AI吞噬不了的6种软件逻辑,6个价值点

【核心观点】

本场电话会议的核心观点是：真正的AI应用仍在技术迭代和业务模式摸索阶段，预计2027年年中技术成熟传导到应用端，2027年年底才可能出现爆款频现的景气上行。当前二级市场应采用"从右到左"的反向研究方法，寻找AI无法轻易吞噬的六类软件价值：多产品平台、系统记录沉淀、行业组织规则、安全合规治理、责任界定准入、Token消耗变现。三季度行情仍以软件修复为主题，真正的AI应用标的需要等待技术升级（全模态）完成和商业模式定型。判断框架为三步走：确认不受冲击→归入六大价值类别→验证季度运营数据。

【主要话题】

Q1：真正的AI应用何时能进入二级市场？当前处于什么阶段？

产业现实层面，AI应用确实在蓬勃兴起，但从蓬勃到业务模式成型定型，再到进入二级市场，还需要一定时间。技术方面，全模态技术尚未升级完成，很多工作流封存动作需要现实世界验证。即便全模态出来，还需摸索一遍。预计2026年年底技术基本成熟，2027年年中传导到应用端。

业务模式成型后还需变现模式定型，参考PC互联网时代的经验（98-99年摸索→2000年泡沫破灭→非典倒逼出游戏、广告、电商三大变现方式），AI应用也需经历类似过程。

时间线判断：①2026年Q4-2027年全年：技术成熟→应用端重构业务边界→瞄准消费端；②2027年年底：可能出现爆款频现的景气上行，届时收入端开始有实质呈现。最先进入二级市场的可能是Glass眼镜这条线和现实物理世界这条线。

Q2：AI吞噬不了的六种软件价值分别是什么？

①多产品平台

：如字节系（豆包入口+多产品高度协同），打通硬件/账号权限/数据互通/交叉销售/AI复用/统一采购。字节在多巨头中最契合此逻辑，业态最高级。

②系统记录沉淀

：将工作流程和技能（skill）沉淀下来，封存工作流。未来"岗位"概念可能消失，变为功能/小工作流的流动化。组织架构和生产关系的变革才是最深邃的变化。

③行业组织规则

：不同行业（导演/产品设计/汽车设计）有特定的组织方式和运行规则，每种工作流可能存在3-5家不错的标的。AI需要适配各行业特定的运行特征。

④安全合规治理

：数据安全、混合云、本地部署等需求。各行各业都需要能自证清晰、链条完备的合规功能，尤其出海场景下至关重要。

⑤责任界定准入

：涉及版权、训练数据合规等。出海内容必须确认使用平台的训练内容无版权问题，某些平台无法自证则不能使用。

⑥Token消耗变现

：唯一能打开收入上限的方向。视频行业是Token消耗大户，超级作品/大作级别的Tokens燃烧最为极致。Tokens燃烧不仅给人看，也给AI看（如自动驾驶训练）。

Q3：当前阶段应如何筛选AI应用标的？

三步筛选法：①确认标的AI无法轻易替代/不受冲击；②将其归入六大价值类别中的某一位置；③验证季度性运营数据能否兑现。

第三步尤为关键——有些公司可以归入某一类别，但运营实力偏弱，数据迟迟无法呈现。必须看到真实的季度运营数据才能确认价值。

历史经验教训：互联网时代变化最大的游戏行业，从端游进入手游时代，四大端游巨头变成两大。说明再好的商业模式和龙头，约50%可能掉队。AI应用同样需要严格筛选，一半一半的筛选方式。

当前市场特征：量化因素在搅动，很多标的与基本面逻辑关联减弱，股价波动跟基本面变化关系不大。海外偏好影响深刻（海外认为AI吞噬软件→国内跟跌；海外修复→国内跟涨）。短期仍受此影响。

一个值得关注的方向：版权出海。移动互联网时代积累的版权分散各处，利用AI工具低成本进行跨形态内容运营（如电视剧→音乐MV），全球分发后每月持续创收，收入确认情况不错。

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