软件被AI吞噬?麦肯锡说了三条筛选标准

麦肯锡最新研究报告「The AI-centric imperative: Navigating the next software frontier」，提出一个关键问题：部分软件企业可能会被淘汰。那些曾经垄断行业、稳居霸主地位的软件巨头，未来将如何演变？

麦肯锡给出了分析框架。

核心行业变革：AI智能体正在取代人类用户。

用户数量锐减→软件授权席位锐减→按席位收费的传统商业模式彻底失效。

63%的软件行业龙头预计，未来3-5 年内，自身商业模式将发生根本性变革。

行业竞争核心彻底转移：从功能优势转向专属私有数据优势。软件功能极易被复刻，但核心数据无法被复制。

基于这套框架，麦肯锡建议用三个核心问题筛选所有软件上市公司：

1、是否掌握核心业务系统与独家数据？

如果AI智能体开展工作必须依托该平台，企业就能持续掌握定价权。

如果智能体可通过API接口直接绕过软件应用，那么软件的用户交互层将彻底同质化、价值归零。

2、是否已切换为按量计费模式（consumption pricing）？

麦肯锡点名Salesforce、Zendesk、Intercom、LexisNexis等企业，这类公司已通过按量计费模式实现AI商业化，单客户营收普遍高于传统席位订阅模式。

2015至2024年，按用量计费的软件公司数量在2015-2024年间翻了一番。

3、是否拥有AI 智能体无法替代的垂直领域专业壁垒？

麦肯锡指出，专业智能体（agents as experts）模式，比如法律、医疗、金融等垂直行业，是能够维持高溢价的核心领域。

关于麦肯锡的分析框架，我认为值得进一步思考的有两点：

1、按用量计费本身不是护城河，是护城河的滞后信号

前段时间Palantir CEO Alex Karp批评大语言模型公司只卖token，不卖结果，然后还使用客户数据训练模型，推出产品和客户竞争。

按用量计费的前提，是已经确认自己的产品被大量高频调用，是能有效解决客户问题的。换句话说，是先有不可替代性，后有计费模式的转变。如果一家软件公司现在临时把定价模式改成按用量收费，但产品本身可被API绕过，这个计费模式转变是没有意义的。

所以，是否已转向consumption pricing，这个问题，更适合当作确认信号，而不是投资决策的主要依据。真正该问的是：为什么这家公司敢这么定价？

2、垂直领域（法律、医疗、金融）能维持溢价，前提是责任无法转移给AI

有些垂直领域专业壁垒高，核心逻辑是，在这些领域，出错的代价由谁承担，决定了谁能收费。

医生、律师、金融执业资格背后是人对结果负最终责任这件事，AI智能体无法承接这个责任主体地位。数据护城河很高，但从理论上依然可以被更大规模的训练数据侵蚀，但责任主体的护城河是制度性的，更稳固。所以Harvey这类公司的护城河，是作为责任主体承担责任。