这篇文章提出一个激进但自洽的判断：在 “AI 智能体” 与“超大上下文窗口”出现后，软件将不再承担信息处理职责，而是退化为类似存储介质的“持久化层”，真正工作的将是短暂、非持久的 AI 计算过程。
作者背景介绍：Doug O’Laughlin 是一位长期关注软件产业、基础设施与计算范式变化的技术写作者，常从硬件、系统结构与商业模式交叉的角度分析 AI 对传统软件行业的冲击，其文章以类比大胆、判断直接著称，在开发者与投资圈中均有较强传播力。
核心类比：AI智能体 = DRAM，传统软件 = NAND
文章最重要、也是最有原创性的部分，是用计算机内存层级来类比 AI 与软件的未来分工。
文章最颠覆性的观点在于将计算机的内存层级（Memory Hierarchy） 直接映射到未来软件架构上。在经典计算机体系中，寄存器最快但容量极小，缓存次之，主存（RAM/DRAM）速度快但断电即失，而二级存储（如SSD/NAND）速度慢却持久可靠。整个系统通过层级间的数据搬运维持高效运行。
如今，AI智能体的上下文窗口正扮演着DRAM的角色：它高速、临时、容量有限，用于承载当前任务所需的全部信息流。是高速、非持久、随时被清空的“工作记忆”，
每一次推理循环，就像一次CPU时钟周期——信息在上下文中快速流动、组合、推理，任务一结束，整个上下文就被清空，仅保留最终输出。这个输出随后被写入“软件NAND”——即那些提供持久化、结构化、可验证数据的API、数据库或基础设施服务。
软件系统本身，正在被推向 NAND 的位置，只负责长期保存结构化事实和状态。
这意味着，未来真正有价值的软件，不再是让用户点击按钮、拖拽看板、填写表单的前端界面，而是能作为AI代理可信数据源的后端系统。Notion、Airtable、Monday.com这类以人类操作为中心的协作工具，本质上只是“可视化DRAM”，一旦AI能直接读写结构化数据，它们的存在理由就崩塌了。
因此，未来软件架构将呈现两极分化：
一端是瞬时、高吞吐、由AI驱动的“计算层”；
另一端是稳定、强一致、由人类定义规则的“存储层”。
中间所有试图做“人机桥梁”的UI层，都将被AI原生接口绕过。
上下文窗口被视为新的“高速内存”
在上面类比中，AI 智能体 的上下文窗口并不是简单的输入限制，而是整个系统的高速缓存区。所有分析、推理、综合判断，都在这个窗口中完成，就像一次次 CPU 时钟周期中的计算。窗口会不断被压缩、刷新、丢弃，每一次计算结束，只把最终输出写回“慢速但可靠”的软件系统中。
这意味着，计算本身是短暂的，而结果才是被保存的对象。这一点直接颠覆了当前软件“长期运行、持续交互”的设计假设。
Claude Code之所以被视为转折点，关键在于它具备超长上下文窗口、高保真代码理解和可规模化部署三大特性。这些能力使其能在一个推理周期内完整加载一个中等复杂度项目的全部源码、文档与依赖关系，像人类开发者一样进行跨文件推理、错误定位与功能扩展。这种能力远超早期Copilot式的片段补全，已接近“端到端软件代理”。
软件从信息处理者变成“唯一事实来源”
在这个结构里，软件的价值不在于界面是否友好、流程是否顺滑，而在于它是否是可靠、结构清晰、可被 AI 操作的单一事实来源。API、数据模型、权限边界和一致性，变成了核心资产，而面向人的 UI 则变成了可随用随生的临时产物。
文章明确指出，未来的软件将主要被 AI 消费，而不是被人消费，这个前提一旦成立，今天大部分软件公司的产品逻辑都会立刻失效。
人类消费型软件面临的结构性消失
作者在这里给出了一个非常激进但逻辑自洽的判断：所有以“人类直接操作”为核心假设的横向软件，都会逐步失去存在意义。因为在 AI Agent 作为主要操作者的世界里，人类不需要学习复杂系统，也不需要适应固定流程，只需要表达意图。界面、报表、仪表盘、流程编排，本质上都只是中间态，而 AI 可以在每一次任务中即时生成这些中间态，没有必要被固化成产品。
行业冲击：哪些公司正在走向灭绝？
文章毫不留情地指出，几乎所有以人类为中心设计的横向SaaS公司都面临生存危机。Tableau、Power BI等可视化工具的价值建立在“人类需要图形理解数据”的前提上，但若AI能直接解析原始数据并生成自然语言洞察，图表就沦为冗余装饰。同理，Zapier、Make这类自动化平台，本质是让人用图形界面拼接API，而AI代理只需一句指令就能调用任意服务组合，根本不需要中间连接器。
更危险的是低代码/无代码平台。Airtable、Notion、Smartsheet的成功依赖于用户愿意花时间搭建工作流模板，但在AI时代，每个任务都应有专属的、即时生成的工作流，而非复用静态模板。Figma也难逃此劫——如果UI设计的目标是“让人类操作更顺畅”，而未来90%的操作由AI完成，那么像素级视觉设计的意义何在？AI只需知道元素语义和交互逻辑，根本不需要Sketch文件。
就连Salesforce这样的CRM巨头也岌岌可危。其核心价值并非销售漏斗可视化，而是客户数据的完整性与一致性。但如果Salesforce继续投入资源优化UI、增加自定义页面，而非打造AI可直接读写的标准化数据接口，就会错失转型窗口。真正的机会在于成为“客户关系NAND”——一个AI代理随时可查询、更新、推理的权威数据源。
文章没有回避具体公司和产品类型，而是明确指出了一批可能遭遇“灭绝级冲击”的方向，包括可视化工具、自动化编排工具、低代码连接器、RPA 产品，以及大量任务管理和协作类软件。这些产品的共同点是，它们的核心价值在于把信息加工成适合人类理解和操作的形态，而一旦主要操作者从人变成 AI，这层加工就会被直接绕过。
文章并没有简单地宣判所有 SaaS 的死刑，而是区分了“事实存储型”与“界面接口消费型”。像 Salesforce 这样的系统，理论上具备成为未来“AI 可消费 NAND 层”的潜力，但前提是它们愿意放弃向上做界面接口、流程和智能的冲动。如果这些公司试图继续控制用户交互层，很可能会错过真正的结构性转移窗口。
软件公司的商业模式必须向基础设施靠拢
在这个框架下，作者认为未来成功的软件公司，更像今天的基础设施供应商，而不是应用层产品。它们的收入来源不再是席位数和界面使用率，而是数据托管、状态一致性、API 调用、权限安全以及长期可信存储。软件不再“帮你做事”，而是“替你保管事实”，所有行动都由 AI Agent 在高速计算层完成。
文章最后并没有给出安抚性的结论，而是明确指出，这种变化不需要几十年，而可能在三到五年内就会对整个软件行业造成灾难性的重排。这不是因为 AI 变得完美，而是因为它已经足够好，可以承担信息处理的主要职责。一旦这个临界点被跨越，旧的软件价值体系将迅速失效。
极客一语道破
从内容结构与观点密度来看，这篇文章在中文语境中具备很高的独特性。将 AI Agent智能体、上下文窗口与计算机内存层级进行系统类比，并直接映射到 SaaS 商业模式转移的论证路径，适合技术从业者与产业观察类读者反复引用与讨论：“软件消亡”“AI智能体”“SaaS 重构”等关。