RFS：更好的企业级粘合剂

摘要

企业软件领域存在一个鲜为人知的"肮脏秘密"：客户购买软件后无法直接使用，必须编写大量定制代码，将新购产品与现有系统（如数据仓库和人力资源数据库）连接起来。这种看不见的定制集成工作被称作"暗物质"（Dark Matter），因为大量时间和精力被投入到编写和维护这些代码中，但由于其始终是公司专属的，外界几乎无法察觉其规模。如此庞大的集成需求，已经催生了价值数十亿美元的生态系统——大型软件供应商如 Oracle、NetSuite 和 Salesforce 各自支撑着庞大的咨询公司和独立软件供应商（ISV）网络，其唯一职责就是代表客户定制化这些产品。如今，大语言模型（LLM）有望自动生成针对非常见用例的公司专属"粘合剂"代码，自动构建并维护保持一切互联所需的集成逻辑。如果你对此方向感兴趣，Y Combinator 诚邀你申请。

正文

企业软件的"暗物质"问题

企业软件行业中存在一个被普遍忽视的根本性问题：客户并不能简单地"购买即用"。每当企业采购一套新的软件产品，他们必须投入大量工程资源，编写定制化的集成代码，将新系统与已有的数据仓库（Data Warehouse）、人力资源数据库（HR Database）等核心基础设施对接。这段从购买到实际投入使用之间的鸿沟，往往比软件本身还要昂贵和复杂。

"暗物质"的经济规模

这些公司专属的集成代码被形象地称为"暗物质"——它们无处不在、体量惊人，却几乎不被外界所见。大量时间和精力被消耗在编写和维护这些代码上，但由于每家公司的集成需求都各不相同，这些工作成果几乎无法复用。其经济规模之大，可以从一个事实中窥见：Oracle、NetSuite、Salesforce 等大型软件供应商，各自都支撑着价值数十亿美元的咨询公司和独立软件供应商生态系统，而这些生态系统的核心职能就是替客户完成产品定制化与系统对接。

大语言模型带来的变革机遇

今天，大语言模型（Large Language Model, LLM）的出现为这一困境带来了全新的解决思路。LLM 有潜力自动生成针对非常见用例（Uncommon Use Cases）的公司专属"粘合剂"代码——即那些将不同软件系统连接在一起的定制集成逻辑。这意味着，过去需要耗费大量人力和资金编写、维护的集成代码，未来可以由 AI 自动构建和持续维护，大幅降低企业软件的部署成本和周期。Y Combinator 正在寻找致力于解决这一问题的创始人，鼓励有志者申请加入。