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軟件股殺估值,互聯(lián)網(wǎng)遇通縮:AI應(yīng)用26年路在何方?

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該輪到AI應(yīng)用上漲了吧


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輪到應(yīng)用上漲了吧?

2025年股民戲稱的“三大幻覺”,其中之一就是“這回該輪到AI應(yīng)用上漲了吧”。

當(dāng)然,AI應(yīng)用方向2025年表現(xiàn)其實(shí)并不差,應(yīng)用類標(biāo)的比較集中的三個申萬二級行業(yè):軟件開發(fā)/IT服務(wù)/廣告營銷全年漲幅分別為17.2%/18.4%/15.7%,跟滬深300差不多,只是遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于雙創(chuàng)指數(shù)60%的年度漲幅。

而雙創(chuàng)指數(shù)的前十大成份股中有七家是AI算力,這七家今年平均漲幅高達(dá)247%。

所以,這個“幻覺”也很好理解,算力和應(yīng)用是產(chǎn)業(yè)鏈上下游的關(guān)系,每次AI算力板塊大漲一波高位調(diào)整時,自然會有資金博弈輪動到AI應(yīng)用方向。

可實(shí)際結(jié)果是差距越拉越大。這個差距越來越令人關(guān)注,一方面它是板塊輪動的驅(qū)動力,但另一方面,也是出現(xiàn)在AI敘事頭上的一片越來越大的烏云:算力所有的上漲,本質(zhì)都是下游應(yīng)用或平臺企業(yè)提前進(jìn)行的資本開支,如果應(yīng)用始終不漲,最終可能會拖垮AI算力。

這不是A股的問題,美股也有,而且更加撕裂。

美股AI應(yīng)用標(biāo)的集中的ETF中,F(xiàn)DN(互聯(lián)網(wǎng))/IGV(軟件)2025年全年漲幅分別為10.7%/5.6%,低于QQQ納指ETF/SPY標(biāo)普500ETF的20.8%/17.7%,更低于算力集中的SMH半導(dǎo)體ETF的46.1%的漲幅。

九大科技巨頭中,五大AI資本開支方(都是偏應(yīng)用和互聯(lián)網(wǎng)平臺方向),除谷歌外的四家,微軟、亞馬遜、Meta和特斯拉2025年全部跑輸指數(shù),就連資本開支不高的蘋果也跑輸;而三大受益方,英偉達(dá)、博通、臺積電跑贏指數(shù)。

這種割裂,已經(jīng)引發(fā)AI應(yīng)用未來的收入增量能否覆蓋巨額資本開支的質(zhì)疑,并導(dǎo)致四季度美股科技股的全面回調(diào)。

這種割裂同樣傳導(dǎo)到了港股和A股科技股,四季度同樣表現(xiàn)分歧。港股偏AI應(yīng)用方向,阿里對標(biāo)亞馬遜、騰訊對標(biāo)Meta,汽車股對標(biāo)特斯拉,而AI算力股產(chǎn)業(yè)鏈則集中在A股的科創(chuàng)創(chuàng)業(yè)板,結(jié)果前三個季度恒生科技/雙創(chuàng)指數(shù)表現(xiàn)差不多,分別漲了44%/63%,但第四季度下跌-15%/-1.3%,分歧加大。

所以,要判斷AI應(yīng)用在2026年的投資機(jī)會,還是需要看一看美股的市場邏輯有哪些變化,本文將分為軟件和互聯(lián)網(wǎng)兩個典型的應(yīng)用方向分別分析。

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軟件:被顛覆的商業(yè)模式

美股科技股今年的大熊股中,呈行業(yè)性潰敗的是軟件股,CRM、Now、ADBE,這三個千億市值以上的軟件巨頭都下跌了20%以上,但如果看財務(wù)數(shù)據(jù),這三家公司今年業(yè)績?nèi)慷际窃鲩L的,兩家還是超預(yù)期,未來三年的一致性預(yù)期也都有10-30%的增長。

簡單說,美股的軟件股今年是在殺估值而非殺業(yè)績,背后是增長邏輯受損。

以往軟件公司以SaaS模式維持業(yè)績穩(wěn)定,獲得高估值(訂閱制才是它們財報業(yè)績看上去不受影響的關(guān)鍵),但投資者擔(dān)心這一商業(yè)模式有可能受AI沖擊,比如之前依賴“座位數(shù)越多收入越高”的訂閱模式,如果AI降低人力依賴,導(dǎo)致“座位數(shù)”下降,高估值的底層邏輯就直接受損,特別是那些只添加AI功能的傳統(tǒng) CRM和營銷 SaaS公司。

相反,部分與 AI深度融合的大客戶深度定制軟件,或者作為AI基礎(chǔ)設(shè)施平臺的軟件公司,比如PLTR、NET、MDB則持續(xù)大幅上漲。

相比之下,A股的軟件股今年利潤普遍下降,漲的純粹是估值,比起業(yè)績和訂單驅(qū)動上漲的算力板塊,輪動不起來也是很正常的。A股的軟件股能持平大盤,很可能是受科技股ETF申購潮的整體帶動。


當(dāng)然,這背后的原因也有點(diǎn)“塞翁失馬”,A股的軟件股以行業(yè)定制系統(tǒng)軟件為主,SaaS商業(yè)模式在中國一直沒有發(fā)展起來,導(dǎo)致估值不如美股那么高,所以當(dāng)投資者擔(dān)心AI顛覆SaaS的商業(yè)模式時,對A股軟件股影響并不大。反而是少數(shù)幾個過去跑通了SaaS模式的軟件公司,比如寶信、廣聯(lián)達(dá)等,今年則普遍跑輸。

展望2026年,美股的機(jī)構(gòu)對美股軟件股普遍比較樂觀,因為邏輯受損并沒有在業(yè)績中體現(xiàn)出來,導(dǎo)致估值處于歷史底部,一般“鬼故事”講不過三季。

但這一類龍頭企業(yè)普遍面臨的兩難處境:如果AI被證偽,邏輯固然不受損,但貝塔向下,難有投資機(jī)會;如果AI被證實(shí),企業(yè)又必須實(shí)現(xiàn)全面深度綁定AI的艱難轉(zhuǎn)型,這個過程,業(yè)績又很容易受損。

不是邏輯受損,就是業(yè)績受損,這才是軟件業(yè)龍頭面臨的問題。

相比之下,A股軟件股大部分反而類似于PLTR這一類行業(yè)定制公司,或者是想走AI基礎(chǔ)設(shè)施方向的安全軟件平臺,這一類之前認(rèn)為是不太好的商業(yè)模式,反而更可能在軟件范式改變的時代,抓住AI需求的機(jī)遇,所以叫“塞翁失馬”。

3/4

互聯(lián)網(wǎng):動搖的入口

美股的AI應(yīng)用另一類是互聯(lián)網(wǎng)板塊,對應(yīng)A股和港股的傳媒板塊,邏輯傳導(dǎo)比軟件更直接。

2025年美股互聯(lián)網(wǎng)板塊跑輸指數(shù),除了開頭說的AI 敘事不在應(yīng)用層之外,更重要的現(xiàn)象是舊平臺紅利見頂,AI 不是增量紅利,而是成本與替代壓力。

2025年,核心美歐市場用戶規(guī)模幾乎不增長,互聯(lián)網(wǎng)平臺的業(yè)務(wù)模型從“用戶數(shù) × 時長”的增量模型,變成“存量用戶 × 廣告單價”的內(nèi)卷模型,這個模型過去幾年因為行業(yè)競爭格局好,可以年年提價,而活得有滋有味。

但AI帶來了危機(jī),從這個模型出發(fā),投資者發(fā)現(xiàn),AI對傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層來說,更像是一個“通縮型技術(shù)”,無助于廣告單價的提升:

首先,AI不利于CPM價格。

過去互聯(lián)網(wǎng)平臺的CPM定價取決于有限廣告位、有限內(nèi)容和用戶注意力稀缺這三者的關(guān)系,而AI 提高內(nèi)容生成效率,導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容供給過剩,但用戶注意力沒有增加,無限信息流下,CPM下行。

另外,CPM多見于大品牌的品牌形象廣告,當(dāng)廣告被迅速淹沒在AI創(chuàng)造的內(nèi)容洪流時,用戶記憶衰減更快,品牌形象廣告的性價比下降。

其次,AI不利于流量壟斷。

互聯(lián)網(wǎng)廣告的另一種CPA效果付費(fèi)模式,雖受沖擊較小,但AI又削弱了流量巨頭的入口壟斷權(quán)。

更是要了互聯(lián)網(wǎng)龍頭的命的是AI agent,用戶如果養(yǎng)成委托決策的習(xí)慣,平臺被繞過,廣告邏輯被壓縮,CPA也將下降。

最后,不利于流量平臺,更利于AI工具方。

AI通過算法優(yōu)化,讓創(chuàng)意生成、出價、投放優(yōu)化全面自動化,減少客戶“浪費(fèi)的50%”,結(jié)果將更偏向于預(yù)算更大、數(shù)據(jù)更全、能承受更高 CPA 的大廣告主,同時壓縮“以前比較懂行”的中小廣告主 ROI,這就使廣告費(fèi)的分配,從平臺更偏向于工具型公司,比如這幾年風(fēng)頭最勁的APP。

當(dāng)然,以上因素對不同的平臺影響也有差異,很多平臺也受益于AI工具的效率,但相比景氣度更明顯的AI基建板塊,資金自然選擇回避。

不過這種回避也造成“殺過頭”,從目前看四大互聯(lián)網(wǎng)賽道受影響不一:

最悲觀的是社交、信息流廣告,相對受沖擊大于利好;

中性的是電商,效果廣告的重鎮(zhèn),受影響,與AI提升推薦效率對沖;

更受益的是搜索,代表用戶的主動需求,不受影響,AI 反而讓搜索詞更精準(zhǔn),減少無效點(diǎn)擊,提升轉(zhuǎn)化效率而提高搜索的單位價值。

所以谷歌憑借搜索業(yè)務(wù)超預(yù)期和基礎(chǔ)模板今年持續(xù)的表現(xiàn),雖然屬于應(yīng)用方向, 但今年的漲幅不輸半導(dǎo)體。

相對于被認(rèn)為沖擊更大的軟件業(yè),互聯(lián)網(wǎng)由于掌握了AI大模型和應(yīng)用工具,始終站在AI技術(shù)的引領(lǐng)者角色上,沖擊相對可控。

但歷史上無數(shù)次技術(shù)革命證明,技術(shù)引領(lǐng)者并不代表未來的利潤擁有者,AI 應(yīng)用也有其擔(dān)心的問題,包括技術(shù)進(jìn)步太快,差異化窗口極短,用戶愿意用,但不愿意付高價。

結(jié)果是,引領(lǐng)AI革命的巨頭,在模型能力提升和快速商品化之間搖擺不定,最典型的是ChatGPT的戰(zhàn)略不斷在變,而戰(zhàn)略定力較強(qiáng)的谷歌,股價又會隨著市場偏好的變化而變化。

港股互聯(lián)網(wǎng)龍頭同樣是以廣告費(fèi)為核心收入,同樣是國內(nèi)AI革命性技術(shù)的引領(lǐng)者,2026年的行業(yè)整體走勢與美股可比性更高,只要美股不崩,就是AI應(yīng)用中更加確定的方向;

而A股的非軟件的類AI應(yīng)用股,以傳媒行業(yè)為主,包括廣告營銷、教育、各種應(yīng)用工具等方向,但這個行業(yè)歷來喜歡講故事,搞資本運(yùn)作,所以技術(shù)創(chuàng)新也是迎合市場喜好,推出的都是“短平快”的效率型工具,對這一戰(zhàn)略思路 ,個人長期并不看好,原因在第四部分再分析。

4/4

顛覆與黑馬

先小結(jié)一下,2025年,從美股到A股都出現(xiàn)了AI算力大漲而AI應(yīng)用裹足不前的特點(diǎn),這并非是投資者懷疑AI的應(yīng)用前景,否則應(yīng)該是所有 AI 應(yīng)用公司普跌,AI算力也會漲不動。

事實(shí)上,2025年,AI 應(yīng)用在用戶、調(diào)用量、使用頻率上持續(xù)增長,企業(yè)也沒有削減 AI 的相關(guān)預(yù)算,相關(guān)行業(yè)龍頭業(yè)績并非受拖累,只是市場不愿為應(yīng)用層支付高估值。


真正的擔(dān)憂來自更深層次,是AI對原有互聯(lián)網(wǎng)時代的商業(yè)模式的沖擊,原有龍頭未必是贏家,特別是軟件業(yè)和頭部平臺——

對 SaaS而言,“座位制 + 人效提升”邏輯被反噬;對互聯(lián)網(wǎng)平臺而言,流量壟斷權(quán)被削弱;對于基礎(chǔ)模型和AI應(yīng)用:功能進(jìn)步不代表定價權(quán)。

回顧30年前的互聯(lián)網(wǎng)革命,那時是網(wǎng)絡(luò)公司顛覆傳統(tǒng)公司,注意力變成流量,利潤從低估值的傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向高估值的網(wǎng)絡(luò)公司,指數(shù)自然暴漲;

但AI時代是科技公司自己顛覆自己,流量又不會明顯增長,上漲只能靠定價能力的提升,這些公司目前還沒有證明這一點(diǎn),反而要承受前期的巨額資本開支。

沿著新地圖,必然回不到舊大陸,這是上一個時代的科技巨頭難以避免的陣痛。

而其中,軟件業(yè)因為不掌握AI革命的主導(dǎo)權(quán),被顛覆的概率要高于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),但與此同時,利潤池的遷移,讓十倍大黑馬出現(xiàn)在軟件業(yè)的概率也更高,包括已經(jīng)出現(xiàn)的PLTR和APP。

所以A股投資者也可以高度關(guān)注軟件股中“黑馬潛力品種”,過去因為沒有把握住SaaS大潮而出現(xiàn)了軟件股“失去的十年”,現(xiàn)在AI對SaaS模式的顛覆,也可能帶來逆襲的大機(jī)會。

這里最關(guān)鍵的判斷標(biāo)準(zhǔn)是,企業(yè)能否AI成為其商業(yè)模式不可替代的一部分,并擴(kuò)大其定價權(quán)與客戶依賴度?

基于這個標(biāo)準(zhǔn),我對今年風(fēng)頭最勁的效率型AI工具的長期投資價值表示懷疑,包括各種自動生成內(nèi)容、自動推薦內(nèi)容,幫你少雇人,快點(diǎn)完成工作,節(jié)省時間的AI應(yīng)用。

這些應(yīng)用都是目前的主流,但長期看,沒有壁壘,沒有提價權(quán),沒有用戶粘性,只是最基礎(chǔ)的AI功能,長期看很難成為贏家。

我認(rèn)為未來的軟件業(yè)大黑馬應(yīng)該出現(xiàn)在以下三類2B的軟件股中:

第一類:把AI作為一個不可模仿的“黑箱”嵌入客戶工作流。

對于2B應(yīng)用而言,模型很可能不是護(hù)城河,擁有“非通用、不可遷移”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)才是。

這些數(shù)據(jù)來自客戶真實(shí)的業(yè)務(wù)行為,高噪音、非結(jié)構(gòu)化,且跨流程、不可導(dǎo)出,AI效果可評估但不可模仿,具有“數(shù)據(jù)回流強(qiáng)化模型”的特點(diǎn),客戶越用,模型越“私有化”,換供應(yīng)商等于從頭訓(xùn)練,離開成本極高。

第二類:AI作為必不可少的風(fēng)險管理工具,而不是可有可無的效率提升工具,最典型的是各種安全、金融風(fēng)控、醫(yī)療輔助決策和一些行業(yè)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

第三類:提供AI系統(tǒng)支持的軟件基礎(chǔ)設(shè)施,把傳統(tǒng)的基于“座位數(shù)”的SaaS的收費(fèi)模式,轉(zhuǎn)變?yōu)榛谡埱罅?、?shù)據(jù)量、風(fēng)險敞口的AI系統(tǒng)支持的軟件基礎(chǔ)設(shè)施。

實(shí)際上,2026年應(yīng)用會不會漲,無非就是一年的投資機(jī)會的把握問題,反而不是最重要的;更重要的是,在軟件、傳媒、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域,有一些商業(yè)模式正在被顛覆,有一些商業(yè)模式正在崛起,這才是事關(guān)未來幾年投資機(jī)會的更重要的事。

(更多行業(yè)邏輯解讀,知識星球會員持續(xù)招募中,加入方法見次條)

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