软件行业，互联网行业不会由于ai而消失，卡住生态位，有专有数据的可能会更强大，找寻市场错杀的机会

-這篇由柏基投資（Baillie Gifford）觀點出發的文章，主要探討了2026年初美國軟體行業股價大幅下跌（即所謂“SaaS末日”）的現象，並分析在人工智慧（AI）快速發展的時代，軟體公司的價值與護城河何在。

核心內容總結如下：

1. 市場現象與直接原因：2026年1月下旬起，美股軟體板塊市值蒸發超1萬億美元，Salesforce、Adobe、Intuit、IBM等巨頭股價顯著下跌。直接原因包括宏觀不確定性引發的避險情緒，以及市場對AI可能顛覆傳統軟體商業模式的恐慌。

2. AI對軟體行業的深層衝擊：

◦ 編程（寫代碼）正在商品化：以Anthropic的Claude Code為代表的AI工具，能夠快速根據指令生成、測試並部署特定功能的軟體（如文章中以Shopify CEO用Claude處理MRI數據為例），這動搖了專業軟體擁有可防禦護城河的傳統觀念。

◦ 定價模式面臨壓力：傳統基於用戶數（席位）的SaaS定價模式，在AI可能幫助客戶以更少員工達成相同產出的情況下顯得脆弱。文章預期將逐步轉向基於使用量或消費量的定價。

◦ 零碎工具被擠壓：AI代理需要乾淨、整合的數據與工作流。這使得那些位於組織數據與流程核心、作為“記錄系統”的平臺更具優勢，而功能表層、數據孤立的工具則更容易被繞過或替代。

3. 柏基投資的觀點與應對：

◦ 市場反應可能過度：AI雖能編寫更多代碼，但軟體企業提供的價值不僅是代碼，還包括商業支持、合規、集成、用戶體驗以及分擔運營風險等全套服務，這些因素使得企業不會輕易用自建的AI工具取代成熟軟體訂閱。

◦ 甄別“護城河”：在AI時代，軟體公司的護城河取決於其產品定位。更具韌性的企業通常具備以下一項或多項特徵：

▪ 深度記錄系統：成為關鍵業務數據的單一事實來源（如Workday, Snowflake）。

▪ 專有且難以複製的數據：擁有獨特的數據源（如Samsara的物聯網傳感器數據，Datadog的雲系統遙測數據）。

▪ 基礎設施與編排角色：提供AI工作負載依賴的底層計算、工具與網絡（如AWS, Google Cloud, Cloudflare）。

▪ 生態系統領先地位：整合硬體、軟體與開發者社群（如NVIDIA）。

◦ 調整投資組合：柏基已提前減持了被認為AI威脅較大的軟體公司（如Sprout Social, Xero），並繼續持有或關注那些嵌入核心工作流、客戶轉換成本高、基本面仍穩健的公司（如JFrog, Amplitude, Appian）。同時，他們也會利用市場波動尋找定價錯誤的長期機會。

◦ 不對稱性應對：即使判斷錯誤，AI對軟體的顛覆性比預期更大，那些為AI模型提供必需的資本密集型基礎設施（數據中心、電力、專用硬體、高速互聯技術等）的公司也將受益（文中以IREN, Astera Labs為例）。

結論：AI正在壓低編碼成本並挑戰許多傳統軟體護城河，但軟體行業不會消失，其價值結構正在重組。對於投資者而言，關鍵任務是區分優勢正在被侵蝕的公司與在軟體棧中角色變得越來越關鍵的公司。處於關鍵工作流程核心、擁有難以複製數據並積極擁抱AI的企業，被認為更可能擁有持續的增長前景。