰相反的是：

越是在流程中承擔結(jié)果的人，越容易被 AI 替掉。

為什么？

因為 AI 最擅長的，就是在明確目標下，直接給出一份符合標準的結(jié)果。

醫(yī)生、律師、工程師、設(shè)計師，這些人的價值不在執(zhí)行，而在決策。而 AI，正在學著直接做決策。

比如醫(yī)生。

GPT-4 已經(jīng)通過美國醫(yī)師資格考試，而且在多個題型上得分高于 90% 的真實考生。 更進一步，GPT-5 已能在給定癥狀下提出符合臨床標準的用藥建議。

Andreessen 的觀點是：AI 不再是讓醫(yī)生更快出診斷，是直接出診斷，甚至直接決定下一步該不該動手術(shù)。

再比如寫代碼。

過去程序員用 Copilot 幫自己補全幾行函數(shù)； 現(xiàn)在，GPT 能基于一句自然語言，完成整段組件、自動部署測試，甚至提出 bug 修復建議。

程序員本來以為自己是寫工具的人。結(jié)果發(fā)現(xiàn)自己寫的代碼，正好是 AI 最容易學會的東西。

最諷刺的是，那些越熟練、越標準、越靠譜的專業(yè)人士，正因為“做得太好”，反而更容易被 AI 學會。

因為 AI 擅長的就是這類可預期、可評估、能歸納的任務(wù)。

我們曾經(jīng)以為，只有技能的人才會被淘汰。

但現(xiàn)在我們看到：被 AI 優(yōu)先替代的，不是做得不好的人，而是做得太標準的人。

不是因為他們不夠?qū)I(yè)， 而是因為他們太專業(yè)：

• 專業(yè)到每個動作都符合最佳實踐，

• 專業(yè)到每個判斷都有據(jù)可查，

• 專業(yè)到 AI 一學就會。

（對話：a16z創(chuàng)始人Marc Andreessen）

Marc Andreessen 在談到 AI 和軟件的區(qū)別時，說用了個很形象的說法：軟件時代，我們是把原來的流程搬到電腦上；AI 時代，我們是把整個流程拆掉重建。

舉個例子。銀行過去靠柜員給客戶開賬戶。

軟件時代，做了個 App，讓你在手機上自助開戶。這就是流程自動化。

但 AI 來了之后，連“開戶”這個概念都可能被重新設(shè)計：

• AI 直接根據(jù)你的信用評分、社交行為、消費記錄、企業(yè)數(shù)據(jù)，自動匹配適合你的賬戶類型；

• 不用你選，也不用你操作，只需授權(quán)，它就全自動幫你生成、組合、通知、監(jiān)控；

• 最終你看到的不是一個 App，而是一個你沒主動開過、卻已經(jīng)為你服務(wù)的賬戶結(jié)構(gòu)。

再比如招聘。

軟件時代，HR 用系統(tǒng)篩選簡歷、安排面試、記錄評價； 流程還是：發(fā)職位 → 收簡歷 → 篩選 → 面試 → 錄用

AI 時代是：

AI 分析公司現(xiàn)有團隊的技能缺口 → 主動在全網(wǎng)搜索匹配的候選人 → 自動發(fā)送邀請 → 初步溝通篩選 → 安排核心團隊面試

甚至：

AI 持續(xù)監(jiān)測團隊健康度 → 預判某個崗位三個月后可能空缺 → 提前啟動招聘

從填補空缺到預測需求，整棟樓都改建了。

這兩個例子背后的本質(zhì)是：軟件讓你把事做快，AI 是幫你決定該不該做這件事。

就像：軟件是工具箱，你還得自己動手；

AI 是承包商，你只需要說目標。它不幫你操作，它直接幫你完成。

不是搬家，是改建。

這就是 AI“重寫產(chǎn)業(yè)”的方式。

第五節(jié)｜AI 不是加點智能，是換一條賽道

過去一年，我們看到很多創(chuàng)業(yè)項目，套路幾乎一模一樣：

• 在原有 App 里接入一個 ChatGPT 接口；

• 用 AI 改寫文案、總結(jié)內(nèi)容、做客服助手；

• 宣傳詞統(tǒng)一模板：加一點智能，提高工作效率。

但在這次訪談中，Marc Andreessen 表示：真正的方向，不是在舊產(chǎn)品里加 AI 功能，而是用 AI 去替代整條流程。

什么意思？

不是你做電商，我?guī)湍銓憳祟}；而是我直接幫你把貨賣出去。

不是你做醫(yī)療，我?guī)湍銤櫳±?strong>而是我自己看完病，給出用藥方案。

但現(xiàn)在很多人理解的 AI 創(chuàng)業(yè)，還停留在做一個好工具。

他舉了個非常典型的例子：現(xiàn)在滿地都是 Copilot，大家都在復制同一個東西。

然后他停了一下，說：

你不是第一個，也不是最后一個。那你憑什么脫穎而出？

答案不是我的 AI 更準，也不是我的界面更好看，而是：你有沒有替代掉原本的流程。

所以，如果你是創(chuàng)業(yè)者，現(xiàn)在要想的不是：

怎么做個 AI 產(chǎn)品；而是：這個行業(yè)里，有沒有一個高價值的結(jié)果，可以直接用 AI 來交付？

Marc 在訪談中提到了幾個真實案例：

• 客服領(lǐng)域：不是做個 AI 助手幫客服回答，而是 AI 直接接管所有常規(guī)咨詢，只把復雜問題轉(zhuǎn)給人工。

• 法律領(lǐng)域：不是幫律師檢索案例，而是直接生成符合當?shù)胤ㄒ?guī)的合同初稿。

• 醫(yī)療領(lǐng)域：不是幫醫(yī)生記錄病歷，而是在患者術(shù)后主動電話隨訪，監(jiān)測恢復情況。

共同點是什么？

不是加速過程，而是把成果本身變成產(chǎn)品。

這才是 Andreessen 所說的：

從賣裝修工具，變成交付裝好的房子。

所以，AI 創(chuàng)業(yè)不是加點智能，是徹底換一條賽道。

結(jié)語｜產(chǎn)業(yè)重寫了，那你要不要重來？

Marc Andreessen 這次沒有講泡沫，沒有講監(jiān)管。

他只講了一件事：

AI 的價值，不在工具，而在交付。

所以創(chuàng)業(yè)者必須面對一個選擇：你是想做一個更智能的工具？還是想用 AI 把原來的產(chǎn)業(yè)推倒重來？

第一種，你會遇到無數(shù)競爭者。

第二種，你面對的可能是全新賽道。

回到最開始的問題：過去兩年，無數(shù)人在做 AI 應(yīng)用：改進界面、優(yōu)化功能、提升體驗。

但 Andreessen 說的是另一件事：別再只盯著應(yīng)用層，去重寫產(chǎn)業(yè)。

你還在做應(yīng)用，還是去重寫產(chǎn)業(yè)？

本文由AI深度研究院出品，內(nèi)容整理自a16z創(chuàng)始人Marc Andreessen與Charlie Songhurst對話以及a16z合伙人Alex Rampell演講。未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=E_1cTlLpNMg&t=4330s

https://www.youtube.com/watch?v=dhyhR4Bzc0I&t=464s

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈