01Claude三件事“血洗華爾街”事情的源頭，是一家叫Anthropic的AI公司，也就是做出Claude的那家公司。他們在今年年初，一共做了三件事。第一件，是1月12日推出了一個叫做Claude Cowork工具。這個東西是個桌面工具，用來安裝到電腦裡，最核心的功能，就是替你操作電腦，包括呼叫其他外部工具。你大概可以把它當成，一個經過加強的，安裝在電腦裡的“豆包手機”。你可能也發現了，Claude Cowork依然是一個AI助理。這個概念並不新鮮，因此在Claude Cowork發佈時，也並沒有引發太大的動靜。真正引爆華爾街的，是他們做的第二件事。第二件事，1月30日，Anthropic發佈了11個針對Claude Cowork的外掛。這11個外掛涵蓋了銷售、財務、法律等領域。你可以把之前的Claude Cowork當成一個特別聰明的助理，替你忙前忙後。但是，具體到財務這樣的專業化工作，它並不擅長。而這回發佈的11個外掛，就相當於讓這個助理去參加了11個不同領域的專業培訓，讓它能夠像專業人士一樣工作。而其中最先引發關注的，是它在法律專業上的能力。在這裡交代個背景。很多律所的工作模式是，“法務助理+專業軟體”。比如，假設你是一家律所的老闆，你的律所每天要處理大量的合同。怎麼處理？你得雇一個法務助理，買一套專業軟體，比如湯森路透的Westlaw軟體。這個軟體一年的花費大概是5萬美元。然後這個助理每天的工作就是，在軟體裡查條款，審合同，標註風險點，寫合規報告。現在呢？你裝個Claude Cowork，給它配上法律外掛，然後，就沒有然後了。它自己登錄你的法律資料庫，自己審閱合同，自己把風險條款標出來，自己生成合規報告。整個過程，你不需要點任何按鈕，AI在後台全自動完成。而你每個月只需要付100多美元。這個消息很快就引起了法律軟體領域的地震。但很快，很多人意識到，不對啊，既然AI能取代法律軟體，是不是也能取代其他軟體，比如金融分析、銷售管理、客戶支援呢？要知道，傳統軟體服務行業，一共有三大支柱。現在，這三大支柱全都面臨巨大的衝擊。第一根支柱，按席位收費。以前，一個公司有100個員工，就得買100個軟體帳號。每個帳號一年幾千美元，你用不用都得交這筆錢。這是SaaS公司最穩定的收入來源。但現在呢？Claude智能體，能把這些專業軟體的活直接幹了，而且Claude不是按席位收費，是按使用量收費。第二根支柱，複雜的操作介面。以前，軟體公司會把介面設計得很複雜，因為複雜的介面能形成壁壘。使用者學習成本高，不容易換軟體。但現在呢？Claude是零UI操作。就是你根本不需要看介面，AI在後台自動幹活。你只需要告訴它“幫我審一下這份合同”，然後等結果就行了。第三根支柱，功能封閉性。以前，軟體公司會把功能封閉起來，形成自己的生態。就拿做圖來說，每個繪圖軟體都有自己的工程檔案，而且其他軟體無法識別。你要用這些功能，就必須待在它的生態裡。但現在呢？Claude通過一個叫MCP的協議，能接入各種外部工具。什麼叫MCP？全稱是Model Context Protocol，模型上下文協議。簡單說，就是一套標準化的介面，讓AI能像人一樣，看到一個新工具，自己琢磨怎麼用。這意味著AI不需要待在某個軟體的生態裡。它能自由地呼叫各種工具，那個工具好用用那個，不存在被繫結的問題。所以你看，SaaS賴以生存的三根柱子，全都面臨衝擊。這不是簡單的“最佳化”，而是深層意義的“顛覆”。結果，在Claude Cowork推出專業外掛後，很快，軟體股一路暴跌。於是，就有了新聞裡的，“AI血洗軟體業”的說法。而且要知道，華爾街機構既是軟體股的股東，又是軟體公司的債權人，軟體股下跌，他們也受到了深刻的牽連。於是，就又有了你在新聞上看到的，“AI血洗華爾街”的說法。但是，到這一步還沒完。還記得前面說過，Anthropic是一共做了三件事嗎？現在只說了前兩件，第一件是推出Claude Cowork，第二件是上線11個專業外掛。假如說這兩件事讓軟體行業“一夜入冬”，那麼第三件事就是“雪上加霜”。第三件事，是2月5日推出了Claude Opus 4.6。這是一個新版的基礎大模型。前面說的Claude Cowork，還有專業外掛，都是在這個基礎模型上運行的。說白了，前面的改進是讓AI更會幹活，更懂專業流程。而這個基礎模型的作用，是讓AI從根本上“更聰明”。而且要知道，前面講的很多事情，還只是Anthropic一家AI公司掀起的波瀾，還不算OpenAI、Google，以及其他的AI巨頭。假如這些AI巨頭一起行動，對軟體業的衝擊只會更大。這也是為什麼，軟體公司的投資者上周會那麼悲觀。關於上兩周發生的基本事實，我們先說到這。02過去一年，AI領域發生了什麼？看到這，有人可能會說，AI的能力一日千里，而且大模型就像一個黑箱子，你永遠不知道它下一步會冒出什麼新能力。因此，AI突然變厲害，這好像也沒什麼新鮮的吧？但事實上，這回的情況還真不太一樣。假如回看過去一年，你會發現，今年1月“AI衝擊軟體業”，這幾乎是註定會發生的。這不是什麼無法預測的“黑天鵝”，而是遠遠看著你的“灰犀牛”。它衝過來，這是早晚的事。為什麼這麼說？我們可以看看過去一年的AI領域，都發生了什麼。第一，是AI公司的商業化壓力嚴重加劇，他們必須得趕緊想辦法掙錢。過去一年，關於“AI泡沫”的討論頻頻登上熱搜，已經有很多人開始質疑AI的商業化能力。說個數字你感受一下，根據專業機構的測算，2025年到2027年，全球頭部AI企業的基礎設施開發支出，將達到1.4兆美元，但其中有95%的項目，目前還沒有盈利。預計到2029年，光是OpenAI這一家公司消耗掉的現金，就預計達到1150億美元。即使再不差錢的投資人，也很難忍受這麼大規模的燒錢。這種壓力下，AI公司就要證明自己不只是玩概念，必須拿出真實的商業化成果。Anthropic下場做應用，也許就是這種壓力的體現。這是第一個背景，生存壓力逼著AI公司必須找到變現路徑。第二個背景是，模型壓縮技術成熟。2025年，模型壓縮技術取得了關鍵突破。什麼叫模型壓縮？簡單說，就是把一個又大又笨重的模型，壓縮成一個又小又靈活的模型，但能力基本不損失。這解決了一個根本問題，本地部署。以前你要用AI，必須把資料傳到雲端，在伺服器上跑大模型，然後再把結果傳回來。這個過程既慢又貴。但現在模型壓縮了，可以直接在你的電腦、手機上本地運行。不需要聯網，不需要傳資料，瞬間響應。而且晶片的算力也在飛速提升。以前端側晶片只有幾TOPS的算力，現在國產晶片已經能做到160TOPS。其中的TOPS，是一個處理器計算能力的計量單位。我們可以先不用管這個專業名詞。簡單說，就是晶片的算力提升了幾十倍，你的手機、電腦，已經有足夠的算力跑一個相當強大的AI模型。第三個背景是，MCP協議成熟。MCP這個東西前面提到過，全稱是模型上下文協議。這就好比，以前的AI，就像一個關在屋子裡的聰明人。你問他問題，他能回答。但你要讓他幫你訂機票、發郵件、查資料，他做不到，因為他出不了這個屋子，接觸不到外部世界。MCP的作用，就是給這個屋子開了很多扇門和窗戶。通過這些門窗，AI能看到外面的工具，能學會怎麼用這些工具。而且關鍵是，這些門窗是標準化的。什麼意思？就是說不管什麼工具，只要符合MCP協議，AI都能自己琢磨怎麼用，不需要人教。2024年底，MCP協議首次發佈，當時還只是實驗性項目。2025年3月26日，MCP經過了一次重大更新。2025年11月25日，MCP發佈一周年更新，主打的定位就是“實用基礎設施”。前面說的Claude Cowork的外掛系統，就是建立在MCP協議之上的。這是第三個背景，MCP協議的成熟。到這裡，我們一共說了三個變數。而在以上三個變數的基礎上，還要疊加兩個常數。一是AI演算法的不斷最佳化，這個趨勢是確定的。說白了，就是AI會越來越“聰明”。二是，每年年初的“卡位大戰”。要知道，每年年初，是AI公司佔據全年存在感的關鍵時間窗口。科技行業有個不成文的規律：誰搶到年初的熱搜，誰就佔據全年的話語權。你看，當前面這些因素，恰好在2026年年初彙集，那麼我們幾乎就可以說，這一輪“AI衝擊軟體業”，也許不是隨機的“湧現”，而是多種力量交織在一起的“必然”。032026 AI會發生那些進展？同樣，順著這個思路。我們或許可以大膽推測，有這麼幾件事，也許會成為今年的關鍵議題。第一，AI員工的大規模出現。你看，既然Claude已經開了這個頭，那麼後續其他AI巨頭會不會跟進？AI的實際工作能力會不會在2026年出現普遍的躍遷？這也許都是隨之而來的問題。第二，隨著AI員工大規模出現，也許會倒逼很多公司開始新型的組織變革。根據Cornerstone的報告，2026年將不再只是“匯入AI”的一年，而是企業必須正視“人+AI”全面協作的一年。也就是，企業的組織架構、工作流程、考核方式，都得重新設計。因為你的同事裡，將出現大量的AI。就像Anthropic的創始人阿莫代伊，前段時間在達沃斯論壇上說的，這不是會不會發生的問題，而是什麼時候發生的問題，也許未來一兩年內，一個裝在資料中心裡的天才國度就會出現。 (羅輯思維)
