从DeepSeek恐慌到Cowork恐慌

文 | 航通社，作者 | 书航  进入 2 月，全球软件股遭遇一次似曾相识的抛售。2 月 4 日，汤森路透创下史上最大单日跌幅 15.8%，LegalZoom 暴跌近 20%，RELX 下跌 14%，FactSet 下跌 10.5%，Salesforce 和 Workday 也出现明显下跌。标普 500 软件与服务指数连续五个交易日下跌近 13%，较 10 月高点跌去 26%。有交易员将此称为 "SaaSpocalypse" —— SaaS 的末日。起因是 1 月 13 日，Anthropic 推出了 Claude Cowork，这是把交互不友好的 Claude Code 的主要能力，向非技术用户下放的通用 AI 智能体（Agent），可以读取、编辑和创建用户电脑上的文件。1 月 30 日，Anthropic 为 Cowork 推出了 11 个开源插件，涵盖法律、金融、销售、市场营销等垂直领域。一个超级简单的结论就产生了：如果 Claude Cowork 的用户能用自然语言下令，获得和购买使用超高价企业软件同等水平的结果，那么软件巨头们的专业知识，垂类经验等建基于 SaaS 商业模式上的积累，是否都打了水漂？为什么说是似曾相识呢？因为一年前，DeepSeek 带来的市场恐慌步调与之几乎是一个模子刻出来的，都是先发了产品一个多星期以后，再被资本市场充分认知，从而一夜之间引发踩踏。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布了推理模型 R1，声称其训练成本仅为 560 万美元，却在多项基准测试中达到甚至超越了 OpenAI 的 o1 模型。一周后的 1 月 27 日，英伟达股价暴跌 17%，单日市值蒸发近 5890 亿美元，创下美国股市历史上单家公司单日最大市值损失纪录。纳斯达克指数下跌 3.1%，标普 500 下跌 1.5%。博通跌 17%，阿斯麦跌 7%。DeepSeek 被投资者简化为一个超级简单的逻辑：如果中国公司能用更便宜的旧芯片、更少的资源制造出同等水平的 AI 模型，那么美国科技巨头们数百亿美元的 AI 基建投资，是否都打了水漂？所以现在是时候来比较一下两次非常相似，但也有很大不同的市场恐慌。Cowork 恐慌可能比 DeepSeek 恐慌更为持久作为当时通过航通社 " 每日 AIGC 早报 " 不断追踪事件动态的社长，清晰记得 DeepSeek 在 2024 年底就已经获得了 AI 专业人士的广泛关注，甚至社长自己都写了一篇《为什么说 DeepSeek 是 2025 年的 Kimi》。（这个标题在 DS 冲击之后就显得十分滑稽了……）此事传导到资本市场的链条有几个关键的中转节点：安德鲁 · 卡帕西等人的持续安利，1 月 24 日 CNBC 半个小时的特别节目，都被很多人引用作为解读的来源。Cowork 的影响从 AI 圈传达到金融圈的节点，则是沃顿商学院教授 Ethan Mollick 的 " 全自动尽职调查 " 演示，以及人们把这件事和红杉资本一年前的 "Service-as-Software" 备忘录联系在一起。两次恐慌的相似之处还有不少，比如都有分析师认为市场反应过度。Anthropic CEO 阿莫戴伊去年 1 月 29 日称 DeepSeek 之后的市场反应 " 令人费解 "。上次被舆论赶着发言的黄仁勋这次也主动评论，针对软件股的抛售是 " 世界上最不合逻辑的事情 "。但社长认为，除去相似之处外，这次的 Cowork 恐慌可能比 DeepSeek 恐慌更为持久。DeepSeek 恐慌的来源是一家中国开源模型公司，而 Cowork 恐慌的来源是美国闭源模型公司。前者是用更低的成本复现已有成果，后者是做出一个此前未有的成果或者用例。简单说，挑战分别是 " 从 1 到 n" 和 " 从 0 到 1"。虽然做得好都可以冲击，但相对 " 从 1 到 n" 来说，" 从 0 到 1" 的迷思想要证实或者证伪，都需要更长的时间和更多的案例。加之这两次冲击实在是过于相似，人们很难不在第一时间比较它们。当人们发现，比较完了其实也不能放心，还不能说是虚惊一场的时候，恐慌就更显著和漫长了。事实上，Cowork 恐慌已经比 DeepSeek 恐慌更为持久了。DeepSeek 恐慌在一天内基本消化，英伟达次日就反弹了 9%。到 2025 年 10 月，英伟达短暂突破了 5 万亿美元市值。而 Cowork 恐慌触发的软件股抛售蔓延了整整一周，从华尔街扩散到伦敦、东京、印度的 IT 服务股，且在随后发布 Opus 4.6 模型后进一步加剧。截至发稿，也没有缓解的迹象。杰文斯悖论在软件 SaaS 领域失效了DeepSeek 恐慌后，杰文斯悖论（Jevons Paradox）一度成为科技圈的热门话题。微软 CEO 纳德拉是最早促进这个词流行起来的人之一。他说：" 随着 AI 变得更高效和更易获取，我们将看到其使用量飙升。"杰文斯悖论的原始含义是：当一种资源的使用效率提高时，其总消耗量反而增加，因为更低的单位成本刺激了更大的需求。这个理论适用于 AI 模型和算力，因为更便宜的模型确实带来了更多的使用。它甚至适用于 Cowork，因为更简单的交互降低了使用门槛，带来了更多的使用。但它并不能直接推导出传统 SaaS 软件公司会因此受益，事实上，情况可能恰恰相反。第一，软件的定价模型先天脆弱。 传统软件有按用量计费和按人头计费两种主流模式。席位制是一种买断制，一个人本月支付费用以后，想怎么用就怎么用。当 AI 驱动的效率提升，导致企业裁员或缩编时——不论裁员是否真的由 AI 直接造成——席位数量会下降，按人头计费的收入随之减少。SaaS 不得不纷纷取消买断制，向用量计费过渡。PricingSaaS 500 指数跟踪 1800 多个价格变动。它指出，2025 年排名前 500 的 SaaS 公司，每家公司平均每年发生 3.6 次定价变动。在 PricingSaaS 追踪的 500 家公司中，79 家现在提供基于点数的定价，也就是按用量计费，同比增长 126%。Figma、HubSpot、Salesforce、Monday、Airtable 都在 2025 年采用了点数制度。Salesforce 是吃了苦头才明白这一点的，他们以每段对话 2 美元的价格推出了 Agentforce，支持团队计算了 5 个智能体每月实际成本是 2 万 + 美元，几个月内不得不转用点数计费。越是撑不住算力成本的公司，计费尺度越小：N8N 按每次运行工作流收费，50 步与 2 步相同价格。但是 Zapier 按任务收费，每一步都计费一次。最终结果，采用基础月费 + 超额买点卡的混合模式，效果最佳。此类产品报告最高中位增长率为 21%，表现优于纯订阅和纯基于使用量的产品。46% 的 SaaS 公司结合订阅与可变收费，59% 的人预计基于使用量的定价将在 2026 年实现收入份额增长，高于 2023 年的 18%。第二，传统软件加入 AI 后涨价的逻辑遭到强烈抵制。CNBC 报道，部分管理团队拒绝为数千名员工支付每月 30 美元的 365 Copilot 费用，因为他们不确定它有多大帮助。去年 10 月，澳大利亚监管机构起诉微软 " 强制捆绑 AI" 及隐藏低价方案，诱导订户认为涨价 45% 的 AI 版是唯一续费选择，将不带 Copilot 的低价 " 经典版 " 刻意隐藏在取消订阅的二级页面。微软最终在去年 12 月宣布，将从今年 7 月起对全线商业套件每人每月涨价 3 美元，并强制加入初级 AI 功能，引发客户不满。第三，传统软件公司的 AI 转型往往笨拙而低效。 许多传统软件巨头试图在现有产品中嵌入 AI，但本质上他们并不明白 AI 如何与其积累的数据集协同作用。结果往往是功能越堆越多，也没人用。与此同时，一大批在传统软件所涉及的领域、从头开始做原生 AI 智能体的初创公司正在获得大量融资。例如，法律 AI 领域的 Harvey 在 2025 年两次融资各 3 亿美元，估值达 50 亿美元；企业搜索 AI 公司 Glean 估值达 72.5 亿美元。据 Menlo Ventures，2025 年 AI 应用层占据了超过一半的企业 AI 支出（190 亿美元），其中 AI 原生初创公司的收入几乎是传统软件厂商的两倍。AI 原生初创公司的中位年增长率达到 100%，而传统 SaaS 公司仅为 23% ——差距达 4.3 倍。企业自建工具及其它另一个对传统软件构成威胁的趋势是 Vibe Coding 的兴起。社长曾在航通社的文章《用 AI 一句话生成应用：理想丰满，现实依然骨感》中指出，如果 Vibe Coding 走向成熟，个人将倾向于自己制作工具而不是购买第三方工具。这一逻辑同样适用于企业。企业客户购买 SaaS 产品后，很可能会长期沿用，而不会盲目追新，这可能是因为定制过程过于繁琐。如果 Vibe Coding 让 " 言出法随 " 成为现实，情况可能完全不同。事实上，当新事物足够简单、部署成本足够低时，企业的适应速度并不慢。社交网络普及后，很多企业的官网立刻减少了更新频率；Threads 上线后，企业迅速将其添加到了继 X/Twitter 之后的社交媒体运营列表。甚至 2025 年初企业纷纷给自己接入 DeepSeek 本身，也是一个例子——只要门槛够低，企业会主动拥抱变化。即使在 Vibe Coding 的实际应用还没有诞生时，其前辈低代码 / 无代码产品就已经试图让企业员工个人编程，解决产线上的实际问题。只不过，基于规则和高度依赖平台运行时环境的低代码系统，是 AI 模型能力进化的第一个牺牲品，例如去年 2 月宣布做不下去的澜码科技就是一个例子。对于被 AI 冲击的传统软件和服务公司而言，存在一个可辨识的 " 三步走向灭亡 " 模式。我们以 Chegg 举例说明一下。第一步：否认 AI 有效。 2022 年，Chegg 员工提议开发 AI 工具来自动化解答，但管理层未采纳。ChatGPT 发布后，Chegg 高管认为 AI" 答案不准确 "，不构成威胁。第二步：宣布接入 AI 或转型 AI，但效果不佳。Chegg 随后与 OpenAI 合作推出了 "CheggMate"，试图将其 1.2 亿条专家解答数据库与 AI 结合。然而学生不愿为此付费—— ChatGPT 已经 " 够用 " 了，而且免费。第三步：走向灭亡。 Chegg 的订阅用户从 2022 年高峰的 530 万骤降至 2025 年的 320 万。股价从 2021 年的高点 113 美元跌去 99%，市值从 147 亿美元萎缩至约 1.56 亿美元。2025 年，公司先后裁员 22% 和 45%，超过半数员工在六个月内被裁。现在，对于传统法律科技公司、金融数据公司、甚至咨询公司，Cowork 恐慌暂时还处于第一阶段，甚至是有很多 " 大儒代为辩经 "，说 AI 幻觉难以完全消除，不堪一用。但企业对软件的需求，在于其工作当中的某些流程需要无纸化、信息化。而原先从员工需要学习适应，到软件公司驻场开发，都属于别人去模拟和倾听你的需求，不可能像你自己一样清楚你想要什么，大量的成本被浪费在沟通上面。所以企业员工真正知道写个小东西就能解决问题，即使这东西没有任何大模型成分，它只是个 python 脚本也行——这可能是 SaaS 真正崩溃的开始。估计今后，传统软件业的最大价值仍在于客户千奇百怪的非标需求，做通用 AI 产品不想干的，客户自己 Vibe 不出来的脏活累活。但这种在 2023 年就被说成是 " 大模型施工队 " 的活计，肯定不是什么性感的商业模式。而模型方面，还是需要加大力度卷编程能力，直到幻觉堡垒被逐一攻破，到达那个就算还有一丢丢不对劲，但人们不在意的临界点。然后 Less structure, more intelligence，大力飞砖，卷走一切。

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近年来，中国电影市场异军突起，不仅在国内大放异彩，更是走向世界，赢得了全球观众的喜爱。其中，《英伦对决》作为一部动作悬疑片，凭借其精彩的剧情和精湛的演技，成为了观众们热议的焦点。那么，如何在线观看这部精彩纷呈的电影呢？接下来，就让我们一起走进《英伦对决》，感受这场视觉与情感的盛宴。 《英伦对决》由成龙主演，讲述了一位中国退役特种兵与英国情报机构展开生死对决的故事。影片中，成龙饰演的角色林浩，因女儿在英国遭遇意外，为了查明真相，他毅然决然地踏上了复仇之路。在这个过程中，他结识了英国女记者艾米丽，两人携手共同揭开了一个惊天阴谋。 影片在动作场面上的表现堪称一绝。导演巧妙地将武术、枪战、爆炸等元素融合在一起，让观众在紧张刺激的剧情中，感受到了一场视觉盛宴。成龙在影片中的动作戏份，更是让人热血沸腾。他精湛的武术功底和灵活的身手，让观众仿佛置身于战场，感受到了生死搏斗的紧张气氛。 除了动作场面，影片的情感表达也相当出色。林浩为了女儿报仇，不惜一切代价，这种父爱如山般的情感，让观众为之动容。而成龙与艾米丽的感情线，也让人感受到了真挚的爱情。两人在共同面对生死考验的过程中，逐渐产生了深厚的感情，成为了彼此的依靠。 在《英伦对决》中，导演还巧妙地融入了英伦风情。影片中的伦敦街头、古老的建筑、优雅的英伦绅士，都让观众仿佛置身于英国。这种英伦风情的描绘，不仅为影片增色不少，也让观众对英国有了更深入的了解。 那么，如何在线观看这部精彩的电影呢？以下是一些建议： 1. 视频网站：可以在各大视频网站搜索《英伦对决》，如爱奇艺、腾讯视频、优酷等。这些网站通常都有高清版本，观影体验更佳。 2. 网络直播平台：部分网络直播平台也会播放电影，观众可以根据自己的喜好选择观看。 3. 移动应用：手机应用如腾讯视频、爱奇艺等，都可以下载安装，随时随地观看电影。 总之，《英伦对决》是一部不容错过的佳作。它不仅展现了动作场面的精彩，更让观众感受到了情感的真挚。如果你还没有看过这部影片，不妨在线观看，感受这场视觉与情感的盛宴。