高盛万字报告深度解析:软件行业没有“末日”,只有“重构”

市场恐慌之下，传统软件公司面临重构还是淘汰？三位行业顶级专家给出截然不同却殊途同归的答案。

软件曾“吞噬”世界，如今AI会“吞噬”软件吗？

过去一年多，随着Claude、OpenAI等公司接连推出具备代理能力的AI工具，市场对软件行业的担忧急剧升温。自2026年初以来，追踪软件股的IGV ETF已下跌约17%，较2025年秋季高点跌去26%。软件板块远期市盈率从35倍急速压缩至22倍，创下2014年以来最低水平。一时间，“AI将吃掉软件”的论调甚嚣尘上。

近日，高盛发布了一份长达31页的重磅报告，标题直指这一核心问题：《Will AI Eat Software？》。报告汇集了三位长期深耕软件行业的顶级观察者——高盛美国软件分析师加布里埃拉·博尔热斯、谢尔伦德合伙公司创始人里克·谢尔伦德、Cohesity首席执行官桑杰·普宁，以及多位策略师与行业分析师，从多个维度给出了系统性的答案。

01 共识与分歧：AI不会“吃掉”软件，但变革不可避免

三位受访者达成了一个基本共识：AI不会“吃掉”软件。

博尔热斯的观点最为直接——“AI本身就是软件”。它是为执行特定任务而编写的代码，本质上是软件类别的延伸。因此，AI非但不会消灭软件，反而会扩展软件的市场规模。

然而，在共识之下，三位专家对传统软件公司需要经历多大程度的转型、现有护城河能提供多久保护，存在显著分歧。

博尔热斯相对乐观。她认为传统软件企业作为“快速追随者”正在积极创新，结合其难以被复制的领域经验，最终可能为客户提供更优的解决方案。但她也强调，企业必须证明自己能利用护城河实现这一目标——而这一进程尚未广泛展开。

谢尔伦德则更为激进。在他看来，当前时刻标志着软件行业正围绕AI“重生”，这迫使企业必须彻底重构现有系统。仅通过“螺栓式”添加AI功能来自动化原有任务，是远远不够的。企业需要将大语言模型智能与推理能力置于系统核心，编排自主代理以驱动新一代业务流程。

普宁从工程与管理者的视角给出了务实判断。他认为，核心问题在于企业能否维持现有单位用户价格。若能，则无虞；若不能，则需通过增加增值模块或拓展总可寻址市场来弥补。他引用英特尔前CEO安迪·格鲁夫的名言——“只有偏执狂才能生存”，强调CEO必须假设他人可利用AI工具构建竞争对手。

02 传统软件企业的护城河：强大但并非不可逾越

为什么传统软件企业不会在一夜之间被颠覆？三位专家一致指向了“护城河”的存在。

领域经验是博尔热斯强调的第一道防线。以微软Copilot为例，其底层是一张高度复杂的知识图谱，展示了特定企业中知识工作者如何协作。微软之所以能构建这样的图谱，是因为它多年来观察了这些工作者与其软件的交互方式。这种领域经验，是AI原生企业短期内难以复制的。

数据架构与采集网络效应则是另一道重要护城河。Cloudflare拥有部署在电信数据中心内的物理边缘计算网络；Palo Alto Networks和CrowdStrike则通过物理硬件或终端代理直接采集数据。这些网络效应经过10年以上的积累，构成了强大的防御壁垒。

复杂工作流同样是强大的护城河。谢尔伦德指出，设计有效的供应链工作流、定义数据结构、建立安全访问控制，这些任务的复杂性远超编码本身。掌握这些复杂流程的企业，拥有新进入者难以企及的经验优势。

然而，这些护城河并非不可逾越。

谢尔伦德坦言，护城河只能为传统企业赢得时间，而非保证生存。他回顾了软件行业的历史：每一次重大平台变革——从关系型数据库到客户端-服务器再到云计算——都曾有过看似坚不可摧的巨头被淘汰的先例。AI时代也不会例外。

博尔热斯则更关注时间窗口的博弈。她承认，如果一切静止，给AI原生企业两三年时间，它们很可能复制出相当的领域经验。但现实是，传统企业也在利用同样的AI生产力工具加速创新。关键在于，谁能在这场竞赛中更快地将护城河转化为实际优势。

03 从“记录系统”到“代理智能”：架构重构势在必行

传统企业应该如何应对？三位专家给出了基本一致的方向：重构，而非修补。

谢尔伦德用建筑类比来说明这一转变。传统SaaS平台依赖于硬编码的工作流和菜单驱动界面，而AI时代需要将大语言模型智能置于核心，让系统能够推理、决策并执行以往由人类处理的任务。

他以客户支持为例：传统的交互式语音应答菜单体验糟糕，用户常因 frustration 而大喊“人工客服”。而AI驱动的虚拟代理可7×24小时多语言服务，基于全面培训材料，在高峰期保持高可用性，甚至能从成本中心转为收入中心——例如识别客户使用旧版产品并推荐升级。

普宁则从技术架构角度阐释了重构的可能性。软件通常分层构建，顶层易于刷新，核心底层难以改动。但即使核心系统，也需每十年左右演进一次。好消息是，利用新工具重写代码所花时间将远少于原始开发。

他提出了一种务实策略：“在老房子旁建新房”。企业可同步推进新旧架构，待新架构建成后再拆除旧系统。他在SAP时就曾面对云原生ERP的威胁，正是通过这种逐步演进的方式保持了竞争力。

博尔热斯进一步明确了传统企业捕捉AI机遇的“三方面”要求：

第一，消除技术债务，确保所有并购资产与核心架构无缝整合，数据流统一、集中、清洁。

第二，明确产品路线图空白，通过“快速追随”策略，由VC生态测试新技术方向，再通过收购或内部研发获取成熟产品。

第三，调整定价模式。从按席位收费转向按结果收费，例如按成功处理的客服电话计费，或采用企业级代理许可协议，将AI价值整合进定价体系。

04 市场表现与历史启示：盈利稳定是股价企稳的前提

尽管股价大幅下跌，但软件行业的基本面表现并不差。2025年第四季度财报显示，软件行业盈利实现两位数增长，利润率处于历史高位，约为市场其他板块的两倍。分析师对短期盈利预测甚至有所上调。

这种股价与盈利的背离，反映出市场对长期增长轨迹与“终值”的深度担忧。

高盛首席美国股票策略师本·斯奈德通过历史案例揭示了其中的规律。2000年代初，美国报业股票在五年内平均下跌约95%，直至远期盈利预测稳定才触底。1990年代末，烟草行业面临诉讼颠覆，股价下跌超50%，直至诉讼和解降低不确定性、盈利前景趋稳才见底。

斯奈德由此得出结论：面临结构性颠覆的行业，股价通常在盈利稳定时才会企稳。

对于当前的软件行业，这意味着短期盈利表现再好，也不足以消除市场的长期担忧。投资者需要看到更清晰的人工智能业务影响图景，或估值与持仓水平降至更具吸引力的起点。

05 信贷市场：软件敞口虽大，但违约周期难启

软件行业的波动也波及了信贷市场。

高盛高级信贷策略师沙姆沙德·阿里指出，软件在杠杆贷款市场中占比显著（16%），因此软件领域基本面恶化将不可避免地对指数层面造成压力。然而，这不足以及时催化信用违约周期的转折。

原因有二：一是宏观经济环境依然温和，历史显示违约通常与经济周期同步而非领先；二是较低利率与改善的融资条件为浮动利率借款人提供了缓解。

值得注意的是，软件相关贷款的一个重要特征是私募股权赞助背景浓厚。自2021年以来，近40%的技术杠杆贷款供应与并购、杠杆收购融资相关，另有10%源于股息资本重组。这意味着投资者需关注赞助商的激励与时间视野。

在直接贷款领域，业务发展公司（BDC）因配置软件（约占BDC贷款的22%）而承压。但阿里认为，因杠杆适中、大量待投资金等待入场，流动性事件或强制去杠杆风险较低。

06 另类资产管理：软件敞口有限，风险可控

另类资产管理公司也因软件敞口而受到市场拷问。

高盛美国金融分析师亚历山大·布洛斯坦与迈克尔·芬奇的分析显示，尽管软件在私募股权领域近年占部署量的约25%，但在上市另类管理公司中，软件活动平均仅占管理费总额的约6%。在信贷端，软件贷款占BDC总贷款的约22%，但占公司整体管理费平均仅4%。

更重要的是，这些贷款多为优先担保、期限短，底层公司EBITDA与现金流稳健。管理公司的软件投资多偏向垂直、任务关键型业务，拥有专有数据与平台，更可能从AI中受益而非被颠覆。

两位分析师因此认为，另类资产管理公司对软件相关AI干扰的风险敞口总体可控，近期市场抛售可能过度。

07 投资组合中的AI风险管理：从轻资产到重资产的轮动

高盛资产配置研究主管克里斯蒂安·穆勒-格里斯曼将视野扩展至更广泛的投资组合层面。

他指出，全球投资组合对科技板块，尤其是美国软件股高度暴露。科技板块在美股市值中的权重与互联网泡沫时期相当，其股本回报率自全球金融危机以来近乎翻倍。科技板块的盈利能力与高估值，已成为驱动美股整体表现的关键因素。

然而，市场已开始定价AI带来的负面干扰，而非潜在收益。若软件等最盈利板块盈利能力下降，将拖累标普500整体ROE，进而压低长期股权回报预期。

由于推动颠覆的AI应用公司多为私营且难以投资，分散AI干扰风险困难，投资者可能要求对高风险业务提高风险溢价。这已引发市场从“轻资产”增长板块向“重资产”价值板块的轮动——电信、工业、公用事业等AI不易颠覆的行业开始获得更多关注。

穆勒-格里斯曼认为，为实现组合中创新与通胀风险的平衡，投资者需继续向重资产轮动，但鉴于年初以来轮动已较剧烈，现应更具选择性。低波动率股票、股息贵族、基础设施等防御性风格具有分散化价值，区域多元化同样重要，因非美市场科技敞口较低，且更多集中在硬件与重资产领域。

08 跨行业影响评估：分化正在加速

AI的冲击远不止软件行业。高盛各行业分析师对覆盖领域内的AI干扰风险进行了系统评估。

消费者互联网：数字广告与游戏是风险最高的子板块。谷歌Performance Max与Meta Advantage+等产品已展现出整合AI的能力，既自动化了部分广告服务，又提升了广告支出效率。这将加速传统广告向数字渠道迁移、自动化创意生成、整合广告技术中间层，并颠覆传统广告代理角色。

美国商业与信息服务：信息服务板块估值因AI担忧从32倍压缩至20倍。但拥有专有数据、深度嵌入客户工作流、规模与品牌优势、监管护城河，并积极投资AI的公司，不仅具备防御力，还能通过产品升级、提价、交叉销售等受益。

北美保险：个人及小微企业保险经纪最易受AI干扰，因AI可简化低复杂度产品的购买流程。车险公司还面临长期总可寻址市场因自动驾驶渗透率提升而萎缩的担忧。但商业再保险公司因作为受信任、高效、受监管的资本配置者，若能快速拥抱AI效率，则地位稳固。

商业房地产服务：分析师认为AI干扰担忧被显著夸大。房地产生态系统的物理属性使其具有天然隔离性。交易经纪业务虽理论上暴露，但鉴于交易的关系驱动、本地化、谈判与责任承担特性，全面替代可能性极低。设施、物业、项目管理等业务因运营复杂性、需现场人员，甚至更为绝缘。

欧洲金融：市场担忧集中于市场结构公司，但传统资产管理公司相对受保护，正利用AI提升效率。私人信贷管理公司风险较高，因其基金表现对分化更敏感。财富管理平台因AI驱动的税务规划工具而遭遇抛售，但此类工具有潜力提升顾问生产力与平台效率。

欧洲运输、基础设施与建筑：分析师认为该板块AI干扰风险较低。现有企业拥有大型物理网络、高附加值定位及网络效应，难以被新进入者模仿。轻资产物流公司尤其受益于AI对重复性操作的自动化。

这些跨行业分析揭示了一个共同趋势：AI正在重塑各行业的竞争格局，但影响路径高度分化。拥有物理资产、复杂工作流、专有数据、深度客户关系的企业更具防御力；而以标准化服务、白领知识工作为主的企业更易受冲击。

09 结语：驾驭海啸，而非被其吞噬

AI不会“吃掉”软件。它是软件的延伸，将扩大而非消灭软件市场。传统软件公司的挑战在于如何抓住AI带来的新增机遇，而非被取代。

护城河重要但非永久。领域经验、数据架构、复杂工作流、分销网络等能为传统企业赢得适应时间，但AI将逐渐侵蚀这些护城河。企业需证明自己能利用护城河实现更好的AI成果。

重构势在必行。仅靠“螺栓式”添加AI功能不足以保证竞争力。企业需从根本上重构系统，将大语言模型与推理能力置于核心，构建自主代理框架，甚至准备从零开始重建。

盈利稳定是股价企稳的前提。短期盈利强劲不足以消除长期担忧，市场需看到更清晰的AI业务影响图景或更具吸引力的估值。

投资需要高度选择性。无论是软件板块内部，还是更广泛的受AI影响行业，个股表现将因护城河质量、管理层执行能力、AI整合战略而显著分化。投资者应聚焦那些正在“重体力劳动”、重构系统、具备可证明护城河的企业。

正如普宁所言：“面对任何技术浪潮，你必须驾驭海啸，否则将被摧毁。”

软件行业正经历一场“重生”。对于那些敢于重构、勇于创新的企业而言，这或许不是终点，而是一个全新的起点。而对于投资者而言，重要的是在分化中识别真正的价值，在恐慌中保持理性的判断。

AI不会“吃掉”软件。但它将彻底改变软件——以及软件所触及的每一个行业。

数据来源：高盛集团全球投资研究部《Top of Mind-Will AI Eat Software? 》报告，2026年3月

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