深度長文分析｜軟件股暴跌背后，AI 時代哪些公司能活下來

軟件股正在經歷一場史無前例的暴跌。過去一個月，許多明星軟件公司的股價跌幅超過兩位數，有些甚至腰斬。投資者在恐慌性拋售，似乎認定整個軟件行業都將被 AI 顛覆。但這種一刀切的恐慌真的合理嗎？我最近看到投資分析師 Daniel Pronk 做了一個非常深入的分析，他花了大量時間研究最受歡迎的軟件公司，并根據它們被 AI 顛覆的風險進行了排名。看完他的分析后，我有了一些更深層的思考。

市場的恐慌源于一個簡單的邏輯：AI 現在可以寫代碼了，軟件開發變得越來越容易，那么軟件公司的護城河是不是就消失了？利潤率會不會被壓縮？整個行業會不會商品化？這些擔憂并非空穴來風。我們確實看到 AI 在代碼生成方面進步神速，但問題在于，投資者正在無差別地拋售所有軟件股，不管這家公司做什么業務，不管它是否真的會被 AI 威脅。當整個行業被一股腦拋售時，往往會出現錯殺的機會。有些公司確實會被 AI 摧毀，但也有些公司反而會因為 AI 而變得更強大。關鍵是要區分清楚誰是誰。

理解軟件公司的三種類型

在深入分析具體公司之前，我們必須先理解軟件公司的分類。Daniel Pronk 提出了一個非常清晰的框架，把軟件公司分為三類：horizontal software（橫向軟件）、vertical software（縱向軟件）和 generative software（生成式軟件）。這個分類框架對于理解 AI 威脅至關重要，因為不同類型的軟件公司面臨的風險完全不同。

先說 horizontal software。這類軟件提供通用解決方案，幾乎任何行業的任何企業都能用。不管你是開面包店的、全球銀行還是建筑公司，你都需要追蹤客戶，這是 Salesforce（客戶關系管理）做的事；你需要管理任務，這是 monday.com 做的事；你需要協調項目，這是 Atlassian 做的事。這些軟件是橫向的，覆蓋很多不同公司，但問題在于它們必須做通才，不能太專精于某個行業。換句話說，它們只是在客戶數據的表層做文章，創建儀表盤和工作流，但并不深入到公司運營的核心。這種表層的東西，恰恰是 AI 最容易復制的。

我對這一點的理解是，橫向軟件本質上是在做"數據的可視化和編排"。它們把客戶已有的數據重新組織、展示出來，讓使用者更方便地查看和操作。但這種工作并不需要太深的行業知識或復雜的業務邏輯，AI 完全可以通過學習界面模式和工作流程來復制這些功能。當 AI 可以理解"給我展示本季度銷售漏斗"這樣的自然語言指令時，傳統的點擊式儀表盤就顯得多余了。

再看 vertical software。這類軟件是為特定細分市場打造的，對其他行業毫無用處。比如專門給小鎮追蹤水表用量并向居民發賬單的軟件。這種軟件通常更有粘性，更不容易被 AI 顛覆，因為它深度嵌入到客戶的運營中。橫向軟件是通用的，坐在表層數據上，用儀表盤展示，很容易被 AI 復制。但縱向軟件的切換成本非常高，非常粘稠，因為整個業務運營都依賴這個軟件。

Daniel 做了一個很形象的圖示來解釋這兩者的區別。每一條黑線代表一個軟件公司，線的深度代表它在客戶數據中的位置。橫向軟件公司的線很寬但很淺，覆蓋很多企業但不深入。縱向軟件公司的線很窄但很深，可能只適用于少數企業，但它是這些企業運營的基礎。縱向軟件的市場規模可能不如橫向軟件大，但它們的粘性要強得多，因為企業對它們的依賴程度更高。這就是為什么它們更能抵御 AI 顛覆，也更難被競爭對手復制。

我認為這個"深度"概念非常關鍵。一個軟件越深入企業的核心業務流程，它就越難被替換。因為替換不僅意味著換一個工具，還意味著要重新設計整個業務流程，重新培訓員工，承擔運營中斷的風險。這種切換成本是橫向軟件無法比擬的。

最后是 generative software。這類公司使用提示詞來生成內容，可能是圖片、視頻、網站、課程等等。這類公司的危險不在于它們不會使用 AI，而在于 AI 會讓它們的核心產品在其他地方變成免費的。Daniel 特別提到了 Adobe，他認為未來五年 AI 會以指數級速度進步。到某個時點，如果你可以用 AI 提示詞生成整個視頻，那人們就可以完全繞過 Adobe 的 Photoshop 或 Premiere Pro。Adobe 目前的財務指標還沒有顯示出被顛覆的跡象，業務還在增長，但長期來看，任何依賴內容生成的業務都面臨真實風險，因為 AI 特別擅長內容生成。

我對生成式軟件的擔憂更深一層。這類軟件的價值主張本身就是"幫你創造內容"，但當 AI 可以直接從零創造內容時，中間這層工具的價值就被質疑了。就像計算器讓算盤失去價值一樣，AI 內容生成可能讓傳統內容創作工具失去價值。除非這些工具能成功轉型為"AI 內容生成的界面"，否則很難看到長期護城河。

AI 顛覆風險極高的公司

Daniel 制作了一個詳細的 AI 顛覆風險圖表，涵蓋了他研究的所有軟件公司。我們從風險最高的開始說。他把 Duolingo（多鄰國）、Wix 和 DocuSign 列為極高風險。

先看 Duolingo。雖然它技術上是縱向軟件，因為專注于教育領域，但它本質上是生成式軟件，提供不同的教育課程讓人學語言。這正是 AI 非常擅長的事，很容易復制。實際上，Google 正在進軍 AI 教育領域，開始攻擊 Duolingo 的護城河。Duolingo 的股價已經從歷史高點跌了 71.6%。從財務數據看，收入增長還不錯，最近一個季度還創了新高，現金流和利潤也是這樣。但他們預計未來幾個季度業務會大幅減速，這就是股價暴跌的原因，投資者很恐慌。

有趣的是，Duolingo 說他們用 AI 在一年內把平臺課程數量翻了一倍。這證明他們在利用 AI 增加內容和價值，但這也是一把雙刃劍。如果 Duolingo 能用 AI 一年內把內容翻倍，這不就說明 AI 可以做他們在做的事嗎？所以長期來看，我認為 AI 顛覆風險確實很高。當然，Duolingo 有一個優勢是龐大的分發網絡。軟件護城河不僅僅取決于產品能否被復制，還包括營銷、分發、品牌等。Duolingo 在這方面做得很好。所以即使產品可以被 AI 復制，也不意味著業務會歸零或開始流失付費用戶。

我的看法是，Duolingo 面臨的真正威脅是 AI 讓教育內容的創建成本趨近于零。當任何人都可以用 AI 創建高質量的語言學習課程時，Duolingo 的競爭對手會激增。它的品牌和用戶基礎能抵擋多久？這是個問題。

再看 Wix。Wix 是橫向軟件，讓幾乎任何人或企業都能建網站和托管域名。但我認為 AI 正變得非常擅長生成網站，因為建網站不需要太多獨特數據。你基本上就是為業務做個著陸頁，給 AI 一個簡短的公司描述、做什么的、一些素材，它就能給你吐出一個網站。AI 在這方面越來越好，所以我認為網站創建會變成商品，而這是 Wix 今天的絕大部分業務。

Wix 確實收購了一個叫 Base 44 的 AI 無代碼平臺，這東西在網上火了一陣，炒得很熱，但客戶評價很糟糕。這個 vibe coding（氛圍編程）工具理論上能讓你構建應用、網站甚至視頻游戲，但看起來 bug 很多，還不成熟。所以我不太相信這會成為 Wix 的長期驅動力，目前看起來這個收購有點失敗。簡單說，我認為 Wix 被 AI 顛覆的可能性很高，因為 AI 顯然正在復制這個業務在做的事。

最后是 DocuSign。Daniel 說他個人很驚訝這個業務還活著。在疫情期間和之前，這個業務很火，因為它是在線簽合同的行業標準。他 2019 年買房時就用 DocuSign 簽的合同。但過去幾年，在線簽文檔已經變成了商品，我們的世界已經轉向互聯網。現在你可以用 Google 和 Adobe 簽文檔，真的不難。所以我認為 DocuSign 的業務很容易被 AI 復制，其實已經被復制了，這個業務沒有真正的護城河。這正是我會像躲瘟疫一樣避開的那種生意。

我完全同意 Daniel 對這三家公司的判斷。它們的共同點是提供的功能太"表層"，沒有深入到客戶的核心業務流程中。當一個功能可以在幾分鐘內用 AI 復制時，護城河就不存在了。

AI 顛覆風險高的公司

接下來是高風險類別，包括 Adobe、monday.com、Salesforce 和 Workday。

先說 Adobe。如我之前說的，任何生成式領域的公司風險都更高，因為 AI 特別擅長生成內容，不管是文字、視頻還是圖片。Adobe 正在反擊，允許你在 Photoshop 里生成圖片，在 Premiere Pro 里生成視頻。但如之前所說，如果 AI 真的到了可以用提示詞生成整個視頻、編輯得很好的程度，或者你可以只用提示詞編輯、AI 能做得非常好，那你就可以完全繞過 Photoshop 或 Premiere Pro。

Daniel 作為 YouTuber 說這讓他有點擔心和難受，因為他看到一個未來，社交媒體甚至 YouTube 會被數字創建或 AI 創建的內容淹沒，這會真正稀釋整個內容創作領域。他用 Premiere Pro 編輯所有視頻，用 Photoshop 做縮略圖，雖然他也可以用 Canva 這樣的競爭對手。總體來說，他認為 Adobe 是一個長期面臨 AI 顛覆風險的業務。

Adobe 的股價已經從 2024 年 2 月的高點跌了 52%，現在只按 12.6 倍自由現金流交易，相當于 8% 的自由現金流收益率。這可能是這只股票有史以來最便宜的時候之一。看基本面，Adobe 的收入增長非常穩定，持續創新高，預計未來年增長約 10%。所以至少目前看起來業務還沒有被 AI 實質性顛覆。但當我想到長期和 AI 的發展方向時，我確實認為這個業務未來有被顛覆的風險。

Daniel 說他 2023 年左右持有過 Adobe，當時在 Figma 收購消息公布后買入，因為覺得股價太便宜了。但過去幾年目睹 AI 在內容創作方面的快速進步后，他不再愿意買回 Adobe，也不想把它加入組合，因為會感到不舒服。

我對 Adobe 的看法更悲觀一些。內容生成工具的價值在于它們降低了內容創作的門檻，但當 AI 把這個門檻降到幾乎為零時，工具本身的價值主張就崩塌了。Adobe 可能會成為"AI 生成界面"，但如果每個平臺都內置 AI 生成功能，Adobe 憑什么收費？

再看 monday.com。它不是用一個 app 管理待辦事項、另一個 app 追蹤銷售、第三個 app 做營銷計劃，而是給你一個空白板，讓你用簡單的彩色塊構建所有這些東西。它以高度可視化和無代碼著稱，任何人都能構建定制業務工具而不需要編程。但現在像 Claude Code 或 Replit 這樣的 AI 工具讓普通經理可以說"給我構建一個定制項目追蹤器，看起來就像我團隊的工作流"，AI 幾秒鐘內就免費或很便宜地構建出來。

monday.com 的優勢是推出了 Monday Vibe，讓非技術用戶只需描述就能構建完整的定制應用，讓平臺對小企業更強大。Monday 也在推出自己的 AI agents（AI 代理），季度環比增長 150%。業務繼續以超過 20% 的速度年增長，對任何軟件公司來說都是相當強勁的增長。

但劣勢在于，因為 monday.com 是橫向工具，通用目的，更容易被 AI 復制。到 2026 年，理論上一家公司可以用免費的 AI agent 在簡單的電子表格或 Slack 頻道里管理任務，這可能讓每用戶每月 30 美元的 monday.com 訂閱顯得昂貴。簡單的任務追蹤、狀態更新和工作流自動化都被 AI 商品化了。而且 monday.com 按席位收費，如果組織變得更精簡這可能有風險。

這是投資者擔心的另一個風險，但我們還沒充分討論。很多軟件公司像 monday.com 一樣按席位定價。我們都看過亞馬遜和 Meta 裁員數千人的新聞。對于按席位收費的公司，如果組織里工作的人更少，他們最終就賺不到那么多錢。這是 monday.com 的額外風險。

從股價看，monday.com 從 2025 年初的高點跌了約 60%，現在按約 20 倍自由現金流交易。看財務數據，收入繼續強勁增長并創新高。放大看，自 2024 年以來收入復合增長 29%，業務預計繼續以 20% 增長。現金流也在持續增長，但增速不如收入，所以公司利潤率略有收縮。從 2024 年的 33% 峰值降到最近季度的 28.3%。但如果 monday.com 能長期保持超過 20% 的收入增長，AI 又沒有真正顛覆這個業務，那 20 倍的自由現金流價格看起來相當便宜。但確實有長期被 AI 顛覆的風險。

接下來是 Salesforce。Salesforce 幫銷售人員追蹤銷售線索和客戶互動，還幫助客戶服務和營銷分析追蹤。這個軟件幾乎任何企業都能用，是橫向軟件。優勢是 Salesforce AI agents 已成為他們歷史上增長最快的產品。到 2026 年初，達到 5.4 億美元年度經常性收入（ARR），比上年增長 333%。Salesforce 數據云也在蓬勃發展，因為 AI 需要干凈、統一的數據。2026 年第三季度，Salesforce 處理了 3.2 萬億個 AI tokens（令牌），攝入了 32 萬億條數據記錄，比上年增長 119%。這表明至少目前 Salesforce 在成功構建 AI agents 和 AI 產品，銷售給現有客戶群，看起來增長相當不錯。

但劣勢是按席位定價，如果組織變精簡可能再次受影響。Salesforce 正試圖轉向基于消費的定價模式，每次對話收費 2 美元。Daniel 對這種很多軟件公司想做的基于消費的定價的看法是，對客戶來說會很糟。比如作為 Adobe 客戶，如果他想在 Premiere Pro 里開始生成視頻，但 Adobe 每次用提示詞嘗試用 AI 創建視頻都收 50 美分，那就很糟糕。有一個固定的訂閱價格是好的，因為知道是一致的，有助于預算。但如果每個企業都要轉向基于使用的模式，成本就會波動。這也意味著成本會隨著整體業務規模擴展。作為客戶，看到軟件公司想這樣做確實不爽。

另一個劣勢是像 TextApp 或 Observe 這樣的小型靈活的 AI 優先 CRM 初創公司正在出現，提供 Salesforce 80% 的功能但復雜度為 0%，價格也只是一小部分。Salesforce 的增長一直很低且在放緩，整個業務似乎在減速。股價目前從 2024 年高點回調約 38%。看收入，明顯長期在減速。放大看,收入復合年增長率一路減速到 8%。現金流增長稍快一些,因為公司在擴大整體利潤率,但即便如此,運營現金流也只增長約 9%。

看起來 Salesforce 業務整體確實出現了顯著減速。目前按約 16.6 倍自由現金流交易，自由現金流收益率約 6%。就我個人而言，如果 Salesforce 能長期保持 9% 的年收入增長，我認為這是相當公平的價格。但這不是一個很令人興奮的公司，整個業務的減速確實表明他們在這個新的 AI 世界里掙扎。而且由于它是橫向的，我確實認為這個業務的可顛覆性相當高。

最后是 Workday。簡單說，Workday 是公司的數字中央辦公室。如果你在大型組織工作，Workday 很可能是你用于與工作相關但不是實際工作本身的所有事情的網站或應用，比如領工資、請假、做文書工作。經理用它追蹤求職者、組織團隊、管理資金、發現趨勢，比如某個辦公地點有大量人員離職。

優勢是 Workday 正在利用 AI 提高客戶效率。比如他們從 2025 年 Paradox 收購中獲得的招聘 agent，通過自主處理排程和初步篩選，將招聘人員的能力提高了 54%。而且 75% 的財富 500 強公司在業務中使用 Workday。

劣勢是 2026 年 1 月 14 日的一份重要 Workday 研究報告發現，40% 的 AI 節省時間目前正因返工而損失，也就是人類必須雙重檢查并修復低質量的 AI 輸出。如果這種情況不改善，客戶可能會停止為 AI 功能支付溢價。Workday 也有按席位定價，AI 初創公司正在構建克隆品，可能對小企業足夠好。

看起來 Workday 在大公司有強大立足點，75% 的財富 500 強在使用。但我不認為小公司需要這么復雜或深入的服務。Workday 相當橫向，似乎很多 AI 初創公司正試圖攻擊這個業務的護城河，那些不需要從 Workday 獲得那么多的小公司可能會切換到提供 Workday 80% 功能的小競爭對手。

而且看起來 Workday 可能沒有像客戶希望的那樣好地實現 AI，因為就像他們在自己報告中說的，客戶節省了大約 40% 的時間，但必須花這些時間雙重檢查 AI，因為 AI 會產生幻覺，看起來 Workday 可能做了一個低質量的 AI。如果這種趨勢繼續，客戶可能會失去對 Workday AI 的信心和信任，可能想停止為它付費，因為至少現在他們并沒有真正從 AI 獲得凈收益。

我對這一組公司的總體看法是，它們都是優秀的公司，有強大的市場地位，但它們面臨的共同挑戰是如何在 AI 時代證明自己的價值。橫向軟件的通用性既是優勢也是劣勢——覆蓋面廣但容易被復制。關鍵看它們能否成功轉型為 AI 驅動的平臺，而不是被 AI 取代。

AI 顛覆風險中等的公司

中等風險類別包括 Atlassian、Autodesk、NetCheck 和 Intuit。

先說 Atlassian（股票代碼 TEAM）。公司用 Atlassian 追蹤員工正在做的工作。業務建立在兩大支柱上：Jira，這是團隊的數字待辦清單，讓經理將大項目分解成小任務、分配給人、追蹤進度直到完成；還有 Confluence，這是共享的數字文件柜或內部維基百科，團隊在這里寫下計劃、會議記錄和指示，讓每個人都能在一個地方訪問相同信息。

Daniel 把 Atlassian 放在中等而不是高風險的原因是，他認為 Atlassian 在公司數據中走得更深一點。它是橫向軟件，但可能在頂部附近，但比 Salesforce 或 monday.com 這樣的公司稍深。優勢是截至 2026 年 1 月，Atlassian 的 AI 功能達到 350 萬月活用戶，一個季度增長 50%。這也幫助推動了公司云收入 26% 的增長，達到近 10 億美元。

劣勢是投資者擔心像 Anthropic 的 Claude Code 這樣的新 AI 編碼 agents，它們可以編寫、測試和部署軟件。如果 AI agent 可以管理整個開發生命周期，那么對像 Jira 這樣的單獨昂貴追蹤工具的需求可能會減少。為了保持競爭力，Atlassian 在 2026 年大膽地決定在大多數付費計劃中免費包含 Rovo，這是他們的一個 AI 功能。雖然這讓用戶留在生態系統里，但讓公司更難直接從 AI 研究中獲利。如前所述，基本的工作流自動化和文檔也容易受到 AI 顛覆。

股價在 2025 年 2 月約為每股 323 美元，現在跌了約 60%，目前按 23.8 倍自由現金流交易。看業務增長，收入一直非常穩定增長，處于歷史高點。放大看，收入復合年增長率仍保持在每年 20% 以上。現金流也以約 20% 的速度復合，但自 2024 年第二季度以來一直持平，大約 18 個月了。這最終意味著 Atlassian 的自由現金流利潤率一直在下降，實際上已經下降好幾年了。自由現金流利潤率在 2021 年約為 39%，現在一路降至 26.7%。但最終業務仍在以約 20% 的速度增長，按約 24 倍自由現金流交易，如果能保持增長率，我認為看起來相當有吸引力。

我認為 Atlassian 的關鍵在于它是否能成功將自己定位為"AI 開發的協作平臺"而不僅僅是"項目追蹤工具"。如果它能做到這一點，就有機會在 AI 時代生存下來。

接下來是 Autodesk 和 Nemetch。簡單說，Autodesk 是為物理世界提供數字藍圖的公司。如果人類在建造東西，不管是摩天大樓、汽車、電影角色還是橋梁，他們很可能在實際制作前用 Autodesk 的軟件設計和模擬。Autodesk 正在制作 AI 驅動的工具，如智能塊和自動分層，這些在 2026 版軟件中引入，讓單個設計師的生產力大大提高，有時快 10 倍。但如果一個建筑師現在可以做五個人的工作，那公司可能只需要 20 個 Autodesk 許可證，而不是之前需要的 100 個。Autodesk 正拼命試圖轉向基于消費的定價來彌補席位的潛在損失。

優勢是 Autodesk 在自己的產品和客戶工作流中實施 AI。客戶上傳關于零件和具體設計要求的數據，然后 Autodesk 可以根據這些要求生成數百種潛在設計。他們還利用幾十年的行業知識、專有數據和建筑要求到設計中。它也被視為行業標準，在美國市場占有率第一。

劣勢是 AI 可以生成設計，所以競爭對手可能試圖創建類似產品。如果 Autodesk 確實提高了客戶的效率，比如一個設計師可以做 10 倍的工作，那需要使用產品的人就會更少，這給按席位定價帶來阻力。他們正試圖因此轉向基于使用的定價。

Autodesk 對我來說是一只有趣的股票，因為它有非常長的卓越表現記錄。這只股票 1991 年是 6.22 美元，即使包括目前的下跌，現在也漲了約 4000%，過去約 30 年產生了 40 倍回報。放大看，Autodesk 目前回調約 17.5%，沒有我們談論的其他業務那么大的回調，但仍在隨整體軟件領域回調。自由現金流倍數現在是 27.5，我認為不一定便宜。公司收入增長率也非常強勁，以約 17% 的速度復合，實際上過去幾個季度看到一些輕微的收入加速。不過現金流波動更大，運營現金流不在歷史高點，高點是 2023 年的 24 億。所以公司運營現金流利潤率看到一些壓縮。

Daniel 把 Autodesk 放在中等類別的原因是它有點像生成式 AI 公司。它們使用專有技術，是設計領域的縱向市場軟件業務，但現在使用專有技術生成設計，正在轉向基于使用的模式，客戶根據使用這種 AI 生成能力的程度收費。它們確實有數據護城河，因為在這個行業幾十年了，知道建筑和設計需要滿足的所有要求，可以利用這些讓設計對客戶更有價值。但進入生成式領域是他把它們從低風險降到中等 AI 顛覆風險的原因。

Nemetch 與 Autodesk 非常相似，這兩家公司是直接競爭對手，被視為行業領導者。NTC 股票也是一個巨大的贏家，2007 年值 48 美元，即使在最近的回調中，股票仍漲了約 18000%。放大看，NTC 的回調比 Autodesk 大，股價從高點跌了 44%，按略低的 23 倍現金流倍數交易。

看這個業務的基本面，收入也以約 17% 的速度非常好地復合。收入增長率也在加速，因為業務一直在收購一些 AI 設計公司。這是公司戰略的一部分，確保他們跟上最新的 AI 發展，能夠向客戶提供這些 AI 發展。Nemetch 的運營現金流也增長得非常好，處于 3.95 億歐元的歷史高點，以約 21.4% 的速度年復合。在 Daniel 看來，NTC 的基本面看起來比 Autodesk 稍好，這是他兩個月前在頻道上介紹 NTC 而不是 Autodesk 的原因。

這是一只長期在他的雷達和觀察名單上的股票，因為他確實相信它有可防御的護城河。雖然他對生成式 AI 和這個業務的中等 AI 顛覆風險有點擔心。但就像 Autodesk 一樣，如果 Nemetch 能繼續以 20% 的速度年復合其基本面，他認為這對業務來說是一個非常有吸引力的價格。實際上，這是這只股票大約十年來最便宜的倍數之一。

最后是 Intuit。Daniel 把 Intuit 放在中等類別的原因是它們像稅務申報和會計服務，是橫向軟件公司，但就像 Atlassian 一樣，他認為它們在公司整體數據中坐得稍深。此外，他認為 Intuit 業務有額外的護城河，僅僅因為把稅務申報做對是多么關鍵。他最近在 X 上專門發了關于 Intuit 股票的帖子，因為就個人而言，他不會信任 AI 完全做他的稅而不審查，因為 AI 會產生幻覺并犯錯誤。

所以它還沒到 AI 可以為你報稅并完全顛覆 Intuit 業務的地步，Intuit 也在利用 AI，使用自己關于稅收系統如何運作的專有數據來提高客戶軟件的整體效率，實際上看到一些相當不錯的收益。業務也在預測由于 AI 杠桿，到 2030 年收入增長率將加速到 20%。所以我確實認為 AI 有可能成為 Intuit 業務的凈收益。但當我想到未來 5 到 10 年時，我可以看到 AI 讓普通人報稅變得越來越容易，或者讓競爭對手更容易理解稅法、使用 AI 學習稅法并創建自己的產品。

此外，美國正在開發一個完全免費的稅收系統，公民可以用來報稅，這直接與 Intuit 競爭。它看起來還不那么健全或好，還沒有達到 Intuit 現在的準確性和開發水平，但這是美國正在開發的東西。如果人們想省錢，我可以看到他們用這個。Intuit 是全球業務，所以比如在加拿大不會受影響。但總的來說，我確實認為 Intuit 業務在 AI 方面存在一些風險，這就是為什么我把它放在中等類別而不是低風險類別。

股價在 2025 年 7 月達到每股 87 美元的峰值，目前回調約 30%，現在按約 25 倍自由現金流交易。看收入增長，Intuit 一直非常穩定地增長收入，實際上自 2020 年左右以來收入增長率一直在加速，甚至在最近幾個季度。放大看，收入復合年增長率實際上一直在增加。但如果我們放大 2020 年之后，它一直以約 15% 的速度增長，未來一年預計約 13% 的收入增長。

看 Intuit 的現金流，也可以看到它們增長相當穩定，處于歷史高點，這很好。所以看起來 Intuit 預計明年左右業務會略微減速，然后到 2030 年重新加速。總的來說，如果業務能從這里繼續以兩位數增長率增長，我認為 25 倍自由現金流相當公平。但我不認為它一定超級便宜或被低估。

我對中等風險這一組的看法是，這些公司都有相對強的護城河，但也都在積極擁抱 AI。關鍵在于它們能否成功將 AI 整合到產品中，成為增強而不是替代。

AI 顛覆風險低或受益的公司

現在來看 Daniel 認為 AI 顛覆風險低的公司，以及實際上會從 AI 受益的公司。

先說 Snowflake。簡單說，Snowflake 是云中的一個巨大智能圖書館，公司在那里存儲它擁有的每一條數據。在 Snowflake 之前，公司把數據保存在孤島中，銷售在一個地方，網站點擊在另一個地方，人力資源記錄在第三個地方。Snowflake 的業務是提供一個單一的大規模數據云，所有信息都生活在一起，可以即時分析。

優勢是 AI 工具需要更多數據，增加了 Snowflake 產品的整體使用。到 2026 年 1 月，Snowflake 僅從新 AI 產品超過 1 億美元的收入運行率，比預期提前整整一個季度達到這個目標。Snowflake 的數據基礎設施隨著 AI 變得更有價值，而不是更少。AI 需要大規模、干凈的數據，這正是 Snowflake 的強項。

劣勢是 Google、亞馬遜和微軟也在直接把 AI 工具構建到他們的云中。Snowflake 必須說服客戶，它的平臺值得比已經包含在云賬單中的足夠好的工具支付溢價。

股價實際上在 2021 年達到每股 42 美元的峰值，仍然比高點低約 47%。但這只是因為在 Daniel 看來，Snowflake 股票被大規模高估了。相對于 2025 年 11 月設定的最近高點放大，股票今天跌了約 24%，處于回調中。但 Snowflake 仍按 93 倍自由現金流和 16 倍銷售額交易，仍然是非常高的倍數。

看財務數據，收入規模非常好,在過去 12 個月達到 44 億美元的歷史高點。放大看，業務一直以約 30% 的速度復合收入，這是很好的增長率，是整個群體中增長最快的業務之一。Snowflake 的現金流則是一個有點不同的故事，自 2024 年左右以來現金流一直停滯。所以運營現金流利潤率被壓縮了。Snowflake 的一個主要問題是，基于股票的薪酬是運營現金流的兩倍。所以股東被相當稀釋，內部人士賺了數十億美元，遠超業務的整體運營利潤。

總的來說，我認為 Snowflake 業務面臨 AI 的風險相當低，我認為它正處于實際從 AI 受益的邊緣。所以我們要看這個長期如何發展。

接下來是 ServiceNow。ServiceNow 自動化 IT 任務、管理員工人力資源請求、簡化客戶支持、追蹤資產、管理安全事件，并為員工提供統一門戶訪問服務，都建立在一個用于工作流自動化和數字轉型的單一平臺上。它監控公司的服務器和云基礎設施，在出問題時保護它。如果檢測到服務器即將崩潰，它可以自動創建事件并在網站宕機前提醒工程團隊。

優勢方面，ServiceNow 已經在整個平臺上推出了 Now Assist，一個 agentic AI（代理式 AI）。這些不僅僅是聊天機器人，它們是可以診斷服務器問題、啟動修復并通知用戶而無需人類幫助的自主 agents。在 Daniel 看來，我認為監控 AI agents 會成為一個大而重要的業務，特別是隨著更多公司使用 AI agents。此外，企業服務管理隨著 AI 變得更復雜，而不是更簡單。ServiceNow 是業務轉型的 AI 平臺。他們有 85% 的財富 500 強作為客戶，每用戶平均收入繼續上升趨勢，這確實表明他們在為客戶增加更多價值，客戶愿意每年支付更高價格。

劣勢是有按席位定價，意味著如果組織更精簡、需要使用服務的員工更少，可能會受到影響。股價在 2025 年 1 月達到每股 234 美元的峰值，現在從歷史高點跌了約 45%，仍按 35.4 倍自由現金流交易，在我看來偏高端。

但看財務數據和收入增長，長期收入一直令人難以置信。這是 Daniel 見過的最漂亮的收入增長圖表之一，雖然不如 MercadoLibre 好，但仍然非常非常好。放大看，業務仍在以超過 20% 的速度復合收入，這很好。看運營現金流，也可以看到它們持續復合和擴展超過十年。放大看，目前以約 23% 的速度復合。而且收入繼續以超過 20% 復合也很好。但 Daniel 認為 ServiceNow 看起來偏貴，按 35.4 倍自由現金流交易，他認為整體軟件領域有更好的交易。

然后是 Roper 和 Constellation Software。這兩個都是縱向軟件業務，深度嵌入客戶運營，非常粘，難以替換。Daniel 說他在 Constellation Software 的背景下繼續這個對話，因為他對這個業務了解更多。

Constellation Software 擁有超過 1000 個縱向市場軟件業務，被稱為有史以來最好的連續收購者之一。優勢是 Constellation 正在使用 AI 現代化自己的投資組合。它的一個運營集團已經在使用 AI 處理超過 50% 的客戶服務查詢，許多正在使用 AI 將舊的遺留代碼庫重構為現代云版本，比以前更快更便宜。

Constellation 的大部分軟件是關鍵任務的。一家水務公司不會用可能產生幻覺或犯錯的 AI 聊天機器人替換其 20 年歷史的賬單系統。失敗的成本太高，給 Constellation 一個巨大的信任護城河。AI 恐懼也讓小軟件公司更便宜買。Constellation 靠以低價買公司而蓬勃發展，通常是收入的 1 到 2 倍。AI 恐慌正在為他們提供更多便宜貨和更多部署資本的機會，這是業務增長的主要方式。

他們擁有數百個細分市場的小壟斷，如圖書館軟件或水費賬單，客戶太規避風險不會切換到未經證實的 AI 初創公司。AI 只是讓他們的內部運營更有利可圖和高效。Constellation 的客戶重視可靠性超過一切，因為他們的業務確實運行在軟件上，沒有它甚至無法運營。此外，Constellation 軟件的成本不到客戶收入的 1%。

這與更換軟件的風險很高同時存在，在某些情況下運營需要完全停止，因為沒有軟件就無法運營。想想這個：Constellation 軟件對客戶來說成本不到 1%，這意味著即使他們可以通過使用不同于 Constellation 的軟件節省 50%，他們仍然只會將整體利潤率擴大約 0.5%。這與他們的業務依賴軟件運營同時存在。所以嘗試更換 Constellation 軟件有巨大風險但回報不多。這在一定程度上是為什么我認為軟件如此粘，不太可能被一些 AI vibe 編碼的軟件替換掉。

Constellation 運營的市場通常是細分的，總可尋址市場太小（約 500 萬到 1000 萬）無法吸引風險投資資金、顛覆或競爭。簡單說，即使在其中一個市場取代 Constellation Software 的回報也不高。所以風險投資和其他軟件公司甚至都不真正試圖取代他們，因為回報就是不夠高甚至不值得嘗試。

Constellation 還報告說，客戶正在找 Constellation 構建 AI 工具并將其集成到系統中。所以就我個人而言，我認為客戶想堅持使用有效的和一直有效的，而不是投資更性感但可能不太可靠的東西。

劣勢是 AI 正在降低創建軟件的門檻并加快軟件開發時間。這最終意味著未來可能有更多競爭，如果競爭對手成功攻擊他們的護城河并以更低價格竊取客戶，可能會抑制 Constellation 的利潤率。但繼續，投資者目前認為 AI 將取代 Constellation Software 的許多業務。Daniel 不一定相信這一點，但這是市場目前的想法，也是 Constellation 大幅拋售的部分原因。

一些非關鍵細分市場的客戶也可能想通過 vibe 編碼一些 AI 軟件來構建自己的內部現代軟件，如果 Constellation 賣給客戶的軟件不是關鍵任務。這些是他在網上找到的主要看跌案例。但就個人而言，基于他所看到的一切，他認為 Constellation Software 業務面臨 AI 的真正風險相當低。

股價在 2025 年 5 月達到每股約 5200 美元的峰值，現在跌了 48%，基本上處于直線崩潰中。業務現在按 16 倍自由現金流交易，這是自 2015 年以來交易的最低倍數，11 年前了。看 Constellation 的收入，可以看到它們繼續創歷史高點并擴展，實際上繼續以約 20% 的速度復合，這非常好。看運營現金流，也可以看到它們繼續復合并創新高，運營現金流實際上增長快于整體收入，自 2023 年以來以約 27% 的復合年增長率增長。

所以 Constellation 的利潤繼續爆炸。Daniel 個人認為 Constellation Software 是整個市場中質量最高的業務之一，有他見過的最好的管理層之一。所以對于 16 倍自由現金流、20% 年增長，他認為這個業務提供了非常有吸引力的價格，特別是當他相信這個業務的真正 AI 顛覆風險相當低時。

最后說幾個從 AI 受益的公司。Palo Alto 和 CrowdStrike 都是網絡安全公司。簡單說，Daniel 認為隨著 AI 繼續發展、我們的世界繼續越來越多地轉移到網上，網絡安全只會變得更重要。他還認為 AI 將創造全新一波網絡安全事件和我們需要防御的東西，因此保護我們免受這些新 AI 威脅的公司我認為只會看到更多需求，對公司變得更重要。

Palo Alto 自 2012 年 IPO 以來一直是大贏家，現在比 IPO 時高約 18 倍。放大看，股票現在有點回調，跌了約 18%。所以沒有我們列表上其他一些公司那么嚴重，但仍然有點回調。盡管有這個小回調，但業務今天仍按 34 倍現金流交易。看收入增長，業務增長非常穩定，收入處于約 96 億美元的歷史高點。放大看，收入復合年增長率確實隨著業務規模擴大而減速，目前以約 15% 的速度增長，這也是業務未來預測的。

看公司運營現金流，可以看到它們更周期性，增長不如收入穩定，但運營現金流現在處于 40 億美元的歷史高點。但在 Daniel 看來，他認為 34 倍自由現金流對約 15% 年增長是相當高的倍數。所以他不認為 Palo Alto 今天一定提供折扣，至少在他看來仍然偏貴。

CrowdStrike 也是網絡安全公司，因所有與 Palo Alto 相同的原因從 AI 受益。CrowdStrike 股票自 2019 年 IPO 以來相當波動。可以看到它最初漲到 2021 年約 400%，然后 2022 年看到約 66% 的回調，自 2022 年以來現在又漲了 350%。放大看，Crowd Strike 有點回調，約 20%，就像 Palo Alto 一樣，但沒有其他軟件股那么大的回調。CrowdStrike 今天也按 103 倍自由現金流和 25 倍銷售額交易。在 Daniel 看來，這是整個列表中最貴的股票。

看基本面，可以看到 CrowdStrike 的收入正在增長和擴展，收入處于 46 億美元的歷史高點。放大看當前收入復合年增長率，約為 22%。所以 CrowdStrike 仍在以超過 20% 的速度增長業務，對其基本面來說很好。看 CrowdStrike 的現金流，可以看到實際上過去約 5 個季度一直持平。雖然最近確實看到一點跳升，但運營現金流現在約為 15 億。但總的來說，我認為 103 倍自由現金流和 25 倍銷售額對任何業務來說都是非常非常高的價格，特別是一個只以約 22% 年增長收入的業務。所以在 Daniel 看來，他確實認為 CrowdStrike 股票今天看起來被高估了。

還有 Dynatrace 和 Datadog，都是提供可觀察性和監控服務的公司。Dynatrace 為大公司提供可觀察性和安全平臺，監控他們的云、應用和基礎設施以確保不會下線。它們的核心引擎 Davis 是因果 AI，不像通常猜測的生成式 AI，它查看系統故障的因果關系，準確告訴工程師哪行代碼剛剛壞了。它監控從服務器健康到黑客是否正在利用實時應用中的漏洞的一切。

優勢是隨著公司部署數百個 AI agents，他們的系統變得更不可預測。Dynatrace 的收入在 2025 年末增長 18%，因為公司需要他們的 agentic AI 可觀察性來防止這些新系統失控。網絡安全如他所說，隨著時間推移會成為更大問題，可能增加對系統可觀察性的需求。

劣勢是像 Datadog 和 Snowflake 這樣的公司正在進入 Dynatrace 的領域。新的 AI 原生初創公司也在構建更簡單、更便宜的監控工具。如果這些工具足夠好，可以使用通用 LLM 處理 Dynatrace 正在做的 80%，那 Dynatrace 可能會失去對中端市場或小公司的控制。但就大公司而言，Daniel 認為 Dynatrace 從需要監控的 AI agents 中有相當明顯的收益。

股價放大看，最近高點在 2025 年 2 月，股票從那時起跌了約 34%。所以處于相當有意義的回調中。股票現在也按 26 倍自由現金流交易，不是列表中最便宜的股票，但也絕對不是最貴的。看基本面，收入也繼續擴展并創歷史高點，過去 12 個月約 19 億。放大看，業務一直以約 20% 的速度穩定增長收入，相當強勁。

看 Dynatrace 的運營現金流，也可以看到它們以約 20% 的速度復合，看起來仍然如此。所以 Dynatrace 似乎繼續以約 20% 的速度擴展業務。如果能繼續以這個速度增長，我確實認為約 26 倍自由現金流對這個業務相當公平。而且這是 Daniel 實際上認為會看到 AI 增加需求的業務之一，特別是需要監控的 AI agents。

Datadog 也類似。簡單說，Datadog 是公司整個技術系統的健康監視器。Datadog 允許客戶構建監控數據和業務的定制儀表盤。如果系統內的某些東西開始失敗，Datadog 會報告并讓用戶知道。Datadog 也在開發當識別系統開始崩潰時會自我修復系統的 AI agents。目前，AI 系統比常規軟件復雜得多、要求更高。這意味著有更多數據和計算流經 Datadog，增加了基于使用的賬單。因此，AI 實際上直接使 Datadog 的基于使用的收入受益，是業務的順風。

優勢是監控 AI 應用比監控普通應用復雜得多，創造了 Datadog 收費存儲和分析的大量新數據。來自像 OpenAI 這樣的 AI 原生客戶的收入在 2025 年末翻了一倍，現在占公司總收入的 12%。劣勢是到 2026 年，像 Snowflake 和 Palo Alto 這樣的競爭對手正在攻擊 Datadog 的高利潤率。他們認為在 AI 世界，存儲數據應該比 Datadog 目前收費便宜得多。像 Signoz 或 D-Zero 這樣的新 AI 原生開源工具正在獲得關注，承諾零供應商鎖定，讓初創公司更容易避免 Datadog 的溢價價格標簽。

簡單說，AI 也讓競爭對手能夠以更便宜的價格制造類似產品。但我確實認為與此同時，Datadog 的業務將是 AI 的凈受益者。股價最近在 2025 年 11 月達到每股約 200 美元的峰值，目前回調約 35%。但 Datadog 仍按 53 倍自由現金流和 14.2 倍銷售額交易，使其成為整個列表中較貴的股票之一。

看 Datadog 的財務數據，可以看到它們一直在非常強勁地擴展收入，看起來收入增長率實際上在過去幾個季度加速。放大看，繼續以約 27% 的速度復合收入。Datadog 的現金流也一直擴展得很好，運營現金流自 2023 年以來以約 37% 的速度復合。所以這個業務似乎在 AI 世界繼續擴展和增長。但我確實認為 53 倍自由現金流的價格標簽對這個業務仍然相當貴，即使它以 26% 的速度增長。所以我不認為這個一定被低估或在今天市場提供價值，即使股票處于 30% 的回調中。

我的深度思考

看完 Daniel Pronk 的詳細分析后，我有幾點更深層的思考。

第一點，市場正在犯的最大錯誤是把"軟件"當成一個整體來看待。這就像在互聯網泡沫時期，投資者把所有".com"公司都一股腦拋售一樣。但實際上，軟件公司之間的差異可能比軟件公司和制造業公司之間的差異還要大。一個深度嵌入水務公司運營流程的賬單系統，和一個幫你做網站的工具，面臨的 AI 威脅完全不在一個量級上。市場的恐慌性拋售創造了錯殺的機會，但前提是你能區分哪些公司真的會被 AI 摧毀，哪些只是被市場情緒波及。

第二點，我認為"深度"是理解軟件護城河的關鍵維度。一個軟件在客戶業務流程中的深度，直接決定了它的替換成本和粘性。表層的軟件，比如儀表盤、報表生成、簡單的工作流管理，這些都是 AI 最容易攻擊的領域。但那些深入到業務核心的軟件，比如 ERP 系統、行業特定的運營軟件，它們的價值不僅在于功能，更在于多年積累的業務邏輯、數據結構和員工習慣。這些東西 AI 很難一夜之間復制。

第三點，按席位定價模式正面臨嚴峻挑戰。不僅是因為 AI 可能讓組織變得更精簡，還因為基于消費的定價模式可能更符合 AI 時代的商業邏輯。但我同意 Daniel 的觀點，從客戶角度看，基于消費的定價并不友好。它增加了預算的不確定性，讓成本隨業務規模線性增長。這對軟件公司可能是好事，但對客戶來說是壞事。長期來看，市場會在這兩種模式之間找到平衡點。

第四點，股票薪酬（stock-based compensation）是一個被嚴重低估的風險因素。Daniel 的圖表顯示，一些公司的股票薪酬超過了自由現金流，這意味著股東實際上在為員工的薪酬買單。Snowflake 的股票薪酬是現金流的兩倍，這是完全不可持續的。而 Constellation Software 零股票薪酬的做法，在我看來才是真正對股東負責的態度。這也解釋了為什么 Constellation 長期來看是更好的投資。

第五點，AI 對軟件行業的影響是非對稱的。一些公司會因為 AI 而死亡，但另一些會因為 AI 而變得更強大。網絡安全公司、數據基礎設施公司、監控和可觀察性平臺，這些都會因為 AI 的復雜性而受益。AI 不是讓所有軟件變得更簡單，而是讓整個技術棧變得更復雜，這創造了新的需求。

第六點，我對生成式軟件的長期前景最為悲觀。不管是 Adobe 還是 Duolingo，只要你的核心價值是"幫用戶創造內容"，你就面臨被 AI 直接取代的風險。因為 AI 本身就擅長創造內容。這些公司唯一的出路是轉型為"AI 內容生成的最佳界面"，但這意味著它們從內容創造者變成了界面提供商，商業模式會發生根本改變。

第七點，Constellation Software 的投資邏輯在 AI 時代可能會更強。它擁有的那些細分市場的小壟斷，每一個市場都太小不值得 VC 或大公司去攻擊，但加起來卻是一個巨大的業務。AI 降低了軟件開發門檻，但這反而讓小型軟件公司更便宜，給 Constellation 提供了更多收購機會。而它服務的客戶，因為業務的關鍵性，反而更不愿意冒險切換到未經驗證的 AI 解決方案。

最后一點，我認為現在是重新審視軟件股的好時機。不是因為 AI 威脅消失了，而是因為市場已經過度恐慌。一些真正有護城河、真正深入客戶業務的軟件公司，現在的估值已經到了歷史低位。如果你能區分哪些公司會在 AI 時代生存甚至繁榮，那現在的恐慌就是你的機會。但關鍵是要做深入研究,理解每個公司的業務模式、護城河深度、AI 風險和應對策略。盲目抄底和盲目恐慌一樣危險。

結尾

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