在这个大模型狂飙突进的时代，最近看到身边的小伙伴们都在如火如荼的学习使用AI Coding，我也深度使用了多个AI编程工具，借助 GitHub Copilot、Cursor、Roo Code 这样惊艳的 AI 编程工具，原本需要三天写完的模块，现在可能半天就能搞定。效率提升是肉眼可见的，但这种狂欢背后，我隐约感到一种不安，我们要的真的是“更快的写代码”吗？

我们是不是正在用最先进的“内燃机”，去疯狂地改进一辆“马车”？

01 无马的马车

历史总是惊人的相似。

当内燃机刚刚被发明，汽车工业萌芽初现时，人们的第一反应并不是设计出今天我们看到的流线型汽车。当时的人们做了一件顺理成章的事：把内燃机装在马车上，试图制造一种“自动跑的马车”。

因为马车是当时社会的“默认形态”。道路是为马车修的，人们习惯了马车的结构。所以，早期的探索者们致力于用新技术去模拟旧形式。

今天，我们可能正在软件行业重演这一幕。

看看现在的 AI Coding 落地场景：我们用 Gemini 3 Pro 去生成服务端代码，去写单元测试，去优化 SQL 查询，去构建更复杂的 Vue 组件。

我们在做什么？我们在用具有概率性、创造性、理解力的新一代动力核心（大模型），去驱动一种确定性、死板、流程化的旧载体（传统软件）。

我们生产软件的速度快了十倍，但软件的形态变了吗？没有。它依然是由数百万行代码堆砌的、需要编译部署的、有着固定菜单和按钮的、一旦需求变更就需要推倒重来的“马车”。

02 软件的本质

如果马车的本质不是“车轮和车厢”，而是“位移”；那么软件的本质也不是“代码、GUI 和数据库”。

我们不应该花大量的时间、精力、算力，去让传统软件被生产得越来越快，而是应该停下来问一问：传统软件到底解决的是人类的什么问题？

本质上，人类发明软件是为了满足四大需求：

  1. 处理信息： 从古代的账本到现代的BI系统，我们需要搜索、组织、过滤和分析数据。想想Excel或搜索引擎，它们本质上是在帮我们应对信息爆炸。
  2. 自动化任务： 将重复劳动转为自动流程。从最早的计算器到如今的脚本和自动化管道，这让人类从琐事中解放。
  3. 连接与创造： 跨越时空的沟通与内容生成。从电报到社交网络，再到现在的协作工具，这扩展了我们的社会边界。
  4. 增强能力： 我们需要外脑，扩展人类的认知、记忆与决策边界，软件帮我们记住、推理和预测。

现在的 AI 编程热潮，更多是在加速“制造工具”的过程（写代码），而不是直接加速“满足需求”的结果。我们在给马车换上钛合金轮毂，却忘了我们的初衷是想去远方。我们优化了生产，却忽略了需求的本质重塑。

03 过渡期及风险

当然，我并不是在否定当前的 AI 辅助编程。

这是一个必要的过渡阶段。 基础设施依赖是关键：早期的道路是为马车设计的，现在的互联网基建——云平台、终端设备、操作系统——都是为传统App量身定制的。直接跳到纯AI驱动的系统，会面临兼容性问题。认知惯性也发挥作用：用户习惯了点击图标启动App，程序员习惯了写函数和调试循环。贸然引入“全自动AI”可能会引发信任危机——谁敢把关键业务交给一个黑盒子？安全问题更是大山一座。

所以，这是一个不可逾越的“中间态”。我们需要AI辅助来维持现有系统的运转，就像内燃机初期，人们还得用它拉马车过日子。我们用AI加速迭代旧系统，这确实帮我们节省了成本，快速响应市场。

但是，如果我们满足于此，风险将是巨大的：

  • 对于企业：资源错配的浪费。 我们在燃烧昂贵的 GPU 算力和巨大的能源，仅仅是为了生产出更多功能过剩、体验割裂的 传统软件。一旦“汽车”出现，这些马车将会快速贬值。
  • 对于个人：技能退化的隐忧。 当程序员变成只会按 Tab 键的“代码监工”，我们正在失去对底层逻辑的掌控力。一旦车辆抛锚（AI 幻觉或复杂逻辑错误），我们将束手无策。
  • 对于用户：软件膨胀的陷阱。我们会看到“App数量爆炸”——更多更快的产品，却无法解决信息过载和交互低效的根本问题。用户在海量App中切换，效率反而降低了。

04 寻找“汽车”

如果不做“更快的马车”，那么属于 AI 时代的“汽车”到底长什么样？我尝试分享我的展望：

1. 服务流 现在的软件是建筑，盖好了就很难改。未来的软件应该是水。 软件的概念将消失，取而代之的是服务流。需要时，AI实时生成界面和逻辑；用完即走，无需安装或更新。就像Uber，不是一个App，而是一个随时调用的服务。

2. 意图驱动 ** 现在的软件界面是让人去学习的。你要记住“设置”在右上角，“导出”在二级菜单。这是人在适应机器的逻辑。 真正的 AI Native ，应该是机器去理解人的自然语言，它将没有固定的 UI。界面是根据你的意图**实时生长出来的。你想要订票，屏幕上就只出现行程确认；你想要修图，屏幕上就只出现你需要的那个效果滑块。

3. 自适应生态 软件将从被动的工具，进化为主动的代理。它不再等着你点击按钮，而是能理解甚至预测你的需求，拆解任务，自我纠错，跨应用协作。比如，你的“个人AI助理”能整合邮箱、日历和健康数据，主动建议日程调整。

价值重塑随之而来：未来的核心竞争力不再是“谁代码写得快”，而是“谁能定义并精准描述问题”。

05 结语：别做“马车夫”

我们正处在技术范式转移的十字路口。

眼前的繁荣——那些用 AI 快速生成的代码、那些快速迭代的软件——可能只是旧时代的余晖。

我们既要脚踏实地，利用好 AI 解决当下的实际问题；更要时刻警惕不要陷入路径依赖。这二十年来，我们见过太多技术泡沫，从大数据、云计算、物联网到区块链，每次浪潮都提醒我们，真正的价值只在于本质创新。