MS&E435系列⑧：AI 代理正在改寫雲端：Vercel 看到的軟體新經濟

Guillermo Rauch 在 Stanford MS&E 435 談的不是「AI 會不會寫程式」這個已經有點過時的問題。他真正提出的判斷更激進：當寫程式的人從兩千萬名專業開發者，擴張到所有能描述需求的人，雲端本身也必須重新設計。過去的雲端服務處理的是人類寫好的程式碼、網頁請求、靜態或半靜態的使用者介面；下一階段的雲端，處理的是會思考、會執行、會部署、會失敗、也會被攻擊的代理。

這個變化不只是產品型態改變。它會改變誰能創造軟體、誰能取得價值、哪些公司會被重新估價，以及為什麼「部署」會比「寫出程式碼」更稀缺。Rauch 的核心觀點很清楚：程式碼本身正在快速商品化，但能讓程式碼安全、可靠、快速地進入真實世界的基礎設施，反而變得更重要。

軟體創作的市場，正在從開發者擴張到所有人

Vercel 一開始服務的是一群很明確的人：JavaScript 開發者。Rauch 回憶，當時他看到 React、JavaScript、Kubernetes 等新工具都已經存在，但部署一個網站仍然痛苦到不合理。大型雲端平台可以提供運算資源，卻沒有把前端開發者從底層基礎設施中解放出來。Vercel 的初始機會，就是把部署做成一種幾乎不需要思考的能力：只要你會做前端，就能把作品放到全球使用者面前。

這個市場原本已經夠大。Rauch 提到，當時他估算全球約有兩千萬名開發者符合這個輪廓；在程式設計訓練營盛行的年代，學會 React、做出前端、找到工作，曾經是矽谷相信的擴張路徑。但 AI 代理把這個限制打穿了。軟體創作不再只屬於懂框架、懂部署、懂雲端的人，而是開始接近「能說清楚自己想要什麼」的人。

這裡的重點不是 AI 讓每個人都變成工程師，而是軟體供給曲線被徹底改變。以前一個部門想要客製工具，必須排進工程團隊的路線圖，或採購一套不完全合用的 SaaS。現在，一位 CEO、營運主管或產品經理，可能用幾個提示詞就做出足夠好、足夠貼合內部流程的版本。當軟體生產的邊際成本下降，企業對「標準化套裝軟體」的忍耐也會下降。

Rauch 用一個很直白的判準切入：寫程式碼不稀奇，把程式碼部署到客戶面前才稀奇。真正的學習不是程式碼躺在本機或 GitHub 裡，而是有人開始使用它、抱怨它、付錢給它，或者因為它變快而多買一點東西。這也是為什麼 Vercel 的位置變得有趣：它不只服務人類開發者，也開始服務那些天生就願意部署的 coding agents。

從頁面到代理：雲端服務的基本單位變了

Rauch 挑戰了一個看似玩笑、其實很有判斷力的命名問題：如果 Amazon 今天才推出 AWS，還會叫 Amazon Web Services 嗎？他的答案是否定的。因為今天大家真正想建立、交付、營運的，不只是 web pages，而是 agents。也就是說，雲端的主角正在從「頁面與服務」轉向「會執行任務的軟體實體」。

傳統雲端的世界，核心是即時請求與回應。使用者點一下頁面，系統必須在幾十或幾百毫秒內回應。Amazon 早年著名的效能教訓是，每增加 100 毫秒延遲，轉換率就可能下滑。這種商業邏輯塑造了 CDN、前端效能、邊緣快取、低延遲 API，以及一整個以「快速回應」為中心的網路基礎設施。

代理世界的節奏不同。代理可能要思考數秒、數分鐘、數小時，甚至跑上一整天，才交付一份報告、一個分析、一個軟體產品或一個營運決策。這不是單純把 timeout 拉長就能解決的問題。它需要能保存狀態、能串流進度、能恢復任務、能限制風險、能計量成本，也能讓使用者理解代理到底做了什麼的新型基礎設施。

這就是 Rauch 所說的 agentic cloud。過去的雲端把像素送到使用者面前，現在的雲端還要把智慧以 token 的形式串流出來。像素需要 CDN，token 也需要類似的層：可觀測、可快取、可切換供應商、可防故障、可控成本、可依照任務難度選擇模型。Vercel 的 AI Gateway 就是在這個比喻下出現：它像 token 的 CDN，不只是轉送模型輸出，而是管理智慧流量本身。

Agentic Infrastructure 的三個面向

Rauch 把 agentic infrastructure 拆成三個面向。第一，是給 coding agents 使用的基礎設施。當 Codex、v0 或其他程式碼代理生成軟體，它們需要一個地方部署、測試、暴露給使用者，並取得真實回饋。這個面向延續 Vercel 原本的優勢，只是使用者從人類開發者擴張到代理。

第二，是用來建造 agents 的基礎設施。未來企業交付的產品，可能不是一組頁面，而是一個能替使用者完成任務的代理。Rauch 舉 Vercel 自己的客服代理為例：它已經能回答 93% 的使用者詢問，讓更多使用者得到免費支援，也讓公司營運效率大幅提升。這種產品不是傳統知識庫，也不是把 FAQ 包成聊天介面，而是把工具、上下文、權限與執行環境整合起來。

第三，是由 agents 自動化的基礎設施。這是最像科幻，但也最接近雲端營運痛點的一部分。任何做過大規模系統的人都知道，維運意味著深夜警報、效能劣化、資料中心故障、不可預期的尖峰流量。Rauch 想像的下一代雲端，像自駕車一樣能自我設定、自我修復、自我最佳化。代理不只是寫功能，也會提交修復、調整架構、改善轉換率，甚至在測量後直接完成部署。

這三個面向連在一起，就會形成一個新的雲端堆疊：代理可用、可建、也可自動化自身。要讓它成立，模型不只要有文字輸入輸出能力，還需要一個 sandbox、可控工具權限、可觀測安全邊界。這同時放大了安全問題：代理會不會被釣魚、外洩資料，或在錯誤指令下大量消耗資源？因此代理安全不會是傳統資安的附屬品，而會成為新類別。

積木經濟：為什麼開源與既有工具反而更重要

一個反直覺的問題是：既然代理會寫程式，為什麼還需要重用現有軟體？理論上，它可以每次從零開始，重新寫一個框架、資料庫、作業系統，甚至重新發明整個技術世界。但 Rauch 認為，代理也有「效率偏誤」。它們會選擇已知、穩定、在訓練資料中反覆出現、容易組裝的工具。

這讓開源與開發者生態變得更有價值，而不是更不重要。Next.js、React、shadcn/ui、Vercel 的部署平台，之所以在代理時代受益，是因為模型已經大量學到它們。當代理被要求建立一個 SaaS 應用，它會自然選擇一組熟悉的積木。Rauch 引用 HashiCorp 創辦人 Mitchell Hashimoto 的說法，把這稱為「block economy」：未來的競爭，不只是誰有最好的產品，而是誰能提供最適合代理抓取、理解、組合、部署的積木。

SaaS 沒有死亡，死亡的是最低公分母

Rauch 並不是真的說「軟體死了」。更準確的說法是：某些建立在最低公分母上的軟體會失去優勢。傳統 SaaS 的成功，常來自產品、設計、工程團隊在會議室裡找出一套能滿足最多客戶的共同介面。它不一定最適合任何一家企業，但足夠通用、足夠可銷售、足夠可擴張。客戶也被迫把自己的流程塞進這個介面裡。

AI 代理改變這個交換。當客製軟體變得便宜，企業會重新問：為什麼我要把自己的流程改成配合一套一般化工具？Rauch 提到一個新創客戶的例子：CEO 用 v0 做出一套停車場管理軟體，取代原本採購的產品，還省下不少錢。這個例子看似小，卻代表一個大方向：大量邊緣、垂直、內部、非核心但惱人的工作流，過去不值得客製化，現在開始值得。

這不代表所有 SaaS 都會消失。真正高價值的系統紀錄、深度工作流、法規與安全要求、資料網路效應仍然存在。但 SaaS 公司不能再只靠「我們已經有一套通用介面」來防守。它們必須讓資料與功能變成可被代理調用的能力，或者把自己升級成能幫客戶產生客製軟體的基礎設施。

價值會累積在哪裡：模型之下與模型之外

課堂問到一個核心投資問題：價值會累積在哪裡？晶片、資料中心、電力、冷卻、模型、代理、應用，哪一層會抓住最多價值？Rauch 的回答偏向基礎設施，但不是簡單說「模型之下全贏」。他的判準是：哪一層能讓模型變得有用，哪一層就有機會累積價值。

模型本身如果沒有 sandbox、部署平台、網域名稱、權限管理、觀測能力與安全護欄，就很難進入真實工作。使用者也不只需要一段回答，而是需要一個能運行、能分享、能被命名、能被客戶使用的結果。這解釋了為什麼 Vercel 會重視 domains：當人或代理有一個新點子，命名與上線常常是第一步。網域名稱不只是地址，而是一個想法開始變成產品的門牌。

在這個框架下，Vercel 想成為新點子的入口。這個入口不只賣部署，也賣代理需要的周邊能力：sandbox、AI Gateway、workflow、chat、security、domain、fluid compute。看起來它在跨很多產品線，但 Rauch 的說法是，這些產品重用同一套「火箭引擎」。

人類體驗不會消失，但它的位置會改變

雖然 Rauch 大量談 token、agent、sandbox，他並不看空人類介面。相反地，他認為更豐富、更具沉浸感、更有個性的 pixel-based experience 會回來。原因是代理會在背景產出結果，但人類仍然需要理解、審查、體驗與分享這些結果。智慧以 token 形式工作，最後仍常常需要以文字、圖像、3D、影片或互動環境呈現。

他提到自己對早期互動百科全書 Encarta 的記憶：那是一種比純文字更有生命感的學習體驗。後來許多知識被壓縮成網頁上的文字牆，效率很高，但想像力較少。生成式影片、3D 模型、即時渲染與代理式應用，可能讓網路重新變得更有探索感。這個判斷對產品設計很重要：代理不是取代介面，而是把介面從固定流程變成可生成、可調整、可依任務改變的結果。

對創業者與企業的含意

這場談話最值得帶走的，不是 Vercel 的單一產品路線，而是一組判斷市場的方法。第一，問自己：你提供的是代理可以直接使用的積木，還是只能給人類看的介紹頁？如果是後者，你可能正在被新工作流繞過。第二，問自己：你的產品是否仍假設軟體很難做、程式碼很稀缺、使用者只能接受通用介面？如果是，客製化成本下降會侵蝕你的防線。

第三，問自己：你的商業模式是否能跟上 token 速度？即時註冊、透明價格、用多少付多少、清楚 API、可觀測用量，會比漫長銷售流程更適合代理時代。第四，問自己：你有沒有處理濫用、KYC、成本爆炸與資料外洩的能力？代理連上超級運算與真實工具後，錯誤不再只是回答錯，而可能是執行錯、花太多錢、外洩資料或破壞系統。

這裡也牽涉到能源問題。Rauch 說，智慧的出現像是一種能量的雙向流動：能量進去，智慧出來。這句話聽起來抽象，但對 AI 基礎設施公司很具體。當代理開始替人類執行長時間任務，背後消耗的不只是模型呼叫費用，而是資料中心、電力、冷卻、網路、儲存、沙盒與觀測系統。任何能讓這個轉換更便宜、更可靠、更可控的突破，都會直接影響 AI 應用能不能走出展示階段，成為日常生產力。

因此，對創業者來說，最好的問題不是「我要不要加一個 AI 聊天框」，而是「我的產品在代理工作流裡扮演哪一塊基礎能力」。你可以是資料來源、執行環境、安全層、計費層、觀測層、協作介面，也可以是某個垂直領域的專家代理。但如果你的產品只是在舊流程上加一層話術，卻沒有讓代理更容易完成真實任務，它很快就會被更直接的工具繞過。

另一個容易被忽略的問題是所有權。當代理替公司寫程式、買網域、部署服務、串接資料、建立內部工具，成果到底屬於誰、誰可以修改、誰要負責審核、誰承擔外部風險，都需要被制度化。這些問題看似管理細節，其實會決定代理能不能進入大型企業。

如果用一句話總結這場講座，那就是：AI 沒有讓基礎設施變得不重要，它讓基礎設施變成軟體經濟的關鍵戰場。程式碼會越來越容易生成，應用會越來越容易客製，傳統 SaaS 的防線會被重估。但誰能讓代理安全地拿到電腦、使用工具、部署成果、被人理解，誰就站在新雲端的入口。這也是下一輪軟體競爭最值得持續追蹤的主線。

【資料來源】

1. MS&E 435 | Economics of the AI Supercycle - Stanford 課程頁，說明課程定位與 GUILLERMO RAUCH 的講者角色。
2. Stanford MS&E435: Applications, Coding AI and the future of software - 影片主素材。