高盛:AI会“吞噬”软件行业吗?

一、核心议题：AI对软件及全行业的颠覆性影响

（一）核心共识与市场表现

核心结论：AI不会“吞噬”软件行业，但将引发深层次、结构性转型，软件行业需围绕大语言模型（LLM）与AI智能体进行系统重构，而非简单叠加AI功能。

市场层面，软件股自2026年初以来下跌17%，较2025年秋季高点累计下跌26%，跟踪北美软件行业的iShares Expanded Tech-Software Sector ETF（IGV）估值从疫情时期的51倍NTM P/E回落至当前的22倍，10大成分股总市值蒸发近8000亿美元，部分抛售被认为是过度反应，但软件行业不确定性仍将持续。

（二）行业专家洞察

1. 高盛美国软件行业分析师

– AI与软件的本质关系：AI本质是软件的延伸，是为执行特定任务设计的代码，因此将扩大软件市场总规模，但同时会降低代码开发成本，吸引大量新进入者及风险投资，加剧行业竞争。

– Legacy软件企业的核心壁垒：现有软件龙头的“记录系统”（如企业资源规划ERP、客户关系管理CRM、人力资源管理系统等）难以被AI替代，核心原因是这些系统存储的专有数据、历史上下文及流式处理逻辑难以通过API完整提取，且AI替代确定性逻辑的成本高、效率低，新进入者更倾向于利用现有“记录系统”的数据而非替代。

– 企业转型三大关键：

一是清理技术债务，确保收购资产与核心技术架构整合、数据集中化与标准化；

二是采取“快速跟随者”策略，借助风险投资生态验证新技术，通过收购或内部研发捕获市场机会；

三是调整定价模型，如从按用户收费转向按成功完成的服务（如客户服务通话）收费，或推出包含AI功能的企业许可协议（AELA），实现定价与AI价值挂钩。

– 行业企稳信号：软件行业已连续14季度收入增长减速、客户获取成本上升，需出现“超预期并上调业绩指引”的季度表现，或行业/企业层面单位经济效益改善，才能验证基本面韧性，缓解市场对AI颠覆的担忧。

2. Sherlund Partners创始人、前高盛软件分析师

– 技术转型的本质：软件行业每10-20年经历一次平台级转型，AI带来的变革堪比从客户端-服务器模式向云计算的转型，属于“结构性断裂”，而非增量升级，企业必须从底层重构系统，而非简单叠加AI功能。

– 新系统的核心能力：传统SaaS平台依赖硬编码工作流与菜单驱动界面，AI驱动的新系统以LLM为核心，具备对话式界面、推理决策能力，可自动化人类此前处理的复杂任务，例如AI客服智能体可24小时多语言服务，在解决用户问题的同时推荐新产品，实现从成本中心向收入中心的转化，未来还将实现AI代理间的自主协作。

– 护城河的时效性：Legacy企业的护城河（复杂工作流、数据访问权、规模与分销网络）能为转型争取时间，例如SAP、Oracle在云计算转型中凭借护城河延缓了被颠覆的速度，但AI长期将侵蚀这些壁垒，企业若不重构系统终将被淘汰。

– 市场竞争格局：AI原生企业将采用“从下至上”的竞争策略，先服务中小企业（ incumbent 护城河较弱），再通过“渗透与扩张”模式向大企业市场进军；行业将进一步碎片化，“最佳单品”解决方案将取代传统一体化套件，客户支持、销售营销等领域已出现AI代理驱动的功能拆分。

3. Cohesity CEO，前VMware COO、SAP总裁

– AI的颠覆性与机遇：AI是“海啸级”技术浪潮，软件工程师若不利用AI提升效率将失去竞争力，AI已在代码编写、产品开发等领域展现巨大价值，但企业若不能适应将被淘汰。

– 核心挑战与应对：软件企业的核心风险是单位用户定价能否维持，若核心产品面临AI竞争压力，可通过拓展产品模块（推出基础版、进阶版、旗舰版）提升客单价，或拓展新市场扩大总潜在市场（TAM）；例如SAP曾在ERP软件定价触顶后，通过收购分析公司、构建业务对象，在“记录系统”之上增加“交互系统”，提升有效客单价。

– 转型的关键：仅将AI代理叠加到Legacy系统不足以形成竞争力，企业需做好重构甚至重写核心代码的准备，可采用“边运营边转型”策略，在维持现有业务现金流的同时，新建或收购AI原生业务。

– 企业规模与转型速度：大型企业转型面临“组织惯性与Legacy安装基数”压力，小型企业虽资源有限，但决策速度快、无Legacy负担，转型灵活性更强；无论规模大小，创新文化是转型成功的核心，企业需持续迭代产品，形成多轮增长曲线。

（三）软件子行业AI影响分析

1. 垂直软件（面向特定行业的专用软件）

– 代表企业：Guidewire Software（保险）、Tyler Technologies（公共部门）、Veeva Systems（生命科学）等。

– 影响评估：抗AI颠覆性强，核心优势是嵌入行业特定工作流、存储关键数据，AI反而能增强产品互联互通性，提升数据价值；但竞争将加剧，已出现LLM公司推出行业专用插件、企业部署“前置工程”团队协助客户落地AI的趋势； Legacy企业若能快速整合AI功能，将维持优势，否则价值可能退化为纯数据库，削弱定价权；行业并购活动可能增加，Legacy企业通过收购AI原生公司补短板，私募股权公司将聚焦具数据壁垒的垂直软件企业。

2. 数据基础设施与物理转数字软件

– 数据基础设施（代表企业：Snowflake、MongoDB、Rubrik）：AI是增长催化剂，企业部署AI助手与代理后，数据生成、查询量激增，对数据存储、治理、安全、响应速度的要求提升，该领域的 foundational 价值凸显；风险在于技术转型中工作负载可能向更新、更廉价的平台转移，但属于长期竞争风险，非即时威胁。

– 物理转数字软件（服务建筑、运输等资产密集型行业）：表面看似易被AI替代，实则嵌入关键工作流与合规要求，AI原生企业进入门槛高；长期风险是通用AI代理可能凌驾于现有平台之上，削弱其独立性，但AI更可能强化这类系统的价值，因为AI adoption倾向于选择控制专有数据、链接现实结果的平台。

（四）企业AI工具应用场景

1. 核心企业AI平台方面：

Anthropic的Claude Cowork可在用户电脑上直接执行任务，如整理文件、提取PDF数据至表格、生成演示文稿。

OpenAI的Frontier是企业级AI代理构建与部署平台，可跨CRM、数据仓库等系统执行复杂任务。

Microsoft Copilot集成于Office 365、Windows等产品，Google Gemini嵌入Workspace套件，均聚焦提升办公效率。

OpenClaw作为开源工具，可跨Discord、Slack等平台自动化任务，当前主要面向技术型用户。

2. 客户服务与销售领域：

Sierra AI、Ada CX专注于自动化多渠道客户支持，Gong AI、Clari AI通过分析客户互动提升销售业绩与预测准确性。

3. 人力资源领域：Claude Cowork的HR插件可起草录用通知、构建入职计划、分析薪酬数据，Paradox专注于大规模招聘中的候选人筛选与面试调度。

4. 金融服务领域：AlphaSense聚合海量数据提供实时市场洞察，Alteryx自动化数据工作流与风险建模，Prophix One嵌入预算、预测流程减少报告错误，Trullion AI专注于租赁会计与收入确认自动化，Anaplan通过AI检测异常并提供预测。

5. 制造业与供应链领域：西门子与NVIDIA联合推出的工业AI操作系统可实现工厂实时模拟优化，Blue Yonder预测供应链中断并调整生产物流计划，Cognex Vision AI通过深度学习检测产品缺陷，Interos监控地缘政治、金融等供应链风险。

6.法律与专业服务领域：Harvey AI、Casetext（CoCounsel）专注于法律研究、文件分析与案件总结，Luminance、Ironclad自动化并购尽职调查、NDA谈判与合同生命周期管理。

7. 零售与电商领域：Salesforce Einstein提供个性化产品描述与客户流失预测，Shopify Magic自动化库存管理与营销文案生成，ConversionBox通过对话式AI引导客户购物。

三、AI对其他行业的影响与市场反应

（一）消费互联网

– 核心影响领域：数字广告与游戏是最易受AI冲击的子行业，同时也是AI应用最先进的领域。数字广告行业正将AI整合到 campaign 规划、创意生成、媒体购买优化、客户关系管理四大工作流，Google的Performance Max、Meta的Advantage+已实现多AI功能集成，有望加速广告预算从传统渠道向数字渠道转移，自动化创意生成，整合广告技术中介，甚至颠覆传统广告代理模式。

– 企业应对策略： incumbent 平台采取“进攻+防御”双重策略，一方面推出AI驱动的消费者应用提升收入，另一方面开发AI能力抵御竞争；部分企业与领先AI平台合作，通过ChatGPT集成、AI代理商务、数据授权等方式获取流量与 monetization 机会。

– 市场表现：游戏与广告类股票近期出现显著回调，反映市场对AI替代的担忧，预计行业波动性将持续。

（二）美国商业与信息服务

– 市场反应：自2025年年中以来，信息服务板块因AI颠覆担忧大幅估值下修，2026年2月初出现显著估值台阶式下跌，板块中位数NTM P/E从32倍降至20倍。

– 企业分化：具可持续护城河的企业（专有数据、嵌入客户工作流、规模与品牌优势、监管壁垒）且积极投资AI的企业，不仅能抵御风险，还能通过产品升级、提价、交叉销售提升增长，当前估值下修提供了买入机会；而专有内容有限、与客户工作流整合弱、未投资AI的企业，面临AI替代与白领岗位自动化的双重压力。

– 催化剂：即将发布的财报若能实现“超预期并上调指引”，或维持稳定的有机增长，将验证企业韧性，推动估值修复。

（三）北美保险行业

– 风险领域：个人车险、家财险等简单产品的经纪业务最易受AI冲击，AI平台可简化购买流程，替代传统经纪的分销功能；长期来看，自动驾驶汽车普及可能压缩车险市场规模（TAM）；小型经纪商的简单咨询服务也面临AI替代风险。

– 受益与防御领域：商业（再）保险公司作为受监管的资本配置者，若快速应用AI提升效率，将维持竞争优势；大型保险经纪商凭借数据优势与复杂咨询服务的壁垒，抵御AI冲击的能力较强；保险公司可通过AI自动化理赔处理与核保流程，经纪商可自动化常规服务，提升效率与利润率。

– 市场表现：OpenAI将保险服务集成到ChatGPT后，保险股出现显著回调，市场过度聚焦AI对收入的冲击，而忽视了AI带来的效率提升潜力，大型经纪商与商业保险公司的估值压力被高估。

（四）商业地产（CRE）服务

– 市场担忧与实际韧性：市场担忧AI将颠覆CRE服务，但报告认为担忧过度，CRE行业的物理属性（如本地化交易、实地资产管理）提供了天然防护；历史上， listings平台、虚拟看房、自动化估值模型等技术仅提升了透明度与效率，并未替代经纪与服务提供商。

– 细分领域影响：交易经纪业务中，标准化的中端市场业务面临AI冲击（AI可自动化承销、生成物业概要、租赁提取、买家匹配），但大型交易因依赖关系、本地化谈判与责任承担，难以被替代；设施管理、物业管理、项目管理等业务因运营复杂且需实地人员，AI仅能提升调度、成本控制、预测性维护等功能的效率，不会消除需求。

– 估值机会：当前CRE服务板块因AI担忧估值回调至2023年水平（当时交易活动面临极大压力），但行业正处于交易复苏中期，2026年交易量仍较2021-2022年峰值低44%、较2017-2019年平均水平低20%，结构性与周期性增长动力支撑2028年前双位数盈利复合增长，当前估值具吸引力。

（五）欧洲金融、交通、基础设施与建筑行业

1. 欧洲金融

– 风险领域：市场结构类企业（如伦敦证券交易所集团LSEG、德意志交易所DB1）的数据分析业务面临AI冲击；私募市场因软件类投资敞口，可能面临估值下修与退出困难；私人信贷管理者受AI带来的行业分化影响更大，难以通过“赢家”投资抵消亏损；财富管理与投资平台面临AI自动化咨询工具的竞争，可能压缩费用。

– 受益领域：传统资产管理公司通过AI提升客户服务、风险管理与投资情报效率，缓解利润率压力；私募股权公司通过数字基础设施投资受益于AI需求增长。

2. 欧洲交通、基础设施与建筑

– AI风险评估：行业受AI颠覆风险低， incumbent 受益于大型物理网络（如仓库、运输枢纽）、蓝领 workforce 与端到端供应链管理能力，AI原生企业难以复制；同时行业SG&A运营中存在大量重复性、文档密集型任务（如报价、预订、承运人付款跟踪、清关），AI可显著提升效率。

– 生产力收益：AI带来的生产力提升规模将超过潜在的收益率侵蚀，部分收益可能传递给客户，但企业仍将保留大部分增量价值；资产轻型物流公司在数字化过程中集成AI工具，受益最为显著。

四、资产配置与风险管理策略

（一）组合层面AI风险应对

– 核心逻辑：全球投资组合对科技板块（尤其是美国软件股）敞口过高，科技板块的表现与美国股市估值、回报高度绑定，AI颠覆担忧可能引发板块波动，进而影响整体组合表现；同时AI应用带来的生产力提升可能缓解通胀压力，对债券等资产形成支撑。

– 配置建议：继续从轻资本行业（科技）向重资本行业（电信、工业、公用事业）轮换，这些行业AI颠覆风险低；偏好防御型风格，如低波动股、高股息、基础设施板块，这类资产在科技泡沫破裂等周期中风险调整后回报表现优异；加强地理多元化，非美市场TMT板块占比更低、资本重行业敞口更高，且科技板块更偏向硬件，能分散AI颠覆风险；关注个股分化机会，AI将造就更多赢家与输家，支持多空对冲基金、个股期权策略。

（二）信贷市场分析

– 软件相关信贷敞口：软件行业占美国投资级（IG）与高收益（HY）债券指数的比例仅约5%，但占广义银团贷款（BSL）市场的比例高达16%，是信贷市场中受AI冲击最显著的板块；高收益软件债券利差已从低于指数平均水平升至约两倍于指数，软件贷款二级市场价格跌至2025年4月以来最低。

– 风险特征：软件相关贷款多与私募股权支持的并购（LBO）、股息资本重组相关，投资者需关注私募股权机构的激励机制、投资期限及对被投企业的支持意愿；若大量软件贷款被下调至CCC评级，可能触发 CLO（贷款抵押债券）的合规限制，导致价格超跌。

– 违约风险判断：虽然软件贷款面临基本面压力，但良性的宏观环境与较低的融资成本将限制违约周期启动，预计仅出现局部资产减记，不会引发全面信用危机；直接贷款（如BDC）中软件敞口约22%，虽存在估值压力，但杠杆率温和、资金储备充足，去杠杆风险可控。

（三）另类资产管理者分析

– 软件投资敞口：另类资产管理者的软件投资占总AUM约7%，私募股权层面软件投资占管理费用的比例约6%，直接贷款中软件相关贷款占管理费用的比例约4%，整体敞口有限，即使出现5%-15%的估值下调，对整体管理费用的影响仍在低个位数。

– 投资质量：另类资产管理者的软件投资多聚焦垂直软件、具数据壁垒的企业，这类企业抗AI颠覆性强；且AI风险已纳入投资委员会的核心考量，成为项目评估的关键环节。

– 市场表现与展望：另类资产管理者股价2026年以来下跌约27%，估值跌至2025年“解放日”以来低点，部分反映过度担忧；零售资金募集放缓、信贷产品赎回加速可能拖累短期增长，但基本面韧性强，当前估值具上行空间；私募股权退出活动可能受市场波动影响，但部署前景仍具建设性，机会型信贷管理者可在当前环境中寻找投资机会。