如果你想摧毀一家公司，不需要打敗它，只需要讓人相信它可以被打敗。

截至周一美股收盤(pán)，IBM 股價(jià)暴跌 13.1%，報(bào)每股 223 美元，創(chuàng)下 2000 年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂以來(lái)最大單日跌幅。當(dāng)天市值從 2408 億美元跌至約 2087 億美元，蒸發(fā)了約 310 億美元。

是財(cái)報(bào)暴雷了嗎？不是。

是重要大客戶跑路了嗎？也沒(méi)有。

這一切的導(dǎo)火索，僅僅是 AI 公司 Anthropic 當(dāng)天發(fā)布的一篇博客，宣布旗下編程工具 Claude Code 可以幫助改造 COBOL 老舊系統(tǒng)，直接戳中了 IBM 最核心、最賺錢(qián)的遺留系統(tǒng)咨詢業(yè)務(wù)。

沒(méi)有人證明 IBM 的生意垮了，但在恐慌的市場(chǎng)面前，已經(jīng)不需要證據(jù)了。

博客地址：https://claude.com/blog/how-ai-helps-break-cost-barrier-cobol-modernization

COBOL 是 IBM 的護(hù)城河，現(xiàn)在被 AI 盯上了

要理解 IBM 為什么跌得這么慘，得先搞清楚 COBOL 是什么，以及 IBM 靠它賺的是什么錢(qián)。

COBOL 是一種誕生于 20 世紀(jì) 50 年代的編程語(yǔ)言，今天仍在驅(qū)動(dòng)美國(guó)約 95% 的 ATM 交易，以及大量銀行、政府、航空系統(tǒng)的日常運(yùn)轉(zhuǎn)。

IBM 長(zhǎng)期銷售針對(duì) COBOL 優(yōu)化的大型主機(jī)，并圍繞它提供改造和咨詢服務(wù)。

這門(mén)生意之所以賺錢(qián)，根源在于改造難度極高。讀懂幾十年沒(méi)有文檔的老代碼，往往要顧問(wèn)團(tuán)隊(duì)花上數(shù)年時(shí)間。這種高昂的理解成本，就是 IBM 最核心的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

Anthropic 的博客說(shuō)，Claude Code 可以自動(dòng)梳理數(shù)千行代碼之間的依賴關(guān)系，補(bǔ)全那些早已沒(méi)人記得的工作流文檔，還能識(shí)別出人工分析師要花幾個(gè)月才能發(fā)現(xiàn)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

它進(jìn)一步宣稱，原本以年計(jì)的現(xiàn)代化項(xiàng)目，用 AI 可以壓縮到幾個(gè)季度。

當(dāng)市場(chǎng)聽(tīng)到這個(gè)消息后，立刻作出了反應(yīng)： 長(zhǎng)期駐場(chǎng)、大團(tuán)隊(duì)、以年計(jì)費(fèi)——這套模式賺錢(qián)，是因?yàn)榭蛻魶](méi)有別的選擇。一旦 AI 提供了另一種可能，IBM 和客戶之間的議價(jià)天平，就不再是原來(lái)那個(gè)樣子了。

這也讓 IBM 的處境因此顯得格外敏感。

2025 年全年，IBM 咨詢業(yè)務(wù)收入約 210.55 億美元，基礎(chǔ)設(shè)施收入約 157.18 億美元，生成式 AI 累計(jì)簽約規(guī)模也超過(guò)了 125 億美元。當(dāng)理解遺留代碼這件事的成本被大模型顯著壓低，這些收入的含金量在市場(chǎng)眼中就打了折扣。

有意思的是，IBM 和 Anthropic 其實(shí)并不是單純的對(duì)手。

2025 年 10 月，兩家公司曾宣布戰(zhàn)略合作，把 Claude 集成進(jìn) IBM 的開(kāi)發(fā)工具體系，內(nèi)部有超過(guò) 6000 名早期用戶報(bào)告平均生產(chǎn)力提升約 45%。同一種技術(shù)，既可能成為 IBM 自我改造的工具，也被看作顛覆它的武器。

但在拋售情緒主導(dǎo)的當(dāng)天，市場(chǎng)選擇了后者。

IBM 暴跌其實(shí)不是這輪動(dòng)蕩的起點(diǎn)。早在 2 月 20 日，網(wǎng)絡(luò)安全板塊就已經(jīng)經(jīng)歷了一次集體閃崩，那天后來(lái)被一些分析師稱為軟件行業(yè)的「黑色星期五」。

導(dǎo)火索是 Anthropic 宣布推出 Claude Code Security。

博客地址：https://www.anthropic.com/news/claude-code-security

這款工具能自動(dòng)掃描代碼庫(kù)中的安全漏洞，生成補(bǔ)丁供人工審查，并將原本由專業(yè)安全工具負(fù)責(zé)的漏洞掃描、軟件成分分析等功能，直接內(nèi)置進(jìn)了開(kāi)發(fā)者的日常工作流。

市場(chǎng)的反應(yīng)同樣非常強(qiáng)烈。

JFrog 當(dāng)天單日暴跌 24.61%，因?yàn)樗暮诵臉I(yè)務(wù)高度依賴軟件供應(yīng)鏈的管控，而這恰好是 AI Agent 最容易切入的領(lǐng)域。

CrowdStrike、Cloudflare、Okta、Zscaler 等公司雖然主營(yíng)業(yè)務(wù)并不是代碼掃描，但也因?yàn)榍榫w「?jìng)魅尽钩霈F(xiàn)了明顯下跌，整個(gè)板塊單日蒸發(fā)上百億美元，追蹤網(wǎng)絡(luò)安全 ETF 的 BUG 基金跌至兩年多以來(lái)的最低點(diǎn)。

當(dāng)然，不少理智的分析師站出來(lái)反駁，說(shuō)這種拋售毫無(wú)邏輯。

比如摩根大通認(rèn)為，投資者的擔(dān)憂被過(guò)度夸大。Wedbush Securities 的分析師措辭嚴(yán)厲地表示，這是自己職業(yè)生涯中見(jiàn)過(guò)的「最不合邏輯的交易」。

他們的理由有一定說(shuō)服力。

AI 在幫助防守者掃漏洞的同時(shí)，也在幫助攻擊者找漏洞。到 2026 年，黑客已經(jīng)開(kāi)始用大模型發(fā)起更精準(zhǔn)的釣魚(yú)攻擊，開(kāi)發(fā)自動(dòng)化的攻擊 Agent，甚至針對(duì)企業(yè)內(nèi)部的 AI 模型實(shí)施「提示詞注入」和「內(nèi)存投毒」。

更棘手的是，企業(yè)內(nèi)部大量未經(jīng)授權(quán)部署的 AI Agent，一旦擁有操作內(nèi)部系統(tǒng)和訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)的權(quán)限，本身就成了安全隱患。這意味著安全的需求非但沒(méi)有消失，反而在擴(kuò)張。

CrowdStrike 提供的端點(diǎn)保護(hù)、Zscaler 提供的零信任網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)、各類身份與訪問(wèn)管理工具，恰恰是應(yīng)對(duì)這些新型 AI 威脅所必須依賴的基礎(chǔ)設(shè)施。

SaaS 最不愿承認(rèn)，但正在發(fā)生的事

而 IBM 和安全股的動(dòng)蕩，是整個(gè)企業(yè)軟件行業(yè)更大危機(jī)的一個(gè)切面。過(guò)去二十年，SaaS 行業(yè)的繁榮建立在一個(gè)簡(jiǎn)單邏輯上：企業(yè)員工越多，買(mǎi)的軟件席位就越多，供應(yīng)商的訂閱收入就越穩(wěn)。

AI Agent 的出現(xiàn)打破了這個(gè)等式。

以 Claude Cowork 為例，它能自主跨系統(tǒng)導(dǎo)航，獨(dú)立完成數(shù)據(jù)錄入、線索評(píng)分、多步驟業(yè)務(wù)審批等工作，企業(yè)不再需要維持大規(guī)模的基層操作團(tuán)隊(duì)。

一個(gè)原本需要五個(gè)人各自登錄賬號(hào)的財(cái)務(wù)部門(mén)，現(xiàn)在可能一個(gè)主管配合 AI 工具就夠了，那四個(gè)席位的訂閱費(fèi)自然隨之消失。這種現(xiàn)象是 SaaS 廠商目前面臨的最直接威脅。

在這場(chǎng)轉(zhuǎn)型中，處境最危險(xiǎn)的是那些提供通用功能、主要服務(wù)中小企業(yè)的 SaaS 廠商，比如 HubSpot、Atlassian、Asana。這類產(chǎn)品的工作流相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化，很容易被 AI 直接模仿替代。

越是那些功能通用、流程標(biāo)準(zhǔn)化的軟件（比如排日程、管任務(wù)的），越容易被 AI 直接平替。

這種沖擊不只停留在大公司層面，對(duì)普通創(chuàng)業(yè)者也是一種降維打擊。

一位名叫 Ira Bodnar 的創(chuàng)業(yè)者在 X 平臺(tái)發(fā)了一篇名為《Claude 殺死所有創(chuàng)業(yè)公司》的帖子，迅速獲得了超過(guò) 300 萬(wàn)次閱讀。

文章 https://x.com/irabukht/status/2025846968245948795

她兩個(gè)月前剛做出一款幫企業(yè)自動(dòng)管理谷歌和 Meta 廣告賬戶的 AI 產(chǎn)品，付費(fèi)客戶幾百個(gè)，成交率高達(dá) 70%，增長(zhǎng)勢(shì)頭很好。一 天早上醒來(lái)，她發(fā)現(xiàn)成交率跌到了 20%。

原因很簡(jiǎn)單：Anthropic 同期推出了 Meta 廣告連接器。功能還不完整，只能做分析、無(wú)法直接操作賬戶，但客戶已經(jīng)開(kāi)始觀望。Bodnar 在帖子里寫(xiě)道：「再過(guò)幾個(gè)月它就能做到了，所以繼續(xù)在這里開(kāi)發(fā)感覺(jué)意義不大。」

IBM 失去的是估值，Bodnar 失去的是整個(gè)產(chǎn)品類別存在的理由。相比之下，更難被計(jì)算進(jìn)股價(jià)、也更難被寫(xiě)進(jìn)報(bào)告的，是那些正在消失的普通崗位。

畢竟，股價(jià)跌了還能漲回來(lái)，但就業(yè)市場(chǎng)的變化，慢刀子割肉，卻真實(shí)得多。當(dāng)企業(yè)不再需要那么多人去堆砌工作量時(shí)，最先遭殃的，是那些還沒(méi)上桌的年輕人。

斯坦福大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)室的研究指出，在受 AI 影響最明顯的職業(yè)里，22 至 25 歲年輕畢業(yè)生的就業(yè)率相對(duì)下降了 13%，但與此同時(shí)，那些有豐富經(jīng)驗(yàn)的高級(jí)架構(gòu)師，飯碗依然很穩(wěn)。

這個(gè)分化說(shuō)明 AI 沒(méi)有像科幻電影里那樣消滅所有人類崗位，只是悄悄從底部開(kāi)始，把新人的崗位削沒(méi)了——以前，剛畢業(yè)的程序員總是靠寫(xiě)寫(xiě)簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)代碼、修修不痛不癢的 Bug，一步步攢經(jīng)驗(yàn)往上爬。

現(xiàn)在，這些「臟活累活」全是 AI Agent 的統(tǒng)治區(qū)。

包括很多大廠現(xiàn)在很默契：我不大規(guī)模裁員，但如果有人辭職了，我絕對(duì)不再招新人，直接拿 AI 頂上空缺。

對(duì)此，學(xué)生的選擇，已經(jīng)說(shuō)明了他們對(duì)市場(chǎng)的判斷。麻省理工學(xué)院的數(shù)據(jù)顯示，其入門(mén)編程課程在 2022 學(xué)年達(dá)到峰值后持續(xù)下滑，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)注冊(cè)人數(shù)從 823 人跌至 672 人，降幅超過(guò) 18%。

與此同時(shí)，MIT 2022 年新設(shè)的「人工智能與決策」專業(yè)，注冊(cè)人數(shù)從 37 人暴增到 372 人，漲了約十倍。杜克大學(xué)的 CS 入門(mén)課注冊(cè)人數(shù)同期下降約 20%，普林斯頓 CS 專業(yè)大三大四學(xué)生數(shù)量也出現(xiàn)了相似幅度的下滑。

同樣是在 IBM 暴跌的同期，一篇由 Citrini Research 發(fā)布的博客《2028 年全球智能危機(jī)》在 X 平臺(tái)上火了，收獲了 2000 萬(wàn)+的閱讀量。

文章 https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

作者假裝站在 2028 年往回看，描繪的圖景并不樂(lè)觀。企業(yè)用 AI 裁人，省下來(lái)的錢(qián)繼續(xù)買(mǎi) AI，更強(qiáng)的 AI 讓下一輪裁員成為可能，被裁的人消費(fèi)變少，企業(yè)收入下滑，又得靠 AI 進(jìn)一步壓縮成本。

一圈又一圈，沒(méi)有盡頭。

作者自己也說(shuō)，這只是一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)，不是預(yù)言。但讀完這篇文章再看今天的新聞，很難說(shuō)它描述的東西完全是想象。SaaS 公司的訂閱收入在壓縮，IT 外包行業(yè)開(kāi)始被質(zhì)疑存在的必要性，應(yīng)屆生找工作越來(lái)越難——傳導(dǎo)鏈條的前幾環(huán)，已經(jīng)隱約可見(jiàn)。

國(guó)際貨幣基金組織估計(jì)，全球約四成就業(yè)都暴露在 AI 的影響范圍之內(nèi)，部分崗位會(huì)被增強(qiáng)，部分面臨萎縮，最終走向取決于各行業(yè)的互補(bǔ)程度與政策應(yīng)對(duì)。

世界經(jīng)濟(jì)論壇預(yù)測(cè)，到 2030 年新技術(shù)凈創(chuàng)造的崗位約 7800 萬(wàn)個(gè)，但這個(gè)再分配的過(guò)程，必然伴隨大量摩擦和痛苦。

我們總喜歡用顛覆、炸鍋、王炸等聳人聽(tīng)聞的詞匯來(lái)描述 AI 所帶來(lái)的沖擊，在我看來(lái)，這些詞都用錯(cuò)了方向——AI 帶來(lái)的變化，更像是漲潮。

漲潮不挑對(duì)象，不講立場(chǎng)，不管你是 IBM 這樣的百年巨頭還是 Bodnar 這樣的獨(dú)立創(chuàng)業(yè)者，水平線統(tǒng)一往上走。有人站在高地，有人站在灘涂，退潮之后才知道誰(shuí)在裸泳——問(wèn)題是，這次潮水好像沒(méi)有退的跡象。

MIT 的學(xué)生已經(jīng)在悄悄更換就業(yè)方向，大廠們同樣在默默等人自然離職然后不再補(bǔ)招，Citrini 那篇文章的閱讀量之所以能突破 2000 萬(wàn)，也是因?yàn)樘嗳嗽诶锩婵吹搅俗约弘[約感覺(jué)到、但還沒(méi)說(shuō)出口的那種不安。

不安本身不是壞事。它至少說(shuō)明，潮水還沒(méi)把人完全淹沒(méi)，還有時(shí)間想清楚自己站在哪里，又到底該如何在機(jī)器面前，找到自己那個(gè)沒(méi)法被替代的位置。

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