核心观点 - 大语言模型将代码生成的边际成本压缩至相对于人力成本可忽略不计的水平，软件产业的底层逻辑正在发生根本性变化，竞争壁垒从“编码能力”转向“数据资产” [2][30] - “代码已死”是一个经济学命题，指手动编写代码作为一种稀缺技能的经济价值正在快速衰退，因为AI编程工具使代码生成的供给近乎无限、成本大幅下降 [3][31] 编程范式的经济学演进 - 编程技术的演进史是稀缺资源不断转移的过程：从早期的“机器稀缺”（1950-1970年代），到“人力稀缺”，再到“复用与分发成本”，如今进入“定义稀缺”时代 [4][32] - 在“定义稀缺”时代，AI可根据自然语言描述生成代码，编程范式从“如何实现（How）”转变为“实现什么（What）”，稀缺资源变为清晰定义需求的能力和验证结果正确性的能力 [4][32] - 软件生产的瓶颈从供给侧的技术能力转向了需求侧的业务理解力 [5][33] 软件产业的变化 - 软件生产将“即时化”：企业可能像点外卖一样“即时生成”软件，软件从昂贵的“资产”变成随需应变的“消耗品”，一次性使用将成为常态 [6][34] - 通用软件将“免费化”：当每个人都能低成本生成专属软件时，大量通用软件将被迫免费，成为获取用户的流量入口 [6][34] - 软件的成本结构正趋同于水电等公用事业，即按用量付费的可变成本，但市场仍具有充分竞争性 [6][34] - 当代码不再稀缺，稀缺性转移至专有数据和领域知识 [6][34] - 企业的专有数据具有“俱乐部商品”属性（非竞争性、排他性），由此带来的超额收益称为“垄断租金” [7][35] 软件行业定价模式变革 - 新的盈利点将转向两个方向：一是按结果收费（卖业务成果），二是按算力收费（类似水电费） [9][37] - “按结果付费”面临深刻的经济学难题，即委托代理问题，需要构建新的信任机制（如行业信誉评级、第三方审计）才可能大规模落地 [11][39] - “按算力付费”模式透明、可计量、易于比价，将彻底改变企业IT成本结构，从资本支出变为运营支出 [12][40] 软件工程师的角色与人才结构变化 - 代码自动化后，软件工程师需要“向上走”和“向下走” [8][36] - “向上走”指进入系统工程领域，工作重心从写代码转向设计AI协作架构 [14][42] - “向下走”指深耕数据工程领域，构建高质量的数据管道以确保AI产出质量 [14][42] - 软件行业人才结构将呈现“哑铃型”分布：顶层是AI系统架构师，底层是数据基础设施工程师，中间层（按需求写代码的程序员）面临最大职业冲击 [10][38] AI对特定行业的影响 - 金融业：AI让复杂量化分析能力民主化，使面向中产阶级的“AI私人银行”服务成为可能，人类财富顾问将更专注于处理非标准化关系和承担受托责任，变得更为稀缺和昂贵 [19][47] - 法律业：AI将自动化程式化工作（检索、审阅、起草），律所竞争优势将取决于合伙人专业洞察的数字化与杠杆化，资深合伙人指挥AI团队可能产生前所未有的“知识杠杆”，但初级律师的职业入口可能被压缩 [20][48][50] - 医疗业：AI在诊断等环节已展现出高准确率，但诊疗责任无法转嫁给机器，责任归属不明确（算法开发商、医生、医院）是AI落地医疗的关键制约因素 [23][51] - 教育业：AI导师将大幅降低标准化知识获取成本，但“育人”功能（人格塑造、创造力培养）高度依赖人际互动且难以被AI替代，将变得越来越昂贵，教育服务将分化为AI提供的低成本知识服务和人类导师提供的高端指导服务 [24][52] 市场格局展望 - 在通用大模型领域，因强大的“数据网络效应”，呈现赢家通吃趋势，由OpenAI、Anthropic、Google等少数玩家主导 [16][44] - 在垂直应用领域，因专有数据分散、监管差异大，难以形成全球统一市场，更可能出现的格局是“细分垄断”，即每个细分赛道由一两家专业玩家主导，全局呈现百花齐放 [16][44] - 对企业的启示是应避开通用赛道，在垂直领域深耕数据壁垒，建立独家数据资产 [17][45] 经济学规律与制度挑战 - AI时代“鲍莫尔成本病”将在数字领域全面爆发：AI可自动化的环节成本大幅下降，必须由人工参与的环节相对成本急剧上升 [13][41] - “真实性”将成为稀缺品并获得巨大溢价，如经过人工审核的数据、有真人背书的分析、可追溯责任的服务 [15][43] - 数据产权的清晰界定与高效交易是上述变革的关键制度前提，但当前数据市场面临产权模糊、交易成本高企、交易市场缺失以及全球隐私保护立法趋紧等挑战 [25][53] - 政策制定者需在保护隐私、促进创新、维护公平竞争间找到平衡，可能的探索方向包括分类确权、建设数据交易基础设施、设立监管沙盒等 [26][54][55]