当地时间6月1日美股收盘，软件股延续强势反弹，多家公司续创历史新高。其中MongoDB大涨超20%，Okta大涨13.4% ，Snowflake、甲骨文与ServiceNow涨近10%，IBM上涨7.6%，Adobe上涨5.7%，Palantir、微软涨超2%。IGV（软件行业ETF）大涨近6%，上月单月涨幅超21%，刷新了2001年10月以来的最佳月度纪录。 软件股反弹背后，是一系列财报超预期的基本面验证、AI部署从“演示级”走向“生产级”的产业趋势确认，以及一场来自英伟达CEO黄仁勋的关键发言——他在昨日演讲公开驳斥“AI颠覆论”，称 AI促使更多软件工程师被雇用，智能体将为软件公司创造有史以来最大的机遇。 2月，Anthropic旗下AI编程工具Claude Code的亮相在资本市场掀起巨浪。业界担忧：如果AI可以直接完成企业任务——写代码、写报告、做分析、整理数据，软件本身还有什么价值？SaaS 企业的定价权是否被AI侵蚀？ Snowflake是近期软件股反弹的最大催化剂。今年5月底，这家数据云巨头披露一季度营收增长33%至13.9亿美元，超出市场预期。该公司剩余履约义务（RPO）达到92.1亿美元，同比增长38%。 事实上，企业在部署AI智能体的过程中，需要大规模存储、查询、管理企业内部数据，这催生了对Snowflake等数据基础设施的更强烈需求。Snowflake在财报中披露，超过13600个账户使用其AI能力，Cortex Code在超过7100个账户中被采用。 最新财报显示，Salesforce营收指引略低于预期的压力，但AI智能体业务数据亮眼。Agentforce年度经常性收入已突破12亿美元，同比增长205%，叠加Data 360相关业务，AI与数据合计ARR达约34亿美元，同比增长超200%。公司同时还启动了股份回购计划增强市场信心。 身份技术服务商公司Okta也是热门软件股。身份验证原本是一个相对稳定的软件赛道，AI出现后，身份安全的重要性进一步提升。Okta最新财报显示，公司第一季度收入同比增长11%，剩余履约义务达47.19亿美元，同比增长16%，显示出强劲的未来收入。公司高管提到，智能体正迅速成为各组织内部的新劳动力，创造出必须与人类用户一起被保护和治理的身份浪潮。 Adobe代表的是最容易被AI冲击的应用层。如Midjourney、Runway以及各种生成式图像工具不断出现后，市场曾担心Adobe的创意软件体系遭遇根本性挑战。 Adobe此前公布的第一季度业绩显示，在 AI 的推动下，公司核心订阅业务收入达 61.7 亿美元，同比增长13%。AI业务显示出强劲增长势头，其中AI 相关的年度经常性收入同比增长超过两倍，AI图像生成工具Firefly年度经常性收入突破2.5亿美元。Adobe还上调了全年收入和利润预期。 对于企业客户而言，生成能力本身已经不再稀缺，真正稀缺的是版权安全、工作流整合以及企业级应用能力。这也是Adobe反复强调“商业安全AI”的原因。 与此同时，甲骨文积压订单（RPO）飙升至5530亿美元，同比暴增325%，其中大部分来自OpenAI的订单。应用软件股Datadog第一季度营收首超10亿美元，将全年营收指引上调，主要受人工智能可观测性和安全解决方案需求拉动。MongoDB最新财季营收同比增长25%至6.87亿美元，Atlas云端数据库业务表现强劲，公司同时上调了全年指引，剩余履约义务大幅增长88%。 从多家软件公司最新财报看，AI还没有如市场此前担忧的那样迅速侵蚀软件企业的业务基础。对于不少龙头公司而言，正在经历由AI需求驱动的需求扩张。 换句话说，AI正在成为软件行业新的收入来源和增长故事。其中AI在数据平台、安全治理、可观测性等底层基础设施层面的确定性最高，在传统应用软件层的验证仍在进行中。 黄仁勋提到，有人认为生成式AI来了以后所有软件公司都要倒闭，但他的看法恰恰相反，因为未来会涌现出数量庞大的智能体，世界将不再受限于人力资源的多寡，这些智能体比以往任何时候都需要使用更多的软件工具。这对软件公司来说是不可思议的时代。但关键在于，软件必须以一种智能体能够使用的方式呈现出来。 他在演讲中援引了具体数据：2023年GitHub上的代码提交量是3亿次，到了2025年是5亿次，而在2026年前几个月，GitHub上的代码提交量已经翻倍增长。他直言，那些AI减少了工作岗位的说法“完全是胡说八道”，并表示现实中软件工程师的数量正在增加。 IBM中国科技事业部总经理侯淼对第一财经记者分析，年初资本市场的恐慌主要源于两个层面的推演：一是AI将大幅提升个体工作效率，使得企业不再需要那么多员工，进而减少对按人头付费的软件授权的购买数量，导致软件公司业务萎缩；二是AI工具足够强大，可能让一个十人小团队就能完成过去百人团队的工作，这意味着行业壁垒开始被打破。 他认为，包括IBM在内的大型软件公司是这些先进AI工具最早、最大的使用者和受益者。IBM内部已有上万名开发人员在使用自家和合作伙伴的AI工具，全面应用于需求调研、代码生成、测试乃至产品文档撰写的整个研发生命周期。 从行业整体情况来看，软件行业在AI时代或将“分化”。那些掌握了数据基础设施、安全治理、工作流协同等“不可替代”能力的软件企业，越能直接受益于AI Token消耗量级爆发，并迎来超出预期的增长；而那些以标准化操作、人力替代为核心的薄应用层，处于脆弱的变革区域之中。 国金证券在分析这一轮上涨的研报中表示，AI从“演示级”走向“生产级”，本质上是把所有原本被视为“AI吞噬对象”的IT基础设施重新放在了AI规模化部署的关键路径。海量Agent并发运行需要合规、安全地高频访问企业内部数据，系统复杂度上升后，企业对数据治理、实时监控、权限体系、工作流编排等系统能力的需求被结构性放大。 例如，尽管Salesforce、Adobe近日出现反弹，但从年初至今这两家公司股价下跌约20%。Salesforce二季度营收指引低于分析师预期的114亿美元。业界预计，未来几个季度将成为验证Agentforce价值的关键阶段。 而软件行业AI收入增长的同时，成本也在大幅攀升。如果AI增长需要更高资本密度、更长折旧周期和更大能源投入，软件行业还能否维持高利润率的增长路径，目前仍存疑问。 大模型厂商也正在杀入软件公司的传统领地。尤其是OpenAI和Anthropic等大模型厂商开始向下游企业应用层扩张，直接与Salesforce等公司竞争的风险正在增加。软件行业过去依靠产品功能建立的护城河正在被AI快速削弱。未来真正能够形成差异化优势的，可能不再是功能本身，而是数据、工作流以及客户关系。 更大的挑战则来自商业模式本身。过去，企业软件行业的模式是按用户数量收费，企业员工越多，购买的软件席位越多，软件公司的收入也随之增长。但随着Agent逐渐承担部分知识工作，投资人开始担忧这一逻辑是否会发生变化。 这也是今年软件板块估值重估的重要原因之一。越来越多分析师开始讨论，未来软件行业是否需要从按人收费转向按使用量、按任务量甚至按结果收费。虽然这种变化尚未在财报中大规模体现，但智能体时代正在迫使整个软件行业重新思考其商业模式与价值衡量方式。