数字化已经改变了商业模式，使其逐渐脱离传统的实体店经营和实物资产，转向更精简的工作方式。
软件驱动的生产方式进一步转变，为创新提供了更大的空间。
未来的进展将通过采用人工智能和机器学习来实现，从而智能地洞察产品和服务的持续改进。
十多年前，网景公司联合创始人马克·安德森在《华尔街日报》发表了一篇具有里程碑意义的评论文章，题为《为什么软件正在吞噬世界》，这一观点同样适用于价值链。如今，软件正在颠覆和改造价值链——即产品从摇篮到坟墓的全生命周期——以及实体零售店和制造业等传统行业的理念。
零售行业有不少传奇案例：Borders和Blockbuster分别被亚马逊和Netflix迅速取代。在汽车行业，特斯拉的市值如今已升至9410亿美元，超过了全球其他九大非电动汽车制造商的市值总和，尽管这家由埃隆·马斯克领导的公司的实物资产和劳动力只占其全部资本投入的一小部分。软件驱动的商业模式提高了效率和生产力，同时使企业能够迅速演进、抓住新的市场机遇、满足不断变化的消费者需求，并以加速的步伐进行创新。
那么，这一切是如何发生的？如果软件驱动的方式真如其所宣称的那样，为何没有更多的商界和产业界领袖将其全面融入自身企业？
数字化的前提条件
数字化转型需要人的转型，以及倡导持续学习和实验的文化思维。马斯克是少数几位认识到软件在以硬件为基础的产业价值链中重要性的人之一。然而，设计电动汽车所涉及的技术复杂性、过去十年或更短时间内计算能力的指数级增长，以及汽车中多达1亿行计算机代码所带来的整体复杂性，却在某种程度上被现有企业忽视了。
电动汽车实际上就是轮子上的计算机，其拥有复杂的技术栈，由集成代码驱动车辆的触摸屏、导航软件、安全传感器、插电式智能设备和基于云的更新功能。
因此，随着软硬件之间的界限变得模糊甚至难以区分，机械工程师已让位于软件工程师。
特斯拉的成功也归功于其线上销售策略，该策略使其无需承担经销商和销售人员的成本。此外，该公司的组织架构倾向于单层团队，没有层级臃肿的问题，使公司整体上更加敏捷，能够更快地响应市场需求和消费者需求的变化。
然而，传统制造商往往不愿摆脱其既有系统，也不愿放弃已投入大量资金的战略或行动方案，即使很明显，这样做会更有益处。
焕新思维
软件和技术变革的速度，加上不断变化的客户需求，使新企业得以涌现，并开始超越那些依赖传统商业模式、未能审视新现实、因而在新技术上落后的既有企业。
但从历史上看，人类的智慧往往依赖于搁置我们已有的认知：即以经验证据解决问题，并转而持续适应当代世界。
机器学习（由大数据、人工智能和算法推动）等创新技术的飞速发展，可能会继续为未来的挑战提供解决方案。软件生成软件，尽管带有“奥威尔式”的含义，并需关注去偏见问题，却是财富创造和全球生活水平大幅提升的关键。
在2019年发表于 《福布斯》文章中，彼得·本德-萨缪尔指出，软件或许曾在吞噬世界，但如今服务正像捕食猎物一样消耗软件。
许多习惯于实体制造的企业可能尚未做好在以数字为定义的服务世界中运营的准备。然而，尽管服务的产出是无形的，它们却能带来有形的成果。这正是数字化的核心所在：企业以软件方面的资本支出，替代劳动力、实物资产和传统IT系统。
此外，企业正选择使用供应商通过云端交付的软件，而不是向软件数据中心投入大量资金。这种即服务的范式转变已被证明比自有软件、解析代码和管理企业集成的复杂性更为高效和富有生产力。它还能使设计人员和工程师免于分心，专注于提升质量和创造价值。
这一价值是通过运用算法和人工智能分析网络捕获的更精准的数据与遥测信息，从而做出更优决策、提升网络性能而创造的。
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转向新的商业模式
与直觉相反，服务正在吞噬软件这一事实，实际上正在加速软件的普及，因为商业模式正从“许可销售”转向“即时访问租赁”。后者的摩擦要小得多，客户体验也更为无缝流畅。
软件即服务已使软件渗透到企业运营的各个领域。企业如今必须提升内部软件人才和技术素养，以使工具与长期战略和愿景保持一致。
以软件为先的方式不仅限于制造业。以农业为例，迪尔公司长期主导着用于播种、施肥和收割作物的农机硬件市场，近期开发了软件，以提高其农业机械的生产力和效率。
物联网帮助这家拥有近200年历史的公司开发出可自动耕地的自动驾驶拖拉机，以及能够区分杂草与作物的智能除草喷雾机（其120英尺喷杆借助计算机视觉实现精准作业）。试想一台高速播种机，能够以精确的每英亩播种量和准确的土壤深度播撒种子，从而优化作物产量。
以更少的投入获得更多的产出，使农民、消费者和全球环境共同受益。这也帮助迪尔公司通过获取此前未被利用的数据创造更多收入，农民现在可以付费访问这些数据。
如果软件即服务以及基于云的数据管理方法听起来并不陌生，那是因为那些将数字思维融入实体世界的先锋企业已为这一理念转变铺平了道路，而这种转变对于应对未来的供应链中断至关重要。
如果软件吞噬世界，而服务正在加速软件的分发，那么可以想象，下一步将是第四次工业革命。
