谈谈AI软件股的投资价值

一、硬件回调、软件走强的背后

7月以来，AI产业链出现了明显分化。AI硬件由此前的普涨转向高位分化，AI软件则获得了更强的相对收益。

一边是硬件"好消息不涨"。以龙头英伟达为例，二季度营收962亿美元，同比增长106%，下季度指引1080亿美元，连续三个季度超预期，股价却和去年10月相差无几。市场担心的是周期顶点和循环融资，英伟达在卖GPU的同时，还在通过投资、担保、购买运算力等途径为客户提供融资背书，客户拿到钱后继续买GPU和建数据中心；存储价格上涨的持续性存疑；硬件仓位高度拥挤。

另一边是软件"坏消息出尽"。市场的核心逻辑叫"座位压缩"：一个AI智能体干几个人的活，企业就少买几个软件账号，按人头收费的SaaS模式就会瓦解。更进一步，企业可以用AI自己写内部工具，替代外购的单点软件。再加上大模型公司自己下场做应用、企业预算被AI硬件挤占，软件看上去四面受敌，从2025年9月高点以来出现大幅回撤。

二、软件股的担忧，逐个检验

1）智能体会吃掉座位？

数据直击这一担忧。微软Copilot付费席位从4月的2000万增加到7月的3000万以上，单季净增1000万。Salesforce的Agentforce年化收入超过15亿美元，增长超过240%。

更关键的是收费方式在变。微软对Copilot、Cowork和GitHub Copilot引入按用量计费，与按席位计费并行。ServiceNow一半的新增业务已经采用非席位定价。CrowdStrike采用额度制Falcon Flex的客户ARR超过22.9亿美元，翻了一倍。收费跟着工作量走，而不是跟着人头走，座位压缩的逻辑就失去了杀伤力。

需要说清楚的是：AI收入的体量还小。Agentforce只占Salesforce收入的3%左右。担忧没有完全证伪，只是被证明"至少现在不成立"。

2）预算被AI硬件挤占？

这个担忧曾经有实据，IBM说客户在6月底把季度预算转向了AI硬件和存储芯片。

但二季报显示，软件的在手订单在加速。ServiceNow当前剩余履约义务132亿美元，增长21%；微软商业剩余履约义务增长84%，达到6780亿美元。硬件投资并没有挤掉软件，反而在下游制造软件需求。Snowflake管理层说，AI贡献了大约一半的增长加速。模型跑得越多，数据平台、安全、工作流的调用量就越大。

3）大模型公司会吃掉应用层？

现实更像分工。Salesforce和Anthropic联合推出了Claudeforce，9月全面上线。企业不愿意把核心数据和业务逻辑交给单一模型厂商。Palantir的判断是，企业正在转向自己掌握数据、逻辑和模型权重，而不是向前沿实验室按token付费。Snowflake也发现，押注单一模型厂商的客户开始后悔。

模型可以换，数据、权限和工作流很难换。这恰好是软件公司的护城河。

4）推理成本吃掉毛利？

这是四个担忧里唯一没有完全解除的。高毛利是软件估值溢价的根，AI把一部分成本从人力变成了算力。ServiceNow把全年订阅毛利率指引定在81%，原因是更多客户走超大规模云合作、AI使用加速。微软也承认，Copilot用量增加让相关毛利率略有下降。但营业利润率守住了。收入增长带来的经营杠杆，基本抵消了毛利率的下滑。

三、AI软件股的投资逻辑

逻辑一：离数据和权限越近，越难被替代。

大模型可以换，企业的数据、权限和业务流程很难换。智能体要干活，就必须读写这些系统。谁掌握企业的"记录系统"和数据层，谁就握有议价权。

典型是Salesforce。客户数据、销售流程、服务工单都存在它的系统里，任何智能体都绕不开。Snowflake是另一种形态，作为企业数据平台，客户在单一模型厂商上押注后开始后悔，数据层的中立性反而更值钱。Palantir走得更远，它不做模型，而是把企业的数据映射成真实的资产和流程，卖的是"控制权"。它的判断是，企业正在转向自己掌握数据、逻辑和模型权重。

逻辑二：收费从"人头"转向"用量"，AI用得越多，收入越高。

座位压缩之所以可怕，是因为收入绑在人头上。一旦收费跟着工作量走，逻辑就反过来了：智能体替代的人越多，调用越频繁，软件公司收得越多。

微软开始对Copilot、Cowork和GitHub Copilot引入按用量计费，与按席位计费并行。ServiceNow一半的新增业务已经采用非席位定价。CrowdStrike的Falcon Flex让客户先买额度、再按需调用模块。Snowflake本身就按用量收费，天然受益于AI负载。

判断一家软件公司能否穿越这轮周期，关键看它的定价模式转得有多快。

逻辑三：智能体越多，治理和安全越刚需。

企业里会同时跑几十上百个智能体。谁来调度、审计、授权？谁来防止它们被攻击或滥用？这是AI带来的新增需求，而不是替代需求。

ServiceNow的定位是企业AI的"控制塔"，做智能体的治理层。CrowdStrike代表另一端：模型能力越强，攻击越便宜，防守预算越多。4月Anthropic启动Glasswing项目后，CrowdStrike收到大量客户咨询，问题只有一个：我的系统安全吗。这是AI软件里需求逻辑最直接的一条线。

逻辑四：有分发渠道的平台，两头收钱。

AI应用最难的一步是进入企业。已经装在几亿台电脑上的平台，天然占据入口。

微软是最典型的例子。它既卖云算力，又在Office里卖AI助手，还握着全球最大的企业软件分发渠道。AI越普及，算力和应用两端都在增长。这类公司的弹性不是最大的，但确定性最高。

逻辑之外：估值决定赚什么钱。

四条逻辑说明软件"值钱"，但不等于"便宜"。同样是AI软件，PE已经从20多倍拉开到150倍左右。低估值的公司赚的是修复的钱，要看AI收入能否带动整体增速回升。高估值的公司赚的是兑现的钱，任何减速都会被放大。