AI颠覆SaaS?花旗:软件业将进入一个“赢家通吃”的大分化时代

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作者：微信文章


人工智能正对软件行业发起颠覆性的冲击，传统的SaaS（软件即服务）商业模式面临严峻考验。

据追风交易台消息，花旗分析师Tyler Radke和Fatima Boolani在9月2日发布的一份报告中认为，AI并不会简单地终结“软件即服务”（SaaS）模式，而是将开启一个“赢家通吃”的大分化时代，市场将清晰地划分为少数高增长的赢家和多数增长停滞的落后者。

花旗认为，尽管市场普遍对AI带来的颠覆性冲击感到担忧，并导致软件板块承压，但这种抛售可能“普遍过度”。然而，风险真实存在，尤其对于依赖“按席位收费”（seat-based）商业模式的应用软件公司而言。

AI将成为一道分水岭，不同软件公司之间的估值出现巨大鸿沟。数据显示，自2022年以来，增长率超过20%的软件公司，其企业价值/收入（EV/Revenue）中位数估值几乎翻了一番，达到11.7倍；而增长率低于10%的公司，其估值则停滞在4.9倍左右，接近2016年“SaaS-acre”（SaaS大屠杀）时期的低点。



花旗还提供了一个“全天候AI投资组合”，其中包括微软、MongoDB、Snowflake等。
AI冲击的三种可能：从颠覆到赋能

花旗的报告构建了三种情景，以推演AI对现有软件供应商的潜在影响。这三种路径描绘了从最坏的颠覆到最好的赋能之间的广阔前景。

悲观情景（Bear Case）： 在此设想下，AI和大语言模型（LLM）的发展将使创建定制化应用程序变得异常容易，从而直接冲击甚至取代现有的软件供应商。同时，AI会加速知识型员工数量的下滑，对“按席位收费”的SaaS模式构成沉重打击。这种情况下，ADBE、CRM、NICE等应用软件公司，以及ASAN、WDAY等后台办公软件公司将面临最大风险。而提供数据库、计算等服务的“超大规模云厂商”（Hyperscalers）和数据基础设施公司（如MSFT、MDB、SNOW、ORCL）将成为主要受益者。基本情景（Base Case）： 这是花旗认为最可能出现的情况。具备创新能力的现有巨头能够成功开发AI产品并实现商业化，新收入将足以抵消“按席位收费”模式面临的压力，从而维持整体的营收增长。这对大多数SaaS模式而言是中性至略微积极的，而超大规模云厂商和数据基础设施提供商依旧是赢家。乐观情景（Bull Case）： 在这种最理想的情况下，现有软件巨头将引领AI创新，通过新的产品周期实现收入增长的再次加速。即使“席位”受到一定压力，它们也能成功转向基于结果或使用量的收费模式。这将对许多现有软件公司（如MSFT、CRM、NOW）构成重大利好，并可能催生更多针对成功AI初创公司的并购活动。

“赢家通吃”：估值分化已成现实

市场已经嗅到了变革的气息，并在用“真金白银”为未来的赢家和输家定价。数据显示，软件公司的估值出现了剧烈分化。

根据Factset的数据，截至2025年8月26日，增长率超过20%的软件公司，其预期市销率（EV/Revenue NTM）中位数已达到11.7倍，较2022年的低点几乎翻了一番。相比之下，增长率低于10%的公司，其估值中位数仅为3.5倍，与2016年“SaaS-acre”（SaaS大屠杀）时期的低点相差无几。

自由现金流（FCF）估值也呈现出同样的分化趋势：高增长公司的预期EV/FCF中位数高达56.2倍，而低增长公司仅为16.0倍。这清晰地表明，资本正在向少数高增长、被认为能驾驭AI浪潮的公司集中，而其他公司则面临估值压力。



报告将当前情绪与2016年的“SaaS-acre”相提并论，当时市场对增长放缓和商业模式的担忧导致估值暴跌。花旗认为，虽然目前整体估值尚未触及2016年的绝对低点，但压力主要集中在低增长群体，而优质高增长公司则维持甚至扩大了其估值溢价。
寻找“全天候”赢家：花旗的AI投资策略

面对复杂的前景，花旗提出了一个由12家公司组成的“全天候AI篮子”，旨在识别那些无论在哪种情景下都具备强大竞争力的公司。

应用与数据软件： 微软被视为核心赢家，其在AI基础设施（Azure）、AI应用（Copilot）和AI搜索等领域均有布局。MongoDB（MDB）和Snowflake（SNOW）作为领先的数据管理平台，将受益于AI驱动的数据量和产品周期。AI基础设施提供商CRWV也因其商业模式与上层应用解耦而备受青睐。基础设施与网络安全： Datadog和Dynatrace凭借其成熟的“按量消费”模式，能够有效规避“按席位收费”的风险。CrowdStrike、Palo Alto Networks和Rubrik则因网络安全的关键性而受益，无论AI如何发展，网络安全预算都将保持高优先级。后台办公软件： Intuit凭借其庞大的数据足迹和分销网络构筑了强大的护城河。Pegasystems则通过其独特的AI蓝图（Blueprint）方法，为AI工作流提供底层架构，在市场中占据了特殊地位。

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