進入2026年，西方科技界也是不消停。荷蘭光刻機巨頭ASML的技術長，名叫馬丁·范登布林克。這老頭在退休前撂下一句狠話，大概意思是：別指望封鎖能擋住中國了，他們正在用一種我們攔不住的方式往前拱 。這話聽著直覺西方主動公開承認和中國的差距。但西方這幾十年的技術高牆，不是壘了一天兩天。最近英媒直言歐美有一份“死亡名單”上面列了5項核心技術，並警告整個西方，必須死死守住，一旦被中國突破，局面將難以抵擋。到底是那五項，讓歐美這麼緊張？咱們現在打到那了？第一項要守的技術，就是EUV極紫外光刻機。可能有人不知道這東西是幹嘛的，簡單說，它是生產高端晶片的核心裝置。我們平時用的高端手機、AI裝置、超級電腦，都需要7奈米以下的先進晶片，而要大規模生產這種晶片，必須用EUV光刻機，沒有它，就造不出高端晶片。目前全球只有荷蘭ASML一家企業能造出這種光刻機，而這家企業的技術被歐美牢牢控制，他們明確規定，不準把光刻機賣給中國，就是想徹底卡住中國晶片產業的發展，讓我們只能依賴他們的晶片。不過現在中國已經在攻關這項技術，2025年底，中國科研團隊已經成功點亮13.5奈米極紫外光源，國產EUV原型機已經成型，雖然還沒實現量產，但核心技術鏈條已經打通，正在一步步推進，歐美也正是看到了這一點，才更加緊張。除了光刻機，歐美要守的第二項技術，就是民用大飛機航空發動機。現在我們的C919大飛機已經成功投入商業營運，很多人都為之驕傲。但大家可能不知道，C919目前使用的還是進口發動機。民用大飛機的發動機要求很高，要省油、靜音，還要能連續工作上萬小時不出故障，技術難度極大，長期被歐美企業壟斷。歐美守住這項技術，就是怕中國的大飛機產業徹底自主，一旦我們自主研發的長江1000A發動機成熟，就能替代進口發動機。到時候中國的大飛機產業就能真正獨立，帶動整個航空產業鏈的發展，歐美就再也不能通過斷供發動機，卡我們大飛機產業的脖子。目前長江1000A已經進入試驗階段，關鍵技術正在不斷突破，距離量產越來越近。還有工業設計軟體，這是歐美要守的第三項技術，看似不起眼，卻是現代工業的基礎。不管是造晶片、建橋樑，還是造飛機、汽車，第一步都要靠這類軟體進行設計和測試，比如EDA、CAD這些軟體，就是工業生產的“必備工具”。前幾年，部分國內高校被歐美停用這類軟體，很多科研項目都被迫停滯。國內的晶片企業如果被斷供EDA軟體，晶片設計工作就只能停擺。這項技術長期被歐美企業掌控，他們就是想通過控制設計軟體，限制中國的工業發展。現在國內已經有企業研發出了部分國產替代軟體，雖然在整體功能和生態上，和歐美軟體還有差距，但已經能滿足部分企業的需求，正在逐步打破歐美壟斷，這也是歐美急於守住這項技術的原因。第四項是高端醫療裝備核心技術，這和我們每個人的健康都息息相關。現在醫院裡用的核磁共振、ECMO人工肺這些“救命裝置”，核心部件長期被西門子、GE等歐美企業壟斷。這些進口裝置價格非常昂貴，不僅增加了老百姓的看病成本，而且一旦歐美斷供，遇到突發公共衛生事件時，我們可能會陷入被動。中國現在正在全力攻關這項技術，國產高端醫療裝置的核心部件國產化率不斷提高，性能也越來越接近歐美同類產品，價格卻比進口的便宜很多，正在慢慢走進更多醫院，讓老百姓能用上更實惠的醫療裝置。歐美害怕我們突破這項技術，失去醫療裝備領域的壟斷利潤，所以才拚命封鎖。最後一項要守的技術，是T1000級高強度碳纖維。這種材料看著普通，卻是戰略物資，它比鋼鐵硬好幾倍，重量卻只有鋼鐵的四分之一，是製造火箭、導彈、飛機的關鍵材料，直接關係到航空航天和國防軍工的發展。長期以來，這種材料被歐美嚴格禁運，曾經直接制約中國航空航天產業的發展。現在中國已經打破了歐美封鎖，能自主生產這種材料，但在大規模量產和良品率上還有提升空間。一旦我們實現大規模穩定量產，中國的航空航天和國防裝備就能不再受材料限制，還能帶動新能源、風電等多個產業的發展，歐美自然不想看到這種局面。可能有人會問，歐美為什麼這麼怕中國突破這些技術？說白了，就是想維護他們的全球科技霸權和產業壟斷。這些技術都是他們經過幾十年積累才掌握的，靠著壟斷這些技術，他們能在全球產業鏈中佔據主導地位，賺高額利潤，同時限制其他國家的發展。中國這些年在科技領域發展太快，已經在很多領域追上甚至超過歐美，歐美害怕中國突破這些核心技術後，打破他們的壟斷，失去對全球科技和產業的掌控，所以才聯手搞封鎖，不讓技術外流。面對歐美的技術封鎖，中國並沒有停下腳步，反而被倒逼加快了自主研發的速度。就像晶片領域，美國持續封鎖，中芯國際卻逆勢成長，2024年營收已經達到80.29億美元，躋身全球第二大晶圓代工廠。AI領域，中國企業深度求索僅用550萬美元和兩個月時間，就訓練出能和美國頂尖模型相匹敵的AI大模型，打破了美國的算力壟斷。其實歷史已經證明，歐美越是封鎖，中國就越能實現突破，從高鐵、盾構機到空間站，我們一次次打破歐美技術封鎖，走出了自主創新的道路。很多人會擔心，我們能不能突破這5項技術？答案是肯定的。中國有龐大的工業基礎、充足的人才儲備，還有持續的研發投入，只要我們沉下心來攻關，就沒有突破不了的技術。歐美想靠封鎖卡住中國的脖子，其實是打錯了算盤，他們的封鎖，只會讓中國更加堅定自主創新的決心，加快突破的速度。英媒的擔憂，其實已經說明，中國的科技發展已經讓歐美感到了威脅。這5項技術，雖然現在還被歐美壟斷，但中國的突破只是時間問題。等到中國真正掌握這些技術，不僅能保障自身的產業安全和發展，還能打破歐美的技術壟斷，讓全球產業鏈更加公平、開放。未來，中國的科技發展只會越來越快，任何封鎖和限制，都擋不住中國前進的步伐。 (電子半導體行業動態)

日前，人工智慧新創公司Anthropic發布全新程式碼安全工具 Claude Code Security，主打能像資深資安人員一樣理解整個程式碼庫的邏輯與元件交互關係，而非僅比對已知漏洞模式，並自動生成具針對性的修補建議。消息公布後，資安相關族群出現短期震盪，部分龍頭公司股價走弱。追蹤資安產業的First Trust NASDAQ Cybersecurity ETF也出現連續數日回檔，引發市場討論：「AI是否對傳統資安產業形成威脅？」(相關新聞：Claude令市場陷入恐慌 全球百億美元市值一夕蒸發)但這個問題，真的那麼單純嗎？(First Tnust NASDAQ Cybersecurity ETF(CIBR))市場為何會出現壓力?Anthropic 在發布時指出，Claude Code Security 在測試階段已成功找出超過 500 個真實存在的程式碼漏洞，部分甚至是傳統資安工具長期未能偵測到的問題，市場可能將此視為潛在競爭訊號，進而調整資安類股的未來成長預期。從市場心理層面來看，生成式AI若能自動掃描漏洞：提供修補建議降低人工分析時間確實可能讓投資人產生聯想「這是否會削弱既有資安公司的價值?」然而，需要釐清的是目前Claude Code Security所聚焦的，是應用程式層級的程式碼分析與漏洞輔助修補。這屬於整體資安體系中的一個環節，而非完整的資安解決方案。資訊安全產業實際涵蓋範圍包括”防火牆與邊界安全”：端點安全（Endpoint Security）雲端安全架構零信任（Zero Trust）模型威脅偵測與回應（EDR / XDR）SOC安全營運中心身分與存取管理（IAM）流量分析與行為判讀勒索軟體防禦漏洞掃描只是其中一部分，因此，短期市場反應更可能來自於對未來競爭格局變化的預期調整，而非產業基本面立即發生根本性改變。在資本市場中，股價反映的是「預期」，不一定是「已發生的事實」。AI 的角色：把「想」變成「做」的輔助工具?正因如此，理解 AI 在資安中的真實角色，比跟隨市場情緒更為重要。將AI與資安視為對立關係，或許是一種過度簡化。在我的認知裡，AI 是一種輔助型工具，而非全能的決策者。它可以協助你整理知識、提升工作效率、協作文章撰寫，甚至幫你實現以前只停留在「想法」階段的事。舉個例子：假設你想打造一套自動語音報時系統，過去你可能因為技術門檻而難以起步，但現在透過 AI 的輔助，這個想法可以相對快速地被實現。目前市面上除了 Claude，也有 Gemini、ChatGPT 等多種 AI 工具，各有其擅長的應用場景。AI 真正的價值，在於降低實現門檻，讓更多人能將創意轉化為行動。換句話說：AI正在成為資安產業的加速器，而不是替代者。未來的競爭，可能不再是「AI公司 vs 資安公司」，而是「誰能更有效整合AI進入資安架構」，產業升級通常伴隨技術重組，而不是單向消滅。(除了Claude仍有許多AI可以做到圖片上列的事項例如Gemini、OpenAI...等)AI 越方便，你越需要守護自己的資訊安全AI 工具日益普及，使用便利性大幅提升，但隨之而來的資安風險也不容忽視。當你將 AI 工具安裝於電腦、整合進工作通訊軟體，或授予它存取你的檔案、照片等權限時，使用過程中的互動紀錄，通常會傳送至該服務商的伺服器進行處理。即便業者聲稱不長期保存資料或採用加密傳輸，資料在傳輸與處理過程中的風險仍然存在。建議大家在享受 AI 帶來的便利之餘，也建立清楚的使用界線：•避免將機密的工作文件、客戶資料輸入公開的 AI 服務•謹慎授權 AI 存取個人照片、通訊紀錄等敏感內容•定期檢視所使用工具的隱私權政策與資料處理方式AI 是幫助我們把不可能化為可能的存在，但在擁抱它的同時，守護屬於自己的數位邊界，同樣重要。因此，比起全面拒絕AI，更成熟的態度是：理解風險、設定界線、建立制度。**更多(分析、資產配置分享、財經閱讀筆記..等)歡迎至「ANSHI安實的沙龍」訂閱哦！※文章分享來自個人分析，不會給予該買或賣的評斷，純分享，也是一種自我紀錄。※投資理論沒有對錯，想法、策略只有適不適合自己，互相討論求進步(數據有誤，歡迎留言修正)。

近一個多月以來，Anthropic正在全球軟體行業引發一場堪比“雪崩”的連鎖反應。美東時間2月23日，IBM股價收盤暴跌超13%，創下其逾25年來最慘烈的單日跌幅。導火索就是Anthropic，當日，該公司宣佈其旗下工具Claude Code能夠對COBOL這一古老的程式語言進行現代化改造，這種語言要在IBM的大型機上運行。開年以來，籠罩在AI陰影下的傳統軟體巨頭遠不止IBM。從網路安全領域的CrowdStrike、Zscaler，到SaaS領域的Salesforce、ServiceNow，這些股票均遭遇了不同程度地拋售。行業認為AI正摧毀傳統軟體賴以生存的商業模式。但就在2月24日，劇情有了新的變化。Anthropic宣佈推出10款企業級AI外掛，覆蓋股票研究、投資銀行、法律合規等多個領域，而合作方正是此前被視為“受害股”的湯森路透、FactSet、Salesforce旗下Slack等公司。消息一出，湯森路透漲超10%，IBM、Cloudflare也跟漲近3%。天使投資人、資深人工智慧專家郭濤對第一財經記者表示，此前軟體股的暴跌，是恐慌情緒與現實競爭壓力的共同結果。“雖然AI工具確實替代了部分傳統軟體功能，壓縮了特定企業的市場空間，但傳統軟體仍有不可替代的護城河，只是需主動轉型。”軟體股震盪這一輪軟體股震盪始於今年1月，彼時Anthropic推出了Claude大模型的工具Cowork及其行業特定外掛，涵蓋法律、金融、銷售等領域，該工具將智能體能力擴展至非程式設計領域，能夠處理類似“從收據照片資料夾中彙總費用報告”的多步驟自動化任務，這些功能此前往往需要專門的垂直SaaS軟體來完成。業界認為，Cowork這類AI工具可能引發軟體市場的洗牌。過去一個多月裡，Anthropic對這一功能進行了多次更新，每一次更新都會引發軟體股的一輪大跌。就在2月23日，Anthropic在官網發佈的部落格中提到，美國約95%的ATM交易使用COBOL（Common  Business-Oriented  Language，通用商業語言），每天有數千億行COBOL在生產環境中運行，為金融、航空和政府的關鍵系統提供動力。儘管如此，瞭解這一語言的人每年都在減少，COBOL系統現代化的工作曾需要大批顧問花費數年時間來梳理流程。Anthropic表示，借助  AI，團隊可以在數季度內而非數年內完成COBOL程式碼庫的現代化改造。COBOL主要在IBM的大型機上運行，常見於對系統可靠性要求極高的政府部門和金融機構。而IBM相當一部分營收仍與其大型主機業務相關，因此，Anthropic的部落格發出後，市場對IBM核心業務被顛覆的恐慌情緒被點燃。周一美股收盤時，IBM（IBM.US）大跌13.15%，收於每股223.35美元，創下自2000年以來的最大單日跌幅。近段時間以來受到AI影響的傳統企業不僅是IBM。就在上周，Anthropic發佈AI程式碼掃描工具Claude Code Security，提及AI可以像人類安全研究員那樣去閱讀和理解程式碼，提供有針對性的軟體補丁建議。“這是網路安全領域的一個關鍵時刻。我們預計，在不久的將來，全球相當大一部分程式碼都將由AI進行掃描。”Anthropic在文章中表示。這一消息在當天也引發網路安全類股的集體拋售。上周五，網安軟體公司SailPoint、Okta跌超9%，Cloudflare跌超8%，Crowdstrike跌近8%，Zscaler跌5.5%。跌幅延續至本周第一個交易日，Crowdstrike、SailPoint、Cloudflare在周一的下跌幅度都接近10%。市場對軟體行業風險的擔憂醞釀已久，行業估計自1月下旬以來，美股市場軟體股市值已蒸發超過一兆美元。2月24日，引發這輪暴跌的Anthropic開始“救火”，在推出10種新外掛的同時，提及這些專業服務外掛背後都有專業軟體服務商的支援。例如湯森路透與Anthropic等公司合作建構AI法律服務平台，FactSet等合作開發金融服務相關外掛，SaaS巨頭Salesforce旗下的Slack、網路簽名服務公司DocuSign等也參與了合作。消息發出後，湯森路透漲超10%，而此前大跌的IBM、Cloudflare也跟漲近3%。Anthropic的企業產品主管斯科特·懷特（Scott White）表示，最新一批加入Claude  Coworks的10個外掛中有一半與資本市場有關，這些外掛能夠提升Claude在特定任務中的表現，例如私募股權工作中的建模、為設計相關工作整理創意概要，以及為營運相關任務總結供應商提案等。針對Anthropic近來引發的軟體股拋售，懷特發表觀點認為，AI智能體不會取代傳統軟體服務公司。“這並不是一款試圖接管或覆蓋所有工作流程的產品。我們提供的是基礎設施和智能能力，讓我們的合作夥伴或客戶能夠把他們自身的業務知識、專業經驗、長期建立的信任關係以及他們的客戶，一併帶入這個體系中。”懷特解釋道。AI是威脅還是機遇？相比此前的暴跌，軟體股目前的回暖仍是杯水車薪。在可見的未來，AI會威脅傳統軟體的商業模式，還是能幫助其更好發展？市場對此仍有分歧。郭濤對第一財經記者表示，市場對AI顛覆的過度擔憂引發恐慌拋售，每次AI工具發佈都被放大為“替代訊號”，導致股價與業績短期背離，他認為，AI工具確實替代了部分傳統軟體功能，壓縮了特定企業的市場空間，業績預期下滑加劇股價波動。AI對軟體行業的衝擊體現在三個層面。一方面是收費模式的重構，傳統按席位、訂閱收費的固定成本模式，正被AI按使用量計費的靈活模式衝擊。其次，AI的自然語言互動打破了傳統軟體依賴複雜介面形成的使用者鎖定，使用者無需學習操作即可完成任務，削弱了介面壁壘。最終，軟體行業的生態封閉性也被打破，倒逼行業向開放生態轉型。但傳統軟體仍有不可替代的護城河。“這些變化並非全盤顛覆，而是推動行業從封閉走向靈活、從固定成本向按需付費演進。”郭濤提及，傳統企業在複雜業務流程嵌入、獨家資料資產、合規信任體系等方面壁壘顯著，只是未來需要主動轉型，從封閉產品轉向AI開放生態下的能力提供商。圍繞軟體類股的未來，海外市場有諸多爭論。有華爾街分析師將AI的到來稱為“SaaS末日”，也有分析師認為當前的拋售沒有邏輯，軟體類股可能超賣過度，即將迎來反彈。傑富瑞股票交易台的Jeffrey Favuzza此前表示，當前交易完全是不計代價拋售的模式，是“SaaS末日”。NoahSmith在他Substack上的通訊中表示，這是“一個經濟時代的終結”。但也有分析師認為，當前的波動更多反映的是“市場敘事的轉變”，而非企業收入或利潤出現實質性下滑。也有一些投資人士將軟體股的拋售視為機遇，不過修復新底部需要時間。摩根大通的分析師團隊認為AI公司將徹底顛覆軟體行業的說法“在邏輯上站不住腳”。韋德布什證券的分析師Dan  Ives則表示，當下這一輪拋售潮是他“在華爾街職業生涯中見過最脫離基本面的交易”，長期來看，AI的進步反而會提升IBM等傳統軟體公司的價值，通過提高服務效率能使其產品和服務變得更具吸引力。就在近日，瑞銀財富管理投資總監辦公室(CIO)發表機構觀點，將標普IT類股評級下調至“中性”。瑞銀認為，軟體行業持續面臨不確定性。AI技術或顯著改變軟體行業格局，使競爭對手更易搶佔市場份額，削弱投資者對軟體企業增長和盈利能力的信心。除了分析師，企業高層們也在參與這場討論。輝達CEO黃仁勳認為，AI會使用並增強現有軟體工具，而非徹底改造它們。ARM CEO雷內·哈斯(Rene Haas)表示，企業級AI應用尚未帶來巨大變革，近期的市場震盪更多是“局部恐慌”。在這場辯論中，一個耐人尋味的現像是：一邊是傳統軟體股的估值下調，另一邊卻是AI獨角獸的估值狂歡。這個月Anthropic剛剛完成了300億美元的G輪融資，投後估值達3800億美元（約合人民幣2.6兆元），相比去年9月的估值實現翻倍。這是目前大模型行業第二大規模的融資，也使得Anthropic成為全球第二家2兆級AI獨角獸。AI正在吞噬傳統行業，拿下更多市場。自成立以來至今不到三年時間，Anthropic就實現了140億美元（約合人民幣967億元）的年化收入。過去三年，這一數字每年都增長超過10倍。對於IBM們而言，危機已經出現，但機遇或許也正孕育於這場劇烈的陣痛之中。 (第一財經)

“AI恐慌交易”，仍未完全消散！當地時間周五，在美股市場上，網路安全軟體類股集體大跌，Cloudflare跌超8%，Crowdstrike跌近8%，SailPoint、Okta跌超9%。此前，Anthropic PBC推出一款能夠掃描程式碼庫漏洞並建議修複方案的新AI工具，引發投資者對AI代理工具可能蠶食傳統威脅檢測市場的擔憂。有分析指出，網路安全概念股的下跌，是AI競爭擔憂引發的軟體股拋售的又一例證。網路安全概念股跳水當地時間周五（2月20日），美股三大指數集體上漲，網路安全概念股卻集體大跳水。截至當天收盤，SailPoint下跌9.44%，Okta跌9.18%，Cloudflare跌8.05%，Crowdstrike跌7.95%，Zscaler跌5.47%。Global X網路安全ETF下跌近5%，創下2023年11月以來最低收盤紀錄。稍早之前，Anthropic PBC發佈Claude Code Security，一款能夠掃描程式碼庫漏洞並建議修複方案的新AI工具。據悉，Claude Code Security不僅僅像傳統的靜態分析工具那樣掃描已知模式。它像人類安全研究員一樣閱讀程式碼，追蹤資料流，理解元件如何互動，並標記基於規則的掃描器通常忽略的細微邏輯缺陷。每個發現都會經過多階段驗證流程，然後才會到達人類分析師手中，並且未經開發者批准，任何內容都不會被修補。真正讓投資者感到不安的是：Anthropic PBC表示，其Claude Opus 4.6模型在內部測試期間已經在生產開放原始碼庫中發現了超過500個漏洞——這些漏洞在數十年的專家審查中倖存下來。該公司在其部落格文章中還表示，它也使用Claude來審查自己的程式碼，並“發現它在保護Anthropic系統方面極其有效”。Anthropic補充說，Claude Code Security的目標是讓“同樣的防禦能力更廣泛地可用”。Triple D Trading的交易主管Dennis Dick表示：“軟體領域一直有穩定的拋售，而今天是網路安全股因為一則頭條新聞而遭遇了迷你閃崩。”iShares擴展科技軟體行業ETF今年迄今已下跌超過23%，正朝著自2008年金融危機以來最差的季度跌幅邁進。Anthropic PBC表示，新工具目前僅作為針對企業和團隊客戶的有限研究預覽提供，開源維護者享有優先訪問權。它針對的是程式碼審計和漏洞檢測——而不是即時終端保護、身份管理或零信任網路，後者仍然是受打擊最嚴重的公司的核心業務。影響有多大？Anthropic PBC的新AI工具，導致網路安全概念股周五集體下挫。綜合來看，這次拋售在單個交易日內抹去了整個行業數十億美元的市場價值。Anthropic PBC發現“潛伏數十年未被察覺的漏洞”的能力，可能削弱現有企業安全套件的長期價值。市場參與者擔憂，AI原生工具正將安全重心從被動監控轉向主動自動化修復。Anthropic PBC預測行業趨勢時表示：“我們預計全球大部分程式碼將在近期接受AI掃描。”儘管如Zscaler Inc等傳統供應商已將AI整合至其平台，但新代理工具的出現意味著競爭格局發生根本性轉變。此輪軟體股的拋售，很大程度上是因為Anthropic、OpenAI和Alphabet等公司發佈的新AI工具，投資者擔心“氛圍式程式設計”（即由AI自動生成、修改和偵錯程式碼）的能力將使使用者能夠建立自己的應用程式，從而減少對傳統產品的需求，並對相關公司的增長、利潤率和定價能力造成壓力。中信證券近日指出，歷次科技浪潮中，軟體類股均會面臨嚴重的質疑，本次AI浪潮亦不例外，當下“AI消滅軟體”的論調更多停留於敘事層面，缺乏基本的邏輯和常識支撐。過去數年宏觀動盪+AI匯入緩慢等，亦使得美股應用軟體面臨市場壓力很難在短期“自證清白”。結合宏觀預期、AI進展等因素，美國宏觀經濟的逐步轉暖，疊加AI收入貢獻佔比的逐步提升，判斷市場對美股軟體類股的悲觀看法有望漸進式改變。短期維度，建議投資者積極關注資產負債表優異、平台屬性突出的頭部應用軟體企業，以及基本面持續向上的基礎軟體、資訊安全廠商。 (券商中國)

近幾周來,全球軟體類股股票承壓,投資者擔憂新發佈的人工智慧模型能夠執行這些公司提供的許多功能。本周早些時候,德意志銀行分析師將股票市場描述為"狙擊手小巷",交易員試圖從AI進步中找出贏家和輸家。在此背景下,伯恩斯坦策略師概述了一套評估軟體供應商AI顛覆風險的方法論,該方法聚焦於兩大關鍵因素。第一個因素圍繞伯恩斯坦分析師Richard Nguyen和Mark Moerdler所稱的"可自動化程度",即企業的核心價值是否能夠被AI模型完全自動化。"低可自動化程度意味著價值依賴於專有資料、複雜工作流程和深度整合(通用AI模型難以完全替代)。高可自動化程度意味著價值主要通過處理公開/標準化資訊和/或AI前沿模型可以輕鬆複製的重複性任務來創造,"他們寫道。衡量股票AI顛覆風險的第二個主要指標圍繞產品被採用後替換的難度或成本。"低防禦性意味著低轉換成本、有限的生態系統以及弱鎖定/網路效應。高防禦性意味著高轉換成本、強大的生態系統、嵌入式企業工作流程以及強大的品牌/社區,"分析師寫道。"客戶轉換成本是這一維度的重要組成部分,因為它反映了遷移複雜性、使用者再培訓、重新實施整合以及感知到的轉換風險。"基於這些因素,分析師強調SAP公司、達索系統和Nemetschek等公司的AI風險狀況比許多軟體行業同行更為有利,並補充說,如果這些公司能夠很好地執行各自的AI戰略,它們還具有"顯著的上行潛力"。在IT服務提供商中,法國的Alten和義大利的Reply被伯恩斯坦視為受AI競爭影響最小的公司,而凱捷也"相對處於有利地位",這得益於其"深厚的企業關係和高度複雜的應用/基礎設施資產"。"此外,我們確信快速向AI優先轉型對服務提供商至關重要,因為他們必須迅速重塑商業模式,以充分利用向服務即軟體的重大轉變,"伯恩斯坦分析師表示。 (invest wallstreet)

一、資訊技術與軟體行業：自我顛覆的悖論資訊技術與軟體行業面臨著雙重衝擊，其一為開發端，資料顯示超過85%的開發者使用了AI程式設計助手，生產力提升了40%-60%，初級崗位需求下降了13%。其二是商業模式端，傳統“按席位”收費的SaaS模式被“按對話/結果”定價給顛覆了，諸如Salesforce等巨頭已轉向$2/次的AI服務收費。更加深遠的風險源自“代理型AI”，它具備能夠自主跨越應用去執行複雜任務的能力，這有可能會把現有的軟體平台貶低為後台基礎設施，進而引發市場估值體系的重新建構。二、金融服務：從人工顧問到演算法決策金融業具有資料密集型的特質，成為AI的天然試驗場，智能投顧呈現出爆發式增長態勢，全球管理資產規模預計在2028年達到2.33兆美元，到2027年，AI工具會成為80%零售投資者的主要建議來源，後台崗位同樣脆弱，演算法交易、欺詐檢測、會計審計等結構化資料處理工作正在被自動化，儘管混合模式，也就是人機結合模式佔當前收入的63.8%，但監管信任危機，僅39%的55歲以上美國人信任AI理財，以及“AI洗白”風險構成短期阻力。三、客戶服務：人機互動的全面重構客戶服務行業正在經歷著最為直接的勞動力替代，AI聊天機器人已經能夠處理那些初步諮詢，進行常見問題的解答以及問題分流，從而輔助客服人員每小時的處理量得到13.8%的提升，報告預測到2026年AI將會處理高至75%的客戶服務互動，這樣的轉型帶來顯著的成本節約，Mindbody公司的AI客服機器人每年節省125萬美元的聯絡成本，資料驅動的互動分析還能夠識別服務趨勢，形成持續最佳化的閉環。四、製造業與物流：體力勞動的智能化終結重複性體力勞動，面臨著系統性替代，在製造業領域，工業機器人已然承擔了全球百分之四十四的重複性生產任務，這些任務涵蓋了包裝、分揀、裝配等環節，在物流領域，自動駕駛技術對卡車司機、計程車司機以及快遞員構成了長期生存威脅，跟需要複雜手工靈巧性的建築工種不一樣，工廠環境的結構化、可預測性讓其成為AI機器人落地的理想場景，這種“可編碼的物理勞動”正被快速自動化。五、媒體與娛樂：創意生產的工業化AI對媒體娛樂產業的顛覆，不僅僅體現在效率上，更在於對創意工作的“去神秘化”，那些進行公式化內容創作的人士，面臨著被演算法所替代的風險，而具備獨特視角的原創藝術家，卻獲得了相對安全的區域，生成式AI直接對內容創作核心發起衝擊，AI已然能夠生成文字、圖像、音樂甚至視訊，實現自動化行銷以及娛樂領域的程式化內容生產，Quickbase借助生成式AI把行銷內容產出提高了50%，同時，串流媒體平台運用複雜演算法剖析觀看習慣，達成個性化內容推薦來增強使用者粘性。結語：顛覆而非毀滅德意志銀行分析師觀點，市場常常會把“顛覆”跟負面衝擊視為等同，然而歷史顯示新技術通常會讓企業以及個人工作得更迅速、更出色。 (TOP行業報告)

Hugging Face聯合創始人Thomas Wolf最新思考：在AI統治的軟體世界裡，底層架構正在發生位移，Andrej Karpathy大神也認可這種觀點，很有可能，我們最終會將有史以來編寫的大部分軟體重寫很多次，至少這是一個有趣的時刻軟體供應鏈縮減，單體架構迴歸當重寫程式碼和理解大型陌生程式碼庫變得廉價時，依賴深度依賴樹的動力就會崩潰。與其花費無數個夜晚鑽研陌生的程式碼庫，不如直接要求程式碼智能體從頭編寫，或從其他庫中提取相關部分，這要容易得多。減少依賴的理由非常充分：能夠縮小針對供應鏈威脅的攻擊面，減少打包軟體的體積，提升效能，並加快啟動時間。利用大語言模型不知疲倦的耐力，從裸機層面一直向上編碼整個應用程式的夢想正在變得現實。林迪效應終結林迪效應認為，存在已久的事物之所以存在是有充分理由的，並且可能會繼續存在。這與切斯特頓柵欄理論有關：在移除某物之前，應先理解其存在的原因，這意味著移除總是伴隨著成本。但在一個軟體可以從第一原理開發並被不知疲倦的智能體所理解的世界裡，這種邏輯變弱了。舊的程式碼庫可以被隨意探索；長期存在的軟體被替換的摩擦力大大降低。一個程式碼庫完全可以用一種新語言重寫。在人類早已放棄的情況下，遺留軟體仍可仔細研究更新。其中的隱患在於，未知的未知依然存在。 AI影響的真實程度將取決於測試、邊緣情況覆蓋和形式化驗證是否能實現全覆蓋。在AI主導的世界裡，形式化驗證不再是可選項，而是必選項。強類型語言的理由歷史上，程式語言的採用很大程度上是受人類心理和社會動態的驅動。一種語言的成功取決於混合因素：易學性、編寫正確性的簡單程度、社區的活躍與包容度（這決定了生態系統的增長速度），以及可證明的正確性、形式化驗證以及在動態與靜態檢查之間的平衡。隨著人為因素的減弱，這些動態將會轉變。對人類心理依賴的減少將有利於強類型、可形式化驗證或高效能的語言。這些語言通常對人類來說較難學習，但非常適合大語言模型，因為LLM在形式化驗證和強化學習環境中表現出色。預計這將重塑那些語言佔據主導地位。開源經濟的重構幾十年來，開源社群建立在人類透過共同編寫、學習和使用程式碼而產生的連結之上。在一個大部分程式碼由機器編寫，或許更重要的是機器閱讀的世界裡，這些激勵機制將開始瓦解。由AI共同建構庫和程式庫的社群可能會作為替代品出現，但這樣的社群將缺乏迄今為止推動開源發展的根本性人類動機。如果開源開發的未來變得基本沒有人參與，那麼AI模型的對齊將不僅僅是重要，而是決定性的。新語言的未來AI智能體在開發或採用新程式語言時，是否會面臨與人類相同的權衡？如表達式與簡單性、安全性與控制權、效能與抽象、編譯時間與運行時間、顯式與簡潔。目前尚不清楚。從長遠來看，創建新程式語言的理由可能會與過去由人類驅動的動機大相逕庭。很可能存在一種對大語言模型最優的程式語言，而且沒有理由假設它會像人類所趨同的語言。Andrej Karpathy的觀點補充Andrej Karpathy認為，對於程式語言和形式化方法來說，這一定是一個非常有趣的時刻，因為大語言模型完全改變了軟體的約束格局。這種跡像已經顯現，例如將C語言移植到Rust的勢頭正在上升，或者對升級COBOL等遺留程式碼庫的興趣日益濃厚。特別是，與從頭生成相比，大語言模型在翻譯方面表現得尤為出色，原因有二：一是原始程式碼庫充當了一種高度詳細的提示詞，二是它可以作為編寫具體測試的參考依據。即便如此，即使是Rust作為目標語言，對於大語言模型來說也遠非最優。什麼樣的語言才是最優的？是否仍保留了對人類的讓步？這些都是極其有趣的新問題和機會。 Karpathy預測，人類最終可能會將有史以來編寫的大部分軟體重寫很多次。 (AI寒武紀)

此一時，彼一時。近期，美股軟體與服務類股集體下挫，而在2021年備受關注的雲端運算兩大牛股——ZOOM通訊和Snowflake（雪花公司）早已走下雲端。視訊會議公司ZOOM在2021年股價曾經高達588美元/股，當前僅剩95美元/股，距離最高點跌幅超過80%，而在2024年最慘烈時曾一度跌至55美元/股，距離最高點更是跌去了90%。事實上，該公司過去4年實現了真正的成長，但市場已經將ZOOM看成一家普通公司，估值的大幅跳水導致了該公司股價的隕落。同樣備受追捧的雲端運算概念公司——Snowflake也早已被打下雲端。Snowflake於2020年以120美元/股的價格上市，並在2021年觸及429美元/股的歷史新高。該股股價2024年最低一度跌至107美元/股，距離最高點跌幅達到75%。歷經一年多的反彈，目前該股距離最高峰時跌幅依然有60%。Snowflake過去4年銷售收入增加了12倍，但利潤從未轉正，虧損黑洞越來越大。而在過去五年的時間中，沃爾瑪、寶潔、菲利普·莫里斯、美國銀行、埃克森美孚、康菲石油、迪爾等傳統公司卻創出了歷史新高。風頭最勁的新興公司很難成為下一個微軟，但一度被資本市場拋棄的傳統股卻穩步走高。相同的故事還會在資本市場上重複上演，時間是最牛的評判者，以長期的眼光看，買什麼，以什麼價格買，無疑是投資中最值得思考的兩大問題。估值驟降和虧損擴大事實上，ZOOM公司的業績並沒有令人失望。2019年上市之初，ZOOM的銷售收入為6.227億美元，每股收益為0.09美元；該公司2024年的銷售收入為46.65億美元，銷售收入相比上市之初增加了6.5倍；該公司2024年的每股收益為3.28元，每股收益更是增加了35倍。但估值端卻出現了劇烈縮水，市場已經將ZOOM看成一家普通公司。2021年，ZOOM股價達到588美元/股時，相對的每股收益為2.37美元，市盈率高達238倍。但目前該股的市盈率僅為17倍。雖然該公司過去四年實現了顯著的成長，但市場已經將ZOOM看成一家普通公司。Snowflake公司上市以來，其銷售收入雖然實現了穩步增長，但公司的虧損黑洞卻越來越大。Snowflake在2020年上市之時，其上一年度銷售收入為2.647億美元，該公司2024年的銷售收入為36.26億美元，銷售收入相比上市之初增加了12.7倍。不過，該公司的虧損卻呈現了擴大之勢，2019年該公司的虧損為3.485億美元，2024年該公司的虧損是12.86億美元。在2020年和2021年時，雲端運算公司無疑是資本市場最主流的敘事。SaaS（軟體即服務）指通過網際網路向使用者提供軟體功能的服務模式，使用者無需本地安裝即可按需訂閱，依據服務水平協議獲取雲端應用服務。該模式將企業軟體支出從資本支出轉為營運支出，支援即用即付訂閱制和差異化定價策略。轉眼間幾年過去了，曾經的顛覆者又成了被挑戰的對象。今年以來，美股的軟體和服務類股持續下跌，連甲骨文和微軟這樣的巨頭跌幅都在15%以上，小公司跌幅更是接近40%。投資者開始質疑“軟體是否已死”，因為AI（人工智慧）可能會擠壓軟體公司的定價空間，過去十年，軟體行業的增長依賴於SaaS模式的訂閱收入擴張與基礎自動化服務的普及，而生成式AI的快速迭代，直接顛覆了這一傳統商業模式。投資的兩大問題ZOOM和Snowflake並非無名小卒，他們都曾是資本市場現象級的公司，前者是2019年美股IPO市值第四大公司，後者是2020年美股IPO市值第一大公司，他們上市之時不僅引發了美國新聞界的關注，而且也成了中國媒體界熱議的話題，並且引發A股和港股相關對標公司的跟風上漲。ZOOM過去幾年雖然取得了真實成長，但行業狀態不佳，不僅同業競品很多，而且再次站上被顛覆者地位，估值從200多倍跌至17倍；而Snowflake公司的盈利卻始終未曾轉正，連巴菲特旗下的波克夏也在2024年第二季度清倉了該公司。巴菲特是以發行價的形式參與了該公司的IPO，而清倉時該公司已經跌至發行價附近，可以推斷巴菲特在這筆持有4年時間的交易中並無明顯獲利，甚至還有小幅虧損。值得一提的是，康菲石油、寶潔、沃爾瑪、可口可樂等傳統能源與日常消費等公司卻在過去五年時間中股價屢創新高。比如，康菲石油在2020年跌幅為36%，股價一度跌至20.84美元，但該公司在2021年的每股配息高達1.95美元，動態股息率高達9.36%，2022年該公司的每股配息（包含特別配息）更是達到4.99美元。康菲石油的股價過去5年多時間從低點開始至今上漲了近5倍。戴維斯家族創造了投資史上的奇蹟，“戴維斯王朝”的財富傳承了上百年，他們擁有很多千錘百煉的思想和公式。其二代繼承人謝爾比曾表示，投資並不像一些人想像的那樣是一件複雜的事情，投資就是你今天安排好你的錢，希望將來能得到更多的回報，整個事情在於兩個問題：一是買進什麼樣的公司，二是支付多少價格。戴維斯家族的經驗之一就是絕對不付高價，以合理的價格買入成長股，投資那些市盈率低於15倍且擁有7%—15%成長率的公司，以合理價格購買可靠的成長股，依靠戴維斯連按兩下來提高回報率，而不是押注於熱門投機股。但戴維斯家族從來不買科技股，他們認為即使當時估值合理，科技股也可能會被顛覆，未來依然很難盈利。 (券商中國)