乐于分享
好东西不私藏

智能体 AI 浪潮下传统软件行业的护城河-基于高盛报告的思考

智能体 AI 浪潮下传统软件行业的护城河-基于高盛报告的思考

2026  3  9 日,全球知名的投资机构高盛发布了一篇名为《AI 会吞噬软件吗?》的采访和分析报告(Goldman Sachs Research Newsletter)。文中以大语言模型与智能体 AI 为代表的生成式 AI 技术正引发软件行业的系统性重构为背景,对高盛分析师加芙列拉博尔赫斯、舍伦德合伙公司(一家专注人工智能领域和传统企业SaaS领域的投资咨询机构)创始人里克舍伦德(Rick Sherlund)、科希蒂公司(一家人工智能驱动的数据安全和管理公司)首席执行官桑杰普宁(Sanjay Poonen)进行了采访,结合行业数据、企业案例与资本市场表现,系统分析了 AI 对软件行业技术范式、商业模式、竞争格局的深层影响,论证了AI 不会吞噬软件,而是推动软件行业价值重塑与规模扩张的核心观点。

作为软件行业深耕多年的创业者,我们对于目前热议的智能体 AI 降低研发成本、重构产品形态、颠覆定价模式,使行业从 “工具型 SaaS”  “智能体驱动的价值服务” 转型的话题也一直非常关注。传统软件企业凭借数据壁垒、行业 Know-how 与渠道护城河,虽然具备一定的转型优势,但是 AI 能力在过去 2 年来的不断提升和应用普及,对工具型软件的替代的日趋成熟,使得我们对软件业的前景也愈发迷茫。这个从近期全球软件板块的估值下降也已充分反映出来,悲观预期弥漫,软件企业盈利的稳定性是股价企稳的唯一依托,而只有具备数据壁垒、架构优势、AI 定价能力的企业才有可能保证这种盈利的稳定性,从而成为长期赢家。

高盛的这篇文章,正当其时,为我们软件从业者和企业的未来转型规划,从理论与实证上,提供了较全面的认知支撑。

一、AI 给传统软件行业带来的地震

过去十余年,软件以 SaaS 为核心形态实现对全球产业的渗透,成为数字经济核心基础设施,有人称之为 “软件吞噬世界。而到了2025-2026年,Anthropic Claude CoworkOpenAI FrontierMicrosoft Copilot 等企业级智能体 AI 工具相继规模化落地,它们具备自主执行、跨系统协同、流程编排能力等特点,直接冲击了传统软件的功能边界与商业逻辑。资本市场对此反应剧烈:2026 年初至 3 月,iShares Expanded Tech-Software Sector ETFIGV)年内跌幅约 17%,较 2025 年高点回撤26%,前十大成分股市值蒸发近 8000 亿美元,市场陷入了“AI 吞噬软件” 的恐慌性定价。

高盛在《AI 会吞噬软件吗?》报告中提出核心判断:AI 本质是软件的延伸,不会颠覆软件行业,但会推动行业结构性转型;传统软件企业的护城河具备短期防御性,长期需围绕 LLM 与智能体重构架构。该结论客观上可以缓解市场的恐慌,也给我们传统软件从业者从垂直行业落地差异、效率提升数据可量化、企业转型路径规划等关键问题上指出了未雨绸缪的方向。

二、AI 对软件行业的核心影响是重构而非颠覆

(一)本质关系:AI 是软件的延伸,而非替代者

高盛分析师 Gabriela Borges 明确指出:AI 就是软件,其核心是执行特定任务的代码,属于软件范畴的延伸,而非独立于软件的颠覆性存在。这一判断奠定了一个逻辑基础:AI 不会消灭软件,而是扩大软件行业的总目标市场(TAM)。回顾历史上由于技术变革推动的软件行业的变革,可以说经历了主机时代 → 客户端 / 服务器时代 →  SaaS 时代的三次范式转移,每次转移均未消灭软件,而是推动行业规模指数级扩张。智能体 AI 带来第四次范式转移,核心是从 “人操作软件” 转向 “AI 智能体自主执行任务,软件从被动工具升级为主动生产力要素,价值空间将进一步打开。Gartner的市场分析数据也验证了这一点:2025 年全球软件市场规模约 2.5 万亿美元,预计 2030 年将达 4.2 万亿美元,CAGR 10.3%;其中 AI 驱动的软件占比从 2025 年的18% 将提升至 2030 年的 41%,成为行业增长核心引擎。

(二)技术层面:研发范式革命,颠覆传统交互体验,降本增效显著

  • AI 编程规模化落地,研发成本大幅下降
智能体 AI 重构软件开发全流程,需求分析、代码生成、测试部署、运维优化全环节效率提升。Microsoft 通过 GitHub Copilot 将研发效率提升 35%,代码缺陷率降低 40%;国内厂商用友、金蝶引入 AI 编程工具,研发周期缩短 30%-50%,人均产出提升 25% 以上。
  • 技术架构重构:从外挂 AI  AI 原生
传统软件企业的转型分为两个阶段:初级阶段,AI 外挂,在现有 UI 层叠加 AI 功能,仅实现简单自动化,无法释放 AI 核心价值;高级阶段,AI 原生重构,以 LLM 为核心、智能体为执行单元,重构数据架构、工作流与交互方式,实现自主决策与跨系统协同。高盛的报告中,Rick Sherlund 强调:仅做 AI 外挂的企业终将被淘汰,围绕 LLM 重新架构系统是生存必备条件。
  • 数据成为核心生产要素
AI 时代软件的核心竞争力从功能实现转向数据质量 + 行业 Know-how60%  AI 项目因缺乏 “AI 就绪” 的数据基础而失败,专有数据、数据治理能力、行业上下文成为不可复制的壁垒(West Monroe2026)。

三、AI 时代软件企业转型路径:基于高盛报告的实践延伸

高盛报告提出传统软件企业转型三大核心策略,本文结合企业实践补充落地细节与案例。

(一)清理技术债务,实现数据集中化与标准化

  • 核心要求:
整合并购资产,打通数据孤岛,实现数据统一清洗、集中管理,为 AI 调用提供高质量数据底座。
  • 落地案例:
Microsoft 清理 Windows  Office 历史技术债务,构建统一数据图谱,支撑 Copilot 高效运行;Salesforce 整合多家 AI 初创公司技术,实现数据与工作流打通,支撑 Agentforce 智能体体系。

(二)快速跟随者策略:借力 VC 生态,降低试错成本

  • 核心逻辑:
VCVenture Capital,风险投资)生态能够为传统软件企业提供成熟的 AI 技术验证环境。初创企业在 VC 资金支持下承担技术试错与市场验证风险,待技术路线与商业模式成熟后,传统企业可通过并购或快速模仿实现低成本 AI 转型,大幅降低自研带来的时间成本与失败风险,提升资本使用效率。
  • 落地案例:
Oracle 收购 Cohere 合作伙伴,快速集成 LLM 能力;Adobe 收购 Firefly 相关技术,快速推出 AI 设计工具,保持市场领先。

(三)重构定价模式,实现 AI 价值变现

  • 核心方向:
从按席位收费转向按成果、按任务、按智能体使用量收费,将 AI 价值与收入绑定。
  • 落地模式:
  1. SaaS 版:保留席位收费,保障基本收入;
  2. FUaaS版:AI 功能按使用量收费;
  3. RaaS 版:打包 AI 能力,按业务成果分成;
  • 案例:
HubSpot 推出 AI 营销套件,按线索数量收费,AI 相关收入占比从 2024 年的 5% 升至 2026 年的 22%
(四)额外关键路径:组织与人才转型
  • 构建 AI 原生团队:
设立 AI 实验室,招聘大模型、智能体研发人才;
  • 赋能全员 AI 能力:
80% 的工程师需完成 AI 技能升级(West Monroe2026);
  • 双轨运行机制:
保留传统业务现金流,同步研发 AI 原生新架构,避免转型中断。

四、结论与展望

首先,给到我们传统软件从业者的一颗定心丸是:AI 不会吞噬软件,而是推动软件行业价值重塑与规模扩张AI 本质是软件的延伸,将扩大整个软件行业的总目标市场(TAM),AI 将重构软件技术、产品与商业模式,推动行业进入 AI 原生的新时代。智能体 AI 对软件行业的影响将是结构性的,但是并非全面替代。垂直软件、数据基础设施、实体数字化等领域的壁垒坚固,AI 不仅无法替代,反而会成为传统软件的价值放大器;如果企业还是关注在浅层工具型软件,则难以避免被替代的命运。

传统软件企业还具备显著的转型优势。记录系统、数据壁垒、行业 Know-how、渠道网络等构成其短期的护城河,企业通过清理技术债务、快速跟随、重构定价模式,将很有希望成为 AI 时代的赢家。软件板块投资也已进入价值区间。当前估值已经充分反映了悲观预期,盈利稳定是企业的股价企稳的核心信号,三维选股模型可有效筛选长期阿尔法标的。作为一家软件企业,不必在意 “AI 消灭软件” 的极端叙事,聚焦在企业自身的护城河 + AI 转型能力 + 盈利弹性,做优质企业,必定能够分享行业重构的红利。

AI不会消灭软件行业,只会淘汰跟不上趋势的企业。未来,能够平衡"AI效率""场景深度",能够实现"技术赋能""价值交付"结合的SaaS企业,终将走出阵痛,迎来新的增长周期。