微软 (MSFT) 财报预期 - 华尔街预计微软在盘后将公布季度每股收益为3.97美元，营收为802.7亿美元 [1] - 微软股价在盘后交易中上涨0.4%至482.50美元 [1] 美国包装公司 (PKG) 第四季度业绩 - 美国包装公司公布第四季度业绩弱于预期 [1] - 公司预计第一季度GAAP每股收益为2.20美元，低于市场预期的2.26美元 [1] - 公司股价在盘后交易中下跌2.1%至218.99美元 [1] 特斯拉 (TSLA) 财报预期 - 分析师预计特斯拉季度每股收益为0.45美元，营收为247.8亿美元，财报将在市场收盘后发布 [1] - 特斯拉股价在盘后交易中上涨0.4%至432.49美元 [1] 星巴克 (SBUX) 财报预期 - 星巴克预计在开盘前公布季度每股收益为0.59美元，营收为97.3亿美元 [1] - 星巴克股价在盘后交易中微跌0.1%至95.70美元 [1] AT&T (T) 财报预期 - 分析师预计AT&T在开盘前公布季度每股收益为0.46美元，营收为328.7亿美元 [1] - AT&T股价在盘后交易中上涨0.3%至23.07美元 [1]

公司业绩与策略 - Vulcan Value Partners所有策略在2025年均实现正回报 其中大盘股综合净回报率第四季度为-1.5% 年初至今为7.9% 小盘股综合净回报率第四季度为3.2% 年初至今为9.5% 聚焦综合净回报率第四季度为0.1% 年初至今为7.1% 聚焦增强综合净回报率第四季度为0.1% 年初至今为6.2% 全市场综合净回报率第四季度为1.3% 年初至今为10.7% [1] - 尽管市场估值过高 该公司仍改善了其价格与价值比率并实现了正回报 其策略优先考虑安全性和长期收益而非短期表现 [1] - 该公司认为当前由人工智能驱动的市场状况与1990年代末的互联网泡沫有相似之处 投资者可能为前景看好的业务支付过高价格 公司通过坚持其投资纪律来应对此类情况 [1] 微软公司具体操作与表现 - Vulcan Value Partners在2025年第四季度从其聚焦策略中清仓了微软公司的持仓 [2] - 截至2026年1月26日 微软股价收于470.28美元 市值为3.496万亿美元 其一个月回报率为-3.53% 过去52周股价上涨5.16% [2] 微软公司业务基本面 - 微软是全球最大的软件公司 产品范围广泛 包括Microsoft Office、游戏、Azure云计算、LinkedIn等 [3] - 尽管股价下跌 微软在2025年第四季度业绩依然强劲 其中Azure云业务以恒定汇率计算实现了+39%的强劲增长 [3] - 公司表示将增加资本支出 以继续建设产能来满足持续超过供应的客户需求 [3] - 微软在其客户群中根基深厚 客户转换成本高 并受益于云计算和人工智能等增长顺风 [3] - 该公司业务模式一个未被充分认识的优势在于 其产品不仅设计为协同工作 而且当多个产品捆绑在一起时对客户而言更具经济性 这种捆绑策略有利于其从定位较弱的竞争对手那里夺取市场份额 [3]

文章核心观点 - AI在Coding领域的成功已验证了一种由庞大市场规模、自然场景延展能力和产品驱动型GTM模式构成的爆发路径，而Excel具备相同特质且市场规模更大，有望成为下一个迎来爆发的高价值AI垂直领域[1][2] - AI驱动的变革可能从Excel等单一工具扩散至整个Office体系乃至更广泛的企业软件交互方式，最终改变人与软件协作的基本范式[3][4] Coding行业概览 - **GTM模式**：Coding工具的采用主要依靠开发者自下而上的自助式传播，开发者能快速识别优秀工具并拥有采购影响力，使得优秀产品几乎无需投入大量销售和市场资源即可快速推广[5][6][7][8] - **市场规模**：Coding行业公认的总潜在市场规模约为2万亿美元，其中美国、欧洲和其他地区的开发者数量分别为600万、700万和1600万，对应潜在市场分别为9000亿美元、4900亿美元和5600亿美元[10][11] - **市场现状与战略**：已有4家公司年经常性收入超过10亿美元，至少7家公司ARR突破1亿美元[12] - GitHub Copilot预计2026年初ARR超22亿美元，战略是通过Microsoft生态系统实现企业主导[13] - OpenAI Codex预计ARR超10亿美元，战略是成为专用的Agent-native平台[13] - Claude Code预计ARR达11亿美元，仅用6个月达到10亿美元ARR，被视为Agent的先进“推理大脑”[13] - Cursor预计ARR超10亿美元，是最受欢迎的“心流状态”与Agentic多文件编辑工具[13] - Replit ARR为2.53亿美元，在vibe coding领域领先[13] - Lovable ARR为2亿美元，在生成式UI和“创始人无代码”领域高速增长[13] - **行业地位**：Coding不仅是一个终端市场，更是一个切入入口，掌控开发者工作流能对构建其上的所有应用形成杠杆效应[11] Excel与AI结合的潜力分析 - **相似模式**：Excel与Coding相似，具备庞大的TAM、通向大量相邻场景的入口以及可自助式采用的GTM模式[17] - **市场规模**：全球电子表格的月活跃用户规模估计为15–16亿，Excel实际覆盖的用户基础更大，是一个拥有约30亿用户的庞大市场[1][18][22] - Google Workspace拥有超过30亿用户信任和超过1100万付费客户（2025年）[18] - WPS Office全球月活跃设备数达6.32亿（2024年12月），累计付费订阅用户达4170万[19][20] - Microsoft Office历史上有约12亿用户[20] - **市场外延**：软件行业规模约1万亿美元，其中应用软件约占50%，相当一部分本质上是“Excel wrappers”（如Airtable, Smartsheet, CRM等）[23] - 如果AI-native的Excel变得可编程，其市场机会将远超Office产品本身，从电子表格使用扩展至应用程序创建[23] - **GTM与切入点**：金融行业是AI切入Excel的天然起点，原因包括金融从业者人均利润高、付费意愿强、拥有预算审批权以及清晰的ROI[24] - 美国金融服务和保险从业者超过670万人，全球财务职能人员约1.5亿人，占全球电子表格月活用户（约15.5亿）的约10%，构成规模大且高度可变现的初始入口[24] 行业趋势与竞争动态 - **企业布局**：OpenAI和Anthropic都在积极进军电子表格和生产力工作流领域[2] - **产品案例**：Claude Code推出的Excel功能被视为有意识地切入一个长期存在但尚未被AI系统性重构的核心生产力领域[22] - **发展路径**：Coding已证明一个自助式、深度嵌入工作流且作用面广的工具扩张速度可以超过几乎所有其他软件品类，Excel可能是这一打法的下一个版本，且规模更大[24]

核心观点 - 硅谷顶级投资基金Altimeter Capital认为，在十亿级用户规模加持下，Excel（电子表格）具备与编程领域同等的爆发潜质，有望成为AI下一个真正的“超级垂直领域” [1] - 电子表格不仅拥有比编程更庞大的潜在市场规模，其作为应用软件“封装层”的特性，使其具备重塑整个软件行业的潜力 [1] - 若Excel能复制编程领域已验证的“产品驱动增长”模式，其对SaaS及应用软件市场的价值重估将是颠覆性的 [1] AI编程行业市场格局 - 编程已成为迄今为止最强劲的AI应用垂直领域，该领域已诞生4家年经常性收入超10亿美元的公司，另有至少7家公司以极快速度突破1亿美元ARR [1] - 截至2026年初，市场主要参与者包括：GitHub Copilot（预估ARR超22亿美元）、OpenAI Codex（预估ARR超10亿美元）、Claude Code（预估ARR达11亿美元，仅用6个月即达成10亿美元ARR）、Cursor（预估ARR超10亿美元）、Replit（ARR为2.53亿美元）、Lovable（ARR为2亿美元） [2] - 编程市场呈现出头部玩家领先的清晰格局 [3] 编程市场的成功逻辑 - 编程领域具备三个稀缺属性：约2万亿美元的巨大潜在市场、切入相邻用例的天然优势、以及无需传统销售和营销介入的产品驱动型市场进入策略 [6] - 全球开发者总数约为2900万，按地区划分：北美600万、欧洲700万、其他地区1600万，基于人均薪资估算的编程市场总潜在市场规模约为1.95万亿美元 [7] - 编程市场结构独特，开发者能迅速识别优质工具并拥有直接的工具审批或费用报销影响力，企业通常对能提升效率的工具成本不敏感，这种“自下而上”的传播模式使得产品能以极低的销售成本迅速扩张 [7] 电子表格市场的规模与潜力 - 电子表格展现出与编程极为相似的垂直领域特征，且用户规模更为庞大，全球每月的电子表格活跃用户群估计约为15亿至16亿 [8] - 用户基数参考：谷歌Workspace付费客户超1100万，用户规模超30亿；金山软件WPS Office全球月活跃设备达6.32亿；微软历史上曾披露约12亿Office用户 [8] - 软件行业约1万亿美元的规模中，应用软件约占50%，其中相当一部分（包括CRM、Airtable、Smartsheet及财务、运营和分析工具）在本质上都可被视为巨大的“Excel封装层” [8] - 若原生AI使Excel具备可编程性，其机会将超越单一办公软件产品，竞争边界将扩展至应用创建本身 [8] 商业化路径与切入点 - 电子表格不仅是终端市场，更是一个能够渗透至金融、CRM及内部工具开发的战略切入点，其用户基础和商业化路径与编程领域展现出相似性 [5] - 金融行业被视为逻辑起点，因其具备极高的人均利润、对生产力工具强烈的付费意愿，且分析师通常拥有类似开发者的预算直接支配权，清晰的ROI使得产品能够实现自我销售 [9] - 从用户密度看，美国金融服务和保险业从业者超670万，全球从事泛金融职能的人员约1.5亿，在15.5亿电子表格用户中，约10%属于这一高价值、易变现的细分市场 [9] - 一个具备大规模表面积的自服务、工作流原生工具，其扩展速度将快于几乎任何其他软件类别 [9] 行业巨头的动向 - 行业巨头已展开实质性动作，OpenAI和Anthropic正积极向电子表格和生产力工作流领域扩张 [1] - Anthropic和OpenAI正重点投入金融行业方向 [9]

文章核心观点 - 人工智能在垂直应用领域的下一个爆发点可能是Excel，其路径与已成功的Coding领域相似，具备庞大的市场规模、向相邻场景自然延展的能力以及以产品驱动的GTM模式 [2][3][4] Coding行业概览 - **GTM模式**：Coding领域的产品可以通过自下而上的方式在开发者中快速传播，几乎不需要传统的销售和市场推广，因为开发者能快速识别好工具并拥有采购影响力 [6] - **市场规模**：Coding领域的总体潜在市场约为2万亿美元 [7] - **市场细分**：美国市场TAM约9000亿美元，欧洲约4900亿美元，其他地区约5600亿美元，总计约19500亿美元 [8] - **市场现状**：该领域已有4家公司的年度经常性收入超过100亿美元，至少7家公司的ARR已突破1亿美元，且增长速度前所未有 [9] - **行业领导者**：GitHub Copilot预计ARR超220亿美元，OpenAI Codex超100亿美元，Claude Code达110亿美元（仅用6个月达成），Cursor超100亿美元，Replit达2.53亿美元，Lovable达2亿美元 [10] - **战略意义**：Coding不仅是一个终端市场，更是一个能对上层应用形成杠杆效应的关键入口 [8] Excel与AI结合的潜力分析 - **相似模式**：Excel与Coding相似，拥有庞大的TAM、是通向大量相邻场景的入口，并支持自助式采用 [13] - **市场规模**：全球电子表格的月活跃用户约为15至16亿，Excel覆盖的用户基础可能高达约30亿 [14][19] - **主要玩家数据**：Google Workspace拥有超30亿用户和超1100万付费客户，WPS Office全球月活跃设备数达6.32亿，Microsoft Office曾有约12亿用户 [15][16][17] - **扩展潜力**：软件行业规模约1万亿美元，其中约50%是应用软件，许多应用本质上是“Excel wrappers” [20] - **变革前景**：AI-native的Excel若变得可编程，其市场机会将远超办公软件本身，扩展至应用程序创建领域 [20] 市场进入与增长策略 - **目标切入点**：金融行业是AI赋能Excel的天然起点，因为金融从业者与开发者类似，人均利润高、付费意愿强、拥有预算审批权且ROI清晰 [21] - **市场基数**：全球广义金融从业者约1.5亿人，占全球电子表格月活用户（约15.5亿）的约10%，是一个规模大且高度可变现的初始市场 [22] - **范式转变**：AI Agent的成熟可能改变人与软件的协作方式，用户未来可能无需直接打开特定软件，而是在统一界面中通过Agent串联工具完成任务 [5] - **行业动向**：OpenAI和Anthropic都在积极进军电子表格和生产力工作流领域，预示着变化将从Excel扩散至整个Office体系乃至更广的企业软件交互 [4]

核心观点 - 尽管微软股价近期出现波动和回调，但公司基本面执行能力依然强劲，被视为长期投资机会，特别是在人工智能和数据中心领域的巨大投资有望在未来取得回报 [2][4][5] - 市场目前处于“证明给我看”的模式，等待微软在人工智能和数据中心领域取得重大胜利，而公司历史上的竞争和获胜能力使其处于有利地位 [2][4] - 即将到来的财报和电话会议被视为重要的短期学习机会和长期投资决策的参考，而非单纯的交易事件 [11][12] 公司表现与市场情绪 - 微软股价从历史高点下跌了15%，但公司执行水平依然很高 [2] - 近期服务中断导致股价一度接近熊市区域，但当前出现反弹 [6][7] - 历史上，微软15%的回调屡次成为极佳的长期入场点 [7] 竞争格局与运营指标 - 竞争环境极其激烈，谷歌云服务在网络访问量（作为服务需求和使用量的重要代理指标）方面倾向于超越微软 [3] - 微软拥有通过Office产品进入全球几乎每家公司的门户，这为其推广产品和扩展服务提供了独特优势 [8] 人工智能与数据中心战略 - 公司在人工智能和数据中心建设方面进行了大规模投资，市场期待这些投资产生回报 [2] - 公司需要展示在人工智能和数据中心领域的重大胜利，预计在2026年将看到显著进展 [4] - 对OpenAI的130亿美元投资，目前估值约为1250亿至1270亿美元 [12] 资本支出与财务展望 - 市场关注公司的资本支出指引，若公司对资本支出感到满意并考虑扩大投入，可能成为股价上行的催化剂 [12][13] - 与英特尔类似，微软的财报电话会议内容可能为未来数月科技、人工智能和数据中心领域的交易提供指引 [11] - 若公司明确表示在人工智能和数据中心领域“全面推进”，则可能引发类似2025年的大规模第二轮上涨行情 [14] 投资策略与估值 - 在股价下跌时看好微软，认为其可能在2026年表现良好 [5] - 将微软更多地视为短期学习机会和长期投资机会，而非短期交易机会 [11] - 在即将发布的财报事件前持中性态度，长期投资者可能考虑通过出售看跌期权来建立头寸 [10]

投资组合年度表现 - 所有投资策略在年内均取得正回报 其中大盘股综合策略（毛）年内回报8.5% 自成立以来年化回报10.4% 小盘股综合策略（毛）年内回报10.3% 自成立以来年化回报8.3% 全市场综合策略（毛）年内回报11.5% 自成立以来年化回报11.1% [2][3] - 尽管市场整体估值偏高 公司通过投资纪律显著改善了投资组合的价格与价值比率 同时实现了绝对正回报 大盘股、聚焦及聚焦增强策略的价格与价值比率改善了约8至9个百分点 [5][17] - 小盘股投资组合是目前折价幅度最大的组合 其加权平均价格与价值比率在50%中期 全市场策略的折价程度几乎与小盘股相当 [11][17] 市场环境与历史对比 - 当前市场环境让资深价值投资者联想到1990年代末期 虽然尚未达到1999年那般极端 但趋势相似 当时“新经济”和互联网股票受狂热追捧 而“旧经济”公司持续表现不佳且估值越来越低 [6] - 当前人工智能的早期发展阶段与1990年代的互联网类似 是一项变革性技术 但问题在于 即使技术是真实的 许多投资者仍可能因忽视估值而亏损 这与互联网泡沫时期的情况相似 [7][8] - 与1990年代末期不同的是 当前一些AI领导者是真正的企业 能够用自身产生的现金流为其巨额AI投资提供资金 且其中部分公司的估值具有吸引力 相同点在于 大量非AI相关公司（或可再次称为“旧经济”公司）的价值在稳步增长却被市场忽视 同时 公司规模与估值之间存在强相关性 [9] 投资策略与组合调整 - 公司的投资纪律是只购买其认为具有稳定价值的公司（MVP名单） 并买入其中安全边际最大的企业 投资组合会随着MVP名单的演变以及其中个股从高估变为折价而动态调整 [10] - 当前投资组合中持有的“科技”类公司比过去几年少 增持了更多医疗保健和保险相关业务 在标普500指数成分股中 公司在前10大市值股票之外的490只股票中发现了大量机会 尤其是在大盘股中偏小规模或中小盘股领域 [11] - 公司利用2025年初的“关税恐慌”市场波动 出售估值更充分的公司 将资金用于购买折价更大、安全边际更高的公司 从而改善了整体组合的价格与价值比率 [18] 行业与个股机会 - 小盘股和价值股长期表现落后 历史上小盘股回报通常超过大盘股 但目前已持续落后较长时间 小盘股价值表现更差 卖方对小盘股的研究覆盖也远不如大盘股充分 这通常是配置资本的良好时机 [15] - 2025年市场回报高度集中 标普500指数17.88%的回报中约有61%来自AI相关股票 该指数前10大市值股票（市值均超过1万亿美元）贡献了其2025年超过50%的回报 在小型股中 低质量（更具投机性）公司表现优于高质量公司 罗素2000价值指数2025年的回报中约有28%来自盈利为负的公司 [16] - 公司内部的MVP名单（被视为投资组合的原材料）在2025年回报约为7% 与其大盘股投资组合回报一致 [16] 具体投资案例 - **Medpace (MEDP)** 是一个成功案例 公司在2024年和2025年上半年股价表现不佳时被增持 2025年第二季度增长加速 股价在财报日上涨超过40% 全年股价上涨超过73% 公司在2025年前6个月以约其内在价值估计值50%的价格回购了超过8%的股份 因其出色的资本配置决策 公司每股估值在一个季度内增长了约29% [13] - **Ryan Specialty Holdings (RYAN)** 是一家商业超额盈余保险经纪商 其超额盈余市场在过去25年以11%的年复合增长率增长 而标准市场增长率为4% 公司过去15年有机增长率均为两位数 目前因行业定价周期疲软导致股价波动 提供了以大幅低于长期内在价值的价格买入的机会 [24][25][38] - **TransUnion (TRU)** 是美国三大征信机构之一 从超过95,000家金融机构收集数据 公司业务已多元化 包括消费者金融管理工具和潜在客户销售 历史上有机增长率为高个位数 运营利润率达30% 公司正在成功去杠杆化并更注重股份回购 [26][57] - **Everest Group (EG)** 是全球顶级再保险公司之一 公司股价在2024年和2025年下跌后 被重新买入小盘股策略 该公司交易价格低于有形账面价值 并利用自由现金流回购股票 [33][34] - **Fiserv (FISV)** 在季度内是主要拖累因素 新管理层发现前任团队为提振短期收入采取了激进策略 损害了长期客户关系 因此决定暂时调整策略进行再投资 尽管有这些干扰 公司仍预计在再投资期间实现收入增长并产生大量自由现金流 [30][59]

市场关注度 - 根据MarketBeat的股票筛选工具，英伟达、美光科技、苹果、Alphabet、微软、Palantir Technologies和超威半导体是当前最值得关注的七只科技股 [2] - 这些公司在过去几天是所有科技股中美元交易额最高的 [2] 行业定义与特征 - 科技股是指那些基于信息和数字技术开发、制造或提供产品与服务的公司股票，涵盖软件、硬件、半导体、互联网平台、云服务及相关服务 [2] - 投资者通常将科技股视为增长导向且波动性较高的投资标的，其表现不仅受传统财务指标驱动，更受创新、产品采用率、竞争动态和监管变化的影响 [2] 公司业务概览 - **英伟达**：在美国、台湾、中国、香港及全球提供图形、计算和网络解决方案，其图形业务部门为游戏和PC提供GeForce GPU、GeForce NOW游戏流媒体服务及相关基础设施，以及企业工作站图形、用于云端视觉和虚拟计算的虚拟GPU软件、车载信息娱乐系统平台和用于构建元宇宙及3D互联网应用的Omniverse软件 [3] - **美光科技**：在全球设计、开发、制造和销售内存与存储产品，业务分为计算与网络、移动、嵌入式及存储四大部门，产品包括低延迟高速动态随机存取存储器、非易失性可重写半导体存储设备以及以美光和英睿达品牌销售的非易失性可重写半导体内存设备 [4] - **苹果**：在全球设计、制造和销售智能手机、个人电脑、平板电脑、可穿戴设备及配件，主要产品线包括iPhone、Mac、iPad，以及包含AirPods、Apple TV、Apple Watch、Beats产品和HomePod的可穿戴设备、家居及配件 [5] - **Alphabet**：在美国、欧洲、中东、非洲、亚太、加拿大和拉丁美洲提供多种产品与平台，业务通过谷歌服务、谷歌云和其他投资部门运营，谷歌服务部门提供的产品与服务包括广告、Android、Chrome、设备、Gmail、Google Drive、Google Maps、Google Photos、Google Play、搜索和YouTube [5] - **微软**：在全球开发和提供软件、服务、设备及解决方案，其生产力与业务流程部门提供Office、Exchange、SharePoint、Microsoft Teams、Office 365安全与合规、Microsoft Viva、Microsoft 365 Copilot，以及面向消费者的服务如Microsoft 365消费者订阅、本地许可的Office和其他Office服务 [6] - **Palantir Technologies**：从事构建和部署软件平台的业务，该平台是其客户的核心操作系统，业务分为商业和政府两大板块，商业板块专注于非政府行业客户，政府板块则为美国政府及非美国政府机构提供服务 [7] - **超威半导体**：作为一家全球半导体公司运营，业务分为数据中心、客户端、游戏和嵌入式四大板块，提供x86微处理器、作为加速处理单元的图形处理器、芯片组、数据中心和专业GPU，以及嵌入式处理器、半定制片上系统产品、微处理器和SoC开发服务与技术、数据处理单元、现场可编程门阵列和自适应SoC产品 [8]

公司技术平台战略 - 公司成立初期通过收购一家初始平台公司来构建技术基础 该被收购公司的技术栈与公司服务产品高度契合 使得公司无需进行大量技术改动即可在其基础上发展 [2] - 公司采用以客户关系管理为中心的策略 将CRM系统作为整个技术架构的核心枢纽 目标是实现客户关系的单一全景视图 [3] - 公司在增长策略上同时投资于有机增长和无机收购 以扩大其全国业务版图 在此过程中认识到采用灵活且能提供连续性的系统具有重要价值 [5] 核心软件生态系统 - 公司选择Salesforce作为核心CRM平台 因其在大型咨询公司中普遍使用 公司致力于将大量信息整合进该中心枢纽 该系统集成了联系人信息、日历系统 并能构建所需的工作流及与其他系统集成 [3] - 在投资组合管理与报告、交易与再平衡方面 公司使用行业主要参与者Orion的平台 该平台通过战略收购已发展成为一个强大且功能广泛的平台 [4] - Orion平台具备多种不同功能 允许公司在现有技术栈内提供连续性 公司还利用其部分合规功能及其风险情报工具HiddenLevers处理多项报告和投资组合管理之外的辅助事务 [6] 办公与文档管理系统 - 在文档管理与办公生产力方面 公司使用微软的产品 尽管其先前业务使用谷歌环境 但发现大多数加入的咨询业务都处于微软环境中 [7] - 从谷歌切换到微软虽有一定挑战 但公司为避免在文档编辑器等工具选择上产生困扰 最终采用微软以简化运营 [7]

文章核心观点 - 基于43年编程经验的行业观察，认为AI（特别是LLM）不会取代程序员，软件开发的未来仍掌握在开发者手中 [1][3][19] - 编程的本质是将模糊的人类思维转化为精准的计算思维，这一核心能力是AI难以替代的 [12][17] - 历史上多次“程序员将被取代”的预言均未成真，反而导致了程序与程序员数量的增加，体现了“杰文斯悖论” [6][9] 历史循环：“程序员将被取代”的预言从未成真 - 在过去43年中，多次技术革新（如Visual Basic、Delphi、无代码平台、4GL/5GL）都被预言为程序员的终结，但均未实现 [4][5][6] - 最终结果并非程序员减少，而是程序与程序员越来越多，形成了每年规模达1.5万亿美元的“杰文斯悖论”典型例证 [9] LLM与过往技术的本质差异 - 当前LLM浪潮的规模和关注度远超以往（如Visual Basic、可执行UML），并受到整个经济体的押注 [11] - 与过去能稳定可靠提升效率的技术不同，LLM对大多数团队而言拖慢了开发速度，并降低了软件的可靠性与可维护性，形成双输局面 [11] 编程的本质：从模糊思维到精准计算的转化 - 编程的真正难点在于将人类模糊、矛盾、充满歧义的想法，转化为逻辑严谨、精准明确的计算思维 [12] - 这一核心挑战从打孔卡片时代至今从未改变，未来很多年可能依然如此 [13][14][15][16][17] - 自然语言因语义模糊和不确定性，无法用于精准编程，市场上对既热爱又擅长计算思维的人才需求将长期供不应求 [17] AI在编程中的局限性 - 目前没有可靠证据表明AI正在大规模取代软件开发者，就业市场变化主因是疫情过度招聘、借贷成本上升及数据中心建设分流资金 [17] - AI短期内无法进化到胜任人类程序员的核心工作（理解、推理和学习），通用人工智能（AGI）仍遥不可及 [18] - AI生成的代码几乎必然存在问题，需要真正的程序员去识别和修复，且企业宣扬AI生成代码比例后常伴随重大系统故障 [18] - 构建大型模型的成本极高且承受亏损，其长期前景存疑，可能被证明得不偿失 [19] 软件开发的未来展望 - 软件开发可预见的未来是AI以更朴素的形式辅助工作，例如生成原型代码或自动补全 [19] - 在关键核心环节，方向盘前永远会坐着一名软件开发者 [19] - 建议雇主应提前招聘程序员，以应对未来可能出现的抢人大战 [20] 网友讨论精选 - 有观点指出，当前对大模型的使用依赖外部投资补贴，其真实的高昂隐性成本被忽视或淡化 [23] - 有经验认为，智能体大模型在解决底层库复杂问题、寻找非明显bug或理解嵌套抽象逻辑方面完全无用，但能高效处理简单、重复的样板代码任务 [24][26] - 有从业者感到担忧，认为AI工具在设计、代码评审、找bug、项目规划及决策方面可能已超越人类，程序员角色可能转变为流程协调者 [27][28]