文章核心观点 - 市场对AI将全面取代传统SaaS软件的恐慌导致企业软件股被无差别抛售，但巴克莱报告指出，这种观点忽略了关键技术区分：AI主要威胁SaaS公司的应用层，而难以撼动其底层的“系统记录”基础设施，后者是如Salesforce、SAP等企业的核心护城河 [1][2][3] AI的技术特性与能力边界 - 生成式AI的本质优势在于模式识别和“初稿生成”，但其概率性特征构成根本局限，无法保证每次输出的一致性，而传统软件基于确定性规则运行 [5] - AI在需要绝对准确性的场景中力不从心，例如账单处理、合规审计、业务规则执行等要求“唯一正确答案”的领域 [8] - AI是在更高抽象层级上工作的软件，而非传统软件的替代品，在知识工作、内容生成等容错场景中表现出色 [5][6] 被市场错杀的“系统记录”层公司 - 系统记录类公司掌握企业关键数据的“唯一真相”，如Salesforce的客户与营收数据、SAP的财务数据、Workday的人力资源与薪资数据，这些需要确定性答案的领域难以被AI取代 [9] - SAP比Salesforce更具黏性，因为财务真相的不可替代性更强 [10] - AI不仅不会取代这些系统，反而会因创造更多数据触点而增加其处理复杂度和重要性 [10] 其他被市场误判的投资机会 - 第二类是AI代理的受益者，AI会带来更多代码与数据需求，可能增加如JFrog、Snowflake、MongoDB等数据管理与工具公司的使用量 [11] - 第三类是AI计算提供商，如Oracle、CoreWeave，如果AI真能冲击整个软件行业，算力需求理应激增，但其股价在抛售中遭受重创，表明市场情绪可能过度悲观 [11] AI对SaaS应用层的真正威胁路径 - SaaS公司的应用层长期存在界面笨拙、价格虚高、安全性差等问题，客户常因高迁移成本被锁定 [12] - AI真正的威胁在于，客户可能使用AI工具（如AI编码工具Cursor）构建自有应用，替换掉SaaS公司昂贵且劣质的应用界面层，同时保留底层数据，从而挤压其利润 [13][14] - 例如，瑞典金融科技公司Klarna在2024年停用Salesforce和Workday软件，转而使用小型SaaS公司产品并自建应用层 [13] 软件板块的重新定价趋势 - 市场修正对企业软件应用层是必要的，SaaS公司长期享受的高估值倍数源于其同时控制基础设施和界面，若AI技术能覆盖在系统记录之上，将侵蚀其定价权 [15] - 轻松获取高利润的时代可能已经结束，但并非整个行业的末日，关键在于区分依赖应用层利润的公司和根植于不可替代系统记录层的公司 [15] - 当前抛售的无差别性表明，部分投资者基于极端观点决策，随着对AI能力边界理解的加深，市场可能重新定价被错误归类为“AI受害者”的企业，但对于依赖劣质应用层收费的公司，估值挤压可能刚刚开始 [16]