AI 刚刚帮软件股涨了一轮，Astra 又把 " 被替代 " 焦虑拉了回来。

当地时间 9 月 8 日，美股结束劳动节假期恢复交易后，Salesforce、Intuit 均下跌约 4%，ServiceNow 跌约 5%，标普 500 软件与服务指数下跌 1.4%，连续两个交易日走低。

触发市场新一轮担忧的，是 OpenAI 上周发布的 GPT-6 Astra。

不到两周前，市场还刚刚因为 AI 商业化进展重新买入软件股。Salesforce 发布财报后盘后一度上涨 14%，Snowflake 最新财报后更上涨超过 20%。两家公司财报数据显示，AI 不只是增加成本，也开始带来收入。

但 Astra 的出现，又把市场拉回到软件行业的老问题：更强的 AI Agent，会不会削弱甚至替代传统软件的部分价值？

软件公司已经赚到 AI 的钱

今年以来，AI 让软件股陷入一场集体焦虑。随着 OpenAI、Anthropic 不断推出编程工具和 Agent 产品，软件股面临挑战：如果 AI 不仅能够回答问题，还能直接编写程序、操作软件并跨越多个应用完成任务，那么企业未来还需要购买多少传统软件？

就在 Astra 发布前，Salesforce 和 Snowflake 刚刚用最新财报证明，AI 并非只是在威胁软件公司，也正在给它们带来新的收入。

Salesforce 截至 7 月底的季度收入达到 113.5 亿美元，同比增长 11%，并上调全年收入和利润预期。Agentforce 和 Data 360 的年度经常性收入（ARR）接近 39 亿美元，同比增长超过 210%，这些业务的增长正在抵消传统软件许可收入的波动。

Salesforce 同时进一步与 Anthropic 合作推出 "Claudeforce"，把相关技能嵌入销售、客服和营销工作流。财报公布后，公司股价盘后一度上涨 14%。

Snowflake 的变化更加明显。最新季度财报显示，Snowflake 产品收入达到 14.9 亿美元，同比增长 37%，公司将全年产品收入预期从 58.4 亿美元提高至 60.7 亿美元。

SnowflakeAI 产品的渗透率在快速提高。其中编码助手 Cortex Code 已经覆盖超过 9100 个账户，单季度新增超过 2000 个；企业 AI 助手 CoWork 的使用账户则扩大至 5800 个。消息公布后，Snowflake 股价盘后一度上涨超过 20%。

Snowflake 首席执行官 Sridhar Ramaswamy 认为，AI 正在形成一种 " 飞轮效应 "：更多 AI 应用带来更多用户、新工作负载以及平台消费。

Adobe 也开始单独披露 AI 商业化指标。第二财季，公司 AI-first ARR 同比增长 3 倍，超过 5 亿美元。其中 Firefly 系列产品的 ARR 接近 3 亿美元。

欧洲软件巨头 SAP 同样在财报中体现 AI 业务的渗透力，第二季度云业务收入增长 22%，管理层透露 AI 和数据云已嵌入当季 50 笔最大交易中的超过 90%。

一系列数字说明，AI 正在成为软件行业新的收入来源和增长故事，至少目前大模型不会马上让软件公司失去商业价值。

但这一轮 Astra 带来的问题有所不同。OpenAI 对 Astra 的产品定位并不是一个更强的聊天机器人，而是可以直接完成复杂、端到端工作的 Agent。官方列举的使用场景包括：填写在线表格、更新 CRM 中的客户记录、整理日历、进行网上研究并把结果写进邮件或文档，以及自主安装和测试软件。

过去企业员工需要亲自打开 CRM、ERP、财务软件，完成查询、录入、审批和跨系统操作；而 Astra 这类 Agent 能够直接理解任务意图、调用多个软件并完成整个流程，工作方式将被彻底改变。有软件从业者对记者表示，涉及企业核心数据和系统的部分，很难因为大模型出现就一夜之间消失。真正更容易受到 Agent 冲击的，是位于这些后台系统和员工之间的软件界面，以及围绕人工操作建立起来的收费模式。

此前 Gartner 也预测，到 2030 年，高达 2340 亿美元的企业应用软件支出将面临影响。冲击核心正是 AI Agent 减少了人类与软件的直接交互，动摇了按席位收费的根基。

AI 颠覆风险没有消失

软件股近期的剧烈波动，反映出市场还没有找到答案。

数据显示，标普 500 软件与服务指数 2025 年 10 月底创下高点后，到今年 4 月累计跌超 33%。当时引发抛售的重要原因之一，就是 Anthropic 推出更强的 AI 产品，市场开始担忧大量软件功能最终可能被模型替代。

转机出现在一季度财报季，软件股财务表现不错，软件指数又出现反弹，之后再次下跌，并在二季度财报季重新修复。

今年 2 月软件股面临 AI 冲击时，一位软件从业者对记者表示，企业软件最难复制的部分不是页面和代码，而是与其他系统长期形成的连接、权限管理、监管合规、历史数据和已经固化进组织中的业务流程，以及背后的完整性保障，这是复杂的系统级工程。

但在 AI 冲击下，软件价值链正在经历重新分配：未来最值钱的可能不再是谁拥有最好用的界面，而是谁掌握底层数据、工作流、Agent 执行权限以及最终的用户入口。

" 将来的护城河，是最懂得客户需求、最能把需求转化为 AI 懂的方式，让它听懂了帮你去干活。"IBM 大中华区董事长、总经理陈旭东此前对第一财经记者表示。

ServiceNow 首席执行官比尔・麦克德莫特则认为：AI 智能代理并不会掏空企业软件市场，反而会让工作流编排系统变得更有价值，而非走向消亡。

尤其是，AI Agent 正在从根本上挑战 " 按席位收费 " 的 SaaS 模式，成为新的工作入口，并倒逼整个行业从 " 卖软件 " 转向 " 卖结果 "。未来 AI 时代的软件收入可能越来越多来自使用量、任务量或者实际完成的工作。

这种转变已经在发生。过去一年里，多家企业软件公司推出 Agent 产品。ServiceNow、Workday 等软件公司都在重新设计外部 AI Agent 访问自身系统的方式。

例如，ServiceNow 今年推出 Action Fabric，让外部 AI Agent 通过一个统一层访问 ServiceNow 中的数据和执行操作。ServiceNow 将对客户使用 Action Fabric 的频次进行计量，并据此收费。这相当于软件公司开始尝试对外部 Agent 访问自身核心数据和工作流收取费用。

Salesforce 今年推出了 Agentic Work Unit（AWU）这一指标，用于衡量 AI Agent 实际执行的离散任务，处理客服案例、更新记录和触发自动化工作流。最新财报显示，Salesforce 和 Slack 上的 Agent 已经累计执行 70 亿个 AWU，其中第二财季达到 32 亿个，环比增长 97%。

目前，AI 已经开始进入部分软件公司的财务指标。而它最终成为传统软件新的增长点，还是重新改写整个 SaaS 行业的收入结构，现在才刚刚进入可以用数字验证的阶段。

随着 Agent 进入更多企业工作流，AI 新增收入与推理、算力成本之间的关系，传统软件席位是否会随之减少，以及按使用量、任务量甚至结果收费能否形成新的收入来源，都将进一步影响软件公司的增长和盈利模式。