SaaS已死？软件股大崩盘的真相，看不见的底，与回不去的顶

这段时间，几乎所有内容平台上都有人喊：“SaaS跌成这样，估值已经触底，该抄底了。”

表面上看，很多软件股的估值确实回到了好几年没见过的低位。但价格跌了，并不代表风险消失了。在资本市场，很多时候便宜只是通往更便宜的中转站。 要理解这轮软件股血洗背后的真相，我们需要沿着时间线，把它的底层逻辑一点点拆开。

发生了什么？一场由AI引发的万亿美元抛售

先看数据。今年到2月初，追踪北美软件板块的IGV ETF年内跌幅已经接近两成，从去年9月的高点算起，总回撤差不多接近三成。整个软件板块的前瞻市盈率从2025年底大约35倍，压缩到如今约20倍，已经回到了自2014年以来少见的低位。

来源：TradingView

而这一切，并不是因为宏观经济突然恶化，也不是哪家巨头爆雷，而是被一件技术升级的小事点燃：Anthropic 推出的 Claude Cowork 和后续的一系列升级。

1月12日，Anthropic发布了Claude Cowork——一款让非程序员也能用AI完成复杂企业级工作的工具。紧接着，它又为Cowork推出了行业专用插件，覆盖金融服务、法律、咨询等领域。然后，Claude Opus 4.6问世，展示了其能够编排整个AI智能体（Agents）团队协同工作的能力。

市场脑子里立刻浮现出一个可怕的问题：“如果 AI 可以当总控，把活直接分派给底层工具，那上面这一堆 SaaS 订阅，还有多少存在感？”

于是资金开始用脚投票，先是应用软件暴跌，然后蔓延到和软件现金流深度绑定的资产管理、保险中后台服务，再到一众以软件为底层资产的另类投资公司。​​没有宏观黑天鹅，但软件就这样被集体按下了重新定价的按钮。

很多人可能会问：不就是多了一个 AI 工具吗，能有多大威力？要理解这点，我们就从 Excel 这个最熟悉的场景入手，看看为什么 Claude 在 Excel 里的表现，会加深市场对Copilot 时代的微软和整条办公软件链条的担忧。

Claude for Excel 做成了微软 Copilot 应该率先做到、却一直没做到的事情。 一边是第一方的微软原生 Copilot，一边是蹭在 Excel 上的第三方 Claude，结果却是后者在体验上全面碾压前者。具体差别：

• 反应速度：Claude 基本1–2秒出结果，Copilot 经常转圈好几秒。​
• 方案质量：Claude 同一个问题会给出多种公式写法供你选择，Copilot经常只给一个版本，遇到复杂需求就直接认输。​
• 能力边界：Claude 不光能帮你导入数据，还能直接写和修改复杂的数据清洗步骤；而 Copilot 目前大多只停留在简单导入和基础操作上。
• 上下文理解：Claude 一次性理解整份工作簿，更擅长跨工作表看数据、找关系，而Copilot 在多表、多 sheet 结构上的理解能力还比较有限，经常需要用户先把数据整理成规范的数据表结构再用它做分析。

使用过Claude Excel 插件的金融从业者都有体会，很多过去要分析师来做的金融建模，现在直接丢给它就能搞定，从读财报、搭模型框架，到写公式、生成敏感性分析，一条龙完成，效果还不差。唯一的问题是 Token 消耗得飞快，算力成本肉眼可见地往上走，本质上它反而变成了利好算力的新变量。

随着 Claude Code 和 Cowork 的兴起，AI 不只是在客户支持和软件开发这些小众场景里打转，而是正在向金融、法律、咨询、保险等更广泛的高价白领工作渗透。智能体（Agents）的潜在市场远比大语言模型本身更大。 

任何可以被拆解为“读文件-> 理解-> 生成结果-> 写回系统”的工作，未来都可以被 Agent 接管。而这些，过去几乎全是 SaaS 的主战场。

去年市场还在交易AI赋能，今年却变成了AI取代

2024年到2025年上半年，市场的主流叙事是：AI将赋能现有企业，让它们更强大。软件公司纷纷讲述自己如何嵌入AI功能、如何用AI提升用户体验。

但2025年下半年到2026年初，叙事彻底翻转了：这些企业AI化的速度，远远慢于被原生AI取代的速度。

虽然很多人现在还在吐槽 AI 老是出错，但有一个非常直观的变化不知道大家有没有发现：最近字节跳动发布的 Seedance 2.0，让 AI 视频的质感已经从一眼假变成真假难辨。 一年前，大多数人还能一眼看出哪段是合成视频；现在很多短视频、广告片，如果不提前说明，普通人已经很难分辨。​

软件世界也在经历同样的事。一年前，Claude Code 写出来的代码 bug 一堆，只能当玩具；现在已经可以比较稳定地完成中等难度的软件项目。 当越来越多的人发现：Claude Code 能从零帮你写出一套贴着自己业务流程的定制软件时，那些功能高度同质化、界面大同小异的 SaaS，自然就会被拿出来重新审视。

当然，目前还是有很多现实问题——稳定性、安全性、企业级部署、合规审计等等——短期内都不能忽视。但回头看这一年 AI 的进步速度，你很难不去想：很多今天看起来还不行的地方，很可能在一年后就不再是问题了。

这就是市场恐慌的根源——它不是在交易今天的基本面（今天的基本面其实还不错，软件公司利润率还稳定在近20年的高位），而是在交易三年后的世界。

关于Salesforce：AI智能体如何吃掉一个CRM帝国

如果要找一个最典型的受害者例子，Salesforce 几乎是教科书级别的样本。

作为全球最大的 SaaS 公司之一，Salesforce 自去年开始股价一路走弱，在今年2月初这波 AI 恐慌中加速下挫，仅今年以来累计回撤已经超过30%，同时还启动了新一轮近千人的裁员。讽刺的是，Salesforce自己也在大力推 Agentforce——它的AI智能体平台。Salesforce的故事恰恰说明了这轮抛售的核心矛盾：旧软件公司既是AI的受害者，也试图成为AI的推动者，但市场不相信它们转型的速度能跑过被颠覆的速度。

来看看AI Agent怎么取代Salesforce传统工作流的：

• 客户服务：过去一个人工客服每天处理50-60个咨询，AI Agent在不到一小时内就能完成这个量，客服成本降低30%。
• 销售准备：RBC Wealth Management把智能体部署给4500名财务顾问，原来需要1小时以上的会议准备现在几分钟就能自动生成客户摘要和会议议程，一个 Agent 顶过去一个初级销售助理。
• 线索筛选：AI SDR（虚拟销售开发代表）可以24小时在线，自动完成线索评分、发邮件、追踪回复和排会议。

你看到问题了吗？Salesforce 这类 CRM 主要按席位收费，一个人一张 License，但能干活的已经不再只是人，而是可以顶好几个人的 AI Agent。表面上看，Salesforce 也可以给这个 Agent 单独收费，可一旦老板发现： 一个 Agent + 少数几个人，就能干以前一整个团队的活，下一步一定是砍掉多余的席位，只保留最少的人和必要的 Agent 配额。

这就是整个SaaS行业面临的自毁悖论：AI 产品越成功，按席位收费模式就越不值钱。

按席位收费的软件在挨打，那谁还能存活下来？

这是理解这一轮美股软件股抛售最关键的维度：商业模式决定命运。

当下的市场正在进行一场残酷的定价权大洗牌。我们可以通过下表清晰地看到，AI 到底是在给谁送钱，又在革谁的命：

这就是为什么按用量收费等这类公司更有可能率先从情绪泥潭里爬出来的原因，逻辑很简单，当AI Agent越来越多地自主运行，它们会产生更多的API调用、更多的数据查询、更多的基础设施需求。按用量收费的公司实际上是AI繁荣的直接受益者。

以 MongoDB 为例，它是典型的AI税征收者。AI应用需要读写实时数据、管理状态，这些需求不仅不会消失，反而会因为AI应用的爆发而更加旺盛。连Anthropic（Claude的母公司）都是MongoDB的客户。市场已经意识到了这一点：MongoDB年初至今只跌了不到20%，比软件板块整体跌得更少，说明市场已经开始把它从普通 SaaS中区分出来。

同样的逻辑也适用于那些非人头导向的垂直行业和安全软件：

• 数据安全/网络韧性（Rubrik）：它是按管理的数据量收费，卖的是“数据安全 + 备份恢复”的底座能力。AI越普及，企业积累的数据越多，一旦出事波及的范围也越大，对备份、恢复和网络韧性的投入反而更刚性。它目前的下跌更多是被行业情绪拖累的误伤。
• 垂直基建（Procore）：服务于数字化程度极低的建筑行业，按施工量计费。这类软件是行业的数字底座，AI更可能加速建筑业的数字化进程，而非取代平台本身。

相反，如果一个SaaS本质上只是一个UI界面加上几个按钮，核心价值是靠人类点击操作来搬运信息（如写邮件、改格式、拼报表），那么它将面临大模型的直接降维打击。文本变音频、文字变图像，这些数据转换工作，AI的效率和规模是传统软件无法比拟的。

但要注意的是，即便是这些相对绝缘的好公司，在很长一段时间内仍然会被整个板块的悲观情绪拖累。当整个行业被扔进AI颠覆的篮子里一起抛售时，个股的基本面差异暂时不会被市场特别区分。

股价的本质：为什么便宜不等于能买

很多人看见软件股跌了30%，下意识的第一反应是：估值修复机会来了。但如果把这轮波动只当成普通回调，就低估了它的深度，你需要理解股价的运行机制：

股价 = 未来现金流的折现

市场现在在干两件事：

1. 调高折现率：因为行业确定性下降，风险溢价上升；

2. 盈利预期打折：把未来几年的利润率和成长性整体打折。

当市场对一家公司的盈利预期下调时，即使股价已经跌了很多，它可能仍然贵。比如以前市场对SaaS公司的未来增长预期是15-20%，现在可能已经不到10%了

什么意思？就是市场不再相信这些软件公司三五年后还能维持现在的增长和利润率，如果市场继续悲观，软件股就还得打折。

历史可以给我们一些参照。2000年代初，报纸行业面临互联网颠覆，股价在2002-2009年间平均下跌了95%，直到盈利预期彻底见底才企稳。

软件股要稳住，盈利预期必须先稳住。但现在的问题是， AI 能力每隔几个月就有一次飞跃，每一波新产品发布都会引发新一轮的颠覆叙事。在这种环境下，市场很难停止下调预期。

真正的转折信号是：持续观察各公司以及各大机构何时停止下调盈利预期，甚至开始上调，那才是真正的安全边际。

那该怎么办？与其捏鼻子抄底，不如和最具潜力的公司一起成长

如果你的目标是参与这一轮 AI 带来的长期红利，而不是在一堆估值坍塌的老软件里做技术性反弹的短线，那思路应该是彻底不一样的。

第一步：在被错杀的老软件里挑少数真正的地基。 并不是所有老软件公司都会被 AI 一脚踢出局，那些掌管核心数据、负责安全与恢复、深度绑定垂直行业流程的平台，业务本质上是 AI 也绕不开的底座。它们短期会一起被板块情绪按在水里，需要一定的耐心，但长期看，既有现实现金流，又有 AI 带来的新需求放大，反而可能是这轮调整后最值得慢慢捡的那一批。

第二步：等下一代新软件接力。 接下来一两年，很可能会迎来一批原生 AI 公司的集中上市，一端是专注大模型和智能体编排的 OpenAI、Anthropic等，另一端是围绕 AI 应用从零搭建的新一代数据与应用平台。 这些公司本身就是“AI + 数据 + 云”的复合体，既做模型、也做平台，再往下再长出针对不同行业的垂直应用，是这一轮生产力红利最接近源头的那一圈。

翻开美股过去几轮大周期，永远是新旧生产力的更替。2000 年互联网泡沫时期，Yahoo 是当之无愧的互联网入口，市值一度超过 1200 亿美元，是那个时代的流量中枢；同一时期，Google 还只是做搜索服务的小弟。 二十多年后的结果大家都看到了——Yahoo 最终在2017年以不到50亿美元的价格被打包卖掉，而 Google 靠搜索起家，又叠加上广告、云和AI，成长为市值接近4万亿美元的超级平台，成长为市值数万亿美元的超级平台。这就是旧软件故事和新软件故事的差别：一个在守着存量入口，一个在用新技术重写整个栈。

所以与其捏着鼻子去投一个正在被时代边缘化的老软件故事，不如去和最有潜力的新势力一起成长。

结论

站在这个视角再回头看这轮行情，真正需要想清楚的，是这轮杀估值的背后，市场到底在重定价什么样的软件故事。

如果把这轮软件股抛售简单理解成估值泡沫破裂其实不太准确，它更像是一场被 AI 加速触发的、关于软件到底还能值多少钱的集体价值重估。

每一次大模型的升级、每一次像 Claude Cowork 这样的新产品发布，都在强迫市场重新问一遍： “在一个由AI智能体主导工作流的世界里，哪些软件还值得每年付订阅费？”

在这个问题没有得到新的共识之前，跌得多这个理由，很难支撑值得买这个结论。

如果你相信 AI 的长期潜力，那更合理的路径是：去发掘那些在这轮情绪砸盘里被错杀、但在 AI 时代依然站在关键位置的公司，耐心等待，同时留意市场上最火、即将上市的那批 AI 公司，看看谁真的把模型、数据和应用做出了实打实的业务闭环。

而不是因为便宜就盲目抄底，在一堆老故事上赚到一点情绪反弹的蝇头小利，却把真正属于 AI 长期红利的主升浪拱手让人。

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