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私募巨头阿波罗警告:“软件已死”!AI正重塑4400亿美元估值逻辑
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阿波罗的 John Zito 近期在多伦多的一次投资者聚会上语惊四座,他发出的质疑——" 软件是否已死?",标志着私募资本市场对软件行业 " 增长稳定、收入可观 " 这一长期核心假设的彻底决裂,人工智能的崛起正迫使投资者重新评估这一曾备受追捧的赛道。

这一警告并非空穴来风,据知情人士向彭博透露,阿波罗在 2025 年已将其直接贷款基金的软件风险敞口削减了近一半,从年初的约 20% 大幅下调。与此同时,Arcmont 资产管理公司和海芬资本管理公司等机构已聘请顾问,专门排查其投资组合中可能因 AI 技术冲击而变得脆弱的企业。

市场恐慌情绪已开始蔓延。受 AI 投入回报不及预期的担忧影响,微软股价下跌;Blue Owl Capital 旗下一只科技基金遭遇巨额资金外流;两家欧洲软件公司更是被迫搁置了贷款交易。传统的软件即服务(SaaS)模式正面临 AI 原生公司和 " 氛围编码 " 初创企业的降维打击,曾经稳固的护城河岌岌可危。

这场剧变直接冲击了过去十年私募股权行业高达 4400 亿美元的押注。据彭博数据,2015 年至 2025 年间,私募买家斥资逾 4400 亿美元收购了 1900 多家软件公司。如今,随着借贷成本上升和技术迭代加速,投资者和贷款人正从根本上质疑这些资产的生存能力与估值逻辑。

估值体系的崩塌与 SaaS 危机

长期以来,软件交易因其 " 黏性 " 收入和订阅模式,能在投资委员会轻松获批。然而,这一逻辑正被 AI 改写。风险投资公司 Lightspeed 合伙人、曾负责 Elliott Investment Management 科技私募业务的 Isaac Kim 直言:" 目前形式的科技私募股权已经死亡。" 他指出,AI 改变了 " 底层产品能保持足够长时间的相关性以进行金融工程运作 " 这一基本假设。

SaaS 模式首当其冲。Anthropic 推出的 Claude Code 等工具允许无编程经验的用户构建软件,大幅降低了技术门槛,削弱了传统 SaaS 产品 " 一刀切 " 的僵化优势。

这种冲击已在估值上显现。据 Pitchbook 数据,2025 年私募股权收购 SaaS 公司的平均倍数已从前一年的 24 倍降至 18 倍,而此前一些明星企业如 Coupa Software 和 Cloudera 的交易倍数曾高达 60 倍。Park Square 创始人 Robin Doumar 表示,软件行业 " 刀枪不入的光环 " 早已不合时宜,那些违背金融逻辑的高倍数估值时代希望能就此终结。

信贷市场的困境与违约风险

对于软件行业的借贷方而言,风险已转化为实际的损失。2025 年,由于投资者对 AI 冲击的审查加强,外包公司 KronosNet 和 Foundever 陷入困境,其债务目前处于不良水平。包括 McAfee 和 ION Platform Investment Group 在内的其他软件公司债券价格也出现暴跌。CVC Capital Partners 旗下的信贷部门更是被迫接管了呼叫中心支持业务 Sabio Group,因其原所有者无法找到买家。

Blackstone 总裁 Jon Gray 警告称,最大的风险在于 " 颠覆 ",正如 90 年代互联网出现时黄页所面临的局面。由于软件行业属于轻资产模式,缺乏实物资产作为抵押,一旦公司倒闭,贷款人将面临更大的本金损失风险。

各大投行已纷纷发出预警:

瑞银: 在 " 激进的 AI 颠覆 " 情景下,预计私人信贷市场的违约率将升至 12%-13%。

花旗: 建议对软件贷款持减持态度,认为该板块除 CLO 投资者外吸引力有限。

摩根士丹利: 因软件敞口较高,建议做空贷款总回报互换。

巴克莱: 指出软件 BDS(商业发展公司)贷款价值比可能上升,面临资产质量恶化的风险。

隐形敞口与市场的过度反应?

值得注意的是,私募信贷对软件的实际敞口可能远高于账面数据。Raymond James 分析师 Robert Dodd 指出,如果一家软件公司服务于医疗行业,基金往往将其归类为医疗敞口,这意味着实际风险被低估。

尽管市场情绪悲观,S&P 北美软件指数在 1 月下跌了 15%,创下 2008 年以来最大月度跌幅,但并非所有声音都看空。部分曾被视为风险的案例正在通过转型寻求生机。例如,Zendesk 在 2022 年被收购时未提及 AI 风险,但随后迅速整合技术,目前其内部 AI 产品年经常性收入已超过 2 亿美元。

Permira 联席 CEO Brian Ruder 认为目前的担忧有些过度。他表示,回顾历史上的技术平台转移,AI 原生企业和现有 SaaS 巨头中都会出现赢家和输家。然而,对于贷款机构而言,现在的首要任务是在放贷会议上质问软件公司老板:你们将如何应对 AI 新技术的挑战?

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