a16z最新洞察：软件的战场已转移，从千亿IT预算到13万亿美元的劳动力成本

【摘要】a16z揭示软件行业正经历根本性转型，其目标市场正从千亿级IT预算跃迁至13万亿美元的劳动力市场。AI驱动的数字员工正将软件从信息工具变为执行劳动的实体，重塑商业模式与价值创造。

引言

a16z合伙人最新放话，下一代软件瞄准的不是千亿IT预算，而是13万亿美元的全球劳动力成本。我们拆解了这份26页内部Slide，发现“数字员工”正从三条战线同时登陆，AI客服吃掉30%外包呼叫中心、低代码RPA替掉50%运营文员、垂直Agent直接把律师助理、理财顾问打包上云。更震撼的是，他们预测2030年“人力即服务（HaaS）”市场规模将超6万亿，毛利率却高达80%。

软件行业真正追逐的目标是什么。不是更多的用户，不是更高的市场份额，而是整个劳动力市场。这听起来像是天方夜谭，但当你看到数字时就会明白，全球SaaS（软件即服务）市场规模约为3000亿美元，而仅美国的劳动力市场就高达13万亿美元。这个巨大的差距正在被AI技术快速缩小。

我最近看了a16z合伙人Alex Rampell在他们2025年LP峰会上的演讲，他用一个非常独特的视角解释了这场正在发生的变革，软件不再只是记录信息的工具，而是开始真正执行劳动本身。这个观点让我思考了很久，因为它触及了软件行业一个根本性的转变，而大多数人还没有真正意识到这意味着什么。

我觉得Alex的演讲最精彩的地方在于，他没有从AI技术本身谈起，而是从软件发展的历史说起。他认为过去70年里，几乎所有软件公司做的事情都是把文件柜变成数据库。这个观察太精准了。想想看，从航空订票系统到CRM，从ERP到电子健康记录，本质上都是把纸质文件数字化。但关键问题是，虽然介质变了，但操作流程并没有本质改变。过去看纸质文件的人，现在看电脑屏幕，仅此而已。效率提升有限，因为最终还是需要人来读取、理解和操作这些信息。而现在，AI正在改变这个游戏规则。软件不再只是存储和展示信息，而是开始理解信息并采取行动。这是一个质的飞跃，而不是量的改进。

PS：我自己也正在做一个Vibe coding的项目，目前已经完成一轮融资，也聊了100位真实的海外用户，初步验证了PMF。我们从一个细分点切入，愿景是做下一代的软件，目前正在招募技术开发和产品的同学（可以到合伙人级别），全职或者实习都可以，欢迎有想法的朋友联系我。

一、📜 软件的“前传”：从文件柜到数据库的七十年

理解过去才能真正看清未来。Alex在演讲中花了很长时间回顾软件行业的历史，这部分内容特别重要。他提出的核心观点是，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”。

1.1 各行各业的数字化浪潮

这个历程贯穿了各个行业，无一例外。

• 航空与旅行业
  1959年，美国航空和IBM联手开发的Sabre Systems，将航空订票从无数个塞满表格的文件柜搬到了IBM大型机上。全球的旅行社可以通过终端访问同一个系统，这彻底改变了旅游业的运作方式。在那之前，工作人员需要在纸上反复擦写客户的座位需求，效率极低且信息孤立。

• 销售与客户关系管理
  电影《拜金一族》里，业务员们拼命争抢的客户名单就是一张张纸。到了80年代出现了ACT!，90年代有GoldMine和Tom Siebel创立的Siebel Systems。这些都是CRM（客户关系管理）系统的先驱。然后Salesforce在1999年把这一切搬到了云端。但本质上，1950年代翻查纸质文件的销售人员，和2010年打开Salesforce记录的销售人员，做的是同样的事情，只是介质从纸变成了屏幕。

• 制造业与库存管理
  作为产品制造商，你需要知道自己有多少库存，销售情况如何。IBM再次走在前沿，但其他公司也跟进了，比如1972年成立的SAP，还有Baan、JD Edwards、Epicor、Sage等等。这些都是把老式纸质记录数字化的公司。

• 其他领域的全面复制
  这个模式几乎复制到了所有行业。图书馆的卡片目录被OCLC等公司数字化；律师事务所堆积如山的案卷被PC Law、LexisNexis等系统取代；会计师事务所的账本被Intuit QuickBooks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，早在1949年成立的ADP就开始处理工资单，后来的Workday则将这一切云端化。

1.2 效率的瓶颈：人依然是操作的核心

Alex花这么多时间讲历史，是为了说明一个关键点，尽管技术在进步，但效率提升其实很有限。因为无论是看物理文件柜还是数字数据库，最终都需要人来阅读、理解并采取行动。

我们可以用一个简单的流程图来表示这个“前传”时代的工作模式。

从上图可以看出，无论是数字化前还是数字化后，“人类员工”始终是流程中不可或缺的核心节点。那个坐在电脑前帮客户解决问题的客服人员，和以前翻阅纸质文件的客服人员，本质上没有区别。

理解这一点，才能明白为什么整个软件行业的商业模式必须改变。因为当AI出现后，这个流程图将被彻底改写。

二、🤖 AI带来的质变：软件开始“执行劳动”

AI的出现带来了质的飞跃。软件不仅能存储和展示信息，更能理解信息并采取行动。这标志着软件从“工具”转变为“劳动力”，直接完成工作任务。

2.1 从“记录”到“行动”的飞跃

过去，软件公司坐拥海量数据，但只是把数据展示给人类，让人类做决策和采取行动。现在，软件可以直接理解数据并采取行动。

• AI客服可替代30%的外包呼叫中心。

• 低代码RPA能取代50%的运营文员。

• 垂直Agent可将律师助理、理财顾问等岗位“打包上云”。

这不仅仅是自动化，而是从“提供信息”到“完成工作”的根本转变。我们可以更新一下工作流程图，看看AI带来的变化。

在这个新模式中，人类员工不再是流程的必经之路。AI Agent成为了核心执行者，直接将数据转化为结果。

2.2 真实世界的“数字员工”

为了证明这并非空想，Alex播放了两段真实的AI语音通话录音，这是整个演讲中最震撼的部分，因为它让抽象的概念变成了具体的现实。

• 案例一：货运价格谈判
  来自a16z投资的公司Happy Robot，服务于货运和卡车运输行业。录音中，AI正在和一个潜在客户谈运费。

交易完成。谁是机器人，谁是人类？这就是新的图灵测试。对话非常自然，有讨价还价，有妥协，完全不像是在和机器说话。

• 案例二：多语言催收
  来自一家叫Salient的公司，专门做催收业务。录音中，AI用流利的西班牙语与一位客户通话。

  “您的账户目前逾期51天，金额825.35美元。您今天能还款吗？”

Alex特别指出，Salient可以说几十种语言，包括他加禄语、越南语、普通话等等。这不仅仅是关于成本，AI能做很多人类做不到或很难做到的事情。

这两个案例震撼地展示了AI在真实商业场景中的实用性。它已经成熟到可以处理复杂的商业谈判和敏感的催收对话。这意味着很多以前必须由人类完成的工作，现在可以由AI来做，而且做得很好。

三、💰 商业模式的颠覆：从“按席位”到“按结果”

当软件的角色发生根本改变后，其商业模式也必然随之颠覆。传统的“按席位付费”模式正在失效，取而代之的是“按结果付费”。

3.1 SaaS定价模式的困境

传统SaaS公司多采用“按席位”（Per Seat）定价，就像Alex比喻的“星巴克模式”（小杯、中杯、大杯）。他以客户支持软件Zendesk为例，这家年收入20亿美元的公司，其核心业务就是按“席位”收费，最受欢迎的套餐是每位客服每月115美元。

现在，让我们设想一个拥有1000名客服的公司，并进行成本对比。

在这个模型中，劳动力成本是软件成本的50多倍。但如果AI能回答所有客户问题，公司还需要多少席位？答案可能是零。这对Zendesk来说，意味着收入可能从140万美元降到零，这是灾难性的。

3.2 “按结果付费”的巨大机遇

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”。它可以对客户说，“别再花7500万美元雇人了，每年付给我500万美元，我用AI帮你解决所有问题。”

我们再来看一下这种新模式下的成本结构。

这是一个双赢的局面。客户节省了巨额开支，而软件公司的收入和利润率都得到了大幅提升。据Alex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。

3.3 行业先行者的探索

这一“按结果/使用量”定价模式已在多家头部公司试点。

• Intercom的AI客服Fin，按每次成功解决问题收费。

• Salesforce的Agentforce，按每次对话计费。

• 中国厂商如金蝶等，也在积极探索以智能体推动“结果付费”的落地，以此作为AI+SaaS续费与增长的新引擎。

软件的价值锚点，正从提供工具的“席位”，转向完成工作的“结果”。

四、🗺️ 新战场的版图：万亿劳动力市场的冰山一角

当软件的价值与劳动力挂钩时，其潜在市场规模也发生了指数级的跃迁。

4.1 劳动力市场的巨大体量

Alex给出了一个让人震撼的数据对比，仅美国注册护士这一个职业，年薪酬总额就高达6500亿美元。这个单一职业的市场体量，已经比全球SaaS市场的总规模（约3000亿美元）还要大一倍。

这凸显了从IT预算向劳动力预算迁移的巨大空间。软件不再只是数字化文件柜，而是开始在文件柜上执行操作。

• 在销售领域，Salesforce不应再按席位收费，而应直接帮助企业完成销售，并按获得的客户付费。

• 在会计领域，QuickBooks不仅是生成应收账款报表，更可以直接给欠款客户打电话催款。

• 在医疗领域，AI护士可以给术后患者打电话，询问恢复情况，并根据回答提供建议，而不是让人类护士来做这些重复性的外呼。

• 在人力资源领域，Workday可以自动进行背景调查，给候选人的前雇主打电话核实信息。

4.2 一个Craigslist招聘广告背后的万亿市场

Alex分享了一个特别有意思的案例，完美地展示了市场扩张的逻辑。他在Craigslist上看到一个眼科诊所招聘前台接待员的广告，年薪4.5万美元，但挂了6个月都招不到人。

让我们分析一下这家诊所的预算结构。

一家软件公司可以去“应聘”这个职位，对诊所说，“我虽然不能开门关门，但招聘启事上列出的其他八项职责我都能做。而且每年只需要2万美元，远低于你招不到人的4.5万美元。”

对于这家诊所，软件的价值主张从“500美元的工具”变成了“2万美元的劳动力替代方案”。软件公司进入了一个比传统软件市场大40倍的新市场。当这个模式复制到成千上万家类似的小企业时，一个全新的、巨大的市场就诞生了。

4.3 催生全新的商业模式

AI大幅降低了获客成本（CAC）和运营成本（COGS），让许多原本不经济的业务变得可行。

Alex举了一个“自行车的Airbnb”的例子。这个想法过去不可行，因为获客和运营成本太高。你需要雇佣昂贵的销售团队去联系车主，需要庞大的客服团队处理紧急情况。

但现在，情况不同了。

• 获客，你可以用每年成本仅几百美元的AI销售代表去给每个人打电话。

• 运营，你可以用AI客服7x24小时接听热线，处理各种问题。

• 风控，你可以用AI进行背景调查，确认自行车来源等。

当AI大幅降低了获客和运营成本，许多以前在单位经济效益上不成立的商业模式突然变得可行。这不仅仅是效率提升，而是创造了全新的市场机会。

五、🚀 AI的结构性优势：不止是便宜

很多人错误地认为AI取代工作只是因为它更便宜。但Alex指出，AI解决了许多人类劳动力固有的、难以系统性解决的结构性问题。

5.1 应对间歇性需求

零售商在“黑色星期五”期间需要大量客服，但节后怎么办？航空公司在遭遇恶劣天气时，不可能一夜之间雇佣和培训1万人处理改签。人类劳动力是刚性的，而AI可以按需弹性伸缩，完美解决这种潮汐式需求。

5.2 胜任高压/令人沮丧的工作

催收就是一种典型。人类催收员每天面对拒绝甚至辱骂，会感到疲惫，工作效率和合规性都会下降。但AI不会有情绪，不会疲惫，可以始终如一地执行任务。

5.3 保证监管合规

在金融、医疗等强监管行业，法律规定了什么能说、什么不能说。人类员工在压力或情绪波动下可能会犯错，导致严重的法律风险。而AI可以被编程严格遵守规则，每一次交互都有记录可查，其可靠性远超人类。

5.4 跨越语言障碍

如果客户只说蒙古语怎么办？你不可能在爱荷华州找到一个会说多种语言、愿意按需工作、还能处理高压任务的人。但AI可以即时使用几十种语言进行沟通，服务全球用户，这为企业打开了前所未有的全球市场。

这些优势让AI能够进入许多原本因成本、合规、语言等原因无法覆盖的市场和场景。AI不是在和人类竞争效率，而是在解决人类根本无法很好解决的问题。

六、🧭 给行动者的指南：如何在新大陆淘金

在这场变革中，创业者和产品团队应如何抓住机遇？这里有一些具体的建议。

6.1 明确价值单位，重塑定价策略

核心任务是将“工具价值”转译为“结果价值”。你需要清晰地定义你的AI Agent为客户创造了什么可衡量的结果，并以此为基础设计定价。

• 价值单位示例

  • 每月自主解决X个客户问题

  • 每月成功追回Y金额的欠款

  • 每月完成Z次合规性核验

• 定价策略试点
  采用“基础订阅费 + 结果计费”的混合模式是一个稳妥的起点。这既能保证稳定的现金流，又能分享AI创造的超额价值。通过A/B测试不断优化价格弹性和结果的归因口径。

• 避免的误区
  必须建立“何为成功交付”的客观口径，否则容易在结果计费时与客户产生争议。例如，Intercom为其AI客服设计了硬确认（客户明确表示问题已解决）和软确认（客户在AI回答后未继续追问）的范式，以减少扯皮。

6.2 选对切入点，逐步渗透

不要试图一开始就构建一个无所不能的通用Copilot。面向具体业务流程的“端到端行动能力”才是真正的护城河。

建议从业务流程的上游切入，逐步渗透到下游。例如，一个销售AI Agent可以从“自动生成销售线索摘要”开始，然后扩展到“自动外呼进行初步筛选”，再到“自动跟进并预约会议”，最终成为一个AI原生的记录+执行系统。

6.3 合规与语言先行

在金融、医疗、催收等强监管、高风险的场景，合规是生命线。必须构建可审计的对话策略与日志系统，确保每一次AI与客户的交互都有据可查，符合法规。

同时，多语言能力是打开全球市场、建立差异化优势的关键。优先支持多语言和本地化，能让你在竞争中占据有利位置。

6.4 澄清概念，精准表达

部分媒体将这个新市场概括为“Human-as-a-Service（人力即服务，HaaS）”。但是，这个术语需要谨慎使用，因为它容易与既有的“Hardware-as-a-Service”或“Hadoop-as-a-Service”混淆。

为了精准沟通，建议使用更准确的表达，如**“数字劳动力”（Digital Workforce）、“AI Agent”或“结果即服务”（Result-as-a-Service）**。

七、🌊 个人与企业的航向：在浪潮中重塑自我

这场深刻的变革，对每一个组织和个人都提出了新的要求。

7.1 岗位的替代与新生

AI的到来意味着标准化、重复性的认知岗位将被大规模替代。客服、催收员、初级销售、前台接待、数据录入员等职位将受到最大冲击。

但这并不意味着工作的终结。新的职业将会涌现，例如：

• AI训练师/对话设计师：负责设计和优化AI Agent的行为和对话流程。

• AI伦理学家/合规官：确保AI的行为符合道德和法律规范。

• 人机协作经理：管理由人类员工和数字员工组成的混合团队。

7.2 个人能力的重塑

对于个人而言，关键不再是与AI竞争执行效率，而是培养AI难以替代的能力。

• 创造力与批判性思维：提出新问题、设计新方案的能力。

• 同理心与人际沟通：建立信任、处理复杂情感和人际关系的能力。

• 战略判断与复杂决策：在信息不完全的情况下做出高质量决策的能力。

问题不是“AI会不会取代我”，而是“我如何与AI协作来创造更大的价值”。你需要从一个任务的执行者，转变为一个价值的创造者、一个系统的设计者、一个策略的制定者。

7.3 企业的组织变革

企业需要提升整个组织的AI素养，重新设计业务流程，以最大化人机协作的效能。过去，一个公司的价值很大程度上取决于它拥有多少优秀的员工。将来，一个公司的价值可能更多取决于它拥有什么数据、什么算法、以及多大程度上实现了“劳动力”的软件化。

我们可能会看到一些价值数十亿美元的公司，只有几十个核心员工，其余的工作都由AI Agent完成。

结论

a16z的观点揭示，软件行业正经历从“信息工具”到“劳动力本身”的根本转变。这个标题呼应了Marc Andreessen十多年前的文章“软件正在吞噬世界”，但这不仅仅是延续，而是一个质的飞跃。

过去的软件革命是关于信息的，它创造了巨大的价值，但本质上软件还是一个需要人来使用的工具。现在的AI革命是关于行动的，软件不再只是提供信息，而是直接完成工作。这改变了软件的性质，从工具变成了劳动力。

我们正在见证一种根本性的转换，资本通过技术直接转化为劳动产出，而不需要传统的劳动力作为中介。未来的软件公司不再卖许可证，而是卖工作成果，收入按任务、结果、价值计费。

全球劳动力市场高达13万亿美元，AI驱动的软件公司有机会捕获前所未有的经济价值。这场变革不是末日，而是新的开始。这是一个重新想象工作本质、重新定义价值创造、并最终建立新型企业和新型经济的机会。对于那些准备好拥抱变革的人来说，前方有无限可能。

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📢💻 【省心锐评】

软件的终局不是SaaS，而是HaaS（人力即服务）。当代码开始领薪水，开发者和企业都需要重新思考自己的价值坐标。别再优化工具了，直接去抢“人”的饭碗，这才是万亿美金的故事。