本文系基于公開資料撰寫，僅作為信息交流之用，不構(gòu)成任何投資建議

2023年AI爆發(fā)以來，絕大部分人都沒敢如此設(shè)想，大模型有一天可能會(huì)吞噬一切——軟件、互聯(lián)網(wǎng)、工作機(jī)會(huì)；而對(duì)比鮮明的是，AI原廠年化收入ARR呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)上升趨勢。

圖：海外AI原廠年化收入快速增長資料來源：epoch.ai

今年以來，軟件行業(yè)成為市場對(duì)“被吞噬”擔(dān)憂的焦點(diǎn)領(lǐng)域，美股軟件ETF（IGV 指數(shù)）年初至今跌幅已達(dá) 24%。由于軟件產(chǎn)業(yè)以 2B 業(yè)務(wù)為主，且國內(nèi)市場空間相對(duì)有限，其背后的產(chǎn)業(yè)變革邏輯，往往難以被市場理解。

事實(shí)上，以北美為主導(dǎo)的全球軟件產(chǎn)業(yè)體量龐大，當(dāng)前產(chǎn)值已接近 5000 億美元，IDC 更是預(yù)測2029 年全球 SaaS 市場規(guī)模將逼近 1 萬億美元。但這片廣闊的增量市場，正面臨被 AI 原廠分食的局面。

2026年被定義為 AI Agent 元年，大模型能力持續(xù)突破并深度融入企業(yè)工作流，傳統(tǒng)軟件廠商的核心護(hù)城河被逐步瓦解，“模型吞噬軟件”不再是行業(yè)猜想，而是正在發(fā)生的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實(shí)。

理解這場變革的深度與廣度，是每一個(gè)人都無法回避的課題。

01

聚光燈外的質(zhì)變：Anthropic精準(zhǔn)狙擊
1.軟件商業(yè)邏輯在被從根本上動(dòng)搖

"模型吞噬軟件"這一擔(dān)憂的核心，并非指軟件產(chǎn)品會(huì)從市場上消失，而是大模型通過自然語言交互大幅降低了軟件的使用門檻，形成"民主化"。

當(dāng)任何軟件都可以通過接入大模型來提升交互體驗(yàn)時(shí)，傳統(tǒng)軟件公司的前端界面優(yōu)勢便急劇貶值，其付費(fèi)邏輯在AI時(shí)代正在逐一瓦解：

●一方面，大模型的技術(shù)能力已能實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)軟件的絕大多數(shù)核心功能，且在交互效率、流程優(yōu)化、靈活適配性上勝過傳統(tǒng)軟件；

●另一方面，傳統(tǒng)軟件行業(yè)的商業(yè)模式、價(jià)值評(píng)估體系仍停留在信息時(shí)代，難以適配 AI 時(shí)代的生產(chǎn)力需求。

SaaS行業(yè)的訂閱制模式是過去十年軟件產(chǎn)業(yè)最重要的商業(yè)模式創(chuàng)新，核心是軟件企業(yè)提供持續(xù)更新的產(chǎn)品和服務(wù)，客戶按月或按年支付固定費(fèi)用獲得使用權(quán)限。

這種按席位付費(fèi)的模式，本質(zhì)是客戶為“使用權(quán)利”付費(fèi)，而非為“實(shí)際價(jià)值”付費(fèi)——無論實(shí)際使用效率如何，客戶都需支付等額訂閱費(fèi)。

這種模式為軟件公司帶來了可預(yù)測的現(xiàn)金流和較高的客戶生命周期價(jià)值，這也正是此前SaaS公司享受高估值的關(guān)鍵支撐。

但從企業(yè)客戶端來看，席位制訂閱存在兩大核心痛點(diǎn)：一是閑置浪費(fèi)突出，北美大企業(yè)調(diào)研顯示，企業(yè)購買的軟件席位實(shí)際僅 40%-50% 被有效利用，卻仍需支付全額費(fèi)用；二是價(jià)值難以精準(zhǔn)量化，軟件對(duì)生產(chǎn)效率、運(yùn)營成本的實(shí)際影響，企業(yè)只能主觀判斷。

與傳統(tǒng) SaaS 形成鮮明對(duì)比的是，AI 原廠普遍采用基于使用量、基于效果的定價(jià)模式：Claude Opus4.5 以百萬 tokens 為計(jì)費(fèi)單位按實(shí)際使用量收費(fèi)，Sierra 等廠商更是直接按問題解決、任務(wù)完成效果收費(fèi)并進(jìn)行價(jià)值分成。

這種貼合企業(yè)實(shí)際需求的定價(jià)模式，動(dòng)搖了傳統(tǒng) SaaS 廠商的商業(yè)模式根基，也讓市場對(duì)“模型吞噬軟件” 的擔(dān)憂達(dá)到頂峰——這不僅是技術(shù)層面的功能替代，更是對(duì)行業(yè)底層商業(yè)模式的徹底顛覆。

也正因如此，即便最新財(cái)報(bào)季 SaaS 企業(yè)業(yè)績基本都未下修，市場仍將整個(gè)板塊估值打了 7 折。

圖：IGV指數(shù)2026年至今跌幅超24% 資料來源：Wind

2.Anthropic的成功表明這些擔(dān)憂不無道理

市場對(duì) OpenAI 的認(rèn)知更為深入，源于其 2C 的業(yè)務(wù)定位；而要判斷 “模型吞噬軟件” 是否具備商業(yè)現(xiàn)實(shí)性，堅(jiān)定走 2B 路線的 Anthropic，才是最具參考價(jià)值的研究樣本。

三年前，大模型訓(xùn)練領(lǐng)域曾出現(xiàn)明顯路線分歧：OpenAI 押注 “大力出奇跡”，先打造高性能模型再通過人類反饋優(yōu)化；Google 側(cè)重打造模型全家桶賦能自身生態(tài)；Anthropic 則堅(jiān)持模型需從底層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)可控、講邏輯、守規(guī)則，由此選擇從編程場景切入，堅(jiān)定2B路線。

Anthropic在商業(yè)上還抓住了企業(yè)級(jí)市場的核心需求：企業(yè)需要的不是單一的 AI 工具，而是能融入現(xiàn)有工作流、提升生產(chǎn)效率、交付實(shí)際價(jià)值的解決方案。

比如Anthropic 跳出對(duì)話框調(diào)用模型的基礎(chǔ)形態(tài)，將模型能力封裝為可復(fù)用工作單元，嵌入Excel、PowerPoint 等辦公工具，與傳統(tǒng) SaaS廠商的 “功能疊加、席位收費(fèi)”截然不同。

標(biāo)志性事件體現(xiàn)在：

●2025 年，Anthropic 在企業(yè)編碼市場份額高達(dá) 42%，成為企業(yè)級(jí) AI 市場 TOP1；

●Claude Code的上線更是標(biāo)桿事件，開發(fā)者可以通過自然語言指揮AI完成代碼編寫、調(diào)試、重構(gòu)等全流程工作，上線后短期即實(shí)現(xiàn)約10億美元年化收入，成為Anthropic企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)的核心增量；

●后面的Claude Cowork 通過 11 款開源插件覆蓋法律、銷售、數(shù)據(jù)分析等多個(gè)領(lǐng)域，直接切入企業(yè)日常工作流。

最終這種技術(shù)突破直接轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值，2026 年 3 月初，Anthropic的 ARR 正式突破 190 億美元，成為企業(yè)級(jí) AI 賽道的核心玩家，也讓市場看到了大模型重構(gòu)軟件行業(yè)的實(shí)際路徑。

圖：Anthropic ARR（億美元） 資料來源：The information，國信證券

緊隨其后的是OpenAI，也開始把企業(yè)級(jí)市場作為核心增量來源：25年收入占比達(dá)到40%，今年有望繼續(xù)提升到60%。

圖：OpenAI 來自企業(yè)端的收入比例 資料來源：The information, Open AI

02

AI吞噬軟件路徑推演
1.標(biāo)準(zhǔn)化淺層功能率先被覆蓋

大模型對(duì)軟件的第一層替代，是針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化、淺層化的基礎(chǔ)功能，這類功能無需深度領(lǐng)域知識(shí)，僅需完成數(shù)據(jù)整合、信息展示、固定流程執(zhí)行，是大模型最易替代的領(lǐng)域。

例如，基礎(chǔ)的文本編輯與生成、市場營銷文案創(chuàng)作、基礎(chǔ)翻譯與配音、簡單數(shù)據(jù)匯總與報(bào)表生成等，這些功能均可通過大模型快速實(shí)現(xiàn)，且無需企業(yè)額外部署軟件、培訓(xùn)員工，使用成本遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)軟件。

以編程領(lǐng)域?yàn)槔珹nthropic 的 Claude Code 能實(shí)現(xiàn)代碼生成、調(diào)試、優(yōu)化，覆蓋了傳統(tǒng)編程工具的核心基礎(chǔ)功能，2025 年企業(yè)級(jí) AI 支出中，編程領(lǐng)域占比達(dá) 55%，成為最大的應(yīng)用類別，傳統(tǒng)編程工具的市場份額被快速擠壓。

在辦公領(lǐng)域，大模型能直接完成文檔整理、報(bào)告撰寫、表格處理，替代了傳統(tǒng)辦公軟件的部分基礎(chǔ)功能（如基礎(chǔ)的營銷、翻譯、郵件回復(fù)機(jī)器人、簡單的數(shù)據(jù)匯總），用戶無需掌握復(fù)雜的操作技巧，僅通過自然語言指令即可實(shí)現(xiàn)需求。

這類被替代的軟件，普遍具備三個(gè)特征：一是功能單一，僅聚焦某一個(gè)淺層場景，缺乏深度價(jià)值；二是交互邏輯簡單，決策樹清晰，無復(fù)雜的流程設(shè)計(jì)；三是邊際成本低，大模型通過一次訓(xùn)練即可覆蓋大量同類需求，無需像傳統(tǒng)軟件那樣進(jìn)行個(gè)性化開發(fā)。

比如Atlassian產(chǎn)品功能無獨(dú)特性，無不可替代的核心價(jià)值，AI原生廠商可快速復(fù)制其核心功能；傳統(tǒng)終端如Capital IQ，隨著Anthropic、Perplexity等通用AI工具加速發(fā)展，價(jià)值快速被沖淡。

2.企業(yè)工作流開始遭遇替代風(fēng)險(xiǎn)

傳統(tǒng)軟件的核心價(jià)值之一是承載企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化工作流，通過固定的流程設(shè)計(jì)，規(guī)范企業(yè)的業(yè)務(wù)操作，例如 CRM 軟件承載客戶管理流程，ERP 軟件承載企業(yè)資源管理流程，OA 軟件承載日常辦公流程。

但大模型通過 Agent 技術(shù)，能直接嵌入企業(yè)的工作流，實(shí)現(xiàn)流程的自主規(guī)劃、執(zhí)行與優(yōu)化，替代傳統(tǒng)軟件的流程承載作用。

Anthropic的 Claude Cowork 是工作流替代的典型代表，它能在 macOS 隔離沙箱中操作文件，跨應(yīng)用完成整理報(bào)表、編寫代碼、跨平臺(tái)同步等復(fù)雜任務(wù)，還能通過 MCP 協(xié)議連接第三方工具，實(shí)現(xiàn)自主規(guī)劃、讀寫本地文檔及調(diào)用瀏覽器的能力，可替代傳統(tǒng)OA、辦公協(xié)同軟件的工作流承載功能。

傳統(tǒng)軟件的工作流是固定的，企業(yè)需要適應(yīng)軟件的流程設(shè)計(jì)，若要調(diào)整流程，需進(jìn)行復(fù)雜的定制化開發(fā)；而大模型的工作流是動(dòng)態(tài)的，能根據(jù)企業(yè)的實(shí)際需求自主調(diào)整，無需額外開發(fā)，大幅提升企業(yè)的運(yùn)營效率。

比如Claude Opus 4.5時(shí)代，用戶可以通過構(gòu)建各類型Skills的方式完成過去應(yīng)用層的功能，而無需再去學(xué)習(xí)每個(gè)軟件的復(fù)雜操作，大幅降低了使用門檻——用戶不再需要成為軟件專家，只需用自然語言表達(dá)需求，模型便會(huì)自動(dòng)編排合適的工具組合來完成工作。

圖：skills的本質(zhì)是工作流和專業(yè)能力以文件夾形式封裝 資料來源：Anthropic，國盛證券

3.遠(yuǎn)期擔(dān)憂是模型成為生態(tài)樞紐

大模型對(duì)軟件的第三層替代，體現(xiàn)在生態(tài)層面，也是吞噬的終極形態(tài)——大模型成為連接用戶、工具、服務(wù)的核心樞紐，整合傳統(tǒng)軟件的分散功能，形成一站式的生態(tài)閉環(huán)，傳統(tǒng)軟件則淪為生態(tài)的底層基礎(chǔ)設(shè)施，失去價(jià)值主導(dǎo)權(quán)。

傳統(tǒng)軟件行業(yè)的格局是“分散化、垂直化”的，不同的軟件聚焦不同的領(lǐng)域，企業(yè)需要部署多個(gè)軟件才能滿足不同的需求，例如用 CRM 管理客戶、用 ERP 管理資源、用 BI 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、用辦公軟件處理日常工作。

這些軟件相互獨(dú)立，數(shù)據(jù)無法互通，流程無法銜接，形成了數(shù)據(jù)孤島與流程孤島。

而大模型作為通用技術(shù)底座，能打通不同軟件的數(shù)據(jù)與流程，整合分散的功能，用戶無需在多個(gè)軟件間切換，僅通過自然語言指令，即可在大模型生態(tài)中完成所有操作。

例如，Claude 能嵌入 Excel、PowerPoint等辦公工具，直接實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、文檔編輯功能，所有傳統(tǒng)軟件的功能都被整合進(jìn)這個(gè)入口，傳統(tǒng)軟件的流量入口價(jià)值被大幅削弱，最終淪為大模型生態(tài)的功能模塊，失去行業(yè)主導(dǎo)權(quán)。

圖：Cluade in Excel和PPT 資料來源：Anthropic，財(cái)通證券

如果這是終局，那模型將主導(dǎo)軟件生態(tài)重構(gòu)與價(jià)值再分配。大模型將成為軟件行業(yè)的核心樞紐和通用技術(shù)底座，所有軟件都將圍繞大模型生態(tài)展開，價(jià)值分配將向具備核心能力的玩家傾斜，形成“模型廠商 + 核心軟件廠商 + 生態(tài)參與者” 的全新格局。

數(shù)據(jù)也能說明問題。市場預(yù)測到2029年，Anthropic的年收入將達(dá)到1500億美元，假設(shè)企業(yè)SaaS市場規(guī)模屆時(shí)達(dá)到1萬億美元，意味著Anthropic的市場份額達(dá)到15%。

與之形成鮮明對(duì)比的是，傳統(tǒng)SaaS廠商股價(jià)持續(xù)承壓。Salesforce、SAP和ServiceNow等在數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景、客戶黏性上都擁有較高壁壘的公司市值大幅縮水，市場將其歸為AI時(shí)代的失敗者，而這種下跌不斷擴(kuò)散至基礎(chǔ)軟件與網(wǎng)絡(luò)安全、甚至微軟這種生態(tài)型廠商。

03

行業(yè)真實(shí)圖景：轉(zhuǎn)型求生為主流，部分企業(yè)已深陷困境

厘清大模型對(duì)軟件行業(yè)的替代邏輯后，我們通過大量案例研究和市場調(diào)研發(fā)現(xiàn)，面對(duì)大模型沖擊，傳統(tǒng)軟件廠商并非坐以待斃，主動(dòng)轉(zhuǎn)型求生成為行業(yè)主流。

傳統(tǒng)大型SaaS廠商，其核心轉(zhuǎn)型路徑是將大模型能力融入現(xiàn)有產(chǎn)品，打造“軟件+AI”的復(fù)合解決方案，同時(shí)改革定價(jià)模式，從“席位制”向使用量制和效果制轉(zhuǎn)型。

如SAP、Oracle將AI嵌入ERP系統(tǒng)，提升流程自動(dòng)化程度；ServiceNow將AI融入工作流編排，提升效率；Adobe將Firefly AI嵌入創(chuàng)意軟件，增強(qiáng)產(chǎn)品競爭力。

客觀來看，部分企業(yè)的轉(zhuǎn)型取得了一定成效，核心在于構(gòu)建了大模型難以復(fù)制的核心壁壘，主要分為三類：

1.強(qiáng)數(shù)據(jù)壁壘：企業(yè)長期積累的行業(yè)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)具備不可替代性。Snowflake 憑借大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力和海量企業(yè)數(shù)據(jù)，成為 AI 時(shí)代核心數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，預(yù)計(jì) 2029 年年化收入將突破 30 億美元；MongoDB 作為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案，AI 僅改變上層交互方式，底層使用邏輯不變，反而因 AI 新需求實(shí)現(xiàn)增長。

2.復(fù)雜流程壁壘：部分行業(yè)工作流具備高度復(fù)雜性和定制化特征，大模型難以僅憑通用能力精準(zhǔn)適配。ServiceNow的核心價(jià)值在于企業(yè)端到端的工作流編排，連接多部門業(yè)務(wù)；SAP、Oracle的 ERP 系統(tǒng)承載企業(yè)核心業(yè)務(wù)流程，融合財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈等多個(gè)環(huán)節(jié)，大模型僅能作為輔助工具融入，無法完全替代。

3.深度行業(yè)know-how壁壘：在能源、工業(yè)等垂直領(lǐng)域，軟件的核心價(jià)值在于對(duì)行業(yè)知識(shí)的深度理解和精準(zhǔn)應(yīng)用，需結(jié)合行業(yè)監(jiān)管、業(yè)務(wù)特點(diǎn)、操作規(guī)范開發(fā)，而大模型缺乏足夠的行業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和深度理解能力，難以實(shí)現(xiàn)替代。

不過從行業(yè)整體來看，傳統(tǒng)軟件廠商的應(yīng)對(duì)效果仍較為一般，部分企業(yè)甚至陷入轉(zhuǎn)型困境。

Workday這類軟件，此前依靠產(chǎn)品界面不直觀、用戶學(xué)習(xí)成本高形成臨時(shí)護(hù)城河，而當(dāng) AI 智能體可通過接口直接對(duì)接數(shù)據(jù)時(shí)，用戶無需依賴原前端界面即可完成任務(wù)，這類企業(yè)長期面臨被 AI 原生廠商替代的風(fēng)險(xiǎn)。

Salesforce的案例更具行業(yè)警示意義：其 AI 能力宣傳遠(yuǎn)多于實(shí)際落地，旗下 Agentforce 產(chǎn)品被 CEO 稱為 “公司歷史上增長最快的產(chǎn)品”，但實(shí)際付費(fèi)客戶占比不足 5%，上線使用的客戶不到 1000 家；產(chǎn)品存在嚴(yán)重的 bug 和幻覺問題，合作伙伴缺乏實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)內(nèi)部支持也嚴(yán)重不足。

Adobe則陷入了獨(dú)特的轉(zhuǎn)型困境：AI 功能做好了是威脅，做不好同樣是威脅。Adobe Creative Cloud 占據(jù)全球創(chuàng)意應(yīng)用市場約 66% 的份額，卻面臨 Canva 等 AI 原生工具的持續(xù)侵蝕；其 AI 產(chǎn)品 Firefly 因基于授權(quán)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，數(shù)據(jù)集偏保守導(dǎo)致輸出質(zhì)量不足，僅能完成 70% 的生產(chǎn)級(jí)需求，后續(xù)需大量人工優(yōu)化；更關(guān)鍵的是，AI 提升創(chuàng)作效率可能導(dǎo)致企業(yè)減少訂閱座位數(shù)，直接影響其核心收入。

我們根據(jù)工作流的復(fù)雜度、合規(guī)要求、數(shù)據(jù)依賴性和重復(fù)性，將當(dāng)前SaaS行業(yè)面臨的AI沖擊風(fēng)險(xiǎn)分為三類總結(jié)如下表：

資料來源：錦緞研究院總結(jié)

04

結(jié)語：本質(zhì)是先進(jìn)生產(chǎn)力對(duì)落后商業(yè)模式的替代

模型吞噬軟件，不是一場突如其來的行業(yè)風(fēng)暴，本質(zhì)是先進(jìn)生產(chǎn)力對(duì)落后商業(yè)模式的替代。

Anthropic的成功路徑更是讓市場看清了傳統(tǒng) SaaS 訂閱制的落后性，也讓 “模型吞噬軟件”的擔(dān)憂逐漸成為現(xiàn)實(shí)。

這場變革并非傳統(tǒng)軟件的消亡，而是萬億美元軟件行業(yè)的底層重構(gòu)與價(jià)值再分配。對(duì)于整個(gè)行業(yè)而言，這場變革是一次洗心革面的升級(jí)，它將推動(dòng)軟件行業(yè)從信息時(shí)代走向 AI 時(shí)代，從功能驅(qū)動(dòng)走向價(jià)值驅(qū)動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力的大幅提升。

圖：全球SaaS市場規(guī)模（億美元） 資料來源：emarketer,國信證券

對(duì)于傳統(tǒng)軟件廠商而言，放棄被動(dòng)防守、主動(dòng)擁抱變革，是唯一的生存之道：要么構(gòu)建大模型難以復(fù)制的核心壁壘，要么改革落后的商業(yè)模式，要么找到與大模型的互補(bǔ)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)協(xié)同共生。

萬億美元規(guī)模的軟件，僅僅是大模型重構(gòu)產(chǎn)業(yè)的起點(diǎn)；AI最終顛覆的，是所有落后的生產(chǎn)力與商業(yè)模式，更大規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，乃至傳統(tǒng)勞動(dòng)力市場，莫不如是。

那些能夠跟上時(shí)代步伐、主動(dòng)進(jìn)化的市場玩家，終將在這場行業(yè)重構(gòu)中，占據(jù)價(jià)值重配的有利位置，重新贏回未來發(fā)展的主動(dòng)權(quán)。

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