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（思科AI大会，黄仁勋回应 AI 会取代软件）
这两天，全球软件股遭遇重锤。从印度到香港，从中国到纳斯达克，软件类股票普遍下跌。
导火索是 Anthropic 发布的 Claude 更新，展示了前所未有的自动执行能力，能调取日历、理解流程、执行任务，直接切入传统生产力工具的核心领域。市场开始恐慌：AI 会不会从头重做工具，彻底替代现有软件？
就在这波集体焦虑爆发之际，黄仁勋出现在旧金山一场由思科主办的 AI 大会上，和思科 CEO Chuck Robbins 对谈了近一个小时。
他的观点很明确：
AI 不会重做工具，而是会用工具。就像人不会重新发明螺丝刀，AI 也会直接使用已经成熟的软件，通过调用接口、组合功能来完成任务。
真正的改变，不是工具被替代，而是使用者从人变成了 AI。
第一节｜AI 不重造工具，而是用工具
在思科现场，黄仁勋没有回避那个争议最大的提问：AI 会不会取代现有软件工具？
他先抛出一个反问：
“如果你是一个 AI，或者一个通用机器人，你会怎么做？重新发明一套全新的工具，还是直接使用已经存在、已经被验证有效的工具？”
比如说：
“你会用螺丝刀，还是从零发明一把新的？你会用锤子，还是重新设计锤子的原理？”
答案显而易见：当然是直接用。
所以黄仁勋的观点是：AI 会用工具，而不是摧毁它们。
这个道理看似简单，但市场的反应却完全相反。过去两年，业内一直在说 AI 是下一个操作系统，说 AI 会重写一切界面。黄仁勋认为，这个说法只看到了表象，却忽略了本质。
真正的变化，不是软件被替代了，而是使用软件的方式彻底变了：
以前，工具是给人用的：你点按钮、填表单、跑流程。
现在，工具是给 AI 用的：AI 通过调用接口、调度动作、组合功能，来完成一整套任务。
这背后的技术突破，黄仁勋称之为 “Tool Use”（工具使用）。
他明确指出，最新一代 AI 的核心进展，不在于生成内容有多流畅，而在于能不能真正干活。比如打开浏览器、填写申请表、写代码、调服务，这些过去需要人手动操作的事情，AI 现在都能自己完成。
正因如此，他不断强化与 Synopsys、Cadence、SAP、ServiceNow 等传统工程软件工具企业的合作，而不是另起炉灶。
这些现成软件早就被验证稳定、高效。AI 要做的，不是重新创造它们，而是学会用好它们。
这也意味着，原本被担心会过时的软件工具，反而变得更重要了。它们不再只是给人用的界面，变成了 AI 可以调用的功能模块。
第二节｜软件变成了 AI 持续学习的载体
AI 会用工具。用完之后呢？
会留下什么，还是什么都不留？
这涉及到 AI 在未来组织中的位置。黄仁勋认为：
未来的公司，不是让 AI 在人类的环里工作，而是让 AI 成为公司的环。
过去，我们说的是人在环里（human in the loop），AI 只是一个助手、一个建议者，在特定时刻被调用。但黄仁勋认为，未来应该反过来：AI 应该是那个始终在场、不断积累、持续记录的底层参与者。
AI 的角色变了，软件的角色也必须跟着变。
从使用工具变成学习载体。
以前软件只是工具，AI 用完就完了。现在软件要承载 AI 的持续学习，让 AI 每次使用都能积累经验。
这需要软件做到两点：
第一层，软件的运行方式变了。
以前是预录制的：你点什么，它跳什么，每个按钮、每条流程都是提前写死的。
现在是实时生成的：AI 根据你的意图，动态决定该调哪个模块、走什么流程、通知谁审批。你说我想发起报销，它就自动从对应系统调数据、填表、发送通知。每次执行的路径和结果，都可能不同。
第二层，软件还需要记录每一次使用的经验。
黄仁勋提到英伟达内部的部署时说，他不愿把所有敏感对话放在云端，而是在本地建了 AI 系统，只为一件事：记住我们问过什么问题。
为什么？在他看来，企业最值钱的，不是答案，而是问题本身。
因为问题代表了企业在意什么、曾遇到过哪些挑战、判断过什么方向。这些问题，就是企业的经验、认知和节奏。
所以未来的软件不是用一次就完，而是每次使用都会留下记录，积累成企业的知识资产。
这些记录不是静态存档，而是可以被后续的 AI 调用学习、形成更好的判断。通过软件，企业的所有动作和思考逐渐沉淀为可复用的流程。
这就是黄仁勋提出的核心理念：让 AI 始终在场、全程参与，让软件成为能够持续进化的平台。
第三节｜什么软件适合 AI 工厂？能被高频调用的
软件要成为 AI 持续学习的载体，关键看它能否融入 AI 的工作场景。
黄仁勋描绘的场景是“AI 工厂”，AI 不是偶尔帮个忙，而是持续运转、完成生产任务。在这样的场景下，软件必须满足一个核心标准：能被 AI 高频调用。
具体来说，就是有 API 接口、能程序化调用。
拿芯片设计来说，过去是五个工程师在不同软件间切换、手动整合。现在 AI 同时接入设计工具、内部文档、设计规范，就能自动完成整个流程，而且更快。
这个转变背后，是软件价值标准的重构。
以前软件值钱，看用户数、收费规模、粘性强度。
现在看的是 AI 能不能调、能不能高频调、能不能生成结果。
软件的使用形态也随之改变。从交互界面变成任务节点，不再是人去点，而是 AI 去调；不再靠界面吸引用户，而是靠 API 吸引 AI。
既然价值标准变了，软件企业该做什么？
黄仁勋给他们的建议很实际：先盘点现有工具。
哪些工具有 API 接口？哪些系统可以通过代码调用？哪些流程能被程序化执行？这些就是 AI 能立刻用起来的工具。而那些只能靠人工点击、手动操作的工具，需要考虑是否加上接口、开放调用能力。
这不是否定软件，而是重新定义软件的位置。软件不再是终点，而是 AI 工作流程中的入口。
软件的战场，已经从争夺用户，变成了争夺 AI 的调用。
结语｜软件终于被用起来了
“谁会从零做工具？”
黄仁勋的这句反问，说清了一件事：软件没死，只是位置变了。
它不再是人机交互的终点，变成了被 AI 调用、组合、嵌入的起点。
软件价值标准也变了：
“不是功能多不多，而是 AI 能不能调得动。”
最终的问题不是软件会不会被淘汰，是你们的软件产品，AI 用得上吗？
识自AI
本文由AI深度研究院出品，内容整理自黄仁勋在思科AI大会与Chuck Robbins对谈等网上公开素材，属评论分析性质。内容为观点提炼与合理引述，未逐字复制原访谈材料。未经授权，不得转载
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参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=6fbyiPRhMSs&t=607s
https://www.reuters.com/business/nvidias-huang-dismisses-fears-ai-will-replace-software-tools-stock-selloff-2026-02-04/?utm_source=twitter&utm_medium=Social
https://www.reuters.com/business/media-telecom/ai-concerns-pummel-european-software-stocks-2026-02-03/
https://www.reuters.com/?utm_source=chatgpt.com
来源：官方媒体/网络新闻
排版：Atlas
编辑：深思
主编: 图灵
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