工程師不值錢了？軟體市場卻正衝向 582 億美元：當 1.8 億人都能做軟體，AI 正把軟體創作變成下一個成長風口

五、軟體市場從「企業採購」變成「全民創作」：582 億美元只是舊分類下的數字

我的判斷是，現在大部分人估 AI Coding 市場的方法都太小了，因為還在用「開發者人數 × IDE 訂閱費」在算。

先講數據。Gartner 2025 年 11 月的預測：全球低程式碼開發技術市場到 2029 年將達到 582 億美元，預測期年複合成長率 14.1%；Gartner 2022 年底對 2023 年的預測是 269 億美元。單看 Gartner 原本定義的 Low-code 這一塊，六年左右就翻了一倍。更重要的是 Gartner 點名的成長動力：Agentic AI 與 Citizen Development。

Low-code 還只是前一個世代的分類。Low-code 的假設仍然是「人在操作 Builder」；AI-native Software Creation 的假設已經變成「人講 Intent，Agent 操作 Builder」。這是另外一個級別的市場。

創投的看法也值得參考（這是觀點，不是統計數據）。a16z 今年 3 月寫了一篇《Good news: AI Will Eat Application Software》，直接反駁市場上「AI 會殺死 SaaS」的悲觀論：「隨著 Code 變便宜，我們應該預期市場需求更多軟體」，而且「我們離滿足全世界對高品質軟體的需求還差得很遠」。 到了 8 月他們講得更直接：「AI coding 可能是我們這輩子遇過最大的可觸及市場。」

以前一個需求會不會做成軟體，要先問「值得花 100 萬做嗎？」現在變成「值得花一個下午做嗎？」這是完全不同的經濟模型。

舉一個很白痴、但最能說明這個未來的例子。五個朋友去日本玩，晚上回飯店喝酒，突然說「靠，我們沒有桌遊」。今天我們會去 App Store 找遊戲、下載、註冊、看廣告、研究規則，還不一定找得到適合五個人的。幾年後很可能是其中一個人對 Agent 說：「我們五個人，幫我們弄一個 30 分鐘、帶點心理戰、手機可以一起玩的派對遊戲，掃 QR Code 就加入。」Agent 花幾分鐘建 Game State、生 Web UI、開 Room、產 QR Code、Deploy。玩完兩小時，沒人再用。

這東西一輩子的 Lifecycle 只有兩小時，但它確實創造了價值。以前這種軟體不成立，因為開發成本 > 使用價值；AI 時代會開始出現開發成本 < 一次性的使用價值。一旦這個公式跨過去，軟體數量會出現非常誇張的爆炸。

「App」這個概念本身也會跟著改變。以前是「有人花幾個月做好 → 上架 → 大家下載」；未來會出現越來越多 Just-in-time Application：我需要，所以現在做，用完就算了。有些會留下，有些會迭代，有些活 30 分鐘，有些從小工具長成一家 SaaS 公司。

所以真正該問的問題是：當幾億人偶爾都會創造軟體時，他們需要什麼 Infrastructure？ 這是完全不同的 TAM。

六、AI 越會寫程式，基礎建設那一層越值錢

先講結論：Code Generation 會是這一波競爭最激烈、毛利最薄的一層；真正難、也真正大的，是「做出來之後呢」那一層。

OpenAI、Anthropic、Google、Cursor、Replit、Lovable 都在做 Code Generation，每個模型都一定越來越會寫。「幫我生一個 Button」出錯沒什麼；「幫我動 Production Database」完全是另一件事。AI 把軟體創作的前半段變便宜之後，後半段反而越來越重要：資料、權限、身份、Business Logic、Deployment、Monitoring、Rollback、Audit、Security、Human-in-the-loop。Agent 到底可以做什麼？什麼時候一定要問人？

四個來自不同機構的數字，指向同一個方向：

第一，平台。 Google Cloud 的 DORA 2025 報告寫得很白：AI 不會修好一個團隊，它放大原本就在那裡的東西。90% 的受訪者在工作中使用 AI，超過 80% 認為生產力提高，但 30% 對 AI 產出的程式碼幾乎不信任；AI 採用與交付吞吐量正相關，卻與交付穩定性負相關。DORA 的結論：90% 的組織已經導入至少一個內部平台，而平台品質與組織能否從 AI 得到價值直接相關。AI 越會寫程式，Platform Layer 越重要，這兩件事完全不矛盾。

第二，協定。 MCP 的成長速度非常誇張。MCP 官方在 2026 年 7 月新版規格發表時揭露，第一線 SDK 每月接近 5 億次下載，TypeScript 與 Python SDK 累積各跨過 10 億次。MCP 解決的本質很簡單：讓 Agent 知道有哪些 Tool、怎麼呼叫、哪些 Data 可以讀、哪些 Action 可以執行。

MCP 大部分還在 Server / Backend 的世界。今年 WebMCP 開始補上另外一半：它由 Google 與 Microsoft 工程師共同起草、放在 W3C Web Machine Learning 社群底下，2025 年 8 月首次公開，目前仍是草案，還沒有成為正式標準；Chrome 已在 2026 年 6 月於 Chrome 149 開始 Origin Trial。WebMCP 讓網站可以直接告訴 Agent「我有 searchProduct、addToCart、createBooking、approveExpense」，用結構化的 Tool 取代「看截圖、猜哪個是 Button、移動滑鼠、點擊、再截圖、再猜一次」。WebMCP 的說明文件自己講得很清楚：它設計來補足既有的後端協定（例如 MCP），沒有要取代它們；用了 WebMCP 的網頁，可以被當成「頁面內的 MCP Server」。

我自己會把它想成：

MCP     ＝ Agent 時代的 API Layer
WebMCP  ＝ Agent 時代的 Interactive Web Layer

Web 的角色也因此重新變得非常重要。它是全世界最普及、最跨平台、幾乎零安裝成本的 Application Runtime。剛剛在飯店臨時生的那個遊戲，沒有人會想先包成 iOS App 送審，最合理就是 Agent → Generate → Deploy → URL → QR Code → Browser，五分鐘開始用。當 Just-in-time Software 大量出現，URL 會重新變成非常重要的 Application Distribution Layer，Browser 則同時成為 Human Interface 與 Agent Interface。

第三，委派。 Anthropic Economic Index 已經看到使用行為在變：Claude.ai 上「整件事直接交給 AI」的 Directive 對話比例，從 2024 年 12 月的 27% 上升到 2025 年的 39%；企業 API 的使用有 44% 落在電腦與數學類工作，比 Claude.ai 的 36% 更集中。人慢慢從 Operator 變成 Intent Setter、Reviewer、Decision Maker、Owner。

三個訊號合起來，就是一個 Paradigm Shift：未來一套軟體從出生第一天開始，就應該預設人會用它，Agent 也會用它。 今天我們設計 API 是因為軟體要跟軟體溝通；未來大量應用從 Day 1 就要同時想 Human UI 跟 Agent Tool Interface。