AI 正在推动软件护城河从数据与界面转向行动、推理成本控制和跨系统编排

概览

本报告总结高盛在 Private Company Software & Internet Conference、Annual Silicon Valley Bus Trip 以及与 VC 思想领袖交流后的软件行业观察。覆盖 30 家私营公司和 10 家上市公司，重点讨论 AI 如何改变软件 TAM、护城河、推理成本、算力约束、网络安全、可观测性、AI Native 与应用 AI 的竞争格局。

核心观点

核心观点是：AI 并没有压缩软件价值池，反而可能显著扩大软件 TAM。企业软件的价值重心正从记录系统、数据库和仪表盘，迁移到能够跨系统执行任务的代理、编排层和行动系统。与此同时，前沿大模型的能力提升伴随更高推理成本，促使软件供应商使用开源蒸馏模型、专有小模型和模型路由来优化成本与性能。高盛认为企业会更愿意采用由多个独立软件供应商构成的生态，而不是完全依赖某一个模型提供商。

分析框架

报告基于会议和公司访谈，综合上市公司管理层、私营 AI 软件公司、基础设施平台和 VC 的定性反馈，比较不同软件竞争群体在 AI 时代的优势和短板，并提炼出对 TAM、商业模式、算力、网络安全、可观测性和应用 AI 的投资含义。

方法论与常识提炼

• 行业研究会议纪要与主题访谈

  通过公司管理层和行业参与者访谈总结趋势

  报告并非传统财务模型驱动，而是通过多家公司会议、巴士走访和 VC 交流，提炼软件行业在 AI 时代的结构性变化。

• 竞争分析软件护城河重估

  从数据、界面和系统记录转向行动、编排和推理效率

  报告认为传统 SaaS 的数据和功能模块护城河被重新定价，新的防御力来自跨系统执行、专有模型、推理成本控制、工作流落地速度和真实部署数据飞轮。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• CRM

  公开软件公司；高盛会议后更正面

  优势

  Agentforce 战略更清晰，并将推出开发者工具，具备把 AI 代理平台化和企业级落地的机会。

  劣势

  仍需证明代理工作单元能够形成规模化采用和可持续商业化。

  对比

  相比只提供单点 AI 应用的厂商，Salesforce 更强调企业级平台和生态。

  风险

  客户采用节奏、审批周期、AI 成本和价值计量方式可能影响变现。

• CRWD

  公开网络安全公司；高盛会议后更正面

  优势

  多个模块需求改善，安全运营中心自动化和 AI 驱动告警处理可能提升需求。

  劣势

  网络安全竞争激烈，客户对新 AI 能力的预算分配仍需验证。

  对比

  在 SOC 自动化中与 Palo Alto、Huntress 等同处受益方向。

  风险

  攻击者 AI 能力提升、客户整合供应商和估值预期可能带来波动。

• GWRE

  公开软件公司；高盛会议后更正面

  优势

  AI 可能加速云迁移，并扩大保险软件 TAM。

  劣势

  垂直软件迁移周期通常较长，客户系统替换节奏可能限制短期弹性。

  对比

  相较通用 SaaS，垂直工作流中的 AI 更依赖行业场景和迁移节奏。

  风险

  云迁移延迟、客户预算约束和实施复杂度。

• IOT

  公开软件公司；高盛会议后更正面

  优势

  需求由 ROI 驱动，并具备数据和 AI 差异化。

  劣势

  需要持续证明 AI 能提升客户运营效率并支撑更高变现。

  对比

  相比纯软件工具，连接设备和运营数据可能增强数据闭环。

  风险

  宏观资本开支、车队或运营预算，以及数据变现节奏。

• RBRK

  公开网络安全与数据韧性公司；高盛会议后更正面

  优势

  Agent Cloud 和 Identity 扩大叙事，企业对韧性需求扩张。

  劣势

  仍需证明身份和代理安全扩展能转化为持续收入增长。

  对比

  在数据韧性与身份安全交叉领域具备差异化叙事。

  风险

  竞争、客户安全预算优先级变化和新产品采用不确定性。

• OKTA

  公开身份安全公司；报告重点覆盖

  优势

  代理身份管理被报告列为后续安全产品周期之一，Okta 可能受益于非人类身份和 agent 身份管理需求。

  劣势

  身份安全市场竞争激烈，AI 代理身份的商业化节奏尚不明确。

  对比

  与 Microsoft 等大型平台在身份层形成竞争。

  风险

  平台竞争、客户整合和代理身份标准演进不确定。

• WDAY

  公开应用软件公司；报告重点覆盖

  优势

  Workday 将 flex credits 映射为工作单元，契合从席位到生产力单位的定价方向。

  劣势

  需要证明工作单元定价能被客户理解并带来增量预算。

  对比

  相比传统 SaaS 席位定价，工作单元更接近价值计费。

  风险

  客户接受度、AI 毛利率和工作流自动化落地速度。

• ZS

  公开网络安全公司；报告重点覆盖

  优势

  已经看到网络上 agentic traffic 增加，可能受益于代理流量安全和带宽相关需求。

  劣势

  报告仍将问题留给后续验证，即网络安全供应商能否通过混合用户与带宽模式捕捉这部分上行。

  对比

  与其他安全厂商相比，Zscaler 更直接暴露于网络流量层。

  风险

  变现模式不清晰、客户预算和竞争加剧。

关键数据

• 会议覆盖30 家私营公司和 10 家上市公司来自 Private Company Software & Internet Conference、Annual Silicon Valley Bus Trip 及 VC 交流。
• 上市公司会议名单ADSK, CRM, CRWD, GWRE, IOT, OKTA, RBRK, WDAY, ZS；另有 PANW 与 SNOW 静默期前交流报告明确列出相关公开公司。
• 更正面的公开公司CRM, CRWD, GWRE, IOT, RBRK高盛称会议后对这些公司更为正面。
• 蒸馏模型成本约为训练母模型成本的 2%报告称行业讨论中提到蒸馏模型成本显著低于训练母模型。
• Superhuman 模型路由97% API 调用通过专有 LLM用于说明专有模型和路由能力可降低对前沿模型供应商的依赖。
• Intercom 成本下降重建专有 reranker 后成本下降 80%体现专有模型在推理成本上的潜在优势。
• Baseten GPU 集群约 40K-80K GPUs主要为 Hopper 和 Blackwell，用于说明推理容量和融资承诺成为瓶颈。
• 新增 GPU 承诺成本约 5K 额外 GPUs 对应约 1.00-1.25 亿美元年化承诺Baseten 管理层举例说明新增推理容量资本强度显著上升。
• Locus Robotics 部署规模约 17K 机器人用于说明真实世界部署数据飞轮在应用 AI 中的重要性。

影响与含义

投资含义上，软件行业的核心问题从“AI 是否压缩 SaaS”转向“哪些软件公司能够把 AI 转化为可计费的生产力、可控的推理成本和可审计的跨系统执行”。更受益的资产包括具备明确 ROI、能把 AI 嵌入核心工作流、拥有专有模型或运行时能力、处于安全和身份等高优先级预算领域的公司；压力较大的则是依赖席位、仪表盘或单一功能模块、难以证明价值或难以跨系统执行的传统软件供应商。

风险

• 前沿模型供应商停止补贴 token 或显著改变价格，可能冲击依赖外部模型的软件公司毛利。
• 推理算力供需失衡、GPU 交付周期和多年预付款承诺可能限制 AI 应用扩张。
• 企业内部审批、治理、审计和确定性要求可能使 AI 自动化落地慢于技术可行速度。
• AI Native 公司可能压缩传统 SaaS 席位、界面和模块化产品的价值。
• 多云和 neocloud 推理部署虽然提升可用性，但也增加成本、运维复杂度和供应商管理难度。
• 安全领域中攻击者能力提升可能在 12-18 个月内改变攻防平衡。

后续跟踪

• 企业是否从席位定价转向劳动单元、工作单元或结果导向定价。
• 专有 SLM、开源蒸馏模型和模型路由是否持续降低推理成本。
• AI 代理是否带来网络流量、身份管理、SOC 自动化和补丁治理的新预算。
• CRM、CRWD、GWRE、IOT、RBRK 的产品发布和客户采用是否验证高盛更正面的会议反馈。
• 推理 GPU 供给、Hopper/Blackwell 交付周期、neocloud 容量和多年算力合同价格。
• AI Native 公司能否以更短部署周期和更高 PoC 转化率持续侵蚀传统 SaaS 空白地带。
• 应用 AI 在机器人、国防和边缘自治中的真实部署数据飞轮是否形成可复制护城河。