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2025-10-22 0
本文作者:董静
来源:硬AI
摩根大通最新研究报告揭示,AI正在重塑软件行业竞争格局,众多传统软件巨头面临被AI颠覆的风险。这家华尔街投行首创"AI悬崖"评估框架,通过九大维度量化分析软件企业的脆弱程度,为投资者描绘出一幅清晰的行业风险图谱。
2025年初,在关税担忧和企业预算紧缩的市场氛围中,软件板块曾相对平静。这个素来被视为科技领域防御性子板块的行业,因其几乎不受关税直接影响,且依靠稳定粘性产品创造经常性合约收入而备受青睐。
然而,10月21日,据硬AI消息,摩根大通北美信贷研究团队在最新研报中指出,这种平静正在被打破。投资者和企业客户开始提出同一个令人不安的问题:如果AI擅长编写构成软件的代码,为什么它不能直接编写代码来改进并竞争现有软件产品?
报告称,这一担忧并非空穴来风。软件本质上由代码构成,而AI恰恰在代码编写领域展现出强大能力。该行首创"AI悬崖"评估框架,通过替换成本、关键性、自动化水平等九大维度量化分析软件企业的脆弱程度,发现拥有强大生态系统和高用户可见度的软件公司更具防御性,而适应性较弱的传统软件系统面临更大风险。
摩根大通强调,尽管分析师认为AI最终可能影响几乎所有软件公司,但技术变革的时间节点往往难以预测,但不同软件企业距离颠覆“悬崖”的距离存在显著差异。
摩根大通的评估框架通过九个关键因素判断软件企业的AI颠覆风险,该框架采用定性分析方法,将每个因素评为"高"(防御性强)、"中"或"低"(易受冲击)三个等级。
替换成本方面,考量时间、资金投入及对客户的干扰程度,例如微软Windows因学习曲线和惯性而替换成本高,Alteryx则相对容易被替代。
关键性维度区分任务关键型软件(如CDK)与辅助型工具(如Alteryx)。
自动化水平是另一重要指标。高度自动化的计费系统受AI影响较小,而依赖手动流程的软件(如微软Excel)更易受冲击。
用户可见度方面,用户每天交互的软件(如微软Windows)比后台中间件(如TIBCO)更具粘性。
生态系统规模决定了替换难度。彭博拥有庞大的用户生态系统和供应商支持网络,而PTC等专业利基市场软件的生态系统相对有限。
数据资源维度关注专有数据集的价值,Experian拥有丰富的专有数据,CoreLogic的数据则非专有性较强。
规模和资源影响企业应对能力。大型公司如谷歌有能力度过调整期,小型企业如ZipRecruiter虽更灵活但资源有限。
适应性方面,基于现代API的软件(如Elastic)比传统遗留系统(如Unisys)更易整合AI功能。
监管要求在金融和医疗等领域为现有软件提供了额外保护。
摩根大通将该框架应用于其覆盖的软件公司,制作了防御能力热力图。
评估结果显示不同企业在各维度的表现差异显著,其中"高"(绿色)代表更具防御性,"低"(红色)则表示更易受颠覆。具体来看:
以CrowdStrike为例,该公司在关键性和适应性方面表现突出,但在自动化水平上评级较低。
GoDaddy在数据资源方面获得中等评级,但规模和资源维度评分较低。
Open Text在适应性上表现较弱,但在关键性方面具有优势。
Twilio和Elastic在用户可见度和监管要求方面评级较低,意味着这些领域的防御壁垒相对薄弱。
摩根大通称:
“我们想强调,我们的分析结果是主观的……但我们发现这个框架对我们自己评估潜在的AI颠覆很有帮助,并相信分析师可以将其与个人知识和经验结合使用,以更好地评估一家公司软件对AI的相对脆弱性。”
该行还指出,除了九大因素外,还有其他问题可能影响AI对现有软件公司的影响。例如,使用现有软件代码训练AI模型以开发类似软件的合法性问题仍待解答。软件的终端市场也会影响采用率,消费端市场的决策周期往往短于企业端市场。
最后,摩根大通指出,技术变革是必然趋势,但时间跨度差异巨大。某些变革在几年内完成(如纸质地图、胶卷),另一些则需要数十年(如铜质电话线、电动汽车)。
对于AI相关的软件颠覆,变革时机可能并非迫在眉睫。但特定软件距离颠覆"悬崖"的远近将因多种因素而存在巨大差异。该框架有助于评估软件面临AI挑战的脆弱程度。
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