SaaS不会因为AI而消亡

Source: Dev.to

1. 软件仍然没有死

即使在有 AI 的情况下，也有两个重要点：

• 软件并没有消失（我们都很容易认同这一点）。
• 代码也没有消失；AI 只是帮助编写它。代码仍然存在。

只要软件仍然存在，并且它仍以代码的形式存在，就始终需要维护它的人——软件工程师。即使非程序员也能创建软件，这也无关紧要。DIY 并没有让木匠变得过时，对吧？所以软件及其制造者仍然在场。

2. 今天解决昨天的问题并不一定是成就

我小时候用 Game Maker（一个由大学教授用 Delphi 编写的免费工具）制作了我的第一个糟糕游戏。十年前，制作游戏非常困难，因为那时需要更多的编码经验，而且运行在受限的硬件上。

仅仅因为我现在可以轻松完成昨天才需要天赋才能完成的事，并不意味着天赋不再需要。那些人当时在制作更大的游戏——那些在当时的 Game Maker 上根本不可能实现的游戏。这就像说，既然我今天在高中就能学会微积分，那我们就不需要像牛顿这样的人了。

3. 会写一些软件并不意味着能写所有软件

大型语言模型（LLM）在插值方面表现很好，所以让它们解决已经被解决多年的类似问题很容易。

真正的考验是如何使用 LLM 来解决新问题——在已有知识之外进行外推。这正是所有优秀的计算机科学家和软件工程师在推动的边界。大多数其他人则更倾向于做更少的工作来达到同样的效果，而不是设定更大的目标。

4. LLM 是好的执行器，但仍然需要工具

说我们不再需要 SaaS，就像说我们不再需要操作系统，因为每个人都可以自己写。错误的思维是认为 LLM “思考”并且可以“做所有事”。如果真是这样，LLM 会自行改进，而不是 Anthropic 或 OpenAI 雇佣大量人类（其中很多是计算机科学家和软件工程师）来改进模型本身。

LLM 需要能够调用的工具，而这些工具必须高效。整个软件、算法和数据结构的宇宙是 LLM 可以激活的，但这些机器必须先存在。仍然需要更好的算法、数据结构、设计，甚至是人类数字化的隐性知识。

举例来说，LLM 在设计方面相当糟糕。即使它们表现不错，也仍然需要良好的抽象。一个能够深度集成 Figma 并原生使用其所有工具和设计抽象的 LLM 将是一个杀手级组合——但它之所以强大，仅仅是因为 Figma 为 LLM 提供了强大的工具箱。

结论

简而言之，软件仍在这里。代码仍在这里。是的，软件工程师的工作性质已经改变——但什么时候没有改变过呢？这类似于从汇编语言转向更高级的语言，把低层细节交给机器处理。

只要还有软件工程师和软件要创建，就会始终有专门提供专业软件产品或服务的专家，而这些产品或服务必然比业余爱好者的作品更好。

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