当所有软件都能被复制，但好产品依然值钱！

2026年，随着大模型与 AI Agent 能力的持续迭代，软件开发正在发生一个非常深刻的变化。

过去，一家企业需要某种功能，通常要购买一套 SaaS 服务，或者花钱请人开发。

现在，很多需求已经可以直接交给 AI Agent。参考现有软件，逆向分析功能逻辑，再根据自己的需求，快速构建一个可用的版本。

对于大量内部使用的软件而言，用户甚至不需要多么精致的界面，只要功能能够实现，问题能够解决，就足够了。

当然，复杂软件仍然存在工程、安全和维护门槛。但不可否认，软件的功能实现成本正在急剧下降。

这就引出了一个很有意思的问题。

既然许多软件的核心功能都能被快速复刻，为什么人们还愿意购买软件？

最近看到一款很有意思的产品，叫 Mole。

一款 Mac 清理工具。

它的功能并不神秘，清理系统垃圾、卸载软件、分析磁盘空间、监控系统状态。

但它还针对 AI Agent 时代增加了专门的清理能力，比如识别 Claude Code、Codex、Cursor 等工具产生的缓存、旧会话和残留文件。

它提供免费开源的命令行版本，同时将原生 Mac 图形界面版本以一次性买断的方式出售。Mole

这些功能，技术上都不是什么不可逾越的障碍。

理论上，我完全可以让 AI Agent 帮我开发一套类似的工具。

但问题来了。

我为什么要自己开发一套？

为了清理一次垃圾，我需要描述需求、生成代码、调试功能、验证安全性，以后还要持续维护。

即便整个过程只需要几个小时，这笔时间成本也未必划算。

更重要的是，清理垃圾涉及文件删除。我还得确保它不会误删重要数据。

花一次钱，获得一套经过持续维护、随时可以使用的工具，显然是一个合理的选择。

这里面存在一个很容易被忽视的经济学问题。

当一种能力的生产成本趋近于零，重复生产这种能力，依然存在巨大的社会成本。

假设有一百万人需要同一个功能。

如果每个人都让 Agent 从头开发一次，就意味着一百万次需求描述、一百万次代码生成、一百万次调试验证，以及后续无数次独立维护。

即便每次开发都很便宜，这依然是一种巨大的重复劳动。

而软件产品的价值，恰恰在于将这些重复劳动压缩成一次公共投入，再通过市场交易分摊给无数用户。

这也是为什么，技术越发达，成熟产品未必越不值钱。

当然，AI 会让那些功能简单、缺乏差异化、收费过高的软件承受巨大压力。

但对于另一类产品，情况可能恰恰相反。

尤其是那些需求明确、使用频繁、结果可以直接感知的工具。

比如清理垃圾。

再比如我正在开发的魔法抽屉。

Mole 给我一个很重要的启发。

未来的软件竞争，很可能会从功能的稀缺性，转向可靠性的稀缺性。

功能可以复制，代码可以生成。

但一个产品经历过多少真实场景，修复过多少边界问题，积累过多少用户反馈，能否在关键时刻稳定地完成任务，这些东西依然需要时间积累。

更何况，随着 AI Agent 普及，软件的功能供给还会继续爆炸。

到那时，人们可能会越来越不愿意为一个简单的需求，重新制造一个轮子。

因为每个人真正需要的，从来都不是更多软件。

而是更少的问题。

当制造轮子变得越来越容易，一个足够可靠、随时可用的轮子，依然值得付费。

这可能就是 AI Agent 时代，独立软件开发者仍然值得坚持的理由。