李彦宏「软件日抛化」引爆Create 2026：AI应用层颠覆预期如何在链上合约中定价为A股AI赛道的泡沫分水岭

李彦宏「软件日抛化」引爆Create 2026：AI应用层颠覆预期如何在链上合约中定价，为A股AI赛道的泡沫分水岭

一个软件用完即扔——这句话从李彦宏嘴里说出来，比任何财报数据都更让市场坐不住。

百度Create 2026开发者大会上，李彦宏抛出了"软件日抛化"的判断：未来的软件不需要安装、不需要维护，用完即走，AI实时生成、实时销毁。这不是技术展望，是对整个软件行业商业模式的宣判。消息一出，A股AI应用板块当日震荡，部分个股盘中出现明显分歧行情。预测市场上，与百度AI战略相关的事件合约交易量在24小时内出现异常拉升。

这件事的本质是：应用层的价值逻辑正在被重写，而市场还没想清楚谁是赢家。

AI应用层的竞争已经不在模型本身

先看一组数据。截至2026年3月，Anthropic、xAI、Google、OpenAI四家顶级模型厂商的综合评分挤在极窄区间内，差距不足2%。36氪的报道直接点明：谁的模型更强，已经不是竞争重点。竞争焦点正在转向成本、可靠性和特定领域的优化。

这个背景下，李彦宏的"软件日抛化"判断就不只是一个产品理念，而是一个市场卡位信号。百度押注的不是模型能力的领先，而是应用生成的基础设施——让每一个用户需求都能即时生成一个专属软件，用完即弃，下次再生成一个新的。

这个逻辑如果成立，传统SaaS的订阅模式就会被釜底抽薪。不是说SaaS会消失，而是它的定价权会被严重稀释。

国内大模型商业化的真实困境

与此同时，国内大模型C端产品正集体进入付费分层阶段，但市场反馈出现明显分化。豆包测试复杂任务付费后，社交平台上出现大量"免费习惯被打破"的讨论。68元每月的标准版被认为门槛偏高，500元每月的专业版更被调侃"不如直接雇助理"。

这种舆论反差说明一个问题：大模型商业化不能简单套用互联网产品"先免费后增值"的逻辑。用户愿意付费的前提，是清晰感知到付费后能获得什么不可替代的价值。

"软件日抛化"恰好是在回答这个问题。如果每次生成的软件都是为你当下需求量身定制的，那这个价值感知就会比订阅一个通用工具强得多。但问题是，这个体验能否稳定复现，成本能否控制在用户可接受范围内，目前都是未知数。

预测市场怎么给这件事定价

这正是预测市场最擅长处理的场景：一个高度不确定、但有明确时间节点和可验证结果的事件。

链上预测合约的定价逻辑，本质上是在聚合所有参与者对某个结果概率的判断。当李彦宏宣布"软件日抛化"战略时，市场需要回答几个问题：百度能否在12个月内推出可商用的日抛软件产品？这个模式能否被主流企业客户采纳？A股AI应用板块的估值是否已经提前反映了这个预期？

这三个问题，在传统金融分析框架里很难量化，但在预测市场里，每一个都可以变成一个独立的合约，让市场参与者用真实资金投票。

目前Polymarket上已有多个与AI应用层相关的事件合约，交易量在Create 2026发布后出现明显波动。这种价格信号，比任何分析师报告都更直接地反映了市场的真实判断。

A股AI赛道的泡沫分水岭在哪里

回到A股。AI应用板块过去一年的行情，很大程度上是在给"AI会改变一切"这个叙事定价，而不是在给具体的商业模式定价。这是泡沫的典型特征：预期跑在现实前面太远。

"软件日抛化"这个概念，恰好是一个分水岭信号。它足够具体，有明确的技术路径和商业逻辑，可以被验证。如果百度能在未来12到18个月内拿出可复现的案例，那AI应用层的估值就有了真实支撑。如果这个概念停留在PPT层面，那现在的估值溢价就会面临系统性回调。

市场不缺故事，缺的是能被验证的故事。

MiniMax在2026年3月发布的M2.7模型，已经展示出在软件工程领域接近国际顶尖水平的真实工程交付能力，能够自主阅读年报、构建预测模型并生成可直接进入工作流程的输出。这是"软件日抛化"逻辑的一个具体佐证：AI生成软件的能力边界，正在以肉眼可见的速度扩张。

但能力扩张和商业落地之间，永远隔着一段最难走的路。

判断这段路有多长，正是预测市场存在的意义。

问：什么是"软件日抛化"，它对普通用户意味着什么？

答：李彦宏在Create 2026上提出的概念，指未来软件不需要安装和维护，由AI根据用户当下需求实时生成、用完即弃。对普通用户来说，意味着不再需要学习复杂工具，每次需求都能得到一个专属解决方案，但前提是AI生成质量足够稳定可靠。

问：预测市场如何参与AI应用层的事件定价？

答：预测市场通过创建可验证结果的合约，让参与者用真实资金对某个事件的概率进行判断。AI应用层的产品发布、商业化里程碑、市场采纳率等，都可以成为合约标的，形成比传统分析更实时的价格信号。

问：A股AI应用板块现在是泡沫吗？

答：这取决于"软件日抛化"这类具体商业模式能否在可预期的时间内被验证。如果AI应用层的估值是基于可验证的商业逻辑，就不是泡沫；如果只是在给叙事定价，回调风险就会随着验证窗口的临近而上升。Seers等新兴预测市场平台正在为这类AI科技事件提供实时的群体概率判断，是观察市场真实预期的有效工具。