SaaS已死？軟體股大崩盤的真相，看不見的底，與回不去的頂

這段時間，幾乎所有內容平臺上都有人喊：“SaaS跌成這樣，估值已經觸底，該抄底了。”

表面上看，很多軟體股的估值確實回到了好幾年沒見過的低位。但價格跌了，並不代表風險消失了。在資本市場，很多時候便宜只是通往更便宜的中轉站。 要理解這輪軟體股血洗背後的真相，我們需要沿著時間線，把它的底層邏輯一點點拆開。

發生了什麼？一場由AI引發的萬億美元拋售

先看數據。今年到2月初，追蹤北美軟體板塊的IGV ETF年內跌幅已經接近兩成，從去年9月的高點算起，總回撤差不多接近三成。整個軟體板塊的前瞻市盈率從2025年底大約35倍，壓縮到如今約20倍，已經回到了自2014年以來少見的低位。

來源：TradingView

而這一切，並不是因為宏觀經濟突然惡化，也不是哪家巨頭爆雷，而是被一件技術升級的小事點燃：Anthropic 推出的 Claude Cowork 和後續的一系列升級。

1月12日，Anthropic發佈了Claude Cowork——一款讓非程式師也能用AI完成複雜企業級工作的工具。緊接著，它又為Cowork推出了行業專用外掛程式，覆蓋金融服務、法律、諮詢等領域。然後，Claude Opus 4.6問世，展示了其能夠編排整個AI智慧體（Agents）團隊協同工作的能力。

市場腦子裡立刻浮現出一個可怕的問題：“如果 AI 可以當總控，把活直接分派給底層工具，那上面這一堆 SaaS 訂閱，還有多少存在感？”

於是資金開始用腳投票，先是應用軟體暴跌，然後蔓延到和軟體現金流深度綁定的資產管理、保險中後臺服務，再到一眾以軟體為底層資產的另類投資公司。​​沒有宏觀黑天鵝，但軟體就這樣被集體按下了重新定價的按鈕。

很多人可能會問：不就是多了一個 AI 工具嗎，能有多大威力？要理解這點，我們就從 Excel 這個最熟悉的場景入手，看看為什麼 Claude 在 Excel 裡的表現，會加深市場對Copilot 時代的微軟和整條辦公軟體鏈條的擔憂。

Claude for Excel 做成了微軟 Copilot 應該率先做到、卻一直沒做到的事情。 一邊是第一方的微軟原生 Copilot，一邊是蹭在 Excel 上的協力廠商 Claude，結果卻是後者在體驗上全面碾壓前者。具體差別：

• 反應速度：Claude 基本1–2秒出結果，Copilot 經常轉圈好幾秒。​
• 方案品質：Claude 同一個問題會給出多種公式寫法供你選擇，Copilot經常只給一個版本，遇到複雜需求就直接認輸。​
• 能力邊界：Claude 不光能幫你導入資料，還能直接寫和修改複雜的資料清洗步驟；而 Copilot 目前大多只停留在簡單導入和基礎操作上。
• 上下文理解：Claude 一次性理解整份工作簿，更擅長跨工作表看資料、找關係，而Copilot 在多表、多 sheet 結構上的理解能力還比較有限，經常需要使用者先把資料整理成規範的資料表結構再用它做分析。

使用過Claude Excel 外掛程式的金融從業者都有體會，很多過去要分析師來做的金融建模，現在直接丟給它就能搞定，從讀財報、搭模型框架，到寫公式、生成敏感性分析，一條龍完成，效果還不差。唯一的問題是 Token 消耗得飛快，算力成本肉眼可見地往上走，本質上它反而變成了利好算力的新變數。

隨著 Claude Code 和 Cowork 的興起，AI 不只是在客戶支援和軟體發展這些小眾場景裡打轉，而是正在向金融、法律、諮詢、保險等更廣泛的高價白領工作滲透。智慧體（Agents）的潛在市場遠比大語言模型本身更大。 

任何可以被拆解為“讀檔-> 理解-> 生成結果-> 寫回系統”的工作，未來都可以被 Agent 接管。而這些，過去幾乎全是 SaaS 的主戰場。

去年市場還在交易AI賦能，今年卻變成了AI取代

2024年到2025年上半年，市場的主流敘事是：AI將賦能現有企業，讓它們更強大。軟體公司紛紛講述自己如何嵌入AI功能、如何用AI提升用戶體驗。

但2025年下半年到2026年初，敘事徹底翻轉了：這些企業AI化的速度，遠遠慢于被原生AI取代的速度。

雖然很多人現在還在吐槽 AI 老是出錯，但有一個非常直觀的變化不知道大家有沒有發現：最近位元組跳動發佈的 Seedance 2.0，讓 AI 視頻的質感已經從一眼假變成真假難辨。 一年前，大多數人還能一眼看出哪段是合成視頻；現在很多短視頻、廣告片，如果不提前說明，普通人已經很難分辨。​

軟體世界也在經歷同樣的事。一年前，Claude Code 寫出來的代碼 bug 一堆，只能當玩具；現在已經可以比較穩定地完成中等難度的軟體專案。 當越來越多的人發現：Claude Code 能從零幫你寫出一套貼著自己業務流程的定制軟體時，那些功能高度同質化、介面大同小異的 SaaS，自然就會被拿出來重新審視。

當然，目前還是有很多現實問題——穩定性、安全性、企業級部署、合規審計等等——短期內都不能忽視。但回頭看這一年 AI 的進步速度，你很難不去想：很多今天看起來還不行的地方，很可能在一年後就不再是問題了。

這就是市場恐慌的根源——它不是在交易今天的基本面（今天的基本面其實還不錯，軟體公司利潤率還穩定在近20年的高位），而是在交易三年後的世界。

關於Salesforce：AI智慧體如何吃掉一個CRM帝國

如果要找一個最典型的受害者例子，Salesforce 幾乎是教科書級別的樣本。

作為全球最大的 SaaS 公司之一，Salesforce 自去年開始股價一路走弱，在今年2月初這波 AI 恐慌中加速下挫，僅今年以來累計回撤已經超過30%，同時還啟動了新一輪近千人的裁員。諷刺的是，Salesforce自己也在大力推 Agentforce——它的AI智慧體平臺。Salesforce的故事恰恰說明了這輪拋售的核心矛盾：舊軟體公司既是AI的受害者，也試圖成為AI的推動者，但市場不相信它們轉型的速度能跑過被顛覆的速度。

來看看AI Agent怎麼取代Salesforce傳統工作流的：

• 客戶服務：過去一個人工客服每天處理50-60個諮詢，AI Agent在不到一小時內就能完成這個量，客服成本降低30%。
• 銷售準備：RBC Wealth Management把智慧體部署給4500名財務顧問，原來需要1小時以上的會議準備現在幾分鐘就能自動生成客戶摘要和會議議程，一個 Agent 頂過去一個初級銷售助理。
• 線索篩選：AI SDR（虛擬銷售開發代表）可以24小時線上，自動完成線索評分、發郵件、追蹤回復和排會議。

你看到問題了嗎？Salesforce 這類 CRM 主要按席位收費，一個人一張 License，但能幹活的已經不再只是人，而是可以頂好幾個人的 AI Agent。表面上看，Salesforce 也可以給這個 Agent 單獨收費，可一旦老闆發現： 一個 Agent + 少數幾個人，就能幹以前一整個團隊的活，下一步一定是砍掉多餘的席位，只保留最少的人和必要的 Agent 配額。

這就是整個SaaS行業面臨的自毀悖論：AI 產品越成功，按席位收費模式就越不值錢。

按席位收費的軟體在挨打，那誰還能存活下來？

這是理解這一輪美股軟體股拋售最關鍵的維度：商業模式決定命運。

當下的市場正在進行一場殘酷的定價權大洗牌。我們可以通過下表清晰地看到，AI 到底是在給誰送錢，又在革誰的命：

這就是為什麼按用量收費等這類公司更有可能率先從情緒泥潭裡爬出來的原因，邏輯很簡單，當AI Agent越來越多地自主運行，它們會產生更多的API調用、更多的資料查詢、更多的基礎設施需求。按用量收費的公司實際上是AI繁榮的直接受益者。

以 MongoDB 為例，它是典型的AI稅徵收者。AI應用需要讀寫即時資料、管理狀態，這些需求不僅不會消失，反而會因為AI應用的爆發而更加旺盛。連Anthropic（Claude的母公司）都是MongoDB的客戶。市場已經意識到了這一點：MongoDB年初至今只跌了不到20%，比軟體板塊整體跌得更少，說明市場已經開始把它從普通 SaaS中區分出來。

同樣的邏輯也適用於那些非人頭導向的垂直行業和安全軟體：

• 資料安全/網路韌性（Rubrik）：它是按管理的資料量收費，賣的是“資料安全 + 備份恢復”的底座能力。AI越普及，企業積累的資料越多，一旦出事波及的範圍也越大，對備份、恢復和網路韌性的投入反而更剛性。它目前的下跌更多是被行業情緒拖累的誤傷。
• 垂直基建（Procore）：服務於數位化程度極低的建築行業，按施工量計費。這類軟體是行業的數位底座，AI更可能加速建築業的數位化進程，而非取代平臺本身。

相反，如果一個SaaS本質上只是一個UI介面加上幾個按鈕，核心價值是靠人類點擊操作來搬運資訊（如寫郵件、改格式、拼報表），那麼它將面臨大模型的直接降維打擊。文本變音訊、文字變圖像，這些資料轉換工作，AI的效率和規模是傳統軟體無法比擬的。

但要注意的是，即便是這些相對絕緣的好公司，在很長一段時間內仍然會被整個板塊的悲觀情緒拖累。當整個行業被扔進AI顛覆的籃子裡一起拋售時，個股的基本面差異暫時不會被市場特別區分。

股價的本質：為什麼便宜不等於能買

很多人看見軟體股跌了30%，下意識的第一反應是：估值修復機會來了。但如果把這輪波動只當成普通回檔，就低估了它的深度，你需要理解股價的運行機制：

股價 = 未來現金流的折現

市場現在在幹兩件事：

1. 調高折現率：因為行業確定性下降，風險溢價上升；

2. 盈利預期打折：把未來幾年的利潤率和成長性整體打折。

當市場對一家公司的盈利預期下調時，即使股價已經跌了很多，它可能仍然貴。比如以前市場對SaaS公司的未來增長預期是15-20%，現在可能已經不到10%了

什麼意思？就是市場不再相信這些軟體公司三五年後還能維持現在的增長和利潤率，如果市場繼續悲觀，軟體股就還得打折。

歷史可以給我們一些參照。2000年代初，報紙行業面臨互聯網顛覆，股價在2002-2009年間平均下跌了95%，直到盈利預期徹底見底才企穩。

軟體股要穩住，盈利預期必須先穩住。但現在的問題是， AI 能力每隔幾個月就有一次飛躍，每一波新產品發佈都會引發新一輪的顛覆敘事。在這種環境下，市場很難停止下調預期。

真正的轉折信號是：持續觀察各公司以及各大機構何時停止下調盈利預期，甚至開始上調，那才是真正的安全邊際。

那該怎麼辦？與其捏鼻子抄底，不如和最具潛力的公司一起成長

如果你的目標是參與這一輪 AI 帶來的長期紅利，而不是在一堆估值坍塌的老軟體裡做技術性反彈的短線，那思路應該是徹底不一樣的。

第一步：在被錯殺的老軟體裡挑少數真正的地基。 並不是所有老軟體公司都會被 AI 一腳踢出局，那些掌管核心資料、負責安全與恢復、深度綁定垂直行業流程的平臺，業務本質上是 AI 也繞不開的底座。它們短期會一起被板塊情緒按在水裡，需要一定的耐心，但長期看，既有現實現金流，又有 AI 帶來的新需求放大，反而可能是這輪調整後最值得慢慢撿的那一批。

第二步：等下一代新軟體接力。 接下來一兩年，很可能會迎來一批原生 AI 公司的集中上市，一端是專注大模型和智慧體編排的 OpenAI、Anthropic等，另一端是圍繞 AI 應用從零搭建的新一代資料與應用平臺。 這些公司本身就是“AI + 資料 + 雲”的複合體，既做模型、也做平臺，再往下再長出針對不同行業的垂直應用，是這一輪生產力紅利最接近源頭的那一圈。

翻開美股過去幾輪大週期，永遠是新舊生產力的更替。2000 年互聯網泡沫時期，Yahoo 是當之無愧的互聯網入口，市值一度超過 1200 億美元，是那個時代的流量中樞；同一時期，Google 還只是做搜索服務的小弟。 二十多年後的結果大家都看到了——Yahoo 最終在2017年以不到50億美元的價格被打包賣掉，而 Google 靠搜索起家，又疊加上廣告、雲和AI，成長為市值接近4萬億美元的超級平臺，成長為市值數萬億美元的超級平臺。這就是舊軟體故事和新軟體故事的差別：一個在守著存量入口，一個在用新技術重寫整個棧。

所以與其捏著鼻子去投一個正在被時代邊緣化的老軟體故事，不如去和最有潛力的新勢力一起成長。

結論

站在這個視角再回頭看這輪行情，真正需要想清楚的，是這輪殺估值的背後，市場到底在重定價什麼樣的軟體故事。

如果把這輪軟體股拋售簡單理解成估值泡沫破裂其實不太準確，它更像是一場被 AI 加速觸發的、關於軟體到底還能值多少錢的集體價值重估。

每一次大模型的升級、每一次像 Claude Cowork 這樣的新產品發佈，都在強迫市場重新問一遍： “在一個由AI智慧體主導工作流的世界裡，哪些軟體還值得每年付訂閱費？”

在這個問題沒有得到新的共識之前，跌得多這個理由，很難支撐值得買這個結論。

如果你相信 AI 的長期潛力，那更合理的路徑是：去發掘那些在這輪情緒砸盤裡被錯殺、但在 AI 時代依然站在關鍵位置的公司，耐心等待，同時留意市場上最火、即將上市的那批 AI 公司，看看誰真的把模型、資料和應用做出了實打實的業務閉環。

而不是因為便宜就盲目抄底，在一堆老故事上賺到一點情緒反彈的蠅頭小利，卻把真正屬於 AI 長期紅利的主升浪拱手讓人。

免責聲明：本文僅為個人觀點分享，不構成任何投資建議。投資有風險，入市需謹慎。文中提及的公司和股票僅作分析舉例之用。