本篇文章更新時間：2026/01/04
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隨著生成式 AI 從技術爆發期進入應用落地期，我們正目睹一場深刻的範式轉移。過去三十年，軟體產業的核心資產是「程式碼」，但如今 AI 正在讓這些資產快速商品化（Commoditization）。當開發門檻降至冰點，企業與個人的核心價值將面臨重塑。以下是我們必須面對的三個直覺性改變：
一、 軟體本身沒有價值，價值在於「發生的場域」
過去，擁有一個功能強大的軟體（例如 CRM 或 ERP 系統）本身就是一種競爭優勢。但在 AI 時代，當 LLM 能夠根據需求快速生成功能模組時，單純的「軟體功能」將不再具備稀缺性。
真正的價值將轉移至「場域」——即數據產生的邊界、具體的業務流程與用戶的實際痛點。 AI 就像是電力，它需要接入特定的「電器（場域）」才能發揮功用。誰擁有封閉的數據環路，誰能深度切入某個細分產業的垂直場域，誰才擁有真正的議價權。未來的贏家不再是「賣工具的人」，而是「在場域中利用 AI 解決具體問題的人」。
二、 開發邏輯的翻轉：「重造」比「修補」更具效率
在傳統軟體工程中，維護與修補（Debugging & Refactoring）佔據了開發者 70% 以上的時間。這源於程式碼的脆弱性與對舊邏輯的依賴。然而，AI 改變了這項成本結構。
當 AI 生成程式碼的速度達到毫秒級且成本極低時，「修復舊有的錯誤」往往比「針對目標直接重新生成一個新版本」更為費時。 這種「拋棄式開發（Disposable Development）」模式將成為主流。開發者不再需要糾結於過時的技術債，而是透過清晰的 Prompt 與系統架構規劃，隨時讓 AI 從零開始建構最符合當下需求的系統。這意味著，未來的開發核心將從「如何寫代碼」轉向「如何定義規格」。
三、 獲得「經驗」是唯一能不敗的關鍵
當工具變得普及、開發變得廉價，什麼才是無法被 AI 取代的？答案是：
「經驗」——那是經過無數次失敗、修正、驗證後產生的直覺與判斷力。
AI 雖然能提供標準答案，但它無法取代在複雜商業場景中做決定所需的「權衡（Trade-off）」能力。一個擁有二十年經驗的資深經理，其價值不在於他能寫多少程式碼，而是在於他知道「這個決策為什麼會失敗」。在 AI 時代，技術的生命週期大幅縮短，但對產業細微變化的洞察力、對人性的理解，以及在未知領域進行實驗的實戰經驗，將成為個人與企業最深的護城河。
總結
AI 帶來的改變並非消滅了軟體業，而是將軟體的本質從「技術產物」還原為「服務工具」。在軟體價值趨向零的過程中，我們應將視野從螢幕上的程式碼移開，投向真實世界的業務場域，並透過不斷的實踐積累不可替代的經驗。在這個新時代，最聰明的做法不再是鑽研工具的用法，而是深耕場域的邏輯。
簡單來說，如果工具不是問題了。那所有人都應該要提升業務角色的佔比，直接開始賣「你真人的服務」。開發上，如果為了一個「太久遠」才可能會發生的問題來擔憂而加強設計都是對於單一效率上的過高估值，因為 AI，全效率的提升帶來的改變或許是完全不同維度的。
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昨天下午陪老婆去宮廟犒君拜拜，聊到原來有客戶、商品、活動與訂單管理上的痛點，當下答應可以處理，把一些系統素材紀錄好，回到家打開電腦簡單的描述重點後，請 AI 先產生 SDD 文件後丟給 Antigravity 開發，晚上測試一下沒問題就交付給客戶。
全程我打的字比這篇還少XD