本文來自微信公衆號： APPSO ，作者：發現明日產品的，原文標題：《一夜蒸發 310 億美元！Claude 新工具幹翻 IBM 搖錢樹，AI 正在「清零」人類工位》

如果你想摧毀一家公司，不需要打敗它，只需要讓人相信它可以被打敗。

截至周一美股收盤，IBM股價暴跌13.1%，報每股223美元，創下2000年互聯網泡沫破裂以來最大單日跌幅。當天市值從2408億美元跌至約2087億美元，蒸發了約310億美元。

是財報暴雷了嗎？不是。

是重要大客戶跑路了嗎？也沒有。

這一切的導火索，僅僅是AI公司Anthropic當天發布的一篇博客，宣佈旗下編程工具Claude Code可以幫助改造COBOL老舊系統，直接戳中了IBM最核心、最賺錢的遺留系統諮詢業務。

沒有人證明IBM的生意垮了，但在恐慌的市場面前，已經不需要證據了。

COBOL是IBM的護城河，現在被AI盯上了

要理解IBM為什麼跌得這麼慘，得先搞清楚COBOL是什麼，以及IBM靠它賺的是什麼錢。

COBOL是一種誕生於20世紀50年代的編程語言，今天仍在驅動美國約95%的ATM交易，以及大量銀行、政府、航空系統的日常運轉。

IBM長期銷售針對COBOL優化的大型主機，並圍繞它提供改造和諮詢服務。

這門生意之所以賺錢，根源在於改造難度極高。讀懂幾十年沒有文檔的老代碼，往往要顧問團隊花上數年時間。這種高昂的理解成本，就是IBM最核心的競爭壁壘。

Anthropic的博客說，Claude Code可以自動梳理數千行代碼之間的依賴關係，補全那些早已沒人記得的工作流文檔，還能識別出人工分析師要花幾個月才能發現的系統風險。

它進一步宣稱，原本以年計的現代化項目，用AI可以壓縮到幾個季度。

當市場聽到這個消息後，立刻作出了反應：長期駐場、大團隊、以年計費——這套模式賺錢，是因為客戶沒有別的選擇。一旦AI提供了另一種可能，IBM和客戶之間的議價天平，就不再是原來那個樣子了。

這也讓IBM的處境因此顯得格外敏感。

2025年全年，IBM諮詢業務收入約210.55億美元，基礎設施收入約157.18億美元，生成式AI累計簽約規模也超過了125億美元。當理解遺留代碼這件事的成本被大模型顯著壓低，這些收入的含金量在市場眼中就打了折扣。

有意思的是，IBM和Anthropic其實並不是單純的對手。

2025年10月，兩家公司曾宣佈戰略合作，把Claude集成進IBM的開發工具體系，內部有超過6000名早期用戶報告平均生產力提升約45%。同一種技術，既可能成為IBM自我改造的工具，也被看作顛覆它的武器。

但在拋售情緒主導的當天，市場選擇了後者。

IBM暴跌其實不是這輪動盪的起點。早在2月20日，網絡安全板塊就已經經歷了一次集體閃崩，那天后來被一些分析師稱為軟件行業的「黑色星期五」。

導火索是Anthropic宣佈推出Claude Code Security。

這款工具能自動掃描代碼庫中的安全漏洞，生成補丁供人工審查，並將原本由專業安全工具負責的漏洞掃描、軟件成分分析等功能，直接內置進了開發者的日常工作流。

市場的反應同樣非常強烈。

JFrog當天單日暴跌24.61%，因為它的核心業務高度依賴軟件供應鏈的管控，而這恰好是AI Agent最容易切入的領域。

CrowdStrike、Cloudflare、Okta、Zscaler等公司雖然主營業務並不是代碼掃描，但也因為情緒「傳染」出現了明顯下跌，整個板塊單日蒸發上百億美元，追蹤網絡安全ETF的BUG基金跌至兩年多以來的最低點。

當然，不少理智的分析師站出來反駁，說這種拋售毫無邏輯。

比如摩根大通認為，投資者的擔憂被過度誇大。Wedbush Securities的分析師措辭嚴厲地表示，這是自己職業生涯中見過的「最不合邏輯的交易」。

他們的理由有一定說服力。

AI在幫助防守者掃漏洞的同時，也在幫助攻擊者找漏洞。到2026年，黑客已經開始用大模型發起更精準的釣魚攻擊，開發自動化的攻擊Agent，甚至針對企業內部的AI模型實施「提示詞注入」和「內存投毒」。

更棘手的是，企業內部大量未經授權部署的AI Agent，一旦擁有操作內部系統和訪問敏感數據的權限，本身就成了安全隱患。這意味着安全的需求非但沒有消失，反而在擴張。

CrowdStrike提供的端點保護、Zscaler提供的零信任網絡訪問、各類身份與訪問管理工具，恰恰是應對這些新型AI威脅所必須依賴的基礎設施。

SaaS最不願承認，但正在發生的事

APPSO之前也報道過，AI對整個SaaS行業造成了很大的衝擊。

而IBM和安全股的動盪，是整個企業軟件行業更大危機的一個切面。過去二十年，SaaS行業的繁榮建立在一個簡單邏輯上：企業員工越多，買的軟件席位就越多，供應商的訂閱收入就越穩。

AI Agent的出現打破了這個等式。

以Claude Cowork為例，它能自主跨系統導航，獨立完成數據錄入、線索評分、多步驟業務審批等工作，企業不再需要維持大規模的基層操作團隊。

一個原本需要五個人各自登入賬號的財務部門，現在可能一個主管配合AI工具就夠了，那四個席位的訂閱費自然隨之消失。這種現象是SaaS廠商目前面臨的最直接威脅。

在這場轉型中，處境最危險的是那些提供通用功能、主要服務中小企業的SaaS廠商，比如HubSpot、Atlassian、Asana。這類產品的工作流相對標準化，很容易被AI直接模仿替代。

越是那些功能通用、流程標準化的軟件（比如排日程、管任務的），越容易被AI直接平替。

這種衝擊不只停留在大公司層面，對普通創業者也是一種降維打擊。

一位名叫Ira Bodnar的創業者在X平台發了一篇名為《Claude殺死所有創業公司》的帖子，迅速獲得了超過300萬次閱讀。

她兩個月前剛做出一款幫企業自動管理谷歌和Meta廣告賬戶的AI產品，付費客戶幾百個，成交率高達70%，增長勢頭很好。一天早上醒來，她發現成交率跌到了20%。

原因很簡單：Anthropic同期推出了Meta廣告連接器。功能還不完整，只能做分析、無法直接操作賬戶，但客戶已經開始觀望。Bodnar在帖子裏寫道：「再過幾個月它就能做到了，所以繼續在這裏開發感覺意義不大。」

IBM失去的是估值，Bodnar失去的是整個產品類別存在的理由。相比之下，更難被計算進股價、也更難被寫進報告的，是那些正在消失的普通崗位。

畢竟，股價跌了還能漲回來，但就業市場的變化，慢刀子割肉，卻真實得多。當企業不再需要那麼多人去堆砌工作量時，最先遭殃的，是那些還沒上桌的年輕人。

斯坦福大學數字經濟實驗室的研究指出，在受AI影響最明顯的職業裏，22至25歲年輕畢業生的就業率相對下降了13%，但與此同時，那些有豐富經驗的高級架構師，飯碗依然很穩。

這個分化說明AI沒有像科幻電影裏那樣消滅所有人類崗位，只是悄悄從底部開始，把新人的崗位削沒了——以前，剛畢業的程序員總是靠寫寫簡單的基礎代碼、修修不痛不癢的Bug，一步步攢經驗往上爬。

現在，這些「髒活累活」全是AI Agent的統治區。

包括很多大廠現在很默契：我不大規模裁員，但如果有人辭職了，我絕對不再招新人，直接拿AI頂上空缺。

對此，學生的選擇，已經說明了他們對市場的判斷。麻省理工學院的數據顯示，其入門編程課程在2022學年達到峯值後持續下滑，傳統計算機科學專業註冊人數從823人跌至672人，降幅超過18%。

與此同時，MIT 2022年新設的「人工智能與決策」專業，註冊人數從37人暴增到372人，漲了約十倍。杜克大學的CS入門課註冊人數同期下降約20%，普林斯頓CS專業大三大四學生數量也出現了相似幅度的下滑。

同樣是在IBM暴跌的同期，一篇由Citrini Research發布的博客《2028年全球智能危機》在X平台上火了，收穫了2000萬+的閱讀量。

作者假裝站在2028年往回看，描繪的圖景並不樂觀。企業用AI裁人，省下來的錢繼續買AI，更強的AI讓下一輪裁員成為可能，被裁的人消費變少，企業收入下滑，又得靠AI進一步壓縮成本。

一圈又一圈，沒有盡頭。

作者自己也說，這只是一個思想實驗，不是預言。但讀完這篇文章再看今天的新聞，很難說它描述的東西完全是想象。SaaS公司的訂閱收入在壓縮，IT外包行業開始被質疑存在的必要性，應屆生找工作越來越難——傳導鏈條的前幾環，已經隱約可見。

國際貨幣基金組織估計，全球約四成就業都暴露在AI的影響範圍之內，部分崗位會被增強，部分面臨萎縮，最終走向取決於各行業的互補程度與政策應對。

世界經濟論壇預測，到2030年新技術淨創造的崗位約7800萬個，但這個再分配的過程，必然伴隨大量摩擦和痛苦。

我們總喜歡用顛覆、炸鍋、王炸等聳人聽聞的詞彙來描述AI所帶來的衝擊，在我看來，這些詞都用錯了方向——AI帶來的變化，更像是漲潮。

漲潮不挑對象，不講立場，不管你是IBM這樣的百年巨頭還是Bodnar這樣的獨立創業者，水平線統一往上走。有人站在高地，有人站在灘塗，退潮之後才知道誰在裸泳——問題是，這次潮水好像沒有退的跡象。

MIT的學生已經在悄悄更換就業方向，大廠們同樣在默默等人自然離職然後不再補招，Citrini那篇文章的閱讀量之所以能突破2000萬，也是因為太多人在裏面看到了自己隱約感覺到、但還沒說出口的那種不安。

不安本身不是壞事。它至少說明，潮水還沒把人完全淹沒，還有時間想清楚自己站在哪裏，又到底該如何在機器面前，找到自己那個沒法被替代的位置。

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