夜雨聆风
微致观点 | AI”冲击“中国软件行业?这可能是个甜蜜的误会
上一篇文章中，我们从2026年初美股软件板块暴跌开始，分析了软件以及软件行业与AI的关系（《AI时代，软件的黄昏与黎明》），得出了大部分的AI生意本质上就是软件生意，但是软件行业当前“最性感”的商业模式——SaaS受到实实在在的冲击，光芒难再的结论。
然而，这一分析更多是针对软件行业的”应许之地“美国而得出的。当我们把目光投向中国软件市场，一幅截然不同的图景浮现出来。上一个时代的性感尤物——SaaS，其实在中国市场从来就没有真正跑通过，中国市场因其独特的生态土壤，正在经历一场与美国”掀桌子”逻辑完全不同的变局。
AI给中国软件行业带来的，相比于”冲击“而言，可能更多是绝境逢生的”机遇“……
当我们开始思考AI对中国软件市场冲击的时候，似乎总是感觉太宏观，毕竟行业是由一家家公司组成的，于是我们从具体公司的层面，通过一个个真实的样本，来尝试着回答这个问题。
我们筛选了A股市值超 100 亿、营收超 10 亿、软件为核心收入的 61 家上市公司，覆盖通用软件、垂直行业软件、IT 外包、网络安全、基础软件&信创等全赛道，从客户属性、股东资源、护城河等多个维度评估，发现 AI 的冲击呈现极致的分化特征：
A 股软件行业最具中国特色的一类公司，也是 AI 冲击下最 “安全” 的群体：核心客户几乎全部为母公司和/或体系内央企、国企、科研院所，销售费用占营业收入的比例低到几乎可以忽略不计，本质是 “内部数科团队剥离上市”。
典型代表：
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南网数字：核心客户均为南方电网集团体系内公司，人效超 230 万，壁垒来自股东资源；
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宝信软件：依托宝钢集团，深耕钢铁行业 IT 外包，并逐步延展到有色、能源、化工等流程制造类行业；
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中科星图：背靠中科院空天信息创新研究院，垄断特种领域地理信息；
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国网信通、远光软件、电科数字、航天信息、莱斯信息……
这类公司的核心壁垒来自其股东资源。AI 带来的技术迭代，无法撼动其客户垄断地位；甲方预算稳定，短期不会因 AI 提效而压缩项目支出，反而会受益于AI的发展，新增“xx大模型”、“xx智能体”等AI相关预算投入。
在我们的统计中，这类 “拼爹型” 公司是 A 股软件行业的 “压舱石”，也是 AI 冲击下的免疫群体。一个有趣的现象是：春节后AI冲击恐慌蔓延期间，这类公司股价几乎未受到冲击——市场用行动投票，确认了它们的”免疫”地位。
这类公司不依赖股东资源，但凭借 C 端流量、网络效应、牌照壁垒或私有数据沉淀，构建了 AI 短期难以颠覆的护城河。
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C 端流量垄断变现
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同花顺、指南针：C 端用户为主的证券交易软件，依托 C 端流量与用户粘性，AI 功能反而成为新增付费点；
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金山办公：To C 收入占比 64%，网络效应显著（文档分享带动用户转化），AI 功能强化用户粘性，付费意愿持续提升。
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垂直寡头垄断
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恒生电子：金融科技寡头，行业监管严格、迁移成本极高，AI 主要为提效工具和营销甲方新增预算的由头；
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广联达：建筑行业垂直软件，深度嵌入业务流程，数据沉淀形成壁垒，公司业绩更多地受房地产行业景气度的影响。
这类公司的核心逻辑是流量 / 牌照 / 数据的短期不可替代性，AI 不是颠覆者，而是 “放大器”—— 用 AI 优化产品体验，进一步巩固垄断地位。
中国软件行业的主力军，以软件定制开发、IT 外包为主，深度绑定垂直行业客户，核心能力是行业 know-how + 客户资源 + 成本控制。
典型代表：软通动力、润和软件、中科创达、汉得信息等。
这类公司的特点：
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毛利率普遍高于金融 IT 外包，客户压榨预算的力度不强；
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核心竞争力是对垂直行业的理解，而非纯技术开发，但在垂直行业尚未或无法形成垄断；
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AI 带来的是交付效率提升，而非业务替代 —— 用 AI 降低开发成本、缩短交付周期，反而能阶段性提升毛利率。
经过多年定制化开发，乙方已形成特定的行业解决方案，甲方全套业务流与数据均沉淀其上，每年甲方会有一定新的业务需求和预算，并要求对原有软件进行升级开发。
思考AI对这类软件公司的影响，甲方短期内不会将这套成熟的运作体系推倒重来，这种”做得重”的包袱，短期内反而成为AI冲击的缓冲垫——推倒重来的成本过高，甲方更倾向于要求乙方”用AI提效”&“融合AI元素”而非”换AI重建”。因此短期无颠覆风险，而拉长一些时间来看，原先已形成稳态的行业格局，被AI提效后可能又面临新一轮市场份额争夺战的洗牌。
这是 AI 冲击下可能会被甲方持续压榨的中国软件公司。
To F类的金融 IT 外包公司的客户为银行、保险等金融机构，尤其是以大型银行为主的金融机构，其拥有极其庞大的自有信息技术团队，人员专业程度极高，自身数字化基础设施建设完善，同时对乙方又极度强势，深知 AI 可大幅降低开发成本，可能整体预算不会下降过多，但会持续压榨乙方，乙方通过AI提效节省出来的成本，在这些大型金融机构甲方的眼中几乎透明。
这类公司的困境：没有垄断壁垒、没有流量优势、没有股东庇护，却拥有极度专业的甲方，AI 成为甲方压价的理由，乙方的收入与利润可能面临双重挤压。
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基础软件：华大九天（EDA）、达梦数据（数据库）等，依托信创与国产替代壁垒，短期受 AI 冲击小，但长期软件工程逻辑重构，面临技术迭代压力；
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网络安全：奇安信、深信服、启明星辰等，核心壁垒是头部安全厂商的品牌背书与甲方信任。AI 虽然可替代部分功能(如代码扫描)，但体系化安全服务仍需专业厂商(出安全事件得有人背锅)。同时AI时代会催生很多新的网络安全场景，例如近期全民龙虾热的过程中，CNCERT发布了《关于OpenClaw安全应用的风险提示》。AI时代催生了新的AI安全需求，很有可能出现”等保3.0-AI等保”这类的阶段性行业机会。
从前述样本的拆解中我们发现，对比美国市场，AI 对中国软件行业的重构，呈现出一些独特的逻辑。
我们常开玩笑说，中国To B软件行业，从60分到90分的产品都能为甲方所接受，而商务关系更是成为了To B软件的核心壁垒之一，AI 带来的技术颠覆，无法短期打破已有的商务合作格局，但这并非长久之计：
短期视角：商务关系成为抵御 AI 冲击的 “缓冲垫”，项目制业务不会快速萎缩；
长期视角：甲方会要求乙方用 AI 降本增效，技术能力弱、仅靠商务关系的公司将被淘汰；
行业趋势：从 “关系驱动” 转向 “关系 + 技术” 双驱动，AI 能力成为标配。
中国企业内老板意志导向明显，而大部分“领导”对定制化有执念。“我们公司的业务有特殊性，通用软件不能直接用，你们的软件需要根据我们公司的业务流程做定开。”这种曾经被诟病的 “行业痛点”，“做得重” 反而成了短期面临AI冲击时的缓冲垫。
我们在看一些软件企业官网的时候，经常能看到有一栏叫“行业解决方案”，这是从某个特定行业基石客户的需求逐渐演化为整个行业最佳实践的过程，在经过了多年定制化开发后，甲方的全套业务流都在这套系统上跑，全部业务数据也都沉淀在了这套系统上。在习惯了定制化开发后，AI的技术革命短期内很难改变这个范式。
中国软件行业的 “定制化基因”，AI Coding为代表的行业革命可能会成为行业提效的重要催化剂。面对习惯了定制化开发的甲方，乙方使用AI Coding后可快速响应个性化需求，原先以月为计算周期的开发需求可能会缩短到周，无需漫长的定制开发周期。
生产力的提效革命对乙方也是把双刃剑，当甲方发现乙方的生产效率提升后，以“人工时”为计费逻辑的软件外包业务，也面临着甲方压价的最好理由。
在第二部分和第三部分的分析中，我们基于的都是“短周期”视角来分析AI对于中国软件行业的影响，但拉长周期来看，我们认为 AI 将为困境中的中国软件行业带来三大机遇，这也是未来该行业投资的核心主线。
传统软件卖的是 “工具”，未来软件卖的是 “业务结果”；传统 SaaS 按人头收费，未来软件按 “效果” 付费。
我们列举一些典型的落地场景
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智能客服：从卖客服软件，转向卖 “数字客服专员”，按处理量 / 满意度付费；
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财务 / 法务 / 人事：用 AI 替代基层岗位，部分基础职能由新一代软件公司交付全流程业务成果；
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垂直行业：软件结合硬件形成新的解决方案，如制造业数字质检员、零售业数字导购，直接替代人力。
这一趋势，直接冲破了软件行业的天花板：从吃 IT 预算，转向吃服务预算，市场空间呈指数级扩张。我们称之为RaaS（Result as a Service，成果即服务）——不再是售卖工具，而是售卖Agent驱动完成的劳动成果。
在传统的软件时代，中国软件企业出海往往面临着“水土不服”的困境：我们试图把国内打磨好的产品卖给欧美客户，却发现对方早已被 Salesforce、SAP 等巨头教育成熟，我们的产品既不够“洋气”，也缺乏生态壁垒。
然而，AI 时代的到来，彻底改写了这一剧本。对于中国软件企业而言，AI 不仅是内卷的工具，更是出海的“船票”。当这支经过 AI 赋能的中国团队走向海外，局面发生了根本逆转。
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同一起跑线出发的高性价比RaaS：
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欧美软件巨头虽然拥有强大的 SaaS 产品，但在 AI Agent 的落地应用上，大家都处于同一起跑线，中国软件企业不再需要费力去推销一个“二流的标准化产品”，而是可以推销一种“经国内市场充分打磨的RaaS”。
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海外市场的人员成本和token成本都显著高于国内，中国软件企业利用国内成熟的 AI 开发工具以及低成本的token，具有了双重成本优势。
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从“跟随者”到“定义者”：
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逻辑反转：更深远的影响在于，中国软件企业有机会在海外市场定义新的标准，以前是中国学欧美搞标准化，未来，可能是欧美学中国搞“AI 原生RaaS”。
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数据壁垒：中国软件企业在服务国内海量非标客户时，积累了大量关于“如何让 AI 理解复杂业务逻辑”的训练数据。这些数据是欧美标准化软件所缺乏的。当我们将这种“理解力”输出到海外，数据成为了中国企业的又一竞争优势。
AI 时代，中国软件企业的出海策略不应再是“把国内产品翻译成英文”，而是“把国内的 AI 解决方案能力进行全球化复制”。在国内被甲方的非标需求折磨出来的灵活性，恰恰是我们在海外面对多样化市场需求时的最大护城河。这是一场从“产品出海”到“能力出海”的质变。
AI对软件行业的重塑不仅体现在旧模式的颠覆，更在于催生大量前所未有的新场景需求。这些需求并非传统软件的简单升级，而是伴随AI技术特性自然涌现的”原生机会”，我们以2个近期发生的场景为例。
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场景一：AI安全与合规的”新基建”需求
近期全民”养龙虾”（OpenClaw/Claude等Agent形态产品）的火爆，直接催生了新的安全焦虑——个人和企业将核心数据、操作权限甚至资金流转交给AI Agent，如何确保其不被劫持、不泄露隐私、不越权操作？CNCERT迅速发布《关于OpenClaw安全应用的风险提示》，正是对这一空白的监管回应。
我们预判，类似“AI等保”（AI等级保护）的阶段性行业机会即将出现，涵盖Agent行为审计、数据进出管控、操作回滚体系、伦理合规审查等细分领域。这不仅是传统网络安全的延伸，更是围绕”自主决策系统”的全新安全范式。
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场景二：算力调度与AI资源管理的”水电煤”需求
AI时代，算力成为比数据更基础的燃料。但算力消耗具有极强的动态性和不确定性——同一任务在不同模型、不同优化水平下，token消耗可能相差十倍。企业面临”算力预算黑洞”的困境：既怕不够用，又怕浪费多。这催生了全新软件场景。
以前成本是固定的软件授权费，现在是弹性的token消耗，算力调度、模型路由、成本优化将成为企业刚需，相应的软件也将应运而生。从更长期来看，当公共算力采购成为主流，算力调度平台可能演变为类似云厂商的底层基础设施。
这些新场景的共同特征是：它们不是AI对旧软件的替代，而是AI作为新物种自然生长出的”器官”——安全是其免疫系统，算力调度是其循环系统。对于创业者而言，与其在红海市场与旧势力缠斗，不如押注这些增量赛道。
AI对中国软件行业的影响，绝非美股式的”SaaS崩塌”那么简单粗暴。这是一个更加复杂、更加分化、更加”魔幻”的市场：
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这里有”拼爹指数100%”的免疫者，它们的存在与软件功能关系不大；
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这里有高度定制化的”温床”，AI的提效让定制化的生产力大幅提升；
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这里有OpenClaw带来的”贩售形态”革命，可能率先实现”从IT预算到服务预算”的跃迁；
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这里也有最危险的通用工具型公司，面临AI原生应用的直接替代。
正如我们在《AI时代，软件的黄昏与黎明中》中所总结的：”橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳。” AI这粒种子，落在美国的理想软件土壤里，结出了”SaaS崩塌”的果实；落在中国的魔幻现实里，可能结出完全不同的东西。
对于投资者和创业者而言，关键在于放下对”软件”概念的静态执念，客观评估AI在不同业务场景中的重构难度，在“掀桌子”的颠覆力量与“拼爹局”的现实壁垒以及“重定制”的甲方需求之间，寻找真正具备Alpha的机会。
软件未死，只是变异。海外SaaS的黄昏，或许正是中国软件行业黎明的开始——只是这黎明，将以一种我们尚未完全理解的方式到来，也终将到来。
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