在人工智能时代，软件的未来属于那些能适应用户的工具，而非要求用户去适应的工具。这类“可塑性软件”借助大型语言模型（LLM）的力量，将复杂的系统设置简化为简单的自然语言指令。过去，用户需要花费大量精力学习如何使用工具来解决问题；而现在，只需清晰地定义问题本身，AI 就能构建出解决方案。因此，随着定制化变得快捷方便，那些僵化、固定的传统软件将被淘汰，未来将由灵活、可塑的平台主导。
两种软件，两种命运
软件工具可以分为两大类：僵化的和可塑的。AI 的出现正在彻底改变它们各自的价值。
僵化的工具 (Rigid Tools):
- 特点： 设计精美、简单易用，但流程固定，缺乏灵活性。例如 Linear。
- AI 的作用： 非常有限。AI 无法重塑其核心流程，最多只能优化一些重复性任务或自动填充字段，因为工具本身就不允许大的改动。
可塑的工具 (Malleable Tools):
- 特点： 功能强大、高度灵活，但传统上设置非常复杂，学习成本高。例如 Fibery。
- AI 的作用： 颠覆性的。AI 将这种复杂性从障碍变成了核心优势。
大语言模型（LLM）将复杂性从障碍变成了优势，把过去需要数周的设置工作压缩到几次提示中完成。
从“如何解决”到“定义问题”
大型语言模型给可塑性软件带来的最大转变，是将用户的焦点从“设计解决方案”转移到了“定义问题”上。
过去： 用户不仅要明确自己“做什么”（what），还必须费力研究“怎么做”（how）——这意味着要学习工具的复杂功能，并把自己的需求翻译成工具能够理解的操作。
现在： 用户只需用自然语言描述自己想要什么。系统就像一个程序员或系统分析师，会自动完成剩下的工作：
- 将问题分解成基本模块。
- 规划解决问题的流程。
- 创建出第一个可用的版本。
这个过程让进入门槛大大降低，并且从想法到工作原型的迭代循环变得飞快。
可塑性软件的崛起
过去，可塑性软件只是少数爱折腾的人的“玩具”，因为它需要投入大量时间和精力。大多数人宁愿选择简单、开箱即用的垂直解决方案，并忍受其局限性。
但当 AI 让定制化变得轻松快捷时，情况就完全不同了。
当你可以在几分钟内拥有一个为你量身定做的工具时，为什么还要接受一个反过来塑造你工作流程的工具呢？
随着业务需求的变化，使用固定工具的公司迟早会碰到一堵墙。而使用可塑性软件的公司则可以持续调整工具，以适应新的流程。
未来发展的路线图
这种转变不会在一夜之间发生，但其发展轨迹是清晰的：
2025–2027年： AI 开始消除可塑性工具中最陡峭的学习曲线。企业在流程演变时，会加速从僵化工具迁移出来。
2028–2030年： 企业采购的默认问题从“我们能多快上手？”变为 “我们以后能多方便地修改？”。僵化工具在市场竞争中逐渐失势。
2030–2035年： 在 AI 助手的驱动下，软件设置感觉像是一场对话，而不是一个项目。绝大多数僵化的垂直 SaaS 工具将成为小众或过时的解决方案。
僵化的工具不会完全消失，但对于大多数用户来说，它们将成为前 AI 时代的遗物。未来属于那些能够灵活适应、随需而变的软件。