夜雨聆风“AI时代，SaaS已死，有事烧纸！这种思潮在近年来正成为了主流叙事！今年前五个月代表AI硬科技（光、存、CPU/GPU）的SOXX(半导体 ETF)明显与代表软科技的IGV（北美软件ETF）出现了极端背离，硬“强”、软“弱”被市场奉为圭臬！然而，近期相关软件企业的财报出来后，市场的风格正悄悄发生一些转变！软件科技企业真的要苦尽甘来了么？谁才是真正的赢家？”
// 专题：北美科技观察（SaaS专题)
// 提示：正文约2830字，读完约10分钟
// 扩展阅读：
1）AI Agent 不是北美SaaS的终结者，而是价值重构的引擎
2）IPO启示录：电商SAAS第一股（聚水潭）抢跑港股IPO
一、Why | AI时代，SaaS已死，有事烧纸？
在开始讨论这个问题之前，光年建议亲爱的读者朋友们可以先再重温一下光年之前写过的两篇文章，IPO启示录：电商SAAS第一股（聚水潭）抢跑港股IPO，AI Agent 不是北美SaaS的终结者，而是价值重构的引擎。这两篇文章，第一篇从国内SaaS企业的发展历程与电商SaaS第一股作为案例刨析了SaaS在国内发展的困境与商业模式上的突破。第二篇则是在Ai Agent大发展中透视AI对软件企业是赋能还是替代，什么样的软件企业会受益或被淘汰！
小伙们都知道，龙虾事件把Ai agent的价值很直观的带给了普罗大众，在Agent时代，AI的发展进入了更快的车道。而市场主流叙事中认为SaaS企业会在Agent时代逐步走下坡路的原因如下：
传统SaaS的商业模式是订阅制，AI时代白领越来越少，SaaS的订阅账户也会持续萎缩!
Agent 时代，纯工具型软件会被AI直接替代，比如：用过飞书的小伙伴，你只需要知道自己需要什么，就可以通过飞书内置的AI功能直接搭建一套以多维表格为底层的CRM系统。懂业务、懂产品的人可以通过AI实现“言出法随”！
除了上面两个核心原因之外，即便是SaaS企业在软件里加上了AI功能增强，但商业模式上也存在一些硬伤，比如：Token成本刚性支出，纯订阅制下软件的边际成本随着用户规模会变得很低！而，AI时代讲的是Token经济，不再是工业时代软件的那套商业逻辑，Token有刚性成本，只能跟着用量走，而不是跟着用户（订阅账号数）走。
二、Who | 谁（软件企业）能摆脱这个魔咒？
在IPO启示录：电商SAAS第一股（聚水潭）抢跑港股IPO？这篇文章中，讲到聚水潭的电商SaaS在收费模式上尝试对部分客户从“账户年度订阅费”模式向以订单分成的模式转变，这有点类似Token经济的意思了！
三、What | 是这样么？让我们用数据来做个验证
上面的章节只是光年个人主观的判断，对不对，需要用数据来做个验证！我们在开头的内容中提到IGV，它是什么？IGV全名是iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV)，该ETF核心持仓是美国知名的软件类企业，其中大盘软件企业占70%，中小盘占30%，下面可以看其TOP10的成分企业。
从行业细分来看，IGV主要的成分股包括五在行业的软件科技型企业
企业软件：Microsoft、Oracle、Salesforce 云计算：各类 SaaS、PaaS、IaaS 服务商 网络安全：Palo Alto、CrowdStrike 创意软件：Adobe 数据 / 基础设施：数据库、EDA 工具等
第一梯队：增长强、质量高 直接受益Agent
Figma、Datadog、Shopify、Atlassian
Snowflake（AI数据云仓库）：10.06 亿美元（+32% YoY），毛利率：80.2%。 Datadog（云安全SaaS）：单季首破 $10 亿仍增长 32%，大客户粘性强。 MDB（企业云数据库） :Non-GAAP EPS：1.32 美元（+32% YoY），大超预期,新增客户约 3000 家，总客户6 万 +；AI/Agentic workload 客户数环比翻倍
第二梯队：成熟稳健，利润率不错，但处于AI 转型中
Salesforce、Shopify、Figma
Salesforce：CRM SaaS，规模大、现金流强，但收入增速较成熟。 Shopify：电商SaaS，34% 增长 + GMV 破 $1,000 亿 + FCF 15%。 Figma：设计软件营收3.33 亿美元（+46% YoY，加速）
第三梯队：盈利稳定，增速见顶、AI商业化路径不清晰
多邻国、Team
多邻国：2C教育，盈利稳定，但用户增速见顶，AI增值业务受Agent挑战大，无突破 Atlassian（team）：14.33 亿美元（+21% YoY），净亏损
第一梯队主要是直接受益于Agent大发展下数据中心与云扩建，这三家公司都基建型的软件公司。
第二梯队老牌SaaS公司收入稳定，但AI功能很多都只是AI增强，以降本、增效为主，还没有发展出来Token经济；
第三梯队：多邻国是面向C端的软件公司，你们身边人可能都在用，但是用户的增速放缓慢，之前做的AI口语增值功能被AI直接替代了，反映在财报的收入很少，在语言学习的基本盘下通过横向拓展了多种课程（象棋、音乐等）；team 收入增长还不错，但目前还处于亏损，AI功能花里胡哨，但还是以降本、增效为主；
一些洞察：
第一梯队的企业主要有几个特点：
AI基建的直接受益方
基本形成了Token经济（通过用量付费，而不是账户订阅）
都是ToB型的企业，特别是To大B的企业客户居多
基本建立了相应的生态，也有自己的生态位
比如：MDB与 Snowflake、Datadog 深度打通，形成数据云 — 数据库 — 可观测性 AI 技术栈闭环！
这三兄弟，MongoDB 就像门店货架，存放日常业务数据和 AI 检索素材，取用灵活、更新快。Snowflake 如同大型中央仓库，汇总所有数据，集中做深度分析、数据共享。Datadog 则是全场监控岗，实时查看货架、仓库的运行状态，一旦出现卡顿、故障就及时预警。
日常业务产生的数据先存在 MongoDB，再同步到 Snowflake 统一加工分析，全程由 Datadog 保驾护航。三者各司其职、无缝配合，从数据存储、汇总分析到运维监控，搭建起一套稳定完整的 AI 数据运转体系！
这可能也是北美软件科技企业的竞争优势，自己专注自己擅长的领域不乱搞内卷，与上下游协同方构建生态联盟，深度绑定，互惠共赢！这些都是国内软件企业应该学习但是学不了的地方！
四、Who | Agent时代到底还会利好哪些软科技企业
今天有点晚了，要收摊了！光年在这里卖个关子，放到下一个专题中再讲吧！宝子们，点选加关，一键三连，鼓励下光年吧。
【结束语】本文纯个人思考与感悟，不涉及到任何投资建议
