人工智能:大模型带来的影响及软件行业机遇

软件⾏业的机会将属于那些能深刻理解“AI原⽣”本质、深耕垂直⾏业痛点、提供安全可靠、开箱即用且能明确衡量投资回报的解决⽅案的⼚商。与⽣态的深度融合能⼒，将是决定胜负的关键。

一、范式革命大模型驱动的“AI原生”时代全面来临

我们正站在一场由人工智能，特别是大语言模型（LLM）驱动的、堪比工业革命的范式转型起点。2025年，大模型技术完成了从实验室惊艳亮相到产业规模化应用的惊险一跃，其核心标志是从展示“可能性”转向交付“价值”。这场变革的深度与广度远超以往任何一次技术浪潮，它不仅重塑技术工具，更在重构社会生产函数、产业竞争逻辑和个体存在方式。其最核心的结论已成为行业共识：对于软件产业而言，“不AI原生，即被淘汰”。

本报告旨在系统梳理2025年大模型在技术、产业与社会层面引发的深刻影响，并基于此，深入剖析2026年软件行业在“AI原生”这一确定性方向下所涌现的核心机会点、企业转型路径以及伴随而来的治理挑战，为从业者、投资者与决策者提供一幅清晰的未来导航图。

二、2025年大模型的核心影响：一场系统性重塑

2025年，大模型的影响已从技术圈层溢出，成为推动社会系统性变革的核心引擎。

（一）对社会层面：生产力与生产关系的双重革命

产业变革的超级加速器：大模型是“人工智能+”行动的心脏，推动社会从“互联网+”的连接效率，向“人工智能+”的智能化创造与决策跃迁。其价值核心从“连接信息”转向“理解与生成知识”，进而催化商业模式、组织形态甚至基础科研方法的系统性变革。例如，“人机协同的新型组织架构”和“智能助理新入口”的出现，预示着一场从工作方式到消费形态的根本性转变。

普惠化与数字鸿沟的新形态：一方面，开源大模型（如阿里通义、DeepSeek）显著降低了AI技术的获取与使用门槛，激发了大众创新。另一方面，深度应用必然导致就业结构的深刻调整。对“业技融合”的复合型人才（既懂业务又懂AI）需求激增，而高度重复、规则明确的岗位（如基础数据录入、初级客服）则加速被“数字员工”取代。社会面临的核心议题从技术普及转向大规模、系统性的技能转型与终身再培训。

生产力与生产关系的重塑：大模型作为堪比蒸汽机、电力的通用目的技术，通过赋能千行百业，驱动社会生产力发生质变。从智能供应链优化到AI健康管理师，其影响不仅在于提升既有流程的效率，更在于创造新的价值形态和服务模式，促使整个经济体系向以“智能”为核心要素的新阶段演进。

（二）对软件行业：定义生存线，重构竞争格局

2025年，软件行业经历了自图形化界面、移动互联网之后最彻底的“第三次革命”，其核心范式是“AI原生”。

生存线的重新定义：“AI原生”已从前瞻概念变为生存底线。它绝非在传统软件上添加AI功能外挂（AI Bolted-on），而是从产品哲学到技术架构的彻底重构。

交互革命：从复杂的菜单、按钮操作转变为自然语言对话，极大降低使用门槛。

架构革命：核心从功能模块转变为以“智能体（Agent）”为中心。智能体具备“思考-行动-反思”的闭环能力，能够自主规划、调用工具完成任务。

价值革命：软件的核心价值从“提升人类执行既定任务的效率”，跃升为“赋能人类进行创造性工作与复杂决策”，例如自动生成市场方案、预测并规避供应链风险。

市场格局的剧烈动荡与生态初成：行业处于大规模爆发的前夜，呈现三大态势：

技术底座趋稳：主流模型“幻觉率”持续降低，多模态能力（文本、图像、视频、音频）趋于稳定，为商业级应用扫除了关键障碍。

产业链条形成：“大模型厂商（提供MaaS模型即服务）-应用开发者-企业客户”的清晰产业链正在构建。市场已完成初步整合，留存下的5-10家主流模型厂商奠定了生态基础。

应用场景百花齐放：从通用的聊天机器人，迅速扩展到企业智能体（如飞书、钉钉AI）、生产力工具重构（新一代AI Office）、垂直行业大脑（医疗、法律、制造）以及面向消费者的超个性化应用（AI生命教练）。

竞争逻辑的根本转变：竞争焦点从单一产品的功能比拼，转向“生态体系与核心技术掌控力”的竞争。华为（硬核技术生态）、小米（“人车家”全场景生态）、阿里（开源大模型与商业生态协同）的实践，分别从硬件、场景和软件维度诠释了这一新逻辑。

（三）对个体（从业者与用户）：技能重构与角色进化

技能需求的剧变：AI素养从“加分项”变为如同读写算一样的“必备项”。员工的职能重心将从重复性的“数据处理”，转向更具战略性的“规则制定、AI训练维护与决策支持”。人机协作、跨领域业务流程理解、基于数据的批判性思维成为核心技能。

创造新岗位与赋能个体：大模型催生了全新的职业谱系，如大模型训练师、智能体产品经理、AI应用架构师、人机协作流程设计师等。同时，对于资深业务专家，AI能够将其难以言传的隐性经验转化为可复用、可扩展的专家系统，反而凸显并放大了其独特价值。

工作与生活模式的深度变革：“数字员工”（RPA与AI结合）将接管大量规则明确的重复性工作，使个体得以聚焦于创新、沟通和战略等高价值任务。在工作之外，智能助理（如嵌入银行、政务服务的客服大模型）正在重塑服务体验，从被动应答查询转向主动预判需求、提供一站式解决方案。

表1：企业对大模型需求的“三级跳”金字塔结构

三、2026年软件行业核心机会点分析

基于2025年奠定的技术、生态与认知基础，2026年软件行业的机遇将围绕“AI原生深化”、“价值务实化”和“生态融合”三大主题展开，竞争将进入商业化落地的攻坚战。

（一）AI原生软件的规模化落地与垂直深耕

这是2026年最大、最确定的机遇来源，标志着AI从“可用”到“好用”的关键跨越。

行业大模型与业务智能体（最大机会点）：通用大模型的竞争格局已相对稳定，而金融、医疗、制造、政务等垂直领域的“业务智能体”和“行业大脑”正成为主战场。成功的关键在于对行业知识、业务流程与合规要求的“深度融合”。机会在于提供端到端的智能化解决方案，例如：

金融：智能投顾、反欺诈风控、自动化报告生成。

医疗：AI辅助诊疗、医学影像分析、个性化健康管理。

制造：预测性维护、供应链风险预警、工艺优化。

关键趋势：从“单智能体”到“多智能体（Multi-Agent）系统”协作。2026年将迎来企业级多智能体规模化上岗的“元年”，多个专业AI分工协作、共同完成复杂任务，如同一个虚拟团队。

新型生产力工具的重构：以AI为核心彻底重构办公与创造工具。

智能工作台：超越生成PPT、写邮件的范畴，进化成能规划项目、撰写方案、分析数据、协调进度的“全能工作伙伴”。

AI原生开发工具：如GitHub Copilot的进化版，从代码补全升级为“开发者合伙人”，能理解业务需求、进行系统架构设计并端到端生成应用。

企业级智能体平台与“数字员工”工厂：帮助企业低门槛地构建、部署、管理和运营用于营销、客服、财务、HR等场景的“数字员工”团队，并实现与现有ERP、CRM等系统的安全、深度集成。这要求平台具备强大的任务编排、监控和治理能力。

（二）数据价值化与治理需求的爆发性增长

大模型的效能发挥极度依赖高质量、“高营养”的数据燃料。2026年，随着AI应用深入，企业对数据治理的需求将从“可选项”变为“必选项”。

智能化数据治理平台：传统依靠人工规则的数据治理方式已无法应对AI时代海量、多模态（文本、图像、视频、日志）的非结构化数据。市场急需能自动进行数据发现、质量检测、标准对齐、资产编目的AI驱动型治理平台，即“数据治理智能体”。

隐私计算与可信数据空间：在数据安全与隐私保护法规（如中国的《数据安全法》、欧盟的GDPR）日益严格的背景下，能够在保障数据“可用不可见”前提下实现价值流通的技术成为刚需。联邦学习、安全多方计算、可信数据空间等解决方案，将在金融、医疗等强监管行业率先规模化落地。

AI时代的数据集成（iPaaS+）：需要新一代的数据集成平台，不仅能连接企业内部孤立的SaaS应用和数据库，更能流畅地将清洗后的数据管道与AI模型的训练、推理环节对接，形成“数据-模型-应用”的高效闭环。

（三）生态赋能与“最后一公里”的落地服务

当大模型技术趋于普及时，竞争的关键转向解决企业“用起来”的最后一公里问题。

MaaS生态上的场景化SaaS创新：基于百度文心、阿里通义、智谱等国内主流MaaS平台，开发面向细分场景（如在线教育智能辅导、跨境电商客服、中小企业智能财税）的轻量化、SaaS化AI应用。创业公司可借助开源模型和垂直数据，打造极具竞争力的产品。

AI应用集成与转型咨询服务：大多数企业面临“有技术，难落地”的困境。专业服务商提供从AI战略咨询、业务流程再造、系统集成、到人员培训的“端到端AI原生转型”服务，市场潜力巨大。

低代码/无代码AI工具：让业务人员（非技术背景）能通过自然语言描述或简单的拖拽操作，为自己部门构建智能流程应用（如自动化的报销审批、客户信息归集），极大降低AI的使用门槛，推动企业内生的AI创新。

（四）信创（信息技术应用创新）与AI的深度融合

在自主可控的政策驱动下，国产软硬件的替代进程将与AI升级浪潮叠加，创造出独特的历史性机遇。

AI赋能的核心信创软件：国产操作系统（麒麟、统信）、数据库（达梦、人大金仓）、中间件及工业软件（CAD/EDA）急需集成AI能力，实现从“可用”到“好用”再到“智能”的跨越。例如，集成AI辅助设计的国产CAD软件，将具有强大竞争力。

全栈信创的AI解决方案：基于国产AI芯片（如华为昇腾）、国产服务器、操作系统和数据库，构建从算力基础设施到上层应用的完全自主可控AI解决方案，将在党政、金融、能源、交通等关键领域成为优先选择。

（五）全球化与本地化的新布局

中国在AI应用工程化和复杂场景落地方面积累的独特优势，为出海创造了条件。

AI产品的国际化与本地化：将国内在移动支付、电商、社交等领域已验证成功的AI应用模式，结合大模型能力进行改造，输出到东南亚、“一带一路”等新兴市场。

跨境数据合规与AI服务：为出海的中国企业提供符合当地数据隐私法规（如GDPR）的AI工具、数据治理方案及合规咨询服务，成为一个专业服务赛道。

四、软件企业视角的趋势、需求与应对

（一）核心趋势：从“AI外挂”到“AI原生”的不可逆转型

企业已普遍认识到，大模型不是锦上添花的辅助工具，而是驱动业务内核变革的引擎。软件的AI化演进路径清晰：

第一阶段（AI Bolted-on）：传统软件添加AI功能插件，价值有限。

第二阶段（AI Powered）：利用大模型API重构部分功能模块。

第三阶段（AI Native）：软件从设计之初就以大模型和智能体为核心，带来交互、架构和价值的全面革命。

这意味着，未来企业软件采购和IT战略的核心标准将是“AI原生能力”。不具备此能力的旧产品将迅速被市场淘汰。

（二）行业现状：爆发前夜，生态初成，需求务实

技术基础趋于成熟：模型幻觉率可控、多模态能力稳定，为商业应用扫清主要技术障碍。

应用呈现百花齐放态势：从C端的超个性化助理，到B端的行业大脑和企业智能体，应用生态空前繁荣。

企业需求极度务实：狂热消退后，企业关注点高度聚焦于：开箱即用性、与现有系统的无缝集成能力、数据安全与合规保障，以及最关键的明确、可量化的投资回报率（ROI）。企业要求每一笔AI投资都必须带来可衡量的商业价值。

（三）企业的核心机遇与战略行动

结合需求与现状，企业（无论是作为使用者还是供应商）应聚焦以下机遇点：

机遇一：率先部署行业智能体，夺取决策优势。在自身核心业务领域，引入或开发业务智能体，将其从降本工具升级为“决策大脑”，在供应链、营销、研发等环节获取超越竞争对手的洞察与响应速度。

机遇二：投资数据治理，夯实AI地基。将数据治理从IT项目提升为企业战略工程，建设高质量、安全合规的数据中台，为AI应用提供优质“燃料”，这是释放大模型价值的前提。

机遇三：拥抱AI原生应用，重构工作流程。作为使用者，积极引入智能流程自动化，构建“数字员工”团队。作为供应商，则需全力向AI原生转型，或基于生态开发垂直应用。

（四）对软件企业的生死考验与混合战略

行业的核心警示是：“不AI原生，即被淘汰”。这要求所有软件企业做出艰难而坚决的战略抉择。

传统软件巨头：必须实施“双轨制”转型。在维护和渐进式改进现有现金牛产品的同时，必须组建独立团队、以创业公司的姿态和速度，研发纯AI原生的新一代产品。这个过程如同“飞行中更换引擎”，充满风险但势在必行。

新兴AI原生公司：需避开与巨头的全面竞争，聚焦于未被满足的细分场景、打造极致的用户体验，并充分利用开源生态和垂直数据，快速构建壁垒。

混合AI模型策略成为护城河：领先企业（如Salesforce、ServiceNow）普遍采用“自有领域模型+接入外部通用大模型”的混合策略。这既保留了其私有数据和行业知识的壁垒，又保持了技术的灵活性，将客户牢牢锁定在自身生态内。

表2：不同类型企业在AI浪潮下的策略与挑战

五、客户视角的需求分析

超大型企业的核心软件信息化需求，已经从最初的“管理流程上线”，演变为构建一个 “AI驱动的、平台化的、可扩展且合规的数字化中枢系统” 的综合性战略需求。这个系统需要在完成核心业务数字化的基础上，具备强大的集成能力、自动化能力和数据赋能能力，以支持企业在日益复杂的商业环境中保持敏捷和竞争优势。

（一）客户的核心信息化需求演化

第一阶段（基础数字化）：标准化、云化的核心业务流程需求：追求统一的数据模型和一致的用户体验，以解决信息孤岛问题。

第二阶段（平台化与集成）：打破部门壁垒，实现跨职能协同需求：需要软件具备卓越的集成能力，能够作为连接企业内其他所有系统的“中枢”或“数字骨干”，而非另一个孤岛。这催生了对API集成平台和预制连接器的强烈需求。

第三阶段（智能化与重塑）：利用AI和数据驱动业务创新与自动化 需求：生成式AI增强用户体验与效率，通过自然语言交互（如AI助手、Copilot）降低软件使用门槛，并自动化生成内容（如客服回复、营销文案）；AI驱动的预测与洞察，不再满足于事后报表，而是需要系统提供前瞻性建议；更深层次的业务流程自动化与重构，客户需要软件不仅仅“增强”现有流程，而是能够自动化和智能编排跨部门、端到端的复杂工作流。

（二）附加的高级需求，对超大型企业尤其关键

除了上述技术驱动的核心需求，这些顶级客户在选择企业软件时，同等重要的还有：

（1）极强的合规与安全保障：需要系统满足全球不同地区的法律法规，尤其在处理敏感的财务和人力数据时。

（2）高可用性、可扩展性和超大企业支持能力：系统必须能支撑全球数万、数十万员工同时使用，处理超复杂的组织架构和业务流程。

（3）高客户粘性与战略合作伙伴关系：企业希望与软件供应商建立长期、稳定的战略合作关系，而不仅仅是一次性采购。这体现在极高的净留存率上，意味着客户不仅不流失，还持续在平台上增购新服务。

六、风险、治理与未来展望

（一）不容忽视的风险与挑战

安全与伦理风险：AI驱动的深度伪造、精准钓鱼攻击等新型威胁层出不穷。模型固有的“幻觉”问题在金融、医疗、法律等高风险领域可能造成严重后果。

成本与ROI压力：大模型训练与推理成本高昂，企业CFO对AI项目的投资回报率审查日趋严格，要求从“为可能性付费”转向“为可衡量的价值付费”。

人才与组织适配：市场最紧缺的不再是算法科学家，而是“AI产品经理”和“AI应用工程师”。企业组织架构和业务流程亟待重组以适应人机协同新模式。

治理与合规：全球AI监管法规快速落地，对模型的透明度、可解释性、公平性和数据溯源提出了硬性要求。

（二）构建负责任的AI与治理体系

2026年，“负责任的AI（RAI）”将从道德倡导变为商业必需。企业需要：

技术治理工具化：采用自动化红队测试、深伪检测、AI资产清单管理等工具，将治理嵌入开发流程。

保障AI韧性：确保对自身AI系统、数据与基础设施的自主控制权，避免过度依赖单一供应商或技术栈。

坚持透明度：明确告知用户正在与AI交互，并提供决策的可追溯性，这是建立信任的基石。

（三）总结与展望

2026年，将是AI原生软件规模化落地、价值务实化的关键一年。软件行业将从技术狂欢走向价值深水区。成功将属于那些能深刻理解“AI原生”本质、深耕垂直行业痛点、提供安全可靠、开箱即用且能明确衡量投资回报的解决方案提供商。

技术、产品与生态的深度融合能力，是决定未来胜负的关键。软件行业的“冰与火之歌”图景：一面是政策驱动、需求爆发、市场广阔的“火热”前景；另一面是国内企业盈利能力弱、国际竞争力不足、发展模式落后的“冰冷”现实。成功的关键在于企业能否抓住历史机遇，完成从“劳动密集型项目承包商”向“高附加值产品与服务平台运营商”的颠覆性转型。

同时，发展与治理必须齐头并进，在筑牢安全、可信、公平底线的前提下，推动人工智能朝着赋能人类、促进社会福祉的方向进化。这场由大模型开启的范式革命，其深远影响才刚刚开始显露，而2026年，我们将共同见证它如何从蓝图变为触手可及的现实。