核心观点 - 生成式AI正在颠覆传统软件行业的商业模式和估值逻辑，迫使软件公司从高毛利的标准化SaaS订阅模式转向低毛利的定制化服务，导致“增收不增利” [2] - 市场对软件行业的估值体系正发生根本性转变，从看重收入增长的市销率转向看重利润和现金流的市盈率或自由现金流，行业面临估值重构 [2][3] 标准化的“诅咒”：SaaS溢价正在消失 - 过去资本市场给予软件行业高估值溢价，押注其SaaS化能带来规模效应和高利润未来，但生成式AI正在拆毁这一逻辑基石 [2] - 过去中国软件龙头的估值逻辑在于“趋同溢价”，即投资者押注其能像Salesforce或Adobe一样实现高利润标准化订阅，因此尽管盈利能力较低，其市销率仍长期与美股对标 [8] - 大语言模型的快速迭代正在引发对“标准化SaaS”模式的根本性重估，当AI能够替代标准化工作流，软件公司被迫退回“定制化”老路，SaaS的高估值逻辑不复存在 [2][11] - 年初至今，在美国SaaS订阅模式溢价消退的背景下，头部软件公司股价已下跌10%-40% [11] - 中国软件行业的估值体系正被迫与SaaS解绑，向传统的IT服务估值回归，市盈率或自由现金流将取代市销率成为新的定价锚 [12] “增收不增利”的AI陷阱 - 自2025年初“DeepSeek时刻”以来，中国软件行业收入增速加快但利润率下降，揭示AI虽带动IT支出增加，但需求并非指向标准化软件产品 [13] - 为弥合客户模糊需求与快速迭代大模型之间的鸿沟，软件公司需投入大量人力提供定制化服务，导致收入增长无法转化为利润率扩张，反而可能拖累盈利 [13] - 企业AI支出更多流向交付与改造，而非标准化订阅带来的高利润增量，对估值而言，收入增长不再自动等价于利润率扩张 [14] - 软件企业AI变现面临三大瓶颈：AI能力不足导致产品质量不够；数字化生态不成熟导致实施周期拉长；AI专业度可信度问题，传统厂商需与AI创业公司及云厂商竞争 [15] - 随着大模型每2-3个月出现新版本并更多切入垂直场景，软件公司必须更快迭代和交付，而“更定制”通常意味着更难标准化和扩大利润率 [17] - 挑战本身也给能提供端到端方案、懂垂直行业并能交叉销售传统数字化产品的厂商留下机会 [16] 行业长期叙事与评级变化 - 瑞银下调中国软件业评级，指出生成式AI正颠覆传统SaaS逻辑，市场估值范式转移直接导致整个板块评级下调 [2][4] - 摩根士丹利指出这是一个长期叙事转变的开端，将结束该板块不合理的上涨行情，传统软件长期来看同样面临颠覆风险 [4] - 现有软件供应商仍有时间窗口拥抱新技术，并可利用庞大存量客户群抵御颠覆者，但总体风险仍偏向下行 [4]

文章核心观点 - 亚马逊计划推出人工智能内容市场，旨在构建一个连接内容版权所有者与AI开发者的双边市场，以扩展其云计算业务AWS在人工智能生态中的核心价值与战略地位 [1][3][4] - 此举是亚马逊庞大AI战略版图的重要延伸，旨在将AWS从基础设施提供商转变为覆盖算力、模型和内容生态的完整AI供应链平台，以构建生态壁垒并提升长期增长潜力 [8][9] 根据相关目录分别进行总结 亚马逊AI内容市场计划 - 计划推出一个大型AI内容市场，出版商可在此向科技公司公开报价以出售内容版权 [1] - 该市场将与AWS的核心AI工具和开发者生态平台（如Bedrock和Quick Suite）归为一类 [3] - 出版商正与科技公司谈判，要求基于内容使用量收取具体费用，并可能根据使用量提高收费 [3] - 亚马逊发言人表示与出版商有长期合作关系并将继续创新，但未提供更多具体信息 [3] 市场战略与行业背景 - 实质是构建“内容 + AI”双边市场，一方面为内容提供者提供合法、标准化的内容销售渠道，另一方面为AI开发者提供可靠、规范的训练数据和知识源 [4] - 该架构旨在减少AI训练中的法律与版权风险，并形成由AWS控制的内容许可与使用价值链网络 [4] - 随着生成式AI普及，版权争端和基于使用量收费的诉求上升，内容合法集成与计费成为AI大规模商业部署的关键制约变量 [6] - 亚马逊希望通过该市场将内容许可和使用跟踪机制标准化，为AI开发者生态提供可靠数据输入，同时让内容权利方获得可持续收益 [6] - 云计算竞争对手微软也表示正在开发类似的出版商内容市场（PCM） [3] 对AWS业务的影响 - 此举将提升AWS在AI整个生态中的云计算平台地位以及营收渠道 [6] - 将AWS从单一的基础设施提供者转变为覆盖算力基础设施、模型和内容开发者生态的全球领先完整AI供应链平台 [9] - 能够促进AWS对终端企业和开发者的锁定能力、提高客户粘性和长期营收增长潜力，在AI商业化竞争中构建更深层次的生态壁垒 [9] 亚马逊的AI战略与投资 - 华尔街分析师看好亚马逊在电商与AWS业务实现更强劲增长，预计AWS营收与营业利润增幅有望在AI浪潮下实现40%+级别的强劲水平 [7] - AWS在2025年第三季度销售额同比增长20%，并获得了来自OpenAI的长期大单（约400亿美元），强化了云计算基础设施及AI云推理需求的可见度 [8] - 亚马逊在2025年投入约1000亿美元后，预计2026年将投入约2000亿美元用于云基础设施建设和AI相关支出，涵盖数据中心扩张、专用芯片、AI服务扩展等 [8] - 这一结构性投资方向意味着亚马逊正试图将AI技术层堆栈、平台层和市场层都纳入其宏大的“AI雄心壮志战略版图” [8]

行业核心观点 - 中国人工智能行业正从“百模大战”阶段迈向以商业化落地能力、模型创新实力及全球化布局为决定成败之关键的阶段[1] - 具备实力且资金充足的模型开发商数量已从超200家缩减至不足10家[1] - 行业不再奖励“能不能做模型”，而是奖励“能不能长期活下来”[1] - 大模型竞争的主线正在从技术竞赛转向商业系统的构建能力[3] - 模型能力逐步趋同，资金消耗呈指数级上升，客户开始更关注交付能力、稳定性与可持续性[2] 行业利润池与竞争格局 - 生成式AI的持久利润池可能高度集中于大型互联网平台，尤其是腾讯和阿里巴巴[5][6] - 平台掌控全国范围层级的分发、变现通道以及高频消费和商户事务流[6] - 平台拥有高频用户触点，AI能力更容易被内化为功能而非独立产品售卖[6] - 平台已具备成熟的收费机制，AI更多是提升ARPU与转化率的工具[6] - 高频使用场景决定了推理调用量，也决定了规模效应是否成立[7] - 模型能力本身并不必然转化为盈利能力，分发和变现路径在中国市场尤为关键[7] - 行业玩家分为双轨竞争格局：拥有全栈生态的综合型科技巨头与在特定维度具备领先性的独立模型开发商[11] 独立模型公司的生存策略 - 独立模型公司的机会在于提供“结构性中立”的选择，其激励结构旨在赋能客户应用，而非与客户形成竞争关系[11][12] - 独立提供商通过API、企业授权或私有化部署直接将模型变现，不要求客户绑定单一基础设施或软件生态[12] - 对于大型企业，引入平台模型存在潜在的战略依赖风险，而独立模型商更容易被视为工具型伙伴[12] 智谱公司分析 - 公司被定义为以结构性持久的本地化业务为锚点，并迎来能力导向型API业务拐点的典型代表[13] - 2025财年上半年，公司总收入的85%来自本地化部署，该业务板块毛利率达到59.1%，而云端部署毛利率为-0.4%[14] - 本地化部署主要面向受监管行业，随着基础模型迭代，安装基数可能演变为升级驱动型、经常性经济利益[14][15] - 随着GLM-4.7发布，战略重心向智能体系统和工具增强推理倾斜，预计云端API采用率将加速提升[17] - 预计2025年下半年起云端部署的收入和利润率将双双爬坡[17] - 摩根大通给予智谱“增持”评级，目标价400港元[3][17] - 训练成本占算力总成本的百分比将从2025年的93%大幅下降至2030年的32%[39] - 推理相关算力成本占比将从2025年的7%激增至2030年的68%[39] MiniMax公司分析 - 公司被描述为拥有可扩展增长引擎的全谱系AI企业，核心标签是“天生全球化”和“全模态”[21] - 2025年前九个月，公司73%的总收入来自中国以外的市场，已在200多个国家和地区进行部署[23] - 2025年前三季度，开放平台、生成式媒体和AI陪伴业务的营收占比各约三分之一[23] - AI陪伴业务贡献35%收入，预计到2030年付费率将达到18%，年度ARPU达到31美元[23] - 生成式媒体业务贡献33%收入，为内容创作者提供视频工具，年度ARPU高达75美元[32] - 开放平台业务贡献29%收入，服务13.2万名开发者，付费用户年化ARPU达8200美元[32] - 预计2026-2030年营收年复合增长率高达138%[33] - 预计公司将于2029年起实现盈利，2030年调整后净利润率将正常化至24%[33] - 预计集团将需要在2026年和2027年进行外部融资，预计每年金额为7亿美元[33] - 采用混合专家架构，模型迭代速度为两月一次，快于3-4个月的行业平均水平[28] - 采用“双引擎”策略，同时开发模型和消费者产品，利用消费者应用作为技术的验证器[28] - 摩根大通给予MiniMax“增持”评级，目标价700港元[3][28] - 训练成本占算力总成本的百分比将从2025年的80%下降至2030年的28%[39] - 推理相关算力成本占比将从2025年的20%激增至2030年的72%[39] 行业关键财务拐点：推理成本 - 算力成本结构将从“训练驱动”彻底切换为“推理驱动”[29] - 训练与推理的增长曲线和成本驱动因素将与2022-25年的扩张阶段出现显著差异[30] - 随着基础模型架构确立，前沿扩展预训练将变得更具选择性，研发支出将进入更理性的“正常化阶段”[34] - 未来的竞争是推理效率的竞争，算力支出将逐渐从研发费用转移到营收成本[35] - 未来竞争的核心是谁的推理更便宜、谁的利用率更高、谁能掌握定价权[36]

行业趋势：玻璃基板成为先进封装关键材料 - 生成式AI向万亿参数迈进，对芯片封装提出极限要求，传统有机基板在散热、尺寸稳定性和互连密度上显露瓶颈，具备优异平整度、热稳定性和绝缘性能的玻璃基板正迅速走向产业化[1] - 2026年被视为玻璃基板从小批量验证转向规模量产的关键节点[1] - 研究机构预测，2025至2030年，半导体玻璃晶圆出货量的年复合增长率将超过10%[2] 全球产业动态与生态构建 - 英特尔确认按原计划推进玻璃基板商业化，并在日本展会展示集成EMIB技术的大型玻璃芯基板原型，目标直指2026年后的量产[2] - 三星电机于1月26日抛出玻璃基板在AI服务、智能驾驶和机器人上的生成概念图，并宣布将于年内设立合资企业，明确了商业化路线图；三星电子也通过战略投资和技术合作积极构建生态系统[2] - 日本和中国大陆企业取得进展：京东方在CES 2026展示了P0.9玻璃基Micro LED巨幕；蓝思科技、AGC等发布了面向先进封装和光互连的TGV基板与解决方案；帝尔激光已完成面板级TGV通孔设备出货[2] 技术挑战：TGV工艺与氢氟酸 - 玻璃基板商业化的最大门槛在于TGV通孔工艺，该技术需在极薄玻璃上制作微米级、高深宽比通孔并进行完美金属化，难度极高[3] - 通孔蚀刻和清洁是关键环节，目前主流工艺严重依赖极具腐蚀性和高风险的化学物质——氢氟酸，这对生产设备、工厂环保处理系统提出苛刻要求，并带来巨大的安全生产与环保合规成本[3] - 为规避氢氟酸难题，美国、日韩等行业专家正在研究采用高温碱溶液（如KOH/NaOH）替代部分清洗步骤，但这仍属工艺路径重大调整，对生产体系安全管理能力提出新考验[3] 中国产业链优势：沃格光电案例 - 中国产业链在TGV工艺攻坚环节展现出后发优势，以沃格光电为例，其长达16年的光电玻璃精加工“玻璃薄化”业务，积累了与氢氟酸等特殊化学品打交道的深厚经验[6] - 公司已构建从专用存储、集中供液系统到全套废液处理与应急响应的成熟管理体系，拥有大量专业人才和丰富实操经验[6] - 面对TGV新业务，这种“化学管理”基因成为可快速复用的隐形资产，无需从零投入巨资建设环保与安全设施，即可将现有成熟体系移植至TGV产线，从而显著降低初期投资和长期运营成本，形成极具竞争力的成本优势[6] 公司进展：沃格光电的技术与产业化 - 沃格光电从氢氟酸驾驭经验，发展到行业领先的TGV通孔和金属化能力，再至半导体先进封装玻璃基板，构建了清晰且紧密关联的产业矩阵[7] - 公司内生创造力正赋能其全新业务GCP（玻璃线路板），该产品被誉为下一代“电子信息之母”[7] - 产业化推进方面：全资子公司湖北通格微已成功完成用于1.6T光模块的玻璃基载板产品的小批量送样，正配合头部客户开发更高算力解决方案；微流控生物芯片所需的玻璃基载板已完成客户送样验证，即将进入量产出货阶段；与北极雄芯联合开发的全玻璃基架构多层堆叠AI芯片方案也在稳步推进中[7] 未来展望 - 玻璃基板的商业化浪潮已势不可挡，中国企业凭借在特定核心工艺环节的深厚积累，正将传统生产管理经验转化为参与高端竞争的独特优势，有望在全球半导体封装材料新格局中占据重要地位[8] - 随着技术成熟与生态完善，玻璃基板或将成为“后摩尔时代”半导体性能提升的关键载体，推动整个产业向更高集成度、更高能效迈进[8]

公司动态 - OpenAI已正式启动ChatGPT内部广告测试，成为生成式AI领域首个尝试商业化广告的头部企业 [1] - 广告将清晰标识、仅置于回答底部且不影响内容生成，被视为探索AI产品盈利模式的关键一步 [3] - 广告将仅出现在聊天窗口回答区域底部，以非侵入式卡片形式呈现，不会通过算法干预或付费优先影响回复客观性 [3] - 此次测试为初步探索阶段，部分实现细节如广告主筛选、频次控制或在未来数周至数月内调整 [3] - 公司预计长期广告收入占比将低于总营收的50%，其余收入可能来自企业级API服务、订阅制及定制化AI解决方案 [3] 行业竞争 - 在OpenAI启动测试前一日，其竞争对手Anthropic在超级碗赛事期间投放了一则引发争议的广告，画面中仅显示文字“人工智能领域禁止广告”，被广泛解读为针对OpenAI的直接回应 [3]

行业趋势与驱动力 - 半导体行业正从由手机、PC等单一终端主导的传统周期，转向以“AI算力基建”为代表的多元驱动演进[1] - 生成式AI进入应用爆发期，全球数据中心对逻辑芯片与HBM的算力需求狂热，拉动先进制程投资回暖，同时AI驱动的应用也带动了对成熟制程的需求[1] - AI需求正沿着台积电、英特尔、三星的产线，逐级向上游设备传导[1] ASML 2025年财务与运营表现 - 2025年全年净销售额约327亿欧元，全年毛利率约52.8%，净利润约96亿欧元，营收、利润、在手订单均刷新纪录[1][2] - 截至2025年末，在手订单规模达到约388亿欧元，为2026年及之后的营收增长提供了高可见度[2] - EUV系统销售额在2025年达到116亿欧元，同比增长39%，在系统收入中占比从2024年的38%上升至48%，成为占比最高的单一技术类别[2] - EUV未交付订单达255亿欧元，占388亿欧元总未交付订单的大部分[2] - 2025年第四季度确认了两套High-NA EUV系统收入[2] - 装机售后服务营收约82亿欧元，同比增长超25%，成为继系统销售后的第二大收入来源[10] - 量测与检测系统销售额同比增长28%，达到8.25亿欧元[9] 技术产品结构：EUV与DUV双轨驱动 - ASML的增长逻辑是“先进制程由EUV牵引、成熟制程与先进封装由DUV支撑”的双轨结构[5] - EUV从“先进节点入场券”升级为先进产能的核心生产工具，因AI处理器对晶体管密度与层数的要求持续抬升[4] - DUV仍是半导体制造体系中不可或缺的核心设备，承担着业界绝大多数光刻任务[4] - 高端DUV系统持续进化，例如ArF浸润式光刻机NXT:2150i在量产环境下已实现每小时300片以上晶圆的稳定吞吐能力，耐久测试中甚至达到400片/小时以上[4] - DUV的应用边界正从“前道晶圆制造”向“先进封装与3D集成”延伸，ASML已出货面向3D应用和先进封装领域的首台XT:260（i-line光刻机）[5] 中国市场表现与驱动因素 - 2025年ASML中国市场全年净系统销售额占比为33%，高于此前预期[5] - 中国市场需求的强劲源于三个因素：成熟制程的持续扩产、AI需求的“溢出效应”、先进封装驱动系统级性能跃升[6][7][8] - 成熟制程（28nm及以上）的大规模扩产，特别是汽车电子、工业自动化、物联网和家电芯片的需求，是DUV设备的核心动力[6] - AI算力中心建设产生了庞大的“支持性芯片”需求，如HBM的逻辑基础层与先进封装、电源管理芯片与接口芯片，这些大多由DUV完成[7] - 端侧AI的火爆进一步拉动了对传感器、电源管理、模拟器件等主流芯片的需求，这些是DUV的重要需求来源[7] - 中国晶圆厂加快2.5D/3D封装产线建设，与ASML在先进封装设备上的投入高度匹配[8] - ASML预计2026年中国区收入占比将稳定在20%左右，这是全球产能配置下的“常态化回归”[8] 公司战略转型与未来展望 - ASML正在完成从“周期性设备商”向“结构性平台公司”的转变，围绕光刻环节提供全方位解决方案[9] - 公司通过强化计算光刻软件、量测与检测业务，构建围绕曝光的图形化工程平台[9] - 战略投资13亿欧元于Mistral AI，以利用AI强化核心竞争力[9] - 装机售后服务业务构建起一个接近百亿欧元规模的“年费型业务池”，收入结构从“卖设备”为主转向“设备+全生命周期服务”的均衡结构[10] - ASML预计2026年净销售额将在340亿至390亿欧元区间，毛利率维持在51%–53%[13] - 2026年第一季度净销售额预计为82亿至89亿欧元，装机售后服务单季净销售额约24亿欧元[13] - 长期指引为到2030年总营收有望达到440亿至600亿欧元，毛利率提升至56%–60%[13] - AI作为最核心的需求源头，是未来增长的重要驱动力，正转化为先进制程客户对产能的实际需求，并直接带动对EUV的需求增长[13] - 公司宣布了一项高达120亿欧元的股票回购计划（执行至2028年底），印证了管理层对未来现金流实力的信心[14]

港股市场表现与资金流向 - 2月10日港股早盘高开，科网龙头多数走强，其中快手-W涨近4%，阿里巴巴-W、小米集团-W涨超2%，腾讯控股、哔哩哔哩-W跟涨，美团-W微跌 [1][7] - 港股AI核心资产——港股互联网ETF（513770）场内价格一度涨逾1%，现涨0.96%，盘中再现宽幅溢价，显示买盘资金态度强势 [1][7] - 上交所数据显示，港股互联网ETF（513770）近4日连续吸金达2.27亿元 [1][7] AI行业动态与催化剂 - 全球最大AI开源社区HuggingFace出现阿里Qwen3.5并入Transformers的新PR，业内猜测阿里千问新一代基座模型Qwen3.5发布在即，引起全球AI开源社区热议，有评论称中国大模型引领的“疯狂2月”即将开启 [2][8] - 有消息称，DeepSeek将在2月中旬推出新一代旗舰AI模型——DeepSeek V4，2025年DeepSeek横空出世在全球范围内掀起了对中国科技的重估，今年2月相关催化亦值得期待 [3][9] 机构观点与行业趋势 - 国海证券指出，互联网龙头公司估值普遍具备性价比，以AI大模型为核心的新一轮竞争，受到Deepseek开源及模型普惠化带来商业化ROI改善，国产AI迎来估值重塑 [3][9] - 龙头互联网平台是本轮的中坚力量，兼具AI大模型能力、capex投入、人才投入能力及应用能力，互联网行业用户流量趋于稳定，生成式AI正在成为新的驱动力，持续看好AI等科技业务兑现带来的估值重塑 [3][9] - 把握2026 AI商业化元年，关注港股AI核心工具 [3][9] 相关金融产品概况 - 港股互联网ETF（513770）及其联接基金被动跟踪中证港股通互联网指数，前十大权重股汇聚阿里巴巴-W、腾讯控股、小米集团-W、快手-W、哔哩哔哩-W等科技巨头及各领域AI应用公司，合计占比近77%，龙头优势显著 [3][9] - 中证港股通互联网指数前五大权重股分别为：阿里巴巴-W（14.71%）、腾讯控股（14.64%）、小米集团-W（12.29%）、美团-W（11.37%）、商汤-W（4.24%）[4][10] - 看好港股科技但希望降低波动的投资者，可关注全市场首只香港大盘30ETF（520560），其采用“科技+红利”哑铃策略，重仓股既有阿里巴巴、腾讯控股等高弹性科技股，又囊括建设银行、中国平安等稳健高股息股，是港股长期配置的理想底仓工具 [4][10]

行业趋势与周期转变 - 半导体行业正从由手机、PC等单一终端主导的传统周期，转入以“AI算力基建”为代表的多元驱动演进 [1] - 生成式AI进入应用爆发期，全球数据中心对逻辑芯片与HBM的算力需求狂热，拉动先进制程投资回暖，同时AI应用也带动了对成熟制程的需求 [1] ASML 2025年财务表现 - 2025年ASML实现全年净销售额约327亿欧元，全年毛利率约52.8%，净利润约96亿欧元，营收、利润、在手订单全部刷新纪录 [2][4] - 截至2025年末，ASML在手订单规模达到约388亿欧元，为2026年及之后的营收提供了较高可见度 [4] - 公司宣布了一项高达120亿欧元的股票回购计划（执行至2028年底） [19] 产品结构：EUV与DUV双轨驱动 - EUV（极紫外光刻）系统销售额在2025年达到116亿欧元，同比增长39%，在系统收入中的占比从2024年的38%上升至48%，成为占比最高的单一技术类别 [4] - 截至2025年末，公司未交付的388亿欧元订单中有255亿欧元为EUV订单，2025年第四季度确认了两套High-NA EUV系统收入 [4] - DUV（深紫外光刻）系统仍是当前半导体制造体系中不可或缺的核心设备，承担着绝大多数光刻任务 [7] - 高端DUV系统持续进化，例如ArF浸润式光刻机NXT:2150i在量产环境下已实现每小时300片以上晶圆的稳定吞吐能力 [7] - DUV的应用边界正从“前道晶圆制造”向“先进封装与3D集成”延伸，ASML已出货面向3D应用和先进封装领域的首台i-line光刻机XT:260 [8] - ASML的增长逻辑形成了“先进制程由EUV牵引、成熟制程与先进封装由DUV支撑”的双轨结构 [8] 中国市场表现与驱动因素 - 2025年ASML在中国市场的全年净系统销售额占比为33%，高于此前预期，显示出极强的韧性和需求 [9] - 成熟制程（28nm及以上）的大规模扩产是核心动力之一，汽车电子、工业自动化、物联网和家电芯片的需求支撑了对DUV设备（尤其是浸润式ArFi）的确定性需求 [10] - AI需求的“溢出效应”带动了对成熟制程芯片的需求，例如HBM的逻辑基础层与先进封装、AI服务器的电源管理与接口芯片，以及端侧AI应用拉动的传感器、模拟器件等，这些大多由DUV完成 [11] - 先进封装（2.5D/3D）产线建设加快，ASML的相关设备（如XT:260）与中国市场策略高度匹配 [12] - ASML预计2026年中国区的收入占比将稳定在20%左右，这是全球产能配置下的“常态化回归” [12] 公司战略转型：从设备商到平台公司 - ASML正在完成从“周期性设备商”向“结构性平台公司”的转变，围绕光刻环节提供全方位解决方案 [14] - “软硬一体”的工程体系深化：持续强化计算光刻软件、量测与检测业务，2025年量测与检测系统销售额同比增长28%，达到8.25亿欧元，并战略投资13亿欧元于Mistral AI以利用AI强化核心竞争力 [15] - “存量复利”带来现金流重塑：2025年装机售后服务营收约82亿欧元，同比增长超25%，已成为继系统销售后的第二大收入来源，构建起接近百亿欧元规模的“年费型业务池” [15] - 公司正从“卖硬件的设备公司”向“系统级算力制造基础设施的平台公司”转型 [19] 未来业绩展望 - ASML预计2026年净销售额将在340亿至390亿欧元区间，毛利率维持在51%–53%，其中第一季度净销售额预计为82亿至89亿欧元，装机售后服务单季净销售额约24亿欧元 [18] - 公司维持长期指引不变：到2030年，总营收有望达到440亿至600亿欧元，毛利率提升至56%–60% [18] - AI作为最核心的需求源头，是未来增长的重要驱动力，行业对AI相关数据中心与基础设施建设的预期改善，正转化为对先进制程产能的实际需求，并直接带动对EUV的需求增长 [18]

市场阶段与核心观点 - 2026年可穿戴设备市场迎来关键拐点，行业进入以长期价值创造为核心的新周期 [2] - 生成式AI正推动产品从“被动记录”走向“智能陪伴”，数据的价值被重新定义，行业竞争逻辑随之改变 [2] - 厂商竞争焦点从比拼硬件参数转向将多设备数据转化为有意义、可持续的用户洞察 [2] 市场转变与产品形态 - 智能戒指、AI眼镜等新形态设备加速发展 [3] - 多设备生态成为关键，通过跨设备协同提供更具场景感知能力的体验 [3] 竞争差异化因素 - 软件与服务正成为最重要的差异化因素 [3] - 生成式AI支持的“解读能力”正在推动主动健康管理、个性化运动建议等新体验涌现 [3] - 基于订阅模式的新型体验不断涌现 [3] 技术趋势与商业模式演进 - 行业正经历从“数据采集”到“智能解读”的关键转变 [4] - 软件、服务与订阅模式如何成为核心竞争力是市场演进的重要方向 [4]

市场与行业对AI冲击软件业的反应 - 华尔街对AI冲击软件业的担忧持续发酵 引发软件股遭遇抛售 抛售潮迅速蔓延至全球市场[1] - 科技界发出截然不同的声音 英伟达CEO黄仁勋认为“AI将取代软件工具”的观点“极不合逻辑”[1] - OpenAI首席执行官奥尔特曼表示 软件的创造方式、使用方式和商业模式正在发生深刻变化 但“软件不会消失”[1] AI对传统软件功能与商业模式的冲击 - AI初创企业Anthropic推出的垂直工具对传统软件功能形成冲击 其AI法务插件能执行追踪合规事项、审阅法律文档等多项文书工作 这些正是许多法律软件产品的核心功能[1] - 悲观情绪从单一AI工具的冲击 演变为对软件行业整体商业模式的重估 核心问题是SaaS（软件即服务）的商业模式是否正在被AI动摇[1] - 过去十多年 SaaS模式是软件产业最稳定的增长引擎 但随着生成式AI和智能体技术发展 软件作为中间层工具的价值被压缩[1] - 智能体落地后能跨系统调用能力 将多个软件功能整合到一轮对话或一次指令中 进一步弱化单一软件产品的存在感[1] - AI代码生成能力提升 使软件开发周期明显缩短、开发门槛持续降低 行业正从“人力密集型生产”转向“智能化生产” 传统以功能与订阅为主的商业模式遇到直接挑战[2] AI如何重塑软件行业 - 软件开发范式正从“人写代码+工具辅助”转向“人定义目标+AI生成实现” 开发者角色由代码生产者转向系统设计者与AI协同者[2] - 软件使用方式从需要学习操作的工具 转向能够理解需求、主动执行任务的智能系统[2] - 未来的软件竞争 不再只是功能多少与丰富程度 而是智能程度与行业理解深度的比拼[2] - AI正在创造新的软件空间 包括模型训练平台、数据工程、AI安全与评测体系等基础设施需求快速增长[2] - 制造、医疗、金融等行业智能化升级 需要大量“AI+行业知识”的专业系统[2] - 以智能体为代表的AI技术 正在打开新的应用生态空间 这些新领域对软件工程能力提出更高要求 并孕育新的产业机会[2] 软件行业的未来展望 - AI正在终结“旧的软件时代” 软件的形态、开发方式和商业模式正被全面重塑 软件不会消失[3] - 能够将AI能力与行业场景深度融合的企业 将在新一轮产业变革中获得更大空间[3] - 缺乏技术与场景壁垒的传统软件公司 则可能在这场重构中加速淘汰[3] - 软件行业没有走向终结 而是正在迈入一个以智能为核心的新阶段[3]