AI 浪潮正以前所未有的势头重塑科技行业，引发了对传统软件商业前景的激烈辩论。

近两周来，软件行业的情绪明显转熊。上周二，OpenAI 发布最新大模型 GPT-5 后，AI 取代传统软件的担忧引发市场恐慌性抛售，德国软件巨头 SAP 股价一度暴跌 7.1%，市值蒸发近 220 亿欧元，创 2020 年底以来最大单日跌幅，拖累欧洲软件股集体重挫。

据追风交易台消息，高盛分析师 Gabriela Borges 及其团队在 17 日发布的报告中表示，投资者的担忧集中在一个核心的生存风险上：AI 是否会成为一种颠覆性力量，侵蚀现有定价模型、降低新进入者的门槛，并最终压缩 SaaS（软件即服务）巨头的利润空间？

在高盛看来，答案是否定的。

报告指出，" 软件已死 " 的论调过于悲观。在部分情况下，AI 有潜力成为行业领先供应商的 " 力量倍增器 "，当前阶段类似于历史上软件行业从本地部署向云计算的转型期，当时诞生了新一批的领导者，但也促使 Adobe、Intuit 和 Autodesk 等老牌公司转型为规模更大、增长更快、盈利能力更强的企业，为投资者创造了显著的超额回报。

高盛预计，随着企业软件续约周期的压力在 2026 年缓解，AI 带来的新增贡献将为净收入留存率（NRR）等关键指标提供稳定性，为行业铺就一条持久、多年的增长道路。未来的软件市场领导者，将由两类公司共同构成：持续创新的当今巨头，以及成功构建差异化 AI 原生软件的新兴公司。

AI 是颠覆者还是力量倍增器？

在 AI 原生公司能否取代传统 SaaS 公司的辩论中，核心在于其产品是否能做到 " 意义深远地更好且更便宜 "。

高盛指出，如今的 SaaS 巨头与当年被它们颠覆的本地部署软件公司不可同日而语。当时，SaaS 凭借云架构在成本和体验上拥有巨大优势，而今天 SaaS 企业设置的竞争门槛已相当之高。

在定价策略上，AI 原生公司面临的最大风险是提供基于价值的定价模式，这可能对基于席位的模式造成蚕食风险。然而，SaaS 领导者已开始将定价模式向基于结果的方法演进，如 Salesforce 的做法，或像 HubSpot 那样将 AI 功能纳入现有订阅协议中鼓励采用。

在功能创新方面，SaaS 领导者通过有机增长和并购保持高速创新步伐。ServiceNow 收购 Moveworks、Braze 收购 Offerfit、Salesforce 收购 Bluebirds 等案例层出不穷。有机创新方面，Salesforce 于 2024 年 9 月发布 Agentforce，在很大程度上定义了 AI 采用的下一阶段。

因此，报告认为，AI 原生公司在定价和产品功能上颠覆现有 SaaS 领导者的难度很大。

高盛的一项案例研究显示，在呼叫中心场景下，AI 应用可使企业运营成本降低 30%，但软件总预算反而增加 130%。这表明 AI 不仅没有压缩市场，反而可能将应用软件的潜在市场总额（TAM）做得更大。

软件巨头们的混合 AI 策略与护城河

为了应对挑战并抓住机遇，企业软件领域的巨头们正在普遍部署一种混合 AI 模型策略（hybrid AI model strategy），这已成为它们巩固护城河的关键。

该策略将基于自身专有数据训练的领域特定模型，与外部的前沿大语言模型（LLM）相结合，既保留了自身的数据优势，又提供了灵活性和高性能。

从 Snowflake 的 Arctic 模型、Salesforce 的 Agentforce 到 ServiceNow 的 Now LLM，这些行业领导者都在其平台内嵌入自有模型处理核心企业工作流，同时允许客户通过接口调用 OpenAI、Google 等外部模型。

报告解释道，这种策略极大地降低了被 AI 原生新贵 " 釜底抽薪 " 的风险，因为它将客户牢牢锁定在自己熟悉、安全且深度整合的生态系统中。与此同时，垂直领域的软件供应商因其深刻的行业知识而拥有更坚固的壁垒。

高盛认为，在这些专业领域，AI 更可能扮演 " 增强 " 而非 " 取代 " 的角色。由于工作流程复杂且数据迁移成本高昂，即使 AI 原生产品技术出众，也难以在短期内获得客户的信任和采纳。

相较于消费级软件，企业级软件的门槛更高

报告还指出，市场往往低估了企业级软件与消费级软件的根本区别，而这种区别构成了现有巨头另一道重要的护城河。高盛强调，企业级软件的进入壁垒远高于消费级应用，其核心在于 " 任务关键性 "。

报告指出，AI 模型的 " 幻觉 " 在消费场景下或许无伤大雅，但在企业环境中可能导致声誉受损、客户流失等严重后果。因此，企业级软件不仅关乎产品功能，更涉及一整套 " 冰山之下 " 的复杂体系。

此外，当前有观点认为，客户可以比以往更低的成本构建自己的 SaaS 等效技术栈。智能体 AI 通过代码生成和调试工具显著降低了开发门槛，通过自然语言驱动的智能体降低了完整 UI 的壁垒。例如，Palantir 的价值主张结合了前沿部署工程师、本体论操作系统和 AI 工具包。

然而，高盛认为这归结为经典的内包与外包问题。即使内部维护软件应用程序的成本下降，专业供应商的成本同样会下降，因此专业供应商的性价比前沿通常始终领先于内部技术。

高盛认为，单纯用 AI 复刻一个软件栈不仅困难重重，而且 " 有些毫无意义 "。技术变革的本质是创造新的、差异化的应用，而非重塑过去。

报告指出，行业目前可能正处于定制化与打包化解决方案机会份额的局部最高点：SaaS 现有企业缺乏全面的 AI 功能，AI 原生企业通常只解决更广泛企业问题的一小部分，许多开发人员和 IT 专业人员在 AI 项目成功实施方面仍处于学习曲线的早期阶段。

需要关注的未来指标

尽管对软件行业的长期前景保持乐观，但高盛也指出了投资者需要密切关注的几个关键因素，以判断多空双方的论点是否得到验证。

首先是净收入留存率 ( NRR ) 的稳定性。报告显示，过去两年，SaaS 领导者的续约压力特别大，疫情相关需求在 2021 年和 2022 年上半年达到峰值，这些三年期合同在 2024 年和 2025 年上半年续约时面临最大压力。

其次是 AI 收入对增长的贡献程度。SaaS 领导者需要证明其 AI 产品能带来增量收入。例如，Adobe 预计其 AI 产品在 2025 年底将贡献 2.5 亿美元的年化经常性收入（ARR），报告指出，这种明确的财务数据将是关键的验证信号。

第三是客户对 SaaS 领导者创新的反馈。市场将关注 SaaS 领导者在解决 AI 应用障碍（如模型选择、工具集成）方面的进展。

最后是 AI 原生企业的发展势头，以确定其持久力和对现有企业的风险。许多过去两年间成立的 AI 原生公司有潜力随时间发展成更大规模的企业，从单一产品公司扩展为套件产品，长期追踪这类公司有助于评估其对现有利润池的实际影响。