AI 錯殺之后，美股軟件板塊短暫反彈還是徹底反轉？

去年 10 月底開始，美股軟件股經歷了一場罕見的「集體誤殺」。

以軟件 ETF——IGV 為代表，整個軟件板塊一度從高位顯著回撤，跌幅接近 40%。曾經被視為高質量成長資產的軟件公司，突然變成了 AI 浪潮下的「舊世界遺產」。

恐慌的理由看起來非常充分：

DeepSeek 用極低成本推出前沿大模型，讓市場重新認識到模型能力的快速擴散；

Anthropic 推出更成熟的 AI Agent 系統，讓人們第一次清晰看見：

AI 不只是聊天工具，它正在進入法律審查、銷售運營、客服處理、跨部門協作等真實企業流程。

與此同時，Cursor、GitHub Copilot 正在數百萬程序員的屏幕上自動補全、重構和生成代碼。一個看似順理成章的結論隨之出現：

如果 AI 可以寫軟件、跑流程、做客服、查數據，那麼傳統軟件公司還有什麼存在價值？

於是，市場給出了最直接的反應：賣出軟件股，買入算力股。

英偉達、博通、雲廠商成為 AI 敍事下最擁擠的交易，而許多軟件公司則被貼上「即將被 AI 替代」的標籤，遭遇無差別拋售。

在 RockFlow 投研團隊看來，問題在於，這個結論太粗糙了。

它把「部分軟件會被 AI 替代」，誤讀成了「所有軟件都會被 AI 消滅」；把一個龐大、複雜、分層極深的軟件生態，粗暴地壓縮成了一個單一概念。

這正是當前市場最大的認知盲區。

AI 當然會改寫軟件行業。但它並不會讓軟件消亡。真正發生的，是軟件世界正在發生一次殘酷而深刻的物種分化。

一部分軟件會被 AI 壓縮，一部分軟件會被 AI 放大。

一部分軟件會失去收費理由，另一部分軟件會成為 AI 時代新的收費站。

軟件不會消亡，消亡的是舊定價邏輯

每一輪技術革命來臨時，市場都喜歡講「終結故事」。

互聯網剛興起時，有人説傳統企業軟件要完了。瀏覽器、網頁、在線系統會徹底顛覆 ERP、CRM、IT 服務管理這些舊世界工具。

但后來發生了什麼？

互聯網不但沒有消滅軟件，反而孕育出了 Salesforce、ServiceNow、Workday、Snowflake 這一批現代 SaaS 巨頭。

移動互聯網到來時，也有人説 PC 軟件要死。但結果是，新的應用形態、新的訂閲模式、新的雲服務生態，反而讓軟件行業進入了更大的黃金時代。

現在，AI 革命來了，市場再次講出熟悉的故事：

AI 會寫代碼，所以軟件公司要死。  

AI 會執行業務流程，所以 SaaS 要死。  

AI 會自動完成工作，所以企業不需要再購買軟件。

這個故事聽起來很有衝擊力，但它忽略了一個基本事實：軟件並非一個單一行業，它是一整套數字經濟基礎設施。

有些軟件確實只是「人類員工的操作界面」。它們的價值來自漂亮的 UI、複雜的表單、清晰的儀表盤，以及把人類工作流程在線化。

但還有大量軟件並非給人「看」的，是給系統「跑」的。它們藏在數據庫、API、身份驗證、雲安全、日誌監控、事件流、數據倉庫和工作流引擎里。普通員工可能一天都不會打開它們，但整個企業每一秒都在依賴它們。

這兩類軟件，在 AI 時代的命運完全不同。

市場此前犯的錯誤，就是把它們放在一起做空。

AI 時代，SaaS 公司正在分裂成兩個物種

要理解軟件股為什麼會反彈，必須先理解這次行業分化。RockFlow 投研團隊認為，未來的軟件公司，大致可以分成兩類。

第一類：人機交互型 SaaS

這類軟件的核心，是為人類員工提供一個工作界面。銷售打開 CRM 錄入客户信息；客服打開工單系統回覆問題；項目經理打開任務管理軟件跟進進度；HR 打開人力系統處理流程。

它們的共同特徵是：用户需要盯着屏幕操作。

過去十幾年，這類 SaaS 依靠一個極其成功的商業模式高速增長：按人頭收費。企業多招一個銷售，就多買一個 CRM 席位；多招一個客服，就多買一個客服系統賬號；多招一個項目經理，就多買一個項目管理軟件授權。

員工數量增長，就是 SaaS 收入增長。這套邏輯在雲計算時代非常強大。但到了 AI Agent 時代，它開始遇到挑戰。

因為 AI Agent 的本質，就是減少人類在標準化流程中的參與。當 AI 可以自動處理客户投訴、整理銷售線索、生成合同審查意見、完成報銷審批、更新項目進度時，企業還需要那麼多初級員工嗎？

如果員工數量下降，按人頭收費的軟件自然會承壓。

少一個客服，就少一個客服系統席位；

少一個銷售助理，就少一個 CRM 使用賬號；  

少一個初級項目經理，就少一個項目管理工具授權。

這就是市場恐慌的來源。

對於那些主要依賴人類操作界面、功能壁壘不深、數據沉澱有限的 SaaS 公司來説，AI 確實不是朋友。

尤其是一些「瘦應用」：它們本質上只是把一個特定流程做成網頁表單，底層沒有數據壁壘，也沒有複雜系統集成。一旦通用 AI Agent 能夠直接完成這些任務，它們的價值就會迅速被壓縮。

這類公司，確實可能被重估，甚至被淘汰。

但這只是故事的一半。

第二類：基礎設施型 SaaS

另一類軟件，恰恰會因為 AI Agent 的普及而迎來更大的需求。它們不是給人看的，是給機器用的。

比如：數據倉庫、API 管理、身份驗證、網絡安全、可觀測性監控、日誌分析、事件流處理、雲原生基礎設施。

這類軟件沒有那麼性感。普通用户很少主動打開它們，甚至不知道它們存在。但在 AI 時代，它們會變得比以往更重要。

因為 AI Agent 不是憑空工作。它要完成任務，就必須不斷調用企業內部系統。

它要回答客户問題，就要讀取 CRM 和客服歷史記錄；

它要審覈合同，就要訪問合同庫、財務系統和法務知識庫；

它要處理銷售線索，就要查詢客户數據、更新銷售管線、發送郵件、記錄日誌；  

它要自動完成 IT 運維，就要調用監控系統、查看異常指標、觸發修復流程。

每一步，都意味着 API 調用、數據庫查詢、身份驗證、權限檢查、日誌記錄和安全審計。

一個人類員工每小時可能只點擊幾十次，產生有限的系統請求。但一個 AI Agent 可以在一分鍾內發起數百次、上千次調用。它不會累，不會午休，不會下班，也不會因為咖啡沒喝夠而降低工作效率。

這意味着什麼？意味着企業軟件基礎設施的使用量，可能被 AI Agent 放大幾個數量級。基礎設施軟件不關心調用它的是人類還是機器。

它只關心一件事：你用了多少？

你查詢多少次數據庫，就按計算和存儲收費；

你觸發多少次身份驗證，就按認證量收費；

你產生多少日誌，就按數據攝入量收費；

你發起多少 API 調用，就按調用量收費。

如果未來企業中運行着大量 AI Agent，那麼這些機器人將成為軟件基礎設施的新客户。

而且它們是最理想的客户：24 小時在線，高頻調用，極度依賴系統，且願意為穩定性、安全性和速度付費。

這就是「基礎設施型 SaaS」的核心投資邏輯。

從「按人頭收費」到「按結果收費」：軟件商業模式正在自救

軟件股反彈的另一個關鍵原因，是市場終於看到了 SaaS 公司商業模式的調整能力。

過去，投資者擔心：如果 AI 讓企業減少員工，那麼按人頭收費的軟件公司收入會下降。

這個擔心並非完全沒有道理。但優秀的軟件公司不會坐等被顛覆。它們正在主動切換收費模式。從過去的按席位收費，轉向按使用量收費、按結果收費、按自動化成果收費。

這是一場非常重要的定價革命。以 Salesforce 的 Agentforce、ServiceNow 的 AI 工作流產品為代表，軟件公司不再只是向客户銷售一個賬號，而是開始銷售一個結果：

AI 成功解決一次客户投訴，收取費用；

AI 自動完成一次 IT 工單，收取費用；

AI 推進一個銷售線索，收取費用；

AI 完成一次合規檢查，收取費用；

AI 幫企業節省一段人工處理時間，收取費用。

假設一家企業原本需要大量客服人員處理重複問題。現在 AI Agent 可以解決其中相當一部分。企業節省了人力成本，但這筆錢不會全部變成利潤。

其中一部分，會支付給提供 AI 工作流、數據接入、安全驗證和系統自動化的軟件平臺。換句話説，軟件公司正在從「賣工具」變成「參與效率分成」。

過去，它們賺的是員工使用軟件的錢。未來，它們賺的是 AI 替企業完成任務的錢。

這就徹底改變了市場此前的悲觀假設。

如果軟件公司只能按人頭收費，那麼 AI 減員當然是利空。  

但如果軟件公司可以按任務、按調用、按結果收費，那麼 AI 自動化反而會打開更大的收入空間。

更重要的是，大模型推理成本正在快速下降。

過去，市場擔心 SaaS 公司嵌入 AI 后，毛利率會被算力成本吞噬。每一次模型調用，背后都是昂貴的 GPU 資源和雲推理費用。但隨着開源模型繁榮、推理優化加速、API 價格下降，軟件公司調用 AI 的邊際成本正在明顯降低。

這就形成了一個非常漂亮的財務結構：前端向客户收取高溢價 AI 功能費，后端承擔越來越低的模型調用成本。高定價、低成本，中間的利潤空間自然變厚。

這也是為什麼市場開始重新評估軟件公司的 AI 變現能力。

哪些軟件公司更可能成為 AI 時代贏家？

如果把軟件股重新放回 AI 時代的定價框架里，投資者真正要看的不再是「它是不是軟件公司」，應該是它處在什麼位置。

RockFlow 投研團隊認為，更值得關注的，是以下三類公司。

平臺型巨頭：掌握入口和生態

第一類是平臺型軟件巨頭。它們已經深度嵌入企業運營，客户遷移成本極高，數據沉澱深厚，天然具備 AI 變現能力。

微軟是最典型代表。它一邊通過 Azure 承接 AI 基礎設施需求，一邊通過 Microsoft 365 Copilot 向企業用户銷售 AI 辦公能力。更重要的是，微軟掌握了文檔、郵件、會議、協作、開發者工具和雲基礎設施，形成了極強的生態閉環。

Salesforce 的關鍵在於，它掌握了企業最核心的客户數據和銷售流程。Agentforce 的意義，是把 AI 嵌入銷售、客服、營銷等真實商業場景，並嘗試按照結果收費。

ServiceNow 則是企業工作流自動化的核心玩家。IT 工單、內部審批、人力流程、企業服務管理，本來就非常適合 AI Agent 接管。流程越複雜、重複性越高，AI 自動化價值越明顯。

這類公司最大的優勢是：客户已經在它們的平臺上，數據也已經在它們的平臺上。AI 只是對既有生態進行升級收費。

數據與基礎設施公司：吃到機器調用紅利

第二類是數據與基礎設施公司。AI 的每一次執行，本質上都是一次數據調用和系統交互。

MongoDB、Snowflake 這類公司受益於 AI 應用對數據存儲、檢索、分析和上下文管理的需求增長。MongoDB 的靈活文檔模型，適合許多現代 AI 應用開發場景。Snowflake 則是企業歷史數據和分析工作負載的重要平臺。

Datadog 和 Elastic 代表的是可觀測性方向。AI Agent 越多，系統越複雜，企業越需要知道：

哪個 Agent 在調用什麼？

哪個接口出現異常？

哪個工作流陷入死循環？

哪個模型輸出導致系統錯誤？

哪些日誌顯示潛在風險？

在機器高速運行的世界里，監控是基礎生存條件。AI 出錯的速度可能遠快於人類。沒有實時監控和日誌追蹤，企業很難放心把關鍵流程交給 Agent。

3網絡安全與身份驗證：AI 越強，安全越貴

第三類是安全和身份管理公司。

AI Agent 時代，身份問題會變得極其複雜。

過去，身份驗證主要是確認「這個人是誰」。未來，企業還要確認：

這個 Agent 是誰創建的？

它能訪問哪些數據？

它是否擁有當前任務的授權？

它的指令有沒有被篡改？

它能否跨系統執行操作？

它的每一次調用是否可追溯？

這就是 Okta 這類身份管理公司的機會。

當企業里不只有人類員工，還有大量非人類身份、機器身份、自動化流程和 AI Agent 時，身份驗證會從低頻登錄行為，變成高頻安全基礎設施。

網絡安全也是同樣邏輯。AI 會提高企業效率，也會提高攻擊者效率。黑客可以用 AI 自動掃描漏洞、生成釣魚內容、變異攻擊代碼、繞過傳統規則防禦。

所以，企業削減預算時可能砍營銷、砍行政、砍部分軟件席位，但很難大幅削減安全預算。CrowdStrike、Palo Alto Networks 等公司的價值就在這里。

AI 時代的安全支出不會下降，反而，安全問題會變得更加高頻、更加複雜、更加昂貴。

當然，軟件股的反彈並不意味着所有軟件公司都值得買入。

在極度超跌之后，板塊往往會出現 Beta 修復。也就是説，好公司和差公司都會一起反彈。

但反彈進入后半段，市場一定會重新分層。

真正能走出來的公司，必須證明三件事。

第一，它有沒有不可替代的數據資產？如果一家 SaaS 公司沒有獨特數據，只是一個輕量級界面，那麼它很容易被通用 AI Agent 覆蓋。

第二，它有沒有嵌入關鍵工作流？軟件越接近企業核心流程，越難被替換。財務、銷售、IT 運維、安全、合規、人力流程，這些高頻且高風險的場景，遷移成本極高。

第三，它有沒有新的定價權？能否從按人頭收費，轉向按使用量、按結果、按任務、按自動化價值收費，是決定未來估值的關鍵。

只是在官網和財報里反覆提 AI，卻沒有真實產品、真實客户、真實收入轉化的軟件公司，短期反彈時，它們也許會跟着上漲。但長期看，市場會重新審判它們。

結論：AI 沒有殺死軟件，但它改變了軟件的未來

在 RockFlow 投研團隊看來，近半個多月美股軟件板塊的反彈，不簡單是情緒修復，市場已經開始意識到一個更深層的事實：

AI 沒有讓軟件消亡，但它改變了軟件的未來。

過去，軟件的主要客户是人。一個銷售、一個客服、一個項目經理、一個 HR、一個工程師，每天打開軟件，點擊按鈕，填寫表單，推進流程。

未來，軟件越來越多的客户會變成機器。AI Agent 會 24 小時運行，持續調用數據庫，持續觸發 API，持續驗證身份，持續寫入日誌，持續處理工作流。

人類員工的點擊是低頻的；機器員工的調用是高頻的。

人類會下班；機器人不會。

這就是軟件行業新的想象力。

投資軟件，不再是簡單押注某個界面工具還能賣出多少席位，而應該是押注誰掌握了 AI 時代的數字收費站。

無論未來最強的 Agent 來自 OpenAI、Anthropic、Google，還是某個尚未出現的新玩家，只要它們進入真實商業世界，就必須經過數據、身份、安全、監控、工作流和應用平臺這些關口。

而守住這些關口的公司，纔是 AI 時代真正隱形的基礎設施巨頭。

所以，軟件沒有死。它只是從服務人類，升級為服務機器人。

而這，可能正是一輪新估值周期的開始。

本文來自微信公眾號「RockFlow Universe」，作者：RockFlow，36氪經授權發佈。