硬软件:AI应用里的HALO交易

全球市场在过去一年时间里，直到现在，都被HALO交易主导，Heavy Assets, Low Obsolescence（重资产、低淘汰），在HALO叙事下，容易被AI颠覆的轻资产如互联网软件等下跌，而AI依赖的电力、算力这些实体物理资产，以及需求刚性，和技术更迭无关，重资产的基础原材料、设备等持续上涨。

具体到AI产业链，有上游算力基建，包括AI芯片，服务器及其配套、数据中心，本身居于中游的大模型，还有下游的应用，大涨的是大模型本身和上游算力基建等，上游算力基建本身也是HALO叙事下的电力、算力、存力等。

上游已经涨了好多年了，最近进入加速，而下游一直在下跌。但两者分化不可能一直持续的，很简单的道理如果下游一直无法商业化，那上游本身的价值基础也不复存在。但是下游应用，市场一方面担心AI颠覆，就是各种应用被大模型通吃，另一方面缺少选择公司的标准：如何那么多应用里面选到真正受益的，而这一定是个别的。

AI应用需要在各个行业落地，而所有行业的AI应用，底层都需要软件业（或行业自建的软件能力）来承载和落地。AI 不是一个看得见摸得着的实物，它必须寄生在软件、APP、系统平台里才能给人用。

所以我们一般讨论AI应用，主要还是指的软件，尤其是各行各业的垂直软件。

有一类软件虽然是软件，但确是不折不扣的HALO属性，他们非但不会被AI吞噬，反而能让AI对其赋能。

这类软件就是，重人力运维，重责任交付，有点苦哈哈的，TOB和TOG定制化项目制软件（重软件）。这类软件，是在服务于中国特色的甲方客户政府央国企中慢慢成长起来的。美国没有这类软件，相反都是轻量化的saas。（轻软件）

美股的轻软件跌得不冤。因为轻软件，很大程度上是依赖用户界面和编排层以及席位号收费。

大家都是金融从业者，某几个金融终端一年账号几万到十几万的收费，然后我们面试研究员，投资经理等一大堆职位的时候，招聘方会写：要求熟练使用某产品。其实就是评价数十年的深耕，成为“行业标准”，“驯化”了从业人员，证明是专业民工？那你必须会用我这套东西，那就要熟悉界面，懂编排。

这种轻软件，拥有复杂的用户界面，往往还需要前辈付出时间和精力，教会我们怎么用这个软件，记住哪个功能在哪个菜单下的菜单下的菜单，甚至记住一堆快捷键。另外如果我们想要深度分析一家公司，我们需要再脑袋里设想一系列动作，比如看K线图，看财务指标，看报表，看研报，看新闻舆情，看宏观数据库和行业数据库，看专家电话会议，还要布局和切换excel，这就是编排层。

然后AI出现了，我们可以直接对他说话，比如分析个啥直接用自然语言描述，我们不需要熟悉其用户界面了，这就是AI对“意图接口”对“图形界面”的颠覆。

AI接到我们的指令后，他会自己动态规划和执行任务，不需要我们编排，编排层也被吃掉了。

吃不掉的就是庞大的金融数据库了。因为AI干活真的需要调用这些东西。

但是吃掉了轻软件的界面和编排层，让“人”用软件，变成了“AI”用软件，这对轻软件的价值也是打击巨大的，不需要那么多席位费了，不用每人买一个，只需要核心数据接口席位和一堆AI插件就行了。

但是硬软件不一样啊。硬软件，他卖得根本不是代码，是能担责。

面对G端和B端大客户，需要大量的非标定制与集成，需要有各种资质，信创目录、等保密评，需要有在长期服务客户中不出事和及时服务的客户信任，需要有出了事可以找我这种极端承诺，而这需要养大量项目驻场团队，以及可以和相关部门对话沟通，甚至共同制定标准的行业专家。

这些东西，就是硬的地方，人力，资质，客户信任，客户关系。AI大模型提供不了，也没有动力去干。

大模型公司核心驱动是规模和通用性。它们的商业模式是让全球数十亿用户调用通用智能API，而轻软件们，毛利率比硬软件高多了，赚钱也多多了，而且轻软件还是标准化，这恰恰是AI最擅长解构的，这是又容易攻打肥肉又多，肯定主要打这个啊。

硬软件又不容易攻打又没肉吃，谁愿意去碰呢？而且也根本碰不了。你得养大量运维团队去满足定制和现场服务，你得获取资质，你得保证没有幻觉，你得让客户信任，说服客户安全和合规不重要，智能才重要，你得保证能承担责任，这和AI大模型公司的基因是完全冲突的。

还要一个问题，是软件就有用户界面和编排层，那硬软件也有啊，不会被吃掉吗？

和轻软件不同，轻软件的卖点是界面和编排，是主要利润来源，AI可以也非常愿意代替，利润被侵蚀；而硬软件卖的是合规和担责，AI进不来也不想进，界面和编排其实是成本项，可以被自己迭代，比如通过自己对行业规则的理解，在通用大模型基础上套一个确定的规则引擎，弄出垂直大模型以及进一步的agent，那原来的界面和编排层就被自我优化掉了，省出来的原本用于维护原界面的大量人力可以去接更多的项目。

所以硬软件如果能发展出AI能力，那他就会同时具备轻软件和硬软件的优点，AI进不来吃不掉，而且自己还变成更可复制，更高毛利，更持续的模式了，只不过当下必须投入研发，这会在初期压制利润，影响股价，这也是转型必要的代价。