夜雨聆风
汇丰前海证券研究部A股IT软件行业研究主管刘逸然认为，AI为软件行业带来的是机遇而非威胁，且有望快速推动软件变现。
刘逸然
证券分析师
A股IT软件行业研究主管
张恒
证券分析师
A股IT软件行业
AI为软件行业带来的是机遇而非威胁
对于AI模型及其能力快速升级背景下 AI 能否取代软件公司这一问题，我们持不同观点。我们认为：
1
AI不太可能理解企业业务工作流程，而软件公司在这一领域已拥有多年经验；
2
AI可显著提升编码效率并促进产品迭代，使软件公司能够快速推出新产品并进行变现；
3
使用AI的企业对安全性和合规性的要求较高，而AI初创企业发展历史短，往绩有限；
4
业务模式或将转变为“结果即服务”（RaaS，即软件提供商基于结果而非软件许可进行收费），我们认为这有利于软件公司盈利增长。
此前，由于芯片短缺和投入大模型研发的时间较晚等因素，中国AI模型的性能落后于美国同类产品。然而，得益于国内持续的软件工程创新，中美顶级模型的性能差异大幅缩小。根据Artificial Analysis对主流大模型的智能指数评估，中国AI初创公司与美国旗舰模型在多种benchmark测试中能够实现的接近的分数。
随着基础模型的日益成熟和软件工程的创新，基础模型步入性能更优且定价更低的商业化时代。OpenAI GPT-4 系列模型的API定价自上线以来已下降约90%（资料来源：OpenAI）。国内模型价格差异较小，但仅是美国同类产品的约20%-30%（资料来源：Artificial Analysis）。虽然词元调用量强劲增长，但我们认为模型性能同质化或导致竞争加剧，尤其是在互联网巨头亦参与竞争的情况下。
相较于大模型，我们认为下游由AI赋能的软件和应用大语言模型的应用场景有望受益于AI模型降价。GPU利用率大幅提升直接减少单个推理任务的执行延迟和计算消耗，从而推动大模型推理边际成本大幅下降。基于长上下文处理的高级AI应用此前受到高昂计算成本的制约而难以大规模推行。推理门槛降低将大幅降低智能体集群（专门的AI智能体协作集群）等复杂系统的部署和运行成本，进而扩大普及范围并提高变现能力。
AI已成为许多国产软件公司的新增长驱动力，词元调用量快速增长且应用场景不断增多。
AI大模型能力的快速发展引发了投资者对AI能否颠覆软件应用的担忧。我们指出：
1
企业加大对传统软件的投入以实现更高效率和安全的工作流，但AI基于公开数据进行训练，对特定行业数据和工作流的知识有限；
2
由于软件公司了解企业工作流以及如何更好地利用AI，我们预计企业将在传统软件中嵌入AI。
据此，我们认为AI或为国产软件公司带来更多机遇而非对其造成颠覆性影响。
AI带来的更高生产力确实可能导致完成企业级软件相关任务所需的终端用户人数减少，这不利于按席位计费（按用户数量收费）的订阅模式。同时，AI正在推动用户交互范式转变。自然语言交互的兴起正在取代界定传统软件多年的复杂多层图形用户交互（GUI）。这一转变使得用户能够通过直观的自然语言指令访问和运行完整的软件功能，从而消除与传统GUI系统相关的陡峭学习曲线。
综上，我们认为市场过于担忧“AI将吞噬软件”的逻辑。尽管AI无疑将推动软件行业、业务模式和用户交互的结构性转变，但我们认为这些转变将推动经营效率和利润率提升，并蕴含大量的长期潜在目标市场扩张机遇。
企业服务：多智能体系统是变现趋势
多智能体系统由位于共享环境中的多个自主性交互计算实体（称为智能体）组成。这些智能体互相协作、协调甚至有时开展竞争，以实现个体或集体目标。与传统的集中控制应用程序不同，多智能体系统通常采用分布式控制和决策，这种集体行为增强了其在准确度、适应性和可扩展性方面的潜力，使其能够处理可能涉及数百甚至数千个智能体的大规模复杂任务（资料来源：Alphabet）。
OpenClaw等龙虾智能体与传统智能体系统比较
资料来源：OpenClaw、Github、汇丰前海证券
大语言模型虽然具有强大的通用能力，但仍不能满足企业级应用的要求，因为企业级应用的工作流程较长且准确度要求较高。OpenClaw等多智能体系统的核心价值主张在于跨系统自动化任务执行，但它们仍然高度依赖底层软件工具。IDC预测2025-2030年全球活跃智能体数量年复合增速为139%，2030年有望达到22亿个。我们认为AI智能体应用的爆炸性增长或将推升AI软件需求。
在多智能体系统引领的去UI和能力原子化浪潮中，软件厂商正积极拥抱和应用AI，持续布局具有智能体能力的产品。轻量级SaaS供应商正在积极推出智能体型API和MCP，或直连OpenClaw。
与国内市场相比，海外 AI 用户付费意愿更高且更熟悉订阅制业务模式。中国软件企业正在向海外扩张，部分企业的收入已实现强劲增长。
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