中信建投:软件板块深度回调 寻找错杀的机会

关注OpenAI、Anthropic与咨询公司合作进展,企业软件公司AI定价及ARR增长拐点。

智通财经APP获悉,中信建投发布研报称,当前是对软件板块进行深度分化定价的窗口期。当前软件板块的恐慌性无差别杀跌,为基于壁垒深度的分化定价提供了窗口。该行建议沿“壁垒攻防属性”进行配置:①核心超配"进攻性壁垒"标的,壁垒本身成为AI时代新增长基础的公司;②关注"防御→进攻转型"窗口,传统壁垒坚固但需验证AI收入转化的公司;③回避壁垒衰减时间常数短的标的,低复杂度+浅层数据的公司。关注OpenAI、Anthropic与咨询公司合作进展,企业软件公司AI定价及ARR增长拐点。

中信建投主要观点如下:

模型层加速同质化,但并非完全同质化

基于MIT等团队对OpenRouter数据的实证研究,闭源模型调用量仍占75%,短期需求价格弹性仅为-1.11(接近单位弹性),说明大模型市场呈现“以品牌为中心的竞争”格局,生态内部转换成本极低,跨生态转换成本极高。但顶尖模型的领先周期已从2025年初的7.5个月缩短至4个月以内,GPQA第一名与第十名的差距持续缩小,模型厂商的价格溢价窗口在收窄。OpenAI 2025年毛利率从40%降至33%,Anthropic毛利率40%(低于预期的50%),推理成本比内部预期高出23%,模型层的利润空间正在被test-time compute的算力消耗和API价格通缩挤压,迫使模型厂商向应用层渗透。

“错误代价”框架证明,高价值垂直领域仍需最强模型,且AI无法平均替代所有软件

基于美国医疗诉讼数据测算,AI在医疗诊断场景每犯一次错的预期经济损失为$45-63(调整后),远超优先采用高性能推理模型的成本阈值。在信贷审批场景中,综合假阴性信用损失与假阳性机会成本,加权单次错误代价在$27- 125区间(视余额口径)。这意味着在高容错代价场景中,模型准确率从90%提升至95%所支撑的经济价值可达数十倍乃至百倍的价格溢价,真正的竞争焦点不是谁的API更便宜,而是谁能在垂直领域逼近专家级准确率。

Scaling仍在三个并行方向继续推进,垂直领域"奇点路径"已经明确

2025-2026年的实证表明,模型性能提升来自:①RL/RLVR算法改进(GRPO→DAPO→Dr.GRPO→λ-GRPO),从人类标注奖励转向自动验证;②推理时Scaling(Deep Think并行思考、Agent Swarm并行采样、思考效率优化),DeepSeek R1-0528通过增加后训练算力将AIME准确率从70%提升至87.5%;③架构效率改进(MoE稀疏激活、线性注意力、稀疏注意力),Kimi K2.5的PARL训练使端到端运行时间减少80%。在三个方向的边际收益未快速收敛的背景下,垂直领域准确率将持续提升,真正的护城河路径是"Mid-training注入行业知识→构建可验证奖励环境→ RL激发深度推理→ Test-time充分思考"。

软件壁垒深度分化,AI冲击分化

企业软件的价值从来不在于代码本身,96%的商业程序包含开源代码,但企业仍为安全、合规、集成和SLA付费。AI时代下,壁垒沿"工作流复杂度×数据护城河深度"两个维度分化:①高复杂度+深层数据(如ServiceNow),工作流编排、上下文管理和合规审计的价值随AI增强而非减弱;②低复杂度+深层数据(如HubSpot),数据有价值但席位制计费逻辑面临AI提升人效后的结构性压缩;③低复杂度+浅层数据(如Five9、Freshworks),核心功能已被AI agent直接覆盖,护城河极薄。BloombergGPT的失败证明"自建模型"路线不可行,GPT-4不到一年就在所有金融基准上超越用3,630亿token金融数据从头训练的专有模型;而Hebbia($130亿估值)、Harvey(ARR>$1亿)的成功则证明"专有数据+工作流+前沿通用模型"才是正确的价值捕获方式。

强壁垒来自"商业惯例与法律规章的抽象化编码",AI原生软件的复制成本极高

以SAP为例(全球77%交易收入触及其系统),其壁垒是三层嵌套,①业务规则编码化(各国税务/劳动法/行业合规的可执行逻辑)、②定制化配置的不可逆性(数万配置参数、数百自定义报表、数十年积累的组织记忆)、③生态锁定(数十万认证顾问、S/4HANA强制迁移变成再锁定事件)。SAP前工程师Thomas Otter指出,很多功能不是"商业选择"而是法律强制要求(如德国薪酬计算涉及教会税、社保分摊等数十个相互依赖变量),在薪酬领域0.01%的错误就可能导致法律诉讼。AI对核心ERP的威胁是"分层渗透"而非"替代",UI/交互层和流程自动化层(L1-L2)AI已在增强这些系统(如SAPJoule),但在核心业务逻辑层(L4,2028+)和系统记录层(L5)可预见的未来仍是增强工具而非替代者。同时,AI正在压缩产品开发价值链,Anthropic内部实践显示"从想法到原型"的周期从数周压缩到数小时,UI/UX作为中间产物的价值下降,Figma等设计工具面临"设计阶段被整体压缩"的风险,但视觉协作和设计系统管理的壁垒短期内仍然存在。

投资建议

当前软件板块的恐慌性无差别杀跌,为基于壁垒深度的分化定价提供了窗口。该行建议沿"壁垒攻防属性"进行配置:①核心超配"进攻性壁垒"标的,壁垒本身成为AI时代新增长基础的公司(如Palantir,Ontology驱动AIP平台,US commercial收入+109%;ServiceNow,AIControl Tower定位"AI agent治理平台",Now Assist ACV>$600M目标$1B);②关注"防御→进攻转型"窗口,传统壁垒坚固但需验证AI收入转化的公司(如SAP,云收入+26%、Cloud ERPSuite+33%、640亿云backlog;Salesforce,Agentforce ARR>$800M但需从提价驱动转向AI消耗驱动);③回避壁垒衰减时间常数短的标的,低复杂度+浅层数据的公司(如Five9,收入增速从12%降至8%,公司自身已在风险因素中承认AI替代威胁;UiPath,增速降至5-6%,RPA核心价值正被AI agent直接替代)。后续关注OpenAI、Anthropic与咨询公司合作进展,企业软件公司AI定价及ARR增长拐点

风险分析

美联储降息节奏不及预期或全球经济衰退风险加剧,可能导致企业IT支出全面收缩,软件板块估值进一步承压;模型能力的提升速度可能超出预期,导致AI agent对中高复杂度工作流的渗透快于预期,使得当前判定为"防御性壁垒坚固"的标的也面临提前被侵蚀的风险;若AI收入增长不及预期将面临显著的估值回调风险。

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