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一夜蒸发 310 亿美元!Claude 新工具干翻 IBM 摇钱树

文章来源: 爱范儿 于 2026-02-24 00:24:21 - 新闻取自各大新闻媒体,新闻内容并不代表本网立场!
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如果你想摧毁一家公司,不需要打败它,只需要让人相信它可以被打败。

截至周一美股收盘,IBM 股价暴跌 13.1%,报每股 223 美元,创下 2000 年互联网泡沫破裂以来最大单日跌幅。当天市值从 2408 亿美元跌至约 2087 亿美元,蒸发了约 310 亿美元。

一夜蒸发 310 亿美元!Claude 新工具干翻 IBM 摇钱树

是财报暴雷了吗?不是。

是重要大客户跑路了吗?也没有。

这一切的导火索,仅仅是 AI 公司 Anthropic 当天发布的一篇博客,宣布旗下编程工具Claude Code可以帮助改造COBOL老旧系统,直接戳中了 IBM 最核心、最赚钱的遗留系统咨询业务。

没有人证明 IBM 的生意垮了,但在恐慌的市场面前,已经不需要证据了。



博客地址:https://claude.com/blog/how-ai-helps-break-cost-barrier-cobol-modernization

COBOL 是 IBM 的护城河,现在被 AI 盯上了

要理解 IBM 为什么跌得这么惨,得先搞清楚 COBOL 是什么,以及 IBM 靠它赚的是什么钱。

COBOL 是一种诞生于 20 世纪 50 年代的编程语言,今天仍在驱动美国约 95% 的 ATM 交易,以及大量银行、政府、航空系统的日常运转。

IBM 长期销售针对 COBOL 优化的大型主机,并围绕它提供改造和咨询服务。

这门生意之所以赚钱,根源在于改造难度极高。读懂几十年没有文档的老代码,往往要顾问团队花上数年时间。这种高昂的理解成本,就是 IBM 最核心的竞争壁垒。



Anthropic 的博客说,Claude Code 可以自动梳理数千行代码之间的依赖关系,补全那些早已没人记得的工作流文档,还能识别出人工分析师要花几个月才能发现的系统风险。

它进一步宣称,原本以年计的现代化项目,用 AI 可以压缩到几个季度。

当市场听到这个消息后,立刻作出了反应:长期驻场、大团队、以年计费——这套模式赚钱,是因为客户没有别的选择。一旦 AI 提供了另一种可能,IBM 和客户之间的议价天平,就不再是原来那个样子了。

这也让 IBM 的处境因此显得格外敏感。



2025 年全年,IBM 咨询业务收入约 210.55 亿美元,基础设施收入约 157.18 亿美元,生成式 AI 累计签约规模也超过了 125 亿美元。当理解遗留代码这件事的成本被大模型显著压低,这些收入的含金量在市场眼中就打了折扣。

有意思的是,IBM 和 Anthropic 其实并不是单纯的对手。

2025 年 10 月,两家公司曾宣布战略合作,把 Claude 集成进 IBM 的开发工具体系,内部有超过 6000 名早期用户报告平均生产力提升约 45%。同一种技术,既可能成为 IBM 自我改造的工具,也被看作颠覆它的武器。



但在抛售情绪主导的当天,市场选择了后者。

IBM 暴跌其实不是这轮动荡的起点。早在 2 月 20 日,网络安全板块就已经经历了一次集体闪崩,那天后来被一些分析师称为软件行业的「黑色星期五」。

导火索是 Anthropic 宣布推出 Claude Code Security。



博客地址:https://www.anthropic.com/news/claude-code-security

这款工具能自动扫描代码库中的安全漏洞,生成补丁供人工审查,并将原本由专业安全工具负责的漏洞扫描、软件成分分析等功能,直接内置进了开发者的日常工作流。

市场的反应同样非常强烈。

JFrog 当天单日暴跌 24.61%,因为它的核心业务高度依赖软件供应链的管控,而这恰好是AI Agent最容易切入的领域。

CrowdStrike、Cloudflare、Okta、Zscaler 等公司虽然主营业务并不是代码扫描,但也因为情绪「传染」出现了明显下跌,整个板块单日蒸发上百亿美元,追踪网络安全 ETF 的 BUG 基金跌至两年多以来的最低点。



当然,不少理智的分析师站出来反驳,说这种抛售毫无逻辑。

比如摩根大通认为,投资者的担忧被过度夸大。Wedbush Securities 的分析师措辞严厉地表示,这是自己职业生涯中见过的「最不合逻辑的交易」。

他们的理由有一定说服力。

AI 在帮助防守者扫漏洞的同时,也在帮助攻击者找漏洞。到 2026 年,黑客已经开始用大模型发起更精准的钓鱼攻击,开发自动化的攻击 Agent,甚至针对企业内部的 AI 模型实施「提示词注入」和「内存投毒」。

更棘手的是,企业内部大量未经授权部署的 AI Agent,一旦拥有操作内部系统和访问敏感数据的权限,本身就成了安全隐患。这意味着安全的需求非但没有消失,反而在扩张。

CrowdStrike 提供的端点保护、Zscaler 提供的零信任网络访问、各类身份与访问管理工具,恰恰是应对这些新型 AI 威胁所必须依赖的基础设施。

SaaS 最不愿承认,但正在发生的事

APPSO 之前也报道过,AI 对整个 SaaS 行业造成了很大的冲击。

而 IBM 和安全股的动荡,是整个企业软件行业更大危机的一个切面。过去二十年,SaaS 行业的繁荣建立在一个简单逻辑上:企业员工越多,买的软件席位就越多,供应商的订阅收入就越稳。

AI Agent 的出现打破了这个等式。

以 Claude Cowork 为例,它能自主跨系统导航,独立完成数据录入、线索评分、多步骤业务审批等工作,企业不再需要维持大规模的基层操作团队。



一个原本需要五个人各自登录账号的财务部门,现在可能一个主管配合 AI 工具就够了,那四个席位的订阅费自然随之消失。这种现象是SaaS厂商目前面临的最直接威胁。

在这场转型中,处境最危险的是那些提供通用功能、主要服务中小企业的 SaaS 厂商,比如 HubSpot、Atlassian、Asana。这类产品的工作流相对标准化,很容易被 AI 直接模仿替代。

越是那些功能通用、流程标准化的软件(比如排日程、管任务的),越容易被 AI 直接平替。

这种冲击不只停留在大公司层面,对普通创业者也是一种降维打击。

一位名叫 Ira Bodnar 的创业者在 X 平台发了一篇名为《Claude 杀死所有创业公司》的帖子,迅速获得了超过 300 万次阅读。



文章 https://x.com/irabukht/status/2025846968245948795

她两个月前刚做出一款帮企业自动管理谷歌和 Meta 广告账户的 AI 产品,付费客户几百个,成交率高达 70%,增长势头很好。一天早上醒来,她发现成交率跌到了 20%。

原因很简单:Anthropic 同期推出了 Meta 广告连接器。功能还不完整,只能做分析、无法直接操作账户,但客户已经开始观望。Bodnar 在帖子里写道:「再过几个月它就能做到了,所以继续在这里开发感觉意义不大。」



IBM 失去的是估值,Bodnar 失去的是整个产品类别存在的理由。相比之下,更难被计算进股价、也更难被写进报告的,是那些正在消失的普通岗位。

毕竟,股价跌了还能涨回来,但就业市场的变化,慢刀子割肉,却真实得多。当企业不再需要那么多人去堆砌工作量时,最先遭殃的,是那些还没上桌的年轻人。

斯坦福大学数字经济实验室的研究指出,在受 AI 影响最明显的职业里,22 至 25 岁年轻毕业生的就业率相对下降了 13%,但与此同时,那些有丰富经验的高级架构师,饭碗依然很稳。

这个分化说明 AI 没有像科幻电影里那样消灭所有人类岗位,只是悄悄从底部开始,把新人的岗位削没了——以前,刚毕业的程序员总是靠写写简单的基础代码、修修不痛不痒的 Bug,一步步攒经验往上爬。

现在,这些「脏活累活」全是 AI Agent 的统治区。



包括很多大厂现在很默契:我不大规模裁员,但如果有人辞职了,我绝对不再招新人,直接拿 AI 顶上空缺。

对此,学生的选择,已经说明了他们对市场的判断。麻省理工学院的数据显示,其入门编程课程在 2022 学年达到峰值后持续下滑,传统计算机科学专业注册人数从 823 人跌至 672 人,降幅超过 18%。

与此同时,MIT 2022 年新设的「人工智能与决策」专业,注册人数从 37 人暴增到 372 人,涨了约十倍。杜克大学的 CS 入门课注册人数同期下降约 20%,普林斯顿 CS 专业大三大四学生数量也出现了相似幅度的下滑。

同样是在 IBM 暴跌的同期,一篇由 Citrini Research 发布的博客《2028 年全球智能危机》在 X 平台上火了,收获了 2000 万+的阅读量。



文章 https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

作者假装站在 2028 年往回看,描绘的图景并不乐观。企业用 AI 裁人,省下来的钱继续买 AI,更强的 AI 让下一轮裁员成为可能,被裁的人消费变少,企业收入下滑,又得靠 AI 进一步压缩成本。

一圈又一圈,没有尽头。

作者自己也说,这只是一个思想实验,不是预言。但读完这篇文章再看今天的新闻,很难说它描述的东西完全是想象。SaaS 公司的订阅收入在压缩,IT 外包行业开始被质疑存在的必要性,应届生找工作越来越难——传导链条的前几环,已经隐约可见。

国际货币基金组织估计,全球约四成就业都暴露在 AI 的影响范围之内,部分岗位会被增强,部分面临萎缩,最终走向取决于各行业的互补程度与政策应对。

世界经济论坛预测,到 2030 年新技术净创造的岗位约 7800 万个,但这个再分配的过程,必然伴随大量摩擦和痛苦。



我们总喜欢用颠覆、炸锅、王炸等耸人听闻的词汇来描述 AI 所带来的冲击,在我看来,这些词都用错了方向——AI 带来的变化,更像是涨潮。

涨潮不挑对象,不讲立场,不管你是 IBM 这样的百年巨头还是 Bodnar 这样的独立创业者,水平线统一往上走。有人站在高地,有人站在滩涂,退潮之后才知道谁在裸泳——问题是,这次潮水好像没有退的迹象。

MIT 的学生已经在悄悄更换就业方向,大厂们同样在默默等人自然离职然后不再补招,Citrini 那篇文章的阅读量之所以能突破 2000 万,也是因为太多人在里面看到了自己隐约感觉到、但还没说出口的那种不安。

不安本身不是坏事。它至少说明,潮水还没把人完全淹没,还有时间想清楚自己站在哪里,又到底该如何在机器面前,找到自己那个没法被替代的位置。

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一夜蒸发 310 亿美元!Claude 新工具干翻 IBM 摇钱树

爱范儿 2026-02-24 00:24:21

如果你想摧毁一家公司,不需要打败它,只需要让人相信它可以被打败。

截至周一美股收盘,IBM 股价暴跌 13.1%,报每股 223 美元,创下 2000 年互联网泡沫破裂以来最大单日跌幅。当天市值从 2408 亿美元跌至约 2087 亿美元,蒸发了约 310 亿美元。

一夜蒸发 310 亿美元!Claude 新工具干翻 IBM 摇钱树

是财报暴雷了吗?不是。

是重要大客户跑路了吗?也没有。

这一切的导火索,仅仅是 AI 公司 Anthropic 当天发布的一篇博客,宣布旗下编程工具Claude Code可以帮助改造COBOL老旧系统,直接戳中了 IBM 最核心、最赚钱的遗留系统咨询业务。

没有人证明 IBM 的生意垮了,但在恐慌的市场面前,已经不需要证据了。



博客地址:https://claude.com/blog/how-ai-helps-break-cost-barrier-cobol-modernization

COBOL 是 IBM 的护城河,现在被 AI 盯上了

要理解 IBM 为什么跌得这么惨,得先搞清楚 COBOL 是什么,以及 IBM 靠它赚的是什么钱。

COBOL 是一种诞生于 20 世纪 50 年代的编程语言,今天仍在驱动美国约 95% 的 ATM 交易,以及大量银行、政府、航空系统的日常运转。

IBM 长期销售针对 COBOL 优化的大型主机,并围绕它提供改造和咨询服务。

这门生意之所以赚钱,根源在于改造难度极高。读懂几十年没有文档的老代码,往往要顾问团队花上数年时间。这种高昂的理解成本,就是 IBM 最核心的竞争壁垒。



Anthropic 的博客说,Claude Code 可以自动梳理数千行代码之间的依赖关系,补全那些早已没人记得的工作流文档,还能识别出人工分析师要花几个月才能发现的系统风险。

它进一步宣称,原本以年计的现代化项目,用 AI 可以压缩到几个季度。

当市场听到这个消息后,立刻作出了反应:长期驻场、大团队、以年计费——这套模式赚钱,是因为客户没有别的选择。一旦 AI 提供了另一种可能,IBM 和客户之间的议价天平,就不再是原来那个样子了。

这也让 IBM 的处境因此显得格外敏感。



2025 年全年,IBM 咨询业务收入约 210.55 亿美元,基础设施收入约 157.18 亿美元,生成式 AI 累计签约规模也超过了 125 亿美元。当理解遗留代码这件事的成本被大模型显著压低,这些收入的含金量在市场眼中就打了折扣。

有意思的是,IBM 和 Anthropic 其实并不是单纯的对手。

2025 年 10 月,两家公司曾宣布战略合作,把 Claude 集成进 IBM 的开发工具体系,内部有超过 6000 名早期用户报告平均生产力提升约 45%。同一种技术,既可能成为 IBM 自我改造的工具,也被看作颠覆它的武器。



但在抛售情绪主导的当天,市场选择了后者。

IBM 暴跌其实不是这轮动荡的起点。早在 2 月 20 日,网络安全板块就已经经历了一次集体闪崩,那天后来被一些分析师称为软件行业的「黑色星期五」。

导火索是 Anthropic 宣布推出 Claude Code Security。



博客地址:https://www.anthropic.com/news/claude-code-security

这款工具能自动扫描代码库中的安全漏洞,生成补丁供人工审查,并将原本由专业安全工具负责的漏洞扫描、软件成分分析等功能,直接内置进了开发者的日常工作流。

市场的反应同样非常强烈。

JFrog 当天单日暴跌 24.61%,因为它的核心业务高度依赖软件供应链的管控,而这恰好是AI Agent最容易切入的领域。

CrowdStrike、Cloudflare、Okta、Zscaler 等公司虽然主营业务并不是代码扫描,但也因为情绪「传染」出现了明显下跌,整个板块单日蒸发上百亿美元,追踪网络安全 ETF 的 BUG 基金跌至两年多以来的最低点。



当然,不少理智的分析师站出来反驳,说这种抛售毫无逻辑。

比如摩根大通认为,投资者的担忧被过度夸大。Wedbush Securities 的分析师措辞严厉地表示,这是自己职业生涯中见过的「最不合逻辑的交易」。

他们的理由有一定说服力。

AI 在帮助防守者扫漏洞的同时,也在帮助攻击者找漏洞。到 2026 年,黑客已经开始用大模型发起更精准的钓鱼攻击,开发自动化的攻击 Agent,甚至针对企业内部的 AI 模型实施「提示词注入」和「内存投毒」。

更棘手的是,企业内部大量未经授权部署的 AI Agent,一旦拥有操作内部系统和访问敏感数据的权限,本身就成了安全隐患。这意味着安全的需求非但没有消失,反而在扩张。

CrowdStrike 提供的端点保护、Zscaler 提供的零信任网络访问、各类身份与访问管理工具,恰恰是应对这些新型 AI 威胁所必须依赖的基础设施。

SaaS 最不愿承认,但正在发生的事

APPSO 之前也报道过,AI 对整个 SaaS 行业造成了很大的冲击。

而 IBM 和安全股的动荡,是整个企业软件行业更大危机的一个切面。过去二十年,SaaS 行业的繁荣建立在一个简单逻辑上:企业员工越多,买的软件席位就越多,供应商的订阅收入就越稳。

AI Agent 的出现打破了这个等式。

以 Claude Cowork 为例,它能自主跨系统导航,独立完成数据录入、线索评分、多步骤业务审批等工作,企业不再需要维持大规模的基层操作团队。



一个原本需要五个人各自登录账号的财务部门,现在可能一个主管配合 AI 工具就够了,那四个席位的订阅费自然随之消失。这种现象是SaaS厂商目前面临的最直接威胁。

在这场转型中,处境最危险的是那些提供通用功能、主要服务中小企业的 SaaS 厂商,比如 HubSpot、Atlassian、Asana。这类产品的工作流相对标准化,很容易被 AI 直接模仿替代。

越是那些功能通用、流程标准化的软件(比如排日程、管任务的),越容易被 AI 直接平替。

这种冲击不只停留在大公司层面,对普通创业者也是一种降维打击。

一位名叫 Ira Bodnar 的创业者在 X 平台发了一篇名为《Claude 杀死所有创业公司》的帖子,迅速获得了超过 300 万次阅读。



文章 https://x.com/irabukht/status/2025846968245948795

她两个月前刚做出一款帮企业自动管理谷歌和 Meta 广告账户的 AI 产品,付费客户几百个,成交率高达 70%,增长势头很好。一天早上醒来,她发现成交率跌到了 20%。

原因很简单:Anthropic 同期推出了 Meta 广告连接器。功能还不完整,只能做分析、无法直接操作账户,但客户已经开始观望。Bodnar 在帖子里写道:「再过几个月它就能做到了,所以继续在这里开发感觉意义不大。」



IBM 失去的是估值,Bodnar 失去的是整个产品类别存在的理由。相比之下,更难被计算进股价、也更难被写进报告的,是那些正在消失的普通岗位。

毕竟,股价跌了还能涨回来,但就业市场的变化,慢刀子割肉,却真实得多。当企业不再需要那么多人去堆砌工作量时,最先遭殃的,是那些还没上桌的年轻人。

斯坦福大学数字经济实验室的研究指出,在受 AI 影响最明显的职业里,22 至 25 岁年轻毕业生的就业率相对下降了 13%,但与此同时,那些有丰富经验的高级架构师,饭碗依然很稳。

这个分化说明 AI 没有像科幻电影里那样消灭所有人类岗位,只是悄悄从底部开始,把新人的岗位削没了——以前,刚毕业的程序员总是靠写写简单的基础代码、修修不痛不痒的 Bug,一步步攒经验往上爬。

现在,这些「脏活累活」全是 AI Agent 的统治区。



包括很多大厂现在很默契:我不大规模裁员,但如果有人辞职了,我绝对不再招新人,直接拿 AI 顶上空缺。

对此,学生的选择,已经说明了他们对市场的判断。麻省理工学院的数据显示,其入门编程课程在 2022 学年达到峰值后持续下滑,传统计算机科学专业注册人数从 823 人跌至 672 人,降幅超过 18%。

与此同时,MIT 2022 年新设的「人工智能与决策」专业,注册人数从 37 人暴增到 372 人,涨了约十倍。杜克大学的 CS 入门课注册人数同期下降约 20%,普林斯顿 CS 专业大三大四学生数量也出现了相似幅度的下滑。

同样是在 IBM 暴跌的同期,一篇由 Citrini Research 发布的博客《2028 年全球智能危机》在 X 平台上火了,收获了 2000 万+的阅读量。



文章 https://www.citriniresearch.com/p/2028gic

作者假装站在 2028 年往回看,描绘的图景并不乐观。企业用 AI 裁人,省下来的钱继续买 AI,更强的 AI 让下一轮裁员成为可能,被裁的人消费变少,企业收入下滑,又得靠 AI 进一步压缩成本。

一圈又一圈,没有尽头。

作者自己也说,这只是一个思想实验,不是预言。但读完这篇文章再看今天的新闻,很难说它描述的东西完全是想象。SaaS 公司的订阅收入在压缩,IT 外包行业开始被质疑存在的必要性,应届生找工作越来越难——传导链条的前几环,已经隐约可见。

国际货币基金组织估计,全球约四成就业都暴露在 AI 的影响范围之内,部分岗位会被增强,部分面临萎缩,最终走向取决于各行业的互补程度与政策应对。

世界经济论坛预测,到 2030 年新技术净创造的岗位约 7800 万个,但这个再分配的过程,必然伴随大量摩擦和痛苦。



我们总喜欢用颠覆、炸锅、王炸等耸人听闻的词汇来描述 AI 所带来的冲击,在我看来,这些词都用错了方向——AI 带来的变化,更像是涨潮。

涨潮不挑对象,不讲立场,不管你是 IBM 这样的百年巨头还是 Bodnar 这样的独立创业者,水平线统一往上走。有人站在高地,有人站在滩涂,退潮之后才知道谁在裸泳——问题是,这次潮水好像没有退的迹象。

MIT 的学生已经在悄悄更换就业方向,大厂们同样在默默等人自然离职然后不再补招,Citrini 那篇文章的阅读量之所以能突破 2000 万,也是因为太多人在里面看到了自己隐约感觉到、但还没说出口的那种不安。

不安本身不是坏事。它至少说明,潮水还没把人完全淹没,还有时间想清楚自己站在哪里,又到底该如何在机器面前,找到自己那个没法被替代的位置。