关键要点总结 一、 核心议题与行业/公司 * 纪要核心议题是探讨“AI是否会‘吞噬’软件”以及AI对软件行业和其他相关行业的颠覆性影响 [3] * 主要涉及的行业是**软件行业**，特别是企业级软件（SaaS）、垂直软件、数据基础设施和网络安全等子行业 [3][5][33][82] * 讨论延伸至可能受AI影响的广泛行业，包括**消费互联网、信息服务、保险、商业地产服务、金融、交通运输**等 [34][202][205][206][207][208] * 访谈涉及的关键人物包括：高盛美国软件分析师Gabriela Borges、Sherlund Partners创始人Rick Sherlund、Cohesity首席执行官Sanjay Poonen [4][5] * 报告还包含高盛内部多个团队的分析，涵盖股票策略、资产配置、信用策略和特定行业研究（如金融、交通、建筑等） [5][110][138][166][191][202] 二、 关于“AI是否会吞噬软件”的核心观点与论据 * **共识：AI不会“吞噬”软件，但将深刻重塑行业** * Gabriela Borges认为“AI就是软件”，它将是软件类别的扩展，有望扩大软件市场的总规模，而非取代它 [27][40] * Rick Sherlund认为软件行业正在围绕AI“重生”，类似于过去从客户端-服务器到云端的重大平台迁移，这将推动行业进入新的增长曲线 [28][56][61] * Sanjay Poonen认为AI工具具有巨大颠覆潜力，但企业必须驾驭这股浪潮，否则将被摧毁 [4][29][94] * **分歧：传统软件公司的护城河与转型必要性** * Borges认为传统软件公司并非停滞不前，而是作为“快速跟随者”在创新，其**领域经验、数据架构和网络效应**等护城河，结合AI技术，可能使其在提供端到端平台方面处于更有利地位 [27][43][47][48] * Sherlund承认复杂的**工作流程、数据访问和规模分销**是强大的护城河，能为现有企业争取适应时间，但AI很可能会**逐渐侵蚀这些护城河**，仅靠护城河无法保证生存 [28][63][64] * Poonen强调，现有企业能否在AI时代生存，关键在于能否**维持每用户价格**，或通过增加产品模块、扩展市场来弥补核心产品降价的影响 [29][96][98] * Sherlund和Poonen都明确指出，仅仅在传统系统上“嫁接”AI代理可能不够，现有企业最终可能需要进行**根本性的重新架构，甚至从零开始重建**，以保持竞争力 [29][58][102] 三、 软件行业现状与市场反应 * **市场表现**：软件行业经历了显著抛售。iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV) 自年初以来下跌约**17%**，较2025年秋季高点下跌**26%** [75]。该ETF前十大成分股自2026年1月2日以来总计损失了近**8000亿美元**市值 [75]。估值从2025年末约**35倍**的前瞻市盈率降至当前约**22倍** [75][112] * **抛售原因**：与2022年因利率上升导致的回调不同，当前抛售的核心是市场对软件**护城河和商业模式**的质疑，以及对AI颠覆风险的担忧，这引发了关于企业“终值”的深刻反思 [30][37][110][117] * **盈利与股价脱节**：尽管股价下跌，软件行业最近一个季度的盈利增长强劲（两位数增长），利润率处于历史高位，约为市场其他部分的两倍，且近期盈利预测被上调，显示出**股价表现与基本面出现背离** [118][119] 四、 软件子行业受AI影响的具体分析 * **垂直软件**（如保险、公共部门、生命科学软件）：其作为行业特定“记录系统”的地位稳固，因为其嵌入的**数据和上下文对于AI生成可靠输出至关重要**。AI为这些供应商提供了增强行业工作流程连接性和数据价值的机会。执行能力是关键，快速跟进的供应商更可能限制价值流失 [82][83][84] * **数据基础设施**（如Snowflake, MongoDB, Rubrik）：AI被视为**乘数效应**。随着AI副驾驶和代理的部署，将创造和查询更多数据，对数据存储、治理、安全和访问的基础层价值提升 [86] * **物理到数字公司**（如Samsara, Procore）：其产品嵌入具有治理和合规要求的任务关键型工作流程，这提高了AI原生挑战者的门槛。长期风险在于通用AI代理层可能降低其独立重要性，但AI更可能成为强化而非颠覆的来源 [88][89] 五、 对投资者的影响与策略建议 * **需要选择性投资**：受访者和高盛分析师一致认为，当前环境不适合对软件行业的生存或崩溃进行二元押注，而**需要选择性投资** [4][33] * **关注有韧性的公司**：投资者应仔细评估哪些公司最容易受到颠覆，哪些公司拥有**复杂工作流程、领域经验或数据护城河**而难以被侵蚀 [33][70]。最有前景的公司是那些**致力于将LLM置于核心并构建强大代理框架进行重新架构**的公司 [33][71] * **具体看好的领域**： * Gabriela Borges看好**微软**（在AI计算和Copilot方面领先）、**ServiceNow、Salesforce、HubSpot**（在应用层）、**Snowflake**（数据基础设施）以及网络安全领域的**Cloudflare、Palo Alto Networks、CrowdStrike**（拥有持久的数据架构和收集护城河） [52] * 高盛软件分析师Adam Hotchkiss和Matthew Martino看到**垂直软件、数据基础设施和物理到数字公司**领域的价值 [33][90][91] * **管理更广泛的AI组合风险**：高盛资产配置研究主管Christian Mueller-Glissmann认为，鉴于科技板块在推动美股估值和回报中的巨大作用，投资者可能需要继续从**资本密集度低**的行业（如科技）轮动到AI不易颠覆的**资本密集型**行业（如电信、工业、公用事业），但由于已经发生的剧烈轮动，应更具选择性 [34][139][155] 六、 对信用市场的影响 * **压力集中在银团贷款市场**：软件在银团贷款市场中占有**16%** 的较大份额，而在投资级和高收益债券指数中占比很小（约**5%**） [166][167][168]。软件相关贷款与私募股权赞助活动紧密相连，自2021年以来，**80%** 的科技贷款发行是赞助商支持的 [170] * **不太可能引发信用违约周期转折**：尽管软件相关贷款可能出现一些减值，但高盛信用策略师Shamshad Ali认为，这**不足以催化信用违约周期的转折**，原因在于良性的宏观背景和较低的融资成本应有助于限制风险 [31][166][174] * **另类资产管理公司风险可控**：高盛金融股分析师认为，另类资产管理公司对软件的风险敞口有限。软件投资平均约占其总管理资产的**7%**，软件借贷仅占公司层面管理费的很小一部分（直接借贷约**4%**），且这些贷款主要是**高级担保和短期**的 [32][191][192][195] 七、 其他行业受AI影响的评估 * **消费互联网**：AI对产品开发具有民主化效应，带来去中介化风险，同时也推动效率提升。**数字广告和游戏**是面临AI去中介化风险最大的子行业，AI工具已深度集成于广告工作流程 [202][204] * **信息与商业服务**：具有**专有数据、嵌入式工作流程、规模/品牌优势或监管护城河**的公司（如FICO, MCO, MSCI）更能抵御AI风险，甚至可能受益。而缺乏这些优势的公司（如FactSet, H&R Block, Robert Half）则更脆弱 [204] * **保险业**：某些个人保险和小型商业保险经纪业务最容易受到颠覆，而大型商业（再）保险公司和经纪公司由于数据、结构护城河和复杂咨询而处于有利地位。市场可能过度惩罚了保险经纪公司 [205][206] * **商业地产服务**：AI颠覆的担忧被**严重夸大**，房地产交易的物理性、关系驱动和本地化性质提供了重要隔离。估值机会具有吸引力 [206] * **欧洲金融**：伦敦证券交易所集团等市场结构公司的大部分收益来自受监管的业务，AI颠覆风险有限。私募信贷管理公司面临更大风险，因为基金业绩对 dispersion 更敏感 [207] * **欧洲交通、基础设施和建筑**：AI颠覆风险相对较低，因为现有企业拥有**大型物理网络、高附加值服务和网络效应**。资产轻的物流公司尤其能受益于AI集成以提升效率 [208][209] 八、 其他重要但可能被忽略的内容 * **历史借鉴**：历史表明，面临结构性颠覆的行业（如报纸、烟草），其股价往往只有在盈利稳定时才会稳定下来，这个过程可能需要数年，不应期待V型反弹 [30][122][124][126] * **“氛围编码”不会终结软件**：Rick Sherlund指出，编码仅占编写企业系统工作的**15-20%**，设计工作流程、定义数据结构和建立安全访问控制等任务更为复杂，因此AI辅助编码不会扼杀软件行业 [62] * **定价模式演变**：软件公司可能需要改变定价模式，例如从按用户收费转向**按结果收费**（如按成功完成的客户服务通话收费），或采用包含AI产品访问权限的企业许可协议 [45][99] * **宏观风险背景**：报告开头部分提到了美国-伊朗冲突导致的**霍尔木兹海峡石油运输中断**（图表显示运输量降至正常水平的低点），这对增长构成下行风险，对通胀构成上行风险，并已导致高盛下调了多个中东经济体的2026年GDP增长预测 [10][19]。此外还提到了欧洲竞争力下降、日本通胀上升等宏观趋势 [14][16][17] * **行业未来展望**：Sanjay Poonen预计未来5-10年，软件行业将更多地向**垂直行业**（如太空、医疗保健、材料科学、机器人）扩展，AI将成为所有这些行业的一部分 [107][108]