软件股杀估值，互联网遇通缩：AI应用26年路在何方？

该轮到AI应用上涨了吧

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轮到应用上涨了吧？

2025年股民戏称的“三大幻觉”，其中之一就是“这回该轮到AI应用上涨了吧”。

当然，AI应用方向2025年表现其实并不差，应用类标的比较集中的三个申万二级行业：软件开发/IT服务/广告营销全年涨幅分别为17.2%/18.4%/15.7%，跟沪深300差不多，只是远远落后于双创指数60%的年度涨幅。

而双创指数的前十大成份股中有七家是AI算力，这七家今年平均涨幅高达247%。

所以，这个“幻觉”也很好理解，算力和应用是产业链上下游的关系，每次AI算力板块大涨一波高位调整时，自然会有资金博弈轮动到AI应用方向。

可实际结果是差距越拉越大。这个差距越来越令人关注，一方面它是板块轮动的驱动力，但另一方面，也是出现在AI叙事头上的一片越来越大的乌云：算力所有的上涨，本质都是下游应用或平台企业提前进行的资本开支，如果应用始终不涨，最终可能会拖垮AI算力。

这不是A股的问题，美股也有，而且更加撕裂。

美股AI应用标的集中的ETF中，FDN（互联网）/IGV（软件）2025年全年涨幅分别为10.7%/5.6%，低于QQQ纳指ETF/SPY标普500ETF的20.8%/17.7%，更低于算力集中的SMH半导体ETF的46.1%的涨幅。

九大科技巨头中，五大AI资本开支方（都是偏应用和互联网平台方向），除谷歌外的四家，微软、亚马逊、Meta和特斯拉2025年全部跑输指数，就连资本开支不高的苹果也跑输；而三大受益方，英伟达、博通、台积电跑赢指数。

这种割裂，已经引发AI应用未来的收入增量能否覆盖巨额资本开支的质疑，并导致四季度美股科技股的全面回调。

这种割裂同样传导到了港股和A股科技股，四季度同样表现分歧。港股偏AI应用方向，阿里对标亚马逊、腾讯对标Meta，汽车股对标特斯拉，而AI算力股产业链则集中在A股的科创创业板，结果前三个季度恒生科技/双创指数表现差不多，分别涨了44%/63%，但第四季度下跌-15%/-1.3%，分歧加大。

所以，要判断AI应用在2026年的投资机会，还是需要看一看美股的市场逻辑有哪些变化，本文将分为软件和互联网两个典型的应用方向分别分析。

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软件：被颠覆的商业模式

美股科技股今年的大熊股中，呈行业性溃败的是软件股，CRM、Now、ADBE，这三个千亿市值以上的软件巨头都下跌了20%以上，但如果看财务数据，这三家公司今年业绩全部都是增长的，两家还是超预期，未来三年的一致性预期也都有10-30%的增长。

简单说，美股的软件股今年是在杀估值而非杀业绩，背后是增长逻辑受损。

以往软件公司以SaaS模式维持业绩稳定，获得高估值（订阅制才是它们财报业绩看上去不受影响的关键），但投资者担心这一商业模式有可能受AI冲击，比如之前依赖“座位数越多收入越高”的订阅模式，如果AI降低人力依赖，导致“座位数”下降，高估值的底层逻辑就直接受损，特别是那些只添加AI功能的传统 CRM和营销 SaaS公司。

相反，部分与 AI深度融合的大客户深度定制软件，或者作为AI基础设施平台的软件公司，比如PLTR、NET、MDB则持续大幅上涨。

相比之下，A股的软件股今年利润普遍下降，涨的纯粹是估值，比起业绩和订单驱动上涨的算力板块，轮动不起来也是很正常的。A股的软件股能持平大盘，很可能是受科技股ETF申购潮的整体带动。

当然，这背后的原因也有点“塞翁失马”，A股的软件股以行业定制系统软件为主，SaaS商业模式在中国一直没有发展起来，导致估值不如美股那么高，所以当投资者担心AI颠覆SaaS的商业模式时，对A股软件股影响并不大。反而是少数几个过去跑通了SaaS模式的软件公司，比如宝信、广联达等，今年则普遍跑输。

展望2026年，美股的机构对美股软件股普遍比较乐观，因为逻辑受损并没有在业绩中体现出来，导致估值处于历史底部，一般“鬼故事”讲不过三季。

但这一类龙头企业普遍面临的两难处境：如果AI被证伪，逻辑固然不受损，但贝塔向下，难有投资机会；如果AI被证实，企业又必须实现全面深度绑定AI的艰难转型，这个过程，业绩又很容易受损。

不是逻辑受损，就是业绩受损，这才是软件业龙头面临的问题。

相比之下，A股软件股大部分反而类似于PLTR这一类行业定制公司，或者是想走AI基础设施方向的安全软件平台，这一类之前认为是不太好的商业模式，反而更可能在软件范式改变的时代，抓住AI需求的机遇，所以叫“塞翁失马”。

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互联网：动摇的入口

美股的AI应用另一类是互联网板块，对应A股和港股的传媒板块，逻辑传导比软件更直接。

2025年美股互联网板块跑输指数，除了开头说的AI 叙事不在应用层之外，更重要的现象是旧平台红利见顶，AI 不是增量红利，而是成本与替代压力。

2025年，核心美欧市场用户规模几乎不增长，互联网平台的业务模型从“用户数 × 时长”的增量模型，变成“存量用户 × 广告单价”的内卷模型，这个模型过去几年因为行业竞争格局好，可以年年提价，而活得有滋有味。

但AI带来了危机，从这个模型出发，投资者发现，AI对传统互联网应用层来说，更像是一个“通缩型技术”，无助于广告单价的提升：

首先，AI不利于CPM价格。

过去互联网平台的CPM定价取决于有限广告位、有限内容和用户注意力稀缺这三者的关系，而AI 提高内容生成效率，导致互联网内容供给过剩，但用户注意力没有增加，无限信息流下，CPM下行。

另外，CPM多见于大品牌的品牌形象广告，当广告被迅速淹没在AI创造的内容洪流时，用户记忆衰减更快，品牌形象广告的性价比下降。

其次，AI不利于流量垄断。

互联网广告的另一种CPA效果付费模式，虽受冲击较小，但AI又削弱了流量巨头的入口垄断权。

更是要了互联网龙头的命的是AI agent，用户如果养成委托决策的习惯，平台被绕过，广告逻辑被压缩，CPA也将下降。

最后，不利于流量平台，更利于AI工具方。

AI通过算法优化，让创意生成、出价、投放优化全面自动化，减少客户“浪费的50%”，结果将更偏向于预算更大、数据更全、能承受更高 CPA 的大广告主，同时压缩“以前比较懂行”的中小广告主 ROI，这就使广告费的分配，从平台更偏向于工具型公司，比如这几年风头最劲的APP。

当然，以上因素对不同的平台影响也有差异，很多平台也受益于AI工具的效率，但相比景气度更明显的AI基建板块，资金自然选择回避。

不过这种回避也造成“杀过头”，从目前看四大互联网赛道受影响不一：

最悲观的是社交、信息流广告，相对受冲击大于利好；

中性的是电商，效果广告的重镇，受影响，与AI提升推荐效率对冲；

更受益的是搜索，代表用户的主动需求，不受影响，AI 反而让搜索词更精准，减少无效点击，提升转化效率而提高搜索的单位价值。

所以谷歌凭借搜索业务超预期和基础模板今年持续的表现，虽然属于应用方向， 但今年的涨幅不输半导体。

相对于被认为冲击更大的软件业，互联网由于掌握了AI大模型和应用工具，始终站在AI技术的引领者角色上，冲击相对可控。

但历史上无数次技术革命证明，技术引领者并不代表未来的利润拥有者，AI 应用也有其担心的问题，包括技术进步太快，差异化窗口极短，用户愿意用，但不愿意付高价。

结果是，引领AI革命的巨头，在模型能力提升和快速商品化之间摇摆不定，最典型的是ChatGPT的战略不断在变，而战略定力较强的谷歌，股价又会随着市场偏好的变化而变化。

港股互联网龙头同样是以广告费为核心收入，同样是国内AI革命性技术的引领者，2026年的行业整体走势与美股可比性更高，只要美股不崩，就是AI应用中更加确定的方向；

而A股的非软件的类AI应用股，以传媒行业为主，包括广告营销、教育、各种应用工具等方向，但这个行业历来喜欢讲故事，搞资本运作，所以技术创新也是迎合市场喜好，推出的都是“短平快”的效率型工具，对这一战略思路 ，个人长期并不看好，原因在第四部分再分析。

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颠覆与黑马

先小结一下，2025年，从美股到A股都出现了AI算力大涨而AI应用裹足不前的特点，这并非是投资者怀疑AI的应用前景，否则应该是所有 AI 应用公司普跌，AI算力也会涨不动。

事实上，2025年，AI 应用在用户、调用量、使用频率上持续增长，企业也没有削减 AI 的相关预算，相关行业龙头业绩并非受拖累，只是市场不愿为应用层支付高估值。

真正的担忧来自更深层次，是AI对原有互联网时代的商业模式的冲击，原有龙头未必是赢家，特别是软件业和头部平台——

对 SaaS而言，“座位制 + 人效提升”逻辑被反噬；对互联网平台而言，流量垄断权被削弱；对于基础模型和AI应用：功能进步不代表定价权。

回顾30年前的互联网革命，那时是网络公司颠覆传统公司，注意力变成流量，利润从低估值的传统转向高估值的网络公司，指数自然暴涨；

但AI时代是科技公司自己颠覆自己，流量又不会明显增长，上涨只能靠定价能力的提升，这些公司目前还没有证明这一点，反而要承受前期的巨额资本开支。

沿着新地图，必然回不到旧大陆，这是上一个时代的科技巨头难以避免的阵痛。

而其中，软件业因为不掌握AI革命的主导权，被颠覆的概率要高于互联网行业，但与此同时，利润池的迁移，让十倍大黑马出现在软件业的概率也更高，包括已经出现的PLTR和APP。

所以A股投资者也可以高度关注软件股中“黑马潜力品种”，过去因为没有把握住SaaS大潮而出现了软件股“失去的十年”，现在AI对SaaS模式的颠覆，也可能带来逆袭的大机会。

这里最关键的判断标准是，企业能否让AI成为其商业模式不可替代的一部分，并扩大其定价权与客户依赖度？

基于这个标准，我对今年风头最劲的效率型AI工具的长期投资价值表示怀疑，包括各种自动生成内容、自动推荐内容，帮你少雇人，快点完成工作，节省时间的AI应用。

这些应用都是目前的主流，但长期看，没有壁垒，没有提价权，没有用户粘性，只是最基础的AI功能，长期看很难成为赢家。

我认为未来的软件业大黑马应该出现在以下三类2B的软件股中：

第一类：把AI作为一个不可模仿的“黑箱”嵌入客户工作流。

对于2B应用而言，模型很可能不是护城河，拥有“非通用、不可迁移”的数据结构才是。

这些数据来自客户真实的业务行为，高噪音、非结构化，且跨流程、不可导出，AI效果可评估但不可模仿，具有“数据回流强化模型”的特点，客户越用，模型越“私有化”，换供应商等于从头训练，离开成本极高。

第二类：AI作为必不可少的风险管理工具，而不是可有可无的效率提升工具，最典型的是各种安全、金融风控、医疗辅助决策和一些行业关键基础设施。

第三类：提供AI系统支持的软件基础设施，把传统的基于“座位数”的SaaS的收费模式，转变为基于请求量、数据量、风险敞口的AI系统支持的软件基础设施。

实际上，2026年应用会不会涨，无非就是一年的投资机会的把握问题，反而不是最重要的；更重要的是，在软件、传媒、互联网等领域，有一些商业模式正在被颠覆，有一些商业模式正在崛起，这才是事关未来几年投资机会的更重要的事。

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