春節第一批AI受害者:IBM和美國版美團

奇偶工作室
02/24

2026年2月24日,農曆丙午馬年正月初八。

馬年,牛馬犯太歲的一年。而藍色巨人IBM,在AI之下,也是螻蟻。

AI主演的「恐怖片」上映,道瓊斯指數暴跌逾800點,市場僅27%的股票收漲。

這場無差別拋售的震中,是曾被認為定義未來的行業——軟件。

國際商業機器公司(IBM)股價暴跌13.15%,創下自2020年3月以來的最大單日跌幅,單月跌幅恐創1968年以來之最。

原因很簡單:IBM龐大的諮詢與大型機業務,其護城河正是維護COBOL系統所需的、耗時數年的高成本人力知識。

當天,AI明星公司Anthropic發布技術博客,宣佈其編程工具Claude Code能夠高效地將古老的COBOL語言現代化。

這等於直接動搖了IBM核心業務的基石。

同一天,一篇名為《2028年全球智能危機》的熊文被瘋狂傳播。文章冷靜推演了AI在接下來兩年如何系統性侵蝕經濟。

DoorDash暴跌7%,黑石集團、KKR、美國運通跌幅均超6%。追蹤軟件股的ETF(IGV)年內跌幅擴大至近30%,幾乎抹去ChatGPT發布以來的全部漲幅。

大家開始相信,AI最成功的未來圖景,可能恰恰是當前經濟秩序的「喪鐘」。

而且這是一種越發令人信服的預期。

摧毀IBM

護城河

COBOL是一種古老的編程語言,至今仍運行在全球大量金融、政府等關鍵系統上,美國約95%的ATM交易是由COBOL系統處理的。

這個誕生於1959年的「爺爺級」編程語言,依然是全球金融交易網絡的隱形支柱。

全球仍有2000-3000億行COBOL代碼在生產環境中運行,每天處理超過3萬億美元的商業交易。而熟悉COBOL的開發者平均年齡已超過55歲,且每年大量退休,而大學幾乎不再教授這門語言,造成了嚴重的人才稀缺。

長期以來,維護和升級這些「古董」系統構成了IBM穩定且利潤豐厚的核心業務。

當如Anthropic的Claude Code,宣稱能將原本需要「大量顧問耗時數年」的COBOL現代化過程「壓縮到幾個季度」時,市場立刻意識到IBM這塊業務的護城河可能被技術顛覆,從而引發了恐慌性拋售。

美國美團

遭遇死亡螺旋

此次AI鬼故事,遭遇重創的,除了企業軟件(IBM、Salesforce),還有到零工經濟(DoorDash、Uber),也包含金融服務(Visa萬事達),AI正在瓦解互聯網時代基於「人性弱點」構建的商業護城河。

以DoorDash為例,DoorDash是美國的外賣配送平台,類似中國的美團。

其商業模式的根基在於用戶的「懶惰」與「慣性」,餓了,順手打開最常用的應用。

然而,AI個人助手沒有「順手」的習慣。它可以毫秒間並行比價十幾個平台,包括餐廳自有網站和新崛起的AI原生配送服務,永遠選擇最優解。

「比價」和「切換」的成本降至零,平台依靠流量壟斷和用戶習慣建立的壁壘便土崩瓦解。

同樣,信用卡公司收取的交易手續費,在AI驅動的、追求絕對效率的自動化支付方案面前,也顯得脆弱不堪。

AI可以全市場比價,自主下單。

同時AI也能自主編寫代碼設立新的外賣平台。

DoorDash聯合創始人Andy Fang回應稱:「我們確實相信代理型商業將為行業帶來顛覆性改變。行業的地面正在發生變化,我們必須適應。」

印度IT業

已遭重創

IBM的遭遇並非開端,也不會是結束。

就在幾周前,人工智能的衝擊波已在「世界辦公室」印度引發劇烈震盪。

截至2月中旬的一周內,印度Nifty IT指數累計下跌9.4%,板塊市值蒸發約500億美元。行業龍頭塔塔諮詢(TCS)、印孚瑟斯(Infosys)等股價均顯著下挫。

因擔憂AI衝擊,包括TCS在內的六家印度IT公司的評級被下調。

報告指出,印度IT整個商業模式都建立在一個核心優勢之上:印度開發者成本遠低於美國同行。

但如今AI編程助手的邊際成本,將降至僅相當於電費的水平。

市場擔心,企業級AI工具正逐步實現合同分析、數據處理、合規監控等外包服務的自動化,而這些業務佔印度IT公司收入的40%至70%。

小結

IBM、DoorDash、印度軟件業的暴跌,並非因為自身財報暴雷或經營惡化,而是市場突然意識到,其賴以生存的「平台中介」、又或者「失傳技術」的商業模式,可能被AI從根本上顛覆和瓦解。

Anthropic的內部研究發現,開發者在大約60%的工作中使用AI,而AI輔助完成的任務中,有27%是「沒有AI根本不會做」的新工作。

面對衝擊,巨頭們已開始戰略轉向。OpenAI在2026年2月解散了內部「使命對齊」團隊,明確轉向商業優先,聚焦可變現場景。

那些曾以人類智慧結晶:複雜代碼為壁壘的帝國,其城牆在一種更高效、更不知疲倦的「AI」面前,顯現出磚石般的笨重。

IBM大中華區董事長陳旭東的2026新春寄語:攜手開啓下一個"黃金時代」。大象在AI面前,能否重新起舞?

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