你沒辦法 Vibe Code 出一個 SAP：Box CEO 與 a16z 聊 Agent 時代的企業軟體生死題

TL;DR

• Aaron Levie 認為未來 Agent 數量會是員工的 100 到 1000 倍，所有軟體都得為 Agent 重新設計
• Martin Casado 反駁主流「為 Agent 打造介面」的說法：Agent 選工具看的是系統品質和可靠性，介面好不好用它根本不在意
• 企業 Agent 的權限管理沒辦法直接套用人類模式，你對 Agent 的行為負全責，Agent 又比人更容易被社交工程攻擊
• Steve Sinofsky 用 spreadsheet 歷史比喻 Agent 時代：抽象層永遠往上疊，從來不會消失
• Wall Street 對 AI 經濟規模的估算至少低估了一個數量級，Token 預算正在變成 CFO 的新噩夢
• AI 能力在企業端的擴散速度會比矽谷預期慢很多，新創和大企業之間的落差只會持續拉大

這集在 2026 年 4 月 8 日播出的 a16z Podcast，是 Andreessen Horowitz 旗下的招牌科技產業訪談節目，基本上算矽谷的風向標之一。這集找來三個重量級人物對談：Aaron Levie 是 Box 的共同創辦人兼 CEO，Box 做企業雲端內容管理，最近在 AI Agent 整合上動作很大，剛推出官方 Box CLI（命令列工具）讓 Agent 直接操作企業文件系統；Steven Sinofsky 是 a16z 的 board partner，在 Microsoft 待了超過 20 年，一路做到 Windows 部門總裁，主導過 Windows 7 和 8 的開發，對企業 IT 史的理解非常深；Martin Casado 是 a16z 的 general partner，主導基礎設施投資，之前共同創辦了 Nicira（被 VMware 以 12.6 億美元收購），現在投資組合裡有 Cursor 等 AI 工具。三個人對 Agent 時代的看法有共識也有火花，聽起來很過癮。

「你想靠 Vibe Coding 寫出一個 SAP？」

這是 Sinofsky 在節目裡丟出來的一句話，直接戳破了一個很流行的幻想。

很多人看到 AI Agent 這麼厲害，就覺得既有的企業軟體全部都要被取代。但 SAP 裡面那些 domain knowledge（領域知識）不只是躺在某個資料庫裡的結構化數據。它分散在 UI 邏輯、中間層、甚至是使用者多年累積的操作習慣裡。你讓 Agent 去讀 API 文件它可以，但你讓它去理解一間跨國企業的供應鏈管理流程？那是另一回事。

之前在 AI Coding 已經起飛，但企業知識工作還在跑道上：Aaron Levie 談 Agent 落地的真正瓶頸 聊過 Levie 對這個問題的看法，這次他在 a16z 的節目上把論點推得更遠了。

當 Agent 比員工多 1000 倍

Levie 的核心論點很簡單：如果你的公司有 5,000 個員工，但未來可能有 50 萬個 Agent 在跑，軟體架構就必須為 Agent 設計。

他拿 Box 自己當例子。Box 剛推出官方 CLI，接上 Claude Code 或 Codex 之後，你可以用自然語言操作整個企業文件系統。上傳整個資料夾？沒問題。批次處理一整個目錄的文件？也行。聽起來很爽對吧。

但他們馬上就撞到問題。

想像 5,000 個員工每個人都開著 Agent，每小時打你系統一萬次。有人的 Agent 把檔案從 A 資料夾搬到 B 資料夾，另一個人的 Agent 正在寫入同一個檔案，第三個人的 Agent 正在刪東西。這不是效能問題，是協調問題。是過去軟體設計根本沒認真考慮過的那種規模的協調問題。

Levie 的判斷是，隨著越來越多 Agent 使用軟體工具，Agent 會開始「投票」。如果你的 API 太爛、太封閉，Agent 會告訴企業：「你應該換一個更好用的系統。」以前企業選軟體靠 Gartner 報告和業務的牛排晚宴，未來可能是靠 Agent 的實際使用體驗。

「你的企業 IT 架構能不能支撐 Agent 高效工作，會直接反映在你的業務表現上。」這句聽起來像行銷語言，但如果你跑過用 Agent 串接多個 SaaS 工具的流程，你會知道他說的是真的。API 爛的那個環節永遠會先卡住。

Agent 選工具不看介面，看底層品質

這集最精彩的交鋒來自 Martin Casado。

Paul Graham 去年丟出一個說法叫 "build something agents want"，業界很多人據此推導出「你要為 Agent 打造好的介面、好的文件、好的 onboarding」。Casado 直接說：「我覺得這個方向幾乎完全錯了。」

Levie 當場反應：「Wow，這是 breaking podcast news。」

Casado 的觀察是：Agent 其實很擅長自己找路。你不需要幫它準備漂亮的文件或好用的介面，因為找路這件事正好是 Agent 最強的能力。Agent 選工具看的是系統的耐用性（durability）、成本參數、可靠性。他說每次讓 Agent 選雲端平台，它用的都是有意義的技術指標來判斷，從來不是因為哪個平台的 documentation 寫得比較好看。

我覺得這個觀點很有洞察力。大家在講 "agent-friendly" 的時候，直覺都是去優化介面層。但 Agent 本身就是個很厲害的介面翻譯器，它能幫你把爛 UI 翻譯成可操作的指令。真正卡住 Agent 的是底層系統品質。你的 API 會不會隨機 timeout？資料一致性有沒有保障？這些才是 Agent 在意的。

Levie 聽完同意了，但補了一刀：「別擔心，矽谷很快就會把這個 meritocracy（功績制）搞砸的。到時候一定會有人想辦法花錢讓 Agent 推薦自家產品。」

我們終究會為 Agent 複製出牛排晚宴的等價物。人類真的很厲害。

Agent 的權限管理：不能當人管，也不能不管

這集花了不少時間在討論一個很實際的問題：企業裡的 Agent 權限到底該怎麼管？

Sinofsky 分享了自己的做法。他幫自己的 NanoClaw（OpenClaw 的輕量版替代方案，跑在 Docker container 裡比較安全）申請了獨立的電話號碼、獨立的 Gmail 帳號，甚至獨立的信用卡。基本上就是把 Agent 當新員工 onboard。

個人使用上這完全可行。但 Levie 馬上拋出企業場景的問題：50 人團隊每人配一個 Agent，等於 100 個實體在同一個共享空間協作。你的 Agent 跟同事的 Agent 合作時，不小心取得了它不該看到的 M&A（併購）文件怎麼辦？

人類員工有自主的責任意識，你不會隨便登入他們的帳號。但 Agent 沒有隱私權，你必須有完全的監督能力，因為它搞砸的東西你要負全責。同時 Agent 又比人類容易被 prompt injection（提示注入攻擊）得逞。有人只要寄一封精心設計的 email 給你的 Agent，就可能把它社交工程到洩露機密。

Levie 的現實判斷是：短期內企業客戶會把所有東西鎖起來，等到有某種安全感之後才慢慢開放。這段期間，個人用戶和新創會跑最快，因為他們沒什麼資產需要保護。Agent 在新創裡失控？沒關係，反正你本來就沒什麼好炸的。但在 JP Morgan？那就是另一個故事了。

這跟之前 SaaSpocalypse 來了，但不是所有軟體公司都會死 裡聊到的 SaaS 變局是同一條線。不是所有人都會被淘汰，但速度差會越來越明顯。

Spreadsheet 的歷史：抽象層永遠往上疊

Sinofsky 講了一個我很喜歡的故事。

他表姊讀 MBA 的時候根本沒用過 spreadsheet。畢業後第一份工作，公司跟她說想雇多少實習生都行。所以她第一年就管了一整間教室的人幫她做試算表。這些實習生就是她的「Agent」。

兩年後呢？她和同期的人全部都變成了 spreadsheet 高手。那些實習生的工作消失了，抽象層往上移了一格。

以前做 M&A 分析，你拿著 HP 計算機算，一個案子最多跑兩次迭代就得出報告。有了 spreadsheet 之後，同一個人可以自己跑 30 次迭代。工作沒有消失，變得更深。

Sinofsky 認為現在的 Agent 時代就在同一個位置。我們以為需要 50 個 Agent 分工，很快整個抽象層會塌縮，變成一個「行銷能力」的 Agent skill set，任何人都能用。現在你得是火箭科學家才能像那個 Anthropic growth marketer 一樣搞出 42 個 Agent 來自動化工作流程，但「火箭科學」的部分會很快蒸發掉。剩下的，永遠是 domain expertise。

每次技術浪潮的老劇本：Marketplace 說要消滅旅館，SaaS 說要取代 on-premise，但真正被淘汰的只有計程車牌照。層級之所以存在，是因為它們編碼的是組織邏輯，不只是軟體邏輯。

Wall Street 至少低估了一個數量級

這集最辛辣的觀點之一。

Sinofsky 的說法很直接：所有人都在搞懂 AI 的經濟模型，但他們對機會規模的估算至少差了一個數量級。PC 時代，大家以為市場就是「有限的 MIPS（處理器運算效能單位）消費量」，沒人想到每張桌上都放一台電腦會怎樣。雲端時代，大家以為就是把一年六萬台伺服器搬到別人機房，沒想到搬過去後用量暴增一千倍。Salesforce 起步時整個 CRM 市場一年才 20 億美元，但如果讓業務員可以自己註冊，不需要買伺服器和 Oracle license，市場完全是另一個量級。

現在 Wall Street 分析師拿著線性成長的營收模型試圖 justify GPU 和 token 支出，就像當年用有限的 MIPS 預測 PC 市場一樣。

Casado 分享了一個驚人的觀察：他做了十年基礎設施投資，portfolio 大概 240 家公司。過去六個月，每一家的成長曲線都變成非線性。原因很單純，現在被寫出來的軟體量比人類歷史上任何時候都多。更多軟體、更多 Agent、更多基礎設施消費。而我們還沒到每支手機都在大量消耗 AI 的階段。一旦 on-device（裝置端）AI 起飛，用量再乘以十億。

Token 預算：CFO 的新噩夢

Levie 講了一個有畫面感的場景。

接下來幾年，工程運算預算會是企業裡最瘋狂的對話。R&D 通常佔科技公司營收 14% 到 30%。如果 token 消耗讓運算成本變成工程團隊人力成本的兩倍，直接吃掉所有 EPS（每股盈餘）。但如果限制 token 使用，工程師不能跑平行實驗，創新速度就被卡住。

Levie 說：「我完全願意犧牲幾個 CFO 在這個祭壇上。」

目前業界連共識都沒有。Twitter 上有人說 token 花費應該佔工程預算 1%，有人說 100%。CFO 得在沒有正確答案的情況下交出一個數字，被 Wall Street 釘死。

他提到最近 Claude Code max plan 的用戶才送三個 prompt 就被限速，社群在炸鍋。短期算力供給瓶頸是真的，但 Sinofsky 用了一個類比：IBM 當年靠 MIPS 定價大型主機，結果自己生產 MIPS 的速度比收費速度還快，等發現時已經在下降曲線上了。

Token 的價格也會走一樣的路。Guaranteed。

所以到底誰對？

聽完這集，我的感覺是三個人其實沒有根本性的分歧，他們站在不同的時間尺度上看同一件事。Levie 看未來三到五年 Agent 數量爆炸後的必然趨勢，Casado 看底層系統品質的競爭邏輯，Sinofsky 看幾十年的技術週期規律。都對，只是時間軸不同。

短期內企業會保守，新創會激進，中間會出現一批願意下注的公司成為領先者。Token 預算是場混戰，但最終會像雲端成本一樣被消化。「為 Agent 而建」的重點在於你的系統夠不夠可靠、夠不夠耐用，介面漂不漂亮反而是次要的。

之前在 SaaS 要死了嗎？從 Klarna CEO 砍掉一半員工的故事聊起 聊過類似觀點：SaaS 不會死，但會被重新定價。這集讓我更確定這個方向。真正會受傷的是把 domain knowledge 鎖在封閉介面裡又不開放 API 的公司。Agent 會直接繞過你。

這個產業接下來兩三年會很精彩也很混亂。如果你是做企業軟體的，現在最該問自己的問題大概是：「如果明天有一萬個 Agent 同時連上我的系統，我的架構撐得住嗎？」

如果答案不確定，那就是該開始動手的時候了。

更多類似的 AI 產業觀察，我都會持續寫在 wilsonhuang.xyz，有興趣的話訂閱一下就能第一時間收到。