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

電獺為什麼一直在做 Data Layer 跟 Application Layer

講到這裡，才輪到電獺。

這就是我們最近很多產品看起來東一個、西一個，但底層真正共同的邏輯。電獺一直以來想做的事情其實很簡單：

縮短價值創造的時間。

以前我們做 Data，因為資料散在不同地方、看不到、整理很慢，所以想辦法讓 Data → Insight → Decision 變短。AI 出現之後，這條鏈可以再往前延伸：

Idea → Data → Context → Logic → Application → Action → Value

每一段都開始可以被 Agent 加速。所以我們現在特別專注的，是中間最容易斷掉的兩層：

Data Layer 解決 AI 到底知不知道公司發生什麼事。
Application Layer 解決 AI 知道事情以後，到底能不能真的「做事」。

如果 Software Creator 真的從「開發者」擴張到「每個懂業務的人」，產品設計的假想使用者就必須改變。以前問「這個 API 工程師看得懂嗎」，以後要問「一個懂零售的人，能不能跟 Agent 一起把零售流程做出來」；以前問「這個 Backend 會不會部署」，以後要問「這個 Marketing Manager 能不能把自己每天重複的事變成 Application」；甚至「Agent 自己能不能發現缺一個 Tool，然後把 Tool 建起來」。

所以我們現在做的協作工具、Data Product、Application Infrastructure，包括 Mantle 這類 SaaS，瞄準的市場比 Developer Tool Market 更大：

Software Creator Infrastructure。

當每個人都可能成為 Software Creator，他需要的東西很具體：一組可以讓 Human、Agent、Data、Application 可靠協作的基礎建設，而且用起來不需要先學三年 Computer Science。

這也會改寫「軟體公司」的定義。未來很多公司的核心競爭力，會從「我們有 300 個工程師」變成「我們的 30 個人，可以指揮 300 個 Agent，同時營運 200 套內部與對外軟體」。這時候公司真正重要的人，是很懂 Workflow、很懂客戶、很懂產業、很懂 Data、很會定義問題、很懂系統底層、很會判斷 AI 到底做對沒有的人。Human Value 從 Production 往 Judgment × Domain × Architecture × Taste × Accountability 移動。

我的小小拙見，總結。

管見之，把五組數據疊在一起，我的觀點歸納成四句話：

第一，工程師會分裂，軟體會爆炸，Software Creator 會成為獨立的角色。 純執行 Coding 的 Programmer 角色會縮，BLS 的數據已經在說；底層 Engineer 會更稀缺、更貴；懂一個 Vertical 又能指揮 Agent 的人會變得超級有槓桿；原本完全不是工程師的人，會第一次加入 Software Economy。專業 Coding 人口的占比下降，Software Creation 的人口大幅增加，這兩件事會同時發生。 Software Creator 跟 Programmer 的差別在起點（問題 vs 規格）、工具（意圖與判斷 vs 語法）、產出（結果 vs 功能）、位置（業務單位 vs IT）和責任（把關 vs 實作），這群人會是下一階段最大的動能。

第二，AI 的第一階效應是「工程師一天寫三倍的 Code」，第二階效應是「原本不會做軟體的人開始做軟體」，第三階效應最大：「原本根本不值得存在的軟體，開始值得存在」。 一家公司內只用三天的 Workflow、一場活動只用兩天的管理工具、朋友晚上玩兩小時的遊戲、一個 Sales 為了這個月某個 Campaign 做的 Lead App、一間餐廳自己做的排班 Agent。以前它們沒有市場，因為開發成本太高；當軟體的邊際生產成本往接近零移動，它們全部都會出現。

第三，Code Generation 會變成 Commodity，錢會往基礎建設那一層流。 資料、權限、部署、監控、協定、平台，以及「人跟 Agent 怎麼安全地一起操作同一套軟體」。DORA、MCP、WebMCP、Anthropic 的數字，都在講這件事。

第四，電獺的位置就在這一層。 縮短 Data 到 Application 的距離，縮短 Idea 到 Value 的時間，然後等 Software Creator 這個人口真正爆炸。

所以如果有人問我「AI 會不會讓軟體工程師的市場變小」，我的答案是：某些工程師的工作，會。但軟體本身，正站在人類歷史上最大的一次市場擴張前面。

資料來源

1. U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook — Computer Programmers（2025–35 projections）：https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/computer-programmers.htm
2. U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook — Software Developers, Quality Assurance Analysts, and Testers：https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/software-developers.htm
3. U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook — Information Security Analysts：https://www.bls.gov/ooh/computer-and-information-technology/information-security-analysts.htm
4. U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Projections — Occupational projections and worker characteristics（Total, all occupations, 2025–35）：https://www.bls.gov/emp/tables/occupational-projections-and-characteristics.htm
5. SlashData, Developer Population（48.4M, Q3 2025）：https://www.slashdata.co/developer-population
6. SlashData, Global Developer Population Trends 2025：https://www.slashdata.co/post/global-developer-population-trends-2025-how-many-developers-are-there
7. GitHub, Octoverse 2025（2025/10/28）：https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/
8. Stack Overflow, 2025 Developer Survey — AI：https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
9. Gartner, Forecast Analysis: Low-Code Development Technologies, Worldwide（2025/11/4）：https://www.gartner.com/en/documents/7146430
10. Gartner 新聞稿, Gartner Forecasts Worldwide Low-Code Development Technologies Market to Grow 20% in 2023（2022/12/13）：https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-12-13-gartner-forecasts-worldwide-low-code-development-technologies-market-to-grow-20-percent-in-2023
11. Google Cloud, Announcing the 2025 DORA Report — State of AI-assisted Software Development：https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report
12. Model Context Protocol 官方部落格, The 2026-07-28 Specification：https://blog.modelcontextprotocol.io/tags/protocol/
13. Chrome for Developers, WebMCP origin trial（2026/6/9）：https://developer.chrome.com/blog/ai-webmcp-origin-trial
14. WebMCP Explainer（webmachinelearning）：https://github.com/webmachinelearning/webmcp
15. Anthropic Economic Index, Uneven geographic and enterprise AI adoption（2025/9/15）：https://www.anthropic.com/news/economic-index-geography
16. a16z, Good news: AI Will Eat Application Software（2026/3/2）：https://a16z.com/good-news-ai-will-eat-application-software/
17. a16z, Cursor + SpaceXAI: the fastest iterating team wins（2026/8/14）：https://a16z.com/cursor-spacexai-the-fastest-iterating-team-wins/