軟件會不值錢嗎？黃仁勛在思科一句反問：誰會從零做工具

這兩天，全球軟件股遭遇重錘。從印度到香港，從中國到納斯達克，軟件類股票普遍下跌。

導火索是 Anthropic 發佈的 Claude 更新，展示了前所未有的自動執行能力，能調取日曆、理解流程、執行任務，直接切入傳統生產力工具的核心領域。市場開始恐慌：AI 會不會從頭重做工具，徹底替代現有軟件？

就在這波集體焦慮爆發之際，黃仁勛出現在舊金山一場由思科主辦的 AI 大會上，和思科 CEO Chuck Robbins 對談了近一個小時。

他的觀點很明確：

AI 不會重做工具，而是會用工具。就像人不會重新發明螺絲刀，AI 也會直接使用已經成熟的軟件，通過調用接口、組合功能來完成任務。

真正的改變，不是工具被替代，而是使用者從人變成了 AI。

第一節｜AI 不重造工具，而是用工具

在思科現場，黃仁勛沒有迴避那個爭議最大的提問：AI 會不會取代現有軟件工具？

他先拋出一個反問：

「如果你是一個 AI，或者一個通用機器人，你會怎麼做？重新發明一套全新的工具，還是直接使用已經存在、已經被驗證有效的工具？」

比如説：

「你會用螺絲刀，還是從零發明一把新的？你會用錘子，還是重新設計錘子的原理？」

答案顯而易見：當然是直接用。

所以黃仁勛的觀點是：AI 會用工具，而不是摧毀它們。

這個道理看似簡單，但市場的反應卻完全相反。過去兩年，業內一直在説 AI 是下一個操作系統，説 AI 會重寫一切界面。黃仁勛認為，這個説法只看到了表象，卻忽略了本質。

真正的變化，不是軟件被替代了，而是使用軟件的方式徹底變了：

以前，工具是給人用的：你點按鈕、填表單、跑流程。

現在，工具是給 AI 用的：AI 通過調用接口、調度動作、組合功能，來完成一整套任務。

這背后的技術突破，黃仁勛稱之為 「Tool Use」（工具使用）。

他明確指出，最新一代 AI 的核心進展，不在於生成內容有多流暢，而在於能不能真正干活。比如打開瀏覽器、填寫申請表、寫代碼、調服務，這些過去需要人手動操作的事情，AI 現在都能自己完成。

正因如此，他不斷強化與 Synopsys、Cadence、SAP、ServiceNow 等傳統工程軟件工具企業的合作，而不是另起爐灶。

這些現成軟件早就被驗證穩定、高效。AI 要做的，不是重新創造它們，而是學會用好它們。

這也意味着，原本被擔心會過時的軟件工具，反而變得更重要了。它們不再只是給人用的界面，變成了 AI 可以調用的功能模塊。

第二節｜軟件變成了 AI 持續學習的載體

AI 會用工具。用完之后呢？

會留下什麼，還是什麼都不留？

這涉及到 AI 在未來組織中的位置。黃仁勛認為：

未來的公司，不是讓 AI 在人類的環里工作，而是讓 AI 成為公司的環。

過去，我們説的是人在環里（human in the loop），AI 只是一個助手、一個建議者，在特定時刻被調用。但黃仁勛認為，未來應該反過來：AI 應該是那個始終在場、不斷積累、持續記錄的底層參與者。

AI 的角色變了，軟件的角色也必須跟着變。

從使用工具變成學習載體。

以前軟件只是工具，AI 用完就完了。現在軟件要承載 AI 的持續學習，讓 AI 每次使用都能積累經驗。

這需要軟件做到兩點：

第一層，軟件的運行方式變了。

以前是預錄製的：你點什麼，它跳什麼，每個按鈕、每條流程都是提前寫死的。

現在是實時生成的：AI 根據你的意圖，動態決定該調哪個模塊、走什麼流程、通知誰審批。你説我想發起報銷，它就自動從對應系統調數據、填表、發送通知。每次執行的路徑和結果，都可能不同。

第二層，軟件還需要記錄每一次使用的經驗。

黃仁勛提到英偉達內部的部署時説，他不願把所有敏感對話放在雲端，而是在本地建了 AI 系統，只為一件事：記住我們問過什麼問題。

為什麼？在他看來，企業最值錢的，不是答案，而是問題本身。

因為問題代表了企業在意什麼、曾遇到過哪些挑戰、判斷過什麼方向。這些問題，就是企業的經驗、認知和節奏。

所以未來的軟件不是用一次就完，而是每次使用都會留下記錄，積累成企業的知識資產。

這些記錄不是靜態存檔，而是可以被后續的 AI 調用學習、形成更好的判斷。通過軟件，企業的所有動作和思考逐漸沉澱為可複用的流程。

這就是黃仁勛提出的核心理念：讓 AI 始終在場、全程參與，讓軟件成為能夠持續進化的平臺。

第三節｜什麼軟件適合 AI 工廠？能被高頻調用的

軟件要成為 AI 持續學習的載體，關鍵看它能否融入 AI 的工作場景。

黃仁勛描繪的場景是「AI 工廠」，AI 不是偶爾幫個忙，而是持續運轉、完成生產任務。在這樣的場景下，軟件必須滿足一個核心標準：能被 AI 高頻調用。

具體來説，就是有 API 接口、能程序化調用。

拿芯片設計來説，過去是五個工程師在不同軟件間切換、手動整合。現在 AI 同時接入設計工具、內部文檔、設計規範，就能自動完成整個流程，而且更快。

這個轉變背后，是軟件價值標準的重構。

• 以前軟件值錢，看用户數、收費規模、粘性強度。
• 現在看的是 AI 能不能調、能不能高頻調、能不能生成結果。

軟件的使用形態也隨之改變。從交互界面變成任務節點，不再是人去點，而是 AI 去調；不再靠界面吸引用户，而是靠 API 吸引 AI。

既然價值標準變了，軟件企業該做什麼？

黃仁勛給他們的建議很實際：先盤點現有工具。

哪些工具有 API 接口？哪些系統可以通過代碼調用？哪些流程能被程序化執行？這些就是 AI 能立刻用起來的工具。而那些只能靠人工點擊、手動操作的工具，需要考慮是否加上接口、開放調用能力。

這不是否定軟件，而是重新定義軟件的位置。軟件不再是終點，而是 AI 工作流程中的入口。

軟件的戰場，已經從爭奪用户，變成了爭奪 AI 的調用。

結語｜軟件終於被用起來了

「誰會從零做工具？」

黃仁勛的這句反問，説清了一件事：軟件沒死，只是位置變了。

它不再是人機交互的終點，變成了被 AI 調用、組合、嵌入的起點。

軟件價值標準也變了：

「不是功能多不多，而是 AI 能不能調得動。」

最終的問題不是軟件會不會被淘汰，是你們的軟件產品，AI 用得上嗎？

📮 參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=6fbyiPRhMSs&t=607s

https://www.reuters.com/business/nvidias-huang-dismisses-fears-ai-will-replace-software-tools-stock-selloff-2026-02-04/?utm_source=twitter&utm_medium=Social

https://www.reuters.com/business/media-telecom/ai-concerns-pummel-european-software-stocks-2026-02-03/

https://www.reuters.com/?utm_source=chatgpt.com

本文來自微信公眾號「AI 深度研究員」，作者：AI深度研究員，36氪經授權發佈。