AI撕掉了軟件的皮，露出了數據庫的骨。市場不是在錯殺，而是在分化定價。

一、血洗現場

軟件股正在經歷一輪罕見的熔斷。

2026年1月，iShares軟件ETF（IGV）單月下跌15%，創下2008年雷曼兄弟破產以來的最差月度表現。而2月3日單日跌幅達到 5% —— 這類跌法通常不是“業績略遜”，而是“估值錨斷裂”：市場開始懷疑——軟件行業過去十年的定價邏輯，還能不能成立。

看看這些曾經的明星公司，一個個股價腰斬。Jefferies分析師在報告里寫道：“軟件行業情緒從未如此低迷”。 Bloomberg Intelligence的分析師更狠，直接把軟件股形容為 “radioactive” ——放射性物質，碰都不能碰。

投資者在恐慌性拋售。邏輯很簡單：AI能寫代碼了，軟件公司的護城河沒了。

一種說法是，Anthropic 的 Claude Code/ Cowork “觸發了大規模拋售” —— 當 Agent 能夠跨工具、跨系統地 “自己干活”，投資者第一次認真意識到 —— 很多 SaaS 其實是在賣 “操作數據庫的方式”，而不是在賣 “不可替代的東西”。

但真正值得玩味的是：在這輪熔斷中，數據層基礎設施（數據庫/數據倉庫/數據流平臺）表現明顯更為堅挺。 這就不像“一刀切恐慌”，更像一次冷酷但精細的拆分：市場在把軟件的皮和骨拆開定價。

而要理解這把手術刀怎么下的，我們得回到更早的一句“判詞”。

二、勿謂言之不預

這輪崩潰并非毫無征兆。早在 2024 年 12 月，微軟 CEO 納德拉在 BG2 播客里的一段話，就幾乎把 SaaS 的結構性風險點明了。那時很多人當成危言聳聽，現在回看，句句都是判決書：

我認為 “SaaS 業務軟件” 這種形態本身，在 Agent 時代大概都會走向崩潰。你想想，它們本質上就是一堆業務邏輯套在CRUD數據庫上。而這些業務邏輯，會全部遷移到Agent那邊去；而這些Agent會做跨數據庫的 CRUD 操作——它們不會在乎后端是什么，它們會同時更新多個數據庫，所有的邏輯都會跑在AI層。一旦AI層成為所有邏輯的歸屬地，人們就會開始替換后端了。

大部分 SaaS 都是數據庫 CRUD + 業務邏輯，當業務邏輯轉移到 Agent 層時，SaaS 就只剩下一個空殼。

一年前，我在《》引用了這段論述，有人說這是危言聳聽。 現在再來看軟件公司的定價模型，尤其是按席位收費那套，確實開始松動了：當“使用者”從人變成 Agent，席位這個計量單位天然就站不住。

問題是：如果 SaaS 的中介價值被壓扁，剩下的價值會坍縮到哪里？

答案在軟件棧的結構里。

三、翻譯層被壓扁

有一個段子：企業運營實際上就是在維護 Excel 表格 —— 這話粗糙但也接近真相。

客戶是誰、訂單是什么、庫存還有多少、誰審批了付款、哪個賬號改了權限 —— 這些都是狀態。 狀態必須被記錄在某個地方：以前是 Excel，后來是數據庫。無論 UI 再花哨，核心都離不開那幾張表。

大多數 SaaS 在做的事，是給數據庫套上一層漂亮的“皮膚”： CRM、項目管理、HR、報銷、工單、報表……看似千姿百態，底層往往是相似的數據庫 CRUD（增刪改查）+ 工作流 + 權限 + 審計。

大部分SaaS產品，本質上是“數據庫的漂亮皮膚” —— 在數據庫CRUD 上套了一層業務邏輯。

過去十年這門生意非常好做，因為做“皮膚”很貴：前端工程、后端工程、產品設計、交互打磨、集成對接、實施交付……都是人力密集型。

但現在，AI 把 “翻譯成本” 壓扁。

從架構角度看，傳統軟件棧里大量層級，本質上做的都是一件事 —— 翻譯： 前端把數據翻譯成界面；后端把操作翻譯成 SQL；中間件是翻譯效率不夠時的補丁；數據庫是狀態的最終歸宿。

當有一個“超級翻譯器 ”能把自然語言直接變成可靠的數據庫操作、再把結果解釋給人聽 —— 很多中間層就失去存在的必要性。你不需要打開某個系統、點某個報表、等某個頁面加載，你只要說一句話，Agent 就把事辦了。

翻譯能力足夠強，翻譯層就會被刪除。

軟件棧的形態開始向一個更簡單的結構坍縮：Agent + 數據庫。

不過，“坍縮”不等于“軟件已死”。因為 Agent 有兩個硬短板，而這兩個短板，決定了市場會怎么分化定價。

四、AI的兩個阿喀琉斯之踵

Agent 的能力上限在快速上升。但它仍有兩處難以回避的短板：

第一，品位。

AI 能寫出能跑的代碼，但“能跑”不是“能活十年”。真正昂貴的不是把功能堆出來，而是在一堆看似都能工作的方案里，選那個最簡潔、最可維護、最抗變化、最經得起時間折磨的架構 —— 這就是 “品味”。

做一個 CRUD 應用，做一個前端頁面，AI 非常強。但是做一個數據庫存儲引擎、設計一個一致性協議、一個十年后還不腐爛的核心抽象——這不是“寫代碼”，這是“做選擇”。 錯誤的選擇不會立刻報錯，往往是兩三年后以災難的方式顯形。這部分工作 Agent 依然有心無力

第二，驗證。

AI 可以寫測試、跑測試、甚至生成大量用例。但基礎設施的“可信度”不是靠一次 CI 綠燈換來的， 而是靠長期生產環境的磨合：邊界條件、資源抖動、硬件故障、版本升級、真實業務的奇葩寫法……這些東西決定系統是否可靠。

代碼可以生成，可信賴的系統只能被時間與生產錘出來。

于是分化出現了：越靠近“生成與展示”，越容易被 AI 壓價；越靠近“需要品位 + 需要驗證 + 不能出錯”，越難被替代，甚至會被重估。

而這兩點，就能解釋市場為何在“拆開定價”。

五、分化定價的邏輯

這輪暴跌，說白了是在重新回答一個問題：當 AI 從“生成器”變成“執行器”，軟件棧里到底哪些東西還值錢？

黃仁勛替軟件行業辯護時用了一個比喻：如果你是終極 AI，你不會重新發明螺絲刀，你會直接用螺絲刀。AI 的突破不是“消滅工具”，而是“更會用工具”。

但軟件世界的“工具”跟螺絲刀不一樣——它往往被拆成兩半：刀頭和握把。

現實接口是刀頭。 操作系統、網絡協議、數據庫、存儲、權限與審計……這些才是真正“咬住螺絲”的部分，是數字世界發生變化的唯一通道。 寫入一條訂單、改一個權限位、記一筆賬，最后都得靠它們落地。AI 再聰明也繞不開，只會更頻繁、更自動、更直接地調用它們。

SaaS 是握把。 界面、表單、按鈕、報表、低代碼拖拽、向導式流程……它們的價值來自“讓不會擰螺絲的人也能擰”。 過去握把很貴：產品、交互、前后端、實施、集成，全是人力密集型，所以這層賺得盆滿缽滿。現在局面變了：

Agent 本身就是電鉆。

電鉆不需要你給它設計一個更漂亮的握把，它要的是一盒標準化刀頭，Agent 天然會走最短路徑觸達現實接口。

于是 “分化定價” 的框架就清晰起來：軟件價值會沿著一條階梯重新排序 —— 并非所有的 SaaS 和軟件都會被替代，但越靠近“可生成”，越容易被壓價；越靠近“可對賬的狀態”，越難被替代，甚至會被重估。

還有一個更深的原因，讓最右邊幾乎“免疫” 生成式 AI 沖擊：事實狀態不可生成。

AI 能生成文案、代碼、報告，但它生成不了你公司過去十年的交易記錄；它也不能“憑感覺”回答余額、對賬差異、審計追溯、權限變更歷史。 那些答案只能被系統記錄，不能被模型猜測。所以數據庫的護城河是雙重的：一邊是基礎設施的品味與驗證門檻，另一邊是更物理的事實——狀態必須在某個地方被記住。

當翻譯層被 Agent 擠薄，最后剩下的就不是什么“更漂亮的軟件”，而是：Agent + Database。市場不是在一刀切恐慌，而是在把“握把”和“刀頭”，把“皮”和“骨”，拆開定價。

六、價值坍縮的終點

一旦接受“AI 選擇最短路徑到達現實”，資本市場很多看似情緒化的動作就突然變得理性：錢不是在逃離軟件，而是在逃離“人類握把”，涌向“數字現實接口”。

你會發現，圍繞數據庫、尤其是 PostgreSQL 生態的動作，密度越來越高，像是一場集體投票：

有人押“Serverless + 分支/派生”的開發者工作流，有人押“企業級 PG”進入數據云敘事，有人押“開源 PG + 開發者體驗”繼續擴張——起點不同，但終點一致：都在向 PostgreSQL 的語義與生態靠攏。

市場在用真金白銀投票， 2025 年，我們看到了 ，，。 Amazon 的 Aurora DSQL，，Google 的 AlloyDB，主要云廠商，以及數據倉庫巨頭，都把寶押在了 PostgreSQL 上，向 PG 生態靠攏。

學界與產業的共識也在合流：越來越多重量級聲音開始把 PostgreSQL 視為“默認語義、默認工具鏈、默認心智份額”。 CMU 的數據庫研討會甚至把專題干脆命名為 “PostgreSQL vs. World”，并揶揄道： 主流云廠商都在推出帶有明確設計主張的 PostgreSQL 兼容系統；而非 PG 陣營的系統則像在一個默認假設 PG 語義的世界里艱難求生。

如果說兩年前我寫下《》還是進行時態，那么現在已經接近完成時態了。 數據庫世界的格局已然清晰：PostgreSQL 成為數據庫世界的 Linux 內核，實現數據庫世界的大一統。換句話說，價值坍縮的終點不再是泛稱的“數據庫”，而越來越像是： PostgreSQL 作為默認的數字現實接口。

七、終極運行時

既然PostgreSQL征服數據庫世界已成確定性趨勢，下一個問題是：什么樣的PostgreSQL能夠代表未來？

回顧Databricks收購Neon的邏輯，有一個關鍵洞察：Agent時代的數據庫需求與人類驅動的時代完全不同。

Agent以機器速度運行。它們需要毫秒級創建數據庫分支，需要實時獲取Schema信息，需要結構化的錯誤反饋來自我糾正。傳統數據庫是為人設計的——文檔給人讀，API給人調，錯誤信息給人看。但如果未來 80% 的數據庫操作都是Agent發起的，那數據庫的"界面"需要重新設計：上下文高度確定、聲明式、可管理；數據庫要能"解釋自己"；Agent可以瞬間創建數據庫分支，測試決策，回滾錯誤。

數據庫正在從"存放數據的倉庫"變成"可編程的現實"。傳統的 PaaS 有三層：OS、Middleware（數據庫）、Runtime。這三層很有可能融合成一個新的物種：以數據庫為核心，向上吞并Runtime，向下封裝OS，形成一種 的新形態。

這也是老馮最近在 Pigsty 中探索的方向：Agentic PostgreSQL Runtime。讓PostgreSQL不只是一個數據庫，而是 Agent 時代的數據庫運行時。

軟件股暴跌，誰會幸存？誰會崛起？

答案不在 “是否擁抱 AI ”的口號里，而在你到底擁有什么：

很多 SaaS 廠商拿著的是握把：界面、流程、報表、儀表盤、向導、權限按鈕擺放得多順手 —— 這層價值會越來越便宜，因為 Agent 會把翻譯成本打穿，把“握把”變成可選項。

云廠商 IaaS 握著的是電力 —— 算力、存儲、網絡、GPU——這當然重要，但越底層越像大宗商品，價格戰是結構性的宿命。

而數據庫握著的是刀頭 —— 狀態、賬本、審計、權限、歷史、可對賬的事實。 這些是不變量，是不能靠生成模型替代的現實本體。

所以市場不是在錯殺軟件，而是在重新分配“不可替代性”的溢價：淺層被壓扁，深層被重估。

AI撕掉了 SaaS 軟件的皮，露出了基礎設施的骨。

未來的軟件世界會越來越像兩樣東西：

會說話、會干活的 Agent；以及有記憶、可對賬的 PostgreSQL。

中間那層翻譯皮膚，會變薄，甚至消失。

當你看清這點，恐慌就變成了路線圖：不要再用 2015 年的軟件形態去押注 2030 年的價值。真正值得下注的，是那些那些握住不變量的項目。

“當 Agent 學會自己擰螺絲，你手里拿著的最好不是握把，而是那顆螺絲本身 —— 那些不可生成、只能被記錄的事實。”

數據庫老司機

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