他在演讲中援引了具体数据：2023年GitHub上的代码提交量是3亿次，到了2025年是5亿次，而在2026年前几个月，GitHub上的代码提交量已经翻倍增长。他直言，那些AI减少了工作岗位的说法"完全是胡说八道"，并表示现实中软件工程师的数量正在增加。
事实上，AI变革下，软件行业的商业模式、价值分配和发展方向正在经历重构。
IBM中国科技事业部总经理侯淼对第一财经记者分析，年初资本市场的恐慌主要源于两个层面的推演：一是AI将大幅提升个体工作效率，使得企业不再需要那么多员工，进而减少对按人头付费的软件授权的购买数量，导致软件公司业务萎缩；二是AI工具足够强大，可能让一个十人小团队就能完成过去百人团队的工作，这意味着行业壁垒开始被打破。
他认为，包括IBM在内的大型软件公司是这些先进AI工具最早、最大的使用者和受益者。IBM内部已有上万名开发人员在使用自家和合作伙伴的AI工具，全面应用于需求调研、代码生成、测试乃至产品文档撰写的整个研发生命周期。
从行业整体情况来看，软件行业在AI时代或将"分化"。那些掌握了数据基础设施、安全治理、工作流协同等"不可替代"能力的软件企业，越能直接受益于AI Token消耗量级爆发，并迎来超出预期的增长；而那些以标准化操作、人力替代为核心的薄应用层，处于脆弱的变革区域之中。
国金证券在分析这一轮上涨的研报中表示，AI从"演示级"走向"生产级"，本质上是把所有原本被视为"AI吞噬对象"的IT基础设施重新放在了AI规模化部署的关键路径。海量Agent并发运行需要合规、安全地高频访问企业内部数据，系统复杂度上升后，企业对数据治理、实时监控、权限体系、工作流编排等系统能力的需求被结构性放大。
但眼下，软件企业的增长并未完全缓解市场的担忧，行业面临的挑战也并未消失。
例如，尽管Salesforce、Adobe近日出现反弹，但从年初至今这两家公司股价下跌约20%。Salesforce二季度营收指引低于分析师预期的114亿美元。业界预计，未来几个季度将成为验证Agentforce价值的关键阶段。
而软件行业AI收入增长的同时，成本也在大幅攀升。如果AI增长需要更高资本密度、更长折旧周期和更大能源投入，软件行业还能否维持高利润率的增长路径，目前仍存疑问。
大模型厂商也正在杀入软件公司的传统领地。尤其是OpenAI和Anthropic等大模型厂商开始向下游企业应用层扩张，直接与Salesforce等公司竞争的风险正在增加。软件行业过去依靠产品功能建立的护城河正在被AI快速削弱。未来真正能够形成差异化优势的，可能不再是功能本身，而是数据、工作流以及客户关系。
更大的挑战则来自商业模式本身。过去，企业软件行业的模式是按用户数量收费，企业员工越多，购买的软件席位越多，软件公司的收入也随之增长。但随着Agent逐渐承担部分知识工作，投资人开始担忧这一逻辑是否会发生变化。
这也是今年软件板块估值重估的重要原因之一。越来越多分析师开始讨论，未来软件行业是否需要从按人收费转向按使用量、按任务量甚至按结果收费。虽然这种变化尚未在财报中大规模体现，但智能体时代正在迫使整个软件行业重新思考其商业模式与价值衡量方式。
