AI是威胁？还是机遇？软件股多点开花预示什么？哪些公司能率先迎来爆发？
8小时前
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软件，一直是过去十几年，美股科技大潮中的宠儿。他们增长快，上限高，如果选中好公司很容易就能给投资者带来丰厚的回报。然而，就是这样一批市场宠儿，却在过去这半年遭遇了前所未有的危机。随着AI Agent的爆发，AI颠覆论甚嚣尘上。整个软件行业惨遭血洗，几乎无人幸免。不过，就在最近，情况似乎在悄悄发生反转。
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软件，一直是过去十几年，美股科技大潮中的宠儿。他们增长快，上限高，如果选中好公司很容易就能给投资者带来丰厚的回报。然而，就是这样一批市场宠儿，却在过去这半年遭遇了前所未有的危机。随着AI Agent的爆发，AI颠覆论甚嚣尘上。整个软件行业惨遭血洗，几乎无人幸免。软件股ETF IGV下跌了近40%，而众多明星个股遭遇腰斩。
不过，就在最近，情况似乎在悄悄发生反转。随着软件股财报的陆续发布，我们看到了零星的软件股开始迎来爆发。比如，Snowflake财报后大涨36%，Datadog财报后大涨32%，TEAM财报后大涨30%等等等等。但与此同时，大部分的软件股仍然遭遇着市场的惩罚，即便业绩亮眼也无法扭转质疑。
那这样矛盾的现象背后，究竟隐藏着怎样的投资逻辑呢？熟悉美投君的看官都知道，过去这段时间，我曾不止一次的表达过对于当前软件股的看好。我说过，现在与其去追高那些已经涨上天的基础层，不如去埋伏这些估值合理，并且即将迎来众多催化剂的应用层。这也是我个人在今年下半年最看好的美股投资机会之一。我之前承诺过大家，会对于应用层的软件公司做专题研究。那本期视频我就来填坑了。
我们今天不妨就先从本次财报季出发，看看什么样的软件公司能够证明自己并得到华尔街的认可？而什么样的企业，则会继续遭遇惩罚？从这些交易逻辑中，我们能不能找到下一个即将爆发的软件机会呢？视频最后，我还会给出我个人具体的软件选股方法和软件布局。
视频一开始想先跟大家分享个有意思的事儿。本期视频的选题其实是我在两周前就做出的，这两周的时间我和我的分析师团队研究了几十家软件股的最新财报，初步的得出了这么一些启发。顺着这些启发，我们当时非常看好Snowflake的财报，还在美投Pro上发布了我们的看法。结果这公司本周就彻底爆发了，财报后两天大涨了40%几！那接下来，我就把这次的研究成果跟大家详细汇报一下，或许也能够帮助你找到下一家值得关注的好公司。
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软件中谁是赢家？
我们不妨就先来看一下，本次财报季中，都有哪些软件公司表现异常亮眼？
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首先就是咱们上面提到的Snowflake（SNOW），这家做数据库和数据分析的公司，财报后大涨了36.4%。他的业务是把企业散落在各个系统里的数据集中起来，然后进行实时的查询和分析。
Datadog（DDOG），一家做数据监测平台的公司，财报后也大涨了31.3%。他的服务是监控企业的服务器，日志，网络流量，还有AI时代最火的GPU。相当于是给IT系统装上了一圈“摄像头”，一旦诊断出异常，便会报警或进行自动化处置。
Atlassian（TEAM），又叫TEAM，一家几乎所有软件开发团队都在用的项目管理软件，它的财报后也大涨了29.6%。其旗舰产品就是大家耳熟能详的Jira和Confluence。
Twilio（TWLO），一家做通信API平台的公司，财报后大涨23.8%。他专门为应用软件提供“打电话，发短信，发邮件“的服务。你在Uber上下单收到的信息，银行APP收到的验证码，背后大概率走的都是Twilio。
Figma（FIG），一家设计软件公司，财报后也上涨13.2%。他提供的是多人协作的产品设计工具。
除了这5家公司在财报后大涨，还有3家网络安全公司涨幅更大。CrowdStrike（CRWD）和Palo Alto Networks（PANW）这两家网络安全龙头，从低点已经反弹了近100%。而Fortinet（FTNT）一家做硬件加软件的全栈网络安全公司，也在财报后大涨了20%。
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这8家公司看起来业务跨度极大，从数据库，到网络安全，从通信，到设计，好像是八竿子打不着，但你放到一起来看，这里面其实隐藏了一条不易察觉的逻辑。那接下来，我们就结合他们的最新财报，来抽丝剥茧找到这其中的共性。
共性1：To B > To C
这第一个比较明显的信号是，这些赢家无一例外全部都是To B的软件公司，而且几乎全部都是To 大B的软件公司。这个趋势和我们之前跟大家分享的，所有大模型企业都在今年进行了从C端向B端的转型是不谋而合的。大模型作为本轮AI浪潮的主导者，他们向B端转型，自然带动起了一众B端服务型企业的业务升级，也自然给他们带来了直接的业务增长。
另一方面，B端服务相比于C端，它的不可替代性会更强，用户敏感度也更低。这些软件公司几乎都是各自行业的龙头，深耕行业很多年，不仅有庞大的用户群体，而且多数都有着复杂的生态。企业用户很难离开他们的软件服务。
相反，我们看到C端的软件公司在本次财报季中，就普遍表现的比较敏感和脆弱。比如说Intuit，他虽然不是单纯To C的公司，但是本次财报的下跌有很大一部分原因是个人报税业务TurboTax的疲软。这样To C的软件服务，就更容易受到大模型的冲击。
共性2：AI不是威胁，是新增收入
过去一年，市场担心的AI颠覆软件股，无外乎就两点：一个是在AI浪潮下，不再需要那么多的传统员工了，那么传统SaaS软件就永久性的少了很多用户席位。二一个是AI模型直接做了相似的软件，跟SaaS公司直接竞争。其结果也是削弱了传统SaaS的用户席位。
但在本次财报季中，这些大涨的公司却讲述了一个完全不同的故事：AI不仅不会威胁他们的现有用户，反而会带来新的收入。
比如Snowflake这个季度的收入就同比增长34%，在上个季度的30%的基础上又进一步的提速。管理层表示，这次提速最重要的引擎，就是Cortex Code和Snowflake Intelligence这两个AI工具。Cortex Code是帮助工程师在Snowflake数据库中写代码的AI应用，而Snowflake Intelligence则是Snowflake版本的AI Agent。这两项AI工具已经开始为公司贡献收入，并且推动了客户的增长。财报数据显示，过去一年给Snowflake超过100万美元的大客户达到了779名，同比增长29%。可以看到，老用户不仅没有松动，反而在更大手笔的花钱。
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而另一边Datadog本季度也录得了超越以往的收入增长。本季度公司增速高达32.2%，上一次公司有30%以上的增速还要追溯到23年的一季度。而这次提速同样也来自于AI。管理层表示，公司的AI workload所带来的监控观测需求出现暴增，而AI-native的客户群在一年的时间内也扩张了20%以上。他们新推出的监控GPU的产品，直接给他们拉来了两个超大规模的AI客户。传言这其中就有一家是最近风头正劲的Anthropic。
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Twilio这边，带来收入大涨的则是Voice AI。这个语音AI客服，给公司带来了很多新的客户和新的收入。得益于Voice AI的大火，公司本季度收入增速直接从12%加速到16%
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TEAM同样是靠AI工具Rovo实现了收入的增长。Rovo是一个按积分使用量收费的AI助手。财报显示，公司最新季度的积分使用量月环比增长超过了20%，使用Rovo的客户的ARR增速是非Rovo客户的2倍之多。而净收入留存率也因此而提高到了120%。可见Rovo这个AI助手，不仅自身成为了收入引擎，而且还带动了已有客户去购买更多的服务，产生了更高的粘性。
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而Figma本季度的收入更是大涨了46%，连续两个季度实现加速增长。Figma作为本轮受质疑最深的软件公司之一，它的股价一度下跌了近85%！大家担心大模型可以轻易的实现大部分产品的设计，也就不再需要那么多的设计师了。然而本次财报，公司不仅没有发生席位的减少，反而在AI的促进下，把设计这件事拉进了更多人的工作流程中。财报显示，Pro团队向付费方案的转化同比增长超过了150%。
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这些是我给大家挑选出来的，本次财报季表现比较优异的公司。我拿着他们和其他那些软件公司的财报做了一次系统性的对比，结果发现让这些公司脱颖而出的是一个非常具体的点，他们都specifically通过AI功能，实现了收入的增长。如果你只有AI应用，没有相应的收入增长，那不行。比如Shopify，公司将AI应用几乎铺满了整个工作流，在所有SaaS公司中它都算AI adoption走在前列的公司，但是它的收入端却只是中规中矩，股价仍然遭遇了大跌；
另一方面，即便你AI就是有效果，但只是用AI进行降本增效，去提升利润那也没用。比如Workday，他们用AI在内部实现了大量的优化，本季度他们的利润远超预期，但是收入段却表现平平，财报后股价仍然遭遇大跌。所以结论就是，你必须要通过AI功能带来新的，可预见的收入才可以，市场只愿意奖励这样的公司。
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至于什么样的公司更能够实现这一效果？我们怎么挑选公司？我会放到最后统一去讲，这里咱们先分析完所有的赢家共性再说。
共性3：按量收费
这些大涨公司第三个共同点是“按量收费”。
Snowflake、Datadog、Twilio这三家，本来就是纯按量收费的，现在他们还在原本的流量基础上叠加了AI功能的加价。
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Team和Figma则比较特殊。这两家原本都是按照席位收费的。AI出来后，他们都单独开了一挡按量收费的AI模块。市场最关注的，也是真正把股价给推上去的，正是财报里披露的这部分按量计费的服务所带来的积极效果。
那为什么市场会对按量收费情有独钟呢？这会不会仅仅是个巧合呢？绝对不是！要想回答这个问题，我们得先了解传统席位模式在AI时代的两个硬伤。
第一，是市场担心AI会带来裁员潮，不再需要那么多员工了，自然也就不再需要那么多的席位了。那么软件公司自然会受到影响。
第二，是在AI Agent时代，token变成了软件公司自己的成本。以前软件公司都是以高毛利著称，多一个人使用软件，几乎不会给公司带来任何新增成本。但是现在不同了，用户使用AI去烧token是要软件公司自己掏钱的。用户用的越多，软件公司亏得就越多。软件公司本来想要用AI助力，最终反而变成了成本负担。
相反，按量收费则完全没有这些问题。即便AI带来了裁员，也绝不会出现用量的下降。就比如说设计行业，设计师可能少了，那是因为一个设计师能够比以前做更多的工作，但是设计的需求不会减少，反而会因为AI降低了产品设计的门槛，带来更多的产品设计需求。而对于token成本而言，按量收费也可以轻易消化，因为token成本本身也是按量计费的。
其实啊，按量收费不仅不会受到影响，还能更加直接地从AI应用中受益。事实上，AI Agent落地后，人们调用软件去执行任务是变得比以前更容易了，那么自然需求就会提升。如果软件公司能够成功撬动AI，那么按量收费的软件就能很快将AI促进反应到实际的业绩中来。
也正因如此，我们看到越来越多的软件公司，开始进行商业模式上的转型。像TEAM和Figma就是做的还不错的。当然也有失败的尝试，比如Hubspot，一家做客户管理软件的公司，他们就因为转型失败，收入低于预期，股价下跌了19%。不过，现在谈成功失败还有点为时尚早，这些转型也并非都是积极的，这点我后面还会统一分析。现在我们至少可以看出，按量收费正在成为AI时代软件公司的唯一出路，也是当前市场下，最容易直接从Agentic AI下受益的公司。
软件股如何投资？
现在我们通过深挖软件股财报，找到了这么一些赢家共性，他们分别是：第一，To B尤其是To 大B的软件，要明显优于To C或To 小B的软件；第二，AI已经明确带来了新增收入，而不仅仅只是应用AI，或者是降本增效。第三，他们的商业模式为按量收费，或者引入了按量收费的模式，并且成功兑现。
具备这三点性质的公司，理论上讲，就会更容易率先迎来股价上的爆发。而同样的，而背离这三点性质的公司想要得到市场的认可难度就相对更大。
那有人说了，你这种找共性的方式，会不会仅仅只是巧合呢？这些共性未来到底能够复制吗？其实从上面的分析中你也能够看出来，这三点共性是有明确的底层逻辑支撑的，而不仅仅只是表象。在年初的AI投资布局视频中，以及最近几期的宏观分析中，我都跟大家提前分析过这些逻辑。这次财报季不过是市场终于验证了他们而已。这也是为什么，我们能够照图索骥，找到Snowflake的原因。
但光有这些还不够，进一步的研究，我还有一些更深层的发现：
首先我认为，从当前市场的交易逻辑上看，现在软件股整体，AI颠覆这个风险可能已经被price in了。我之前曾多次跟大家分析过AI颠覆软件股的这个风险。我认为AI颠覆论它是确实存在的，这个风险确实会长期系统性的压低整个软件行业的估值。
那么这次财报，对于这些大涨的公司而言，问题解决了吗？并没有！即便这些公司有的用量增加，有的席位增加，还有的做出了新的AI功能。但是实话讲，这些亮眼的表现，只能说明他短期生存的还不错，但并不能打消任何长期AI颠覆的担忧。
可我们看到的是什么呢？是即便AI颠覆担忧没有丝毫缓解，市场也会因为短期业绩的兑现而认可了他们的表现。那这或许就意味着，经过了大半年的估值重构后，现在AI颠覆的这个风险已经被完全price in了。
而这点非常关键！因为在风险被price in的前提之下，机会就变得更加值得关注了！我说过，AI对于大部分软件公司而言其实是促进，而不是威胁。而且啊在AI应用层变现一触即发的这个大背景之下，软件股内非常有机会率先跑出爆发机会！另外，我们也必须要承认的是，AI其实是让软件股变得更加好用了，门槛也变得更低了。从第一性原理出发，在风险不变的前提下，一个产品更好用，那注定就会有更多人花钱，花更多钱，且粘性更强。
所以说，也许现在这个阶段个股层面谁受益谁威胁还是存在不确定性，但是对于软件股整体而言，现在这个时间点我认为是收益风险比非常高的时刻。那么软件股ETF IGV就是不错的选择。
再进一步深挖，如果你不满足于行业整体，想要寻找行业内更具爆发力的个股机会，那怎么办呢？首先，刚刚提到的那三点共性，或者说那三条投资逻辑，绝对是可以参考的。除此之外，我们还发现，那些偏基础设施层的软件，更有机会率先获益，并且他们的风险会相对更低。
比如Datadog，Twilio，Snowflake这三家，他们就是偏基础层的软件。他们有的是AI大模型的必备软件，有的是云厂商的必备配套，还有的是大公司的底层服务商。另外一大类我们刚刚也提到过，就是网络安全公司。他们也是同样的道理，都是AI时代必不可少的底层基础设施。
刚刚我们说这类公司因为to b而且是按量收费，所以能够跑出来，但这些其实也仅仅是表象。真正的核心在于，他们的需求直接跟AI Agent的用量挂钩。AI Agent用的越多，给这些公司带来的收入就越高。而且越靠近基础层，AI带来的价值就越好计算。而我们几乎可以肯定的是，今年将会是Agentic AI爆发的一年，相关的软件公司就具有极高的上涨潜力，并且确定性还相对更强。
多说一句，这里网络安全公司属于比较特殊的一类。和另外三家不同的是，网络安全它并不是业绩驱动的上涨，而是消息面驱动的上涨。4月初 ，Anthropic本来打算推出的新模型Mythos，但是公司宣布，因为模型太过强大，可能会带来网络安全的问题，所以计划推迟。正是这条消息，让市场意识到了网络安全软件的巨大需求，也因此像CrowdStrike和Palo Alto在这消息之后，都有了接近翻倍的上涨。
但问题是，已经出财报的cloudflare和zscaler这两家小网络安全公司，其实表现并不好。所以说，他们需求确实是在，确定性强，但是业绩能否及时兑现，现在仍存在一定的变数。
最后，在本次研究中，我还发现，有一类AI工具型应用公司他们的表现非常尴尬。一方面我们看到像TEAM，Figma这样，他们用AI功能带来了业绩增长的公司。另一方面，我们也看到了更多像微软，Salesforce，Shopify这样的公司，他们论AI功能也都是花里胡哨，但是真正的贡献却杯水车薪。
其实啊这就反应了当前老牌软件公司的一个尴尬现状。这类公司大多都是按席位收费的，现在都被迫去转型到用量收费。比如微软的Github Copilot就即将转型为用量收费。之前说过的TEAM也是靠AI工具Rovo转型为用量收费。可问题是，光是收费模式的转型其实救不了他们，他们真正的问题在于跟不上大模型的迭代。
就比如微软的M365 Copilot，为什么大家都觉得不好用呢？因为当前的大模型已经进入到了AI Agent时代，AI可以直接去执行任务了，我们叫Harness Engineering。而M365 Copilot还停留在上一代，AI去理解上下文去解决问题的阶段，也就是所谓的context engineering。那么自然用户就不爱用上一代的落后产品。所以我们宁愿将Office接入到大模型去执行任务，也不会在Office内嵌的Copilot上去使用AI。
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而微软的Copilot绝不是特例，只要软件公司自己开发AI应用，就注定会面临这个难题。他们总是会慢大模型一拍，等上一代功能刚打磨好，大模型的下一个迭代就可能会直接颠覆了使用逻辑。这就是传统软件公司最尴尬的地方。在大模型没有彻底定型之前，这个问题会始终会萦绕在所有软件公司身上。
所以说，我认为单纯有AI应用的软件公司，并不会为自己构建起新的护城河。AI能力现在看起来更像是一种商品，他谁都可以用，谁用效果也基本都相同。你别期待说谁研发出了一个新的AI功能，就让自己一飞冲天了，这不太可能。所以我对于像TEAM这种，想靠一个AI小功能就翻身的公司也持有较为谨慎的态度。目前看来，引领这一轮AI应用的公司，仍然最有可能是前沿的大模型们。
但这可不是说软件公司就没有机会了，在我看来，他们光是喝汤就有巨大的增长潜力。AI时代，他们真正的优势不再是以前说的那些技术能力了，而是他们定义需求的能力，是他们已经建立起的复杂生态，是他们对于数据安全，合规，以及token使用效率等一系列问题的解决方案。就像我一直强调的那样，AI确实对于部分软件股是威胁，但是对于更多软件公司则更可能是促进。这个也是我愿意在现在这个时间点看好软件股的基础。我今天说这些是想让咱各位看官知道，即便你看好软件，也不能无脑，他们的问题你也必须心知肚明，咱们需要有一个合理的预期，才能真正做好长期投资。
好了，到这里软件股的初步分析就都跟大家都做完了。最后我们再简单做个总结，通过对数十家软件公司的财报研究，我们发现：那些To B的，按量收费的，并且已经通过AI带来收入的公司，是最有可能率先迎来爆发的公司。同时，我认为基础设施层的软件现在看起来是最值得关注的机会，因为他们直接挂钩Agentic AI的用量。反过来，单独靠AI功能想要进行转型的公司，恐怕需要更长的时间来证明自己。最后，站在当前这个时间点，我认为AI颠覆的风险已经充分被price in，是时候关注起整体软件股即将出现的机会了。
我们今天的研究视角是对于过去已经发生的事实进行客观梳理，找到可复制的投资机会。那下一期软件股的研究我们现在已经进行了，我会跳出这个“已经验证”的限制，我们就从Agentic AI技术发展的角度，帮大家寻找应用层的前瞻机会。大家敬请期待。
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