软件股指数反弹、半导体回调：AI生态系统正在发生价值迁移吗？

根据标普全球数据，今年以来，标普半导体精选行业指数暴涨58.45%，远超软件与服务指数3.34%的涨幅。但近一个月来，两者走势剧烈反转，前者大跌18%，软件则逆势反弹13%。这是短期的风向切换，还是长线风格轮动的开端？

景顺（Invesco）首席全球市场策略师莱维特（Brian Levitt）接受第一财经记者采访时表示，过去一个月，市场确实出现了软件股表现优于硬件板块的情况，但这并非因为软件行业自身的经营挑战得到了解决，更多是因为半导体及硬件板块出现了估值修正。

“尽管目前半导体和存储芯片的业绩可见度更高，但不应彻底看淡整个软件行业，关键在于观察它们利用AI开发应用并实现持续盈利的能力。”他称。

硬件VS软件

在莱维特看来，市场对半导体和存储硬件的底层需求依然强劲，这一轮回调或估值再校准可能尚未完全结束，但相关资产最终会找到支撑并重拾上行趋势。换言之，硬件板块近期的下跌，是价格对前期涨幅的修正，而不是需求出现了根本性转弱。

而对于软件行业，莱维特认为：“今年早些时候整个板块遭遇了无差别抛售，投资者当时缺乏针对性的筛选。未来软件领域必将出现分化并走出赢家。”莱维特分析称，市场的关注焦点将从“谁在进行基础建设”转向“谁在利用这些资源提供落地应用”。

事实上，许多基础模型公司正在把自己重新定位为服务提供方，而不只是模型或API的供应商。据报道，2026年5月初，OpenAI与Anthropic几乎同步推出了各自的企业级服务实体。OpenAI成立了一家名为“The Deployment Company”的新公司，专注于帮助企业采用其AI软件；Anthropic也宣布成立一家企业AI服务公司，旨在将Claude系统深度部署到一批中型企业的核心运营当中。

对此，世界经济论坛人工智能卓越中心（CAIE）人工智能应用与影响力负责人巴索（Maria Basso）对第一财经记者分析称，许多AI实验室的确正在尝试涉足并理解服务提供商这一市场。“基础模型目前确实面临着商业化变现的难题，由于极高的训练成本和算力消耗，资金投入非常巨大，且没人能对未来的盈利作出确切预测。不过，这些模型也正在变得越来越高效。整个生态系统的希望在于，未来这些模型的运行成本能够大幅下降，从而显著提升盈利空间，特别是对于那些运营中需要消耗海量Token的AI原生企业而言。”她称。

谈及基础模型层是否已经触顶，巴索的判断更为审慎：“AI技术仍在持续演进，但大型语言模型（LLMs）本身目前已经非常强大了。在AI智能体、具身智能以及世界模型等领域依然在发生技术演进。但就现有的AI技术而言，由于已经发展得足够成熟，它在各行各业以及政府治理中，都已经为强大的应用落地留出了极大的发挥空间。”

但巴索仍然认为，目前及未来绝大部分的价值仍将来自于应用的落地。因此，讨论的焦点必须从单纯的“技术本身”转移开——技术只有在被赋予价值的应用中落地，才能真正产生价值，需要将对生态系统的注意力引向应用层。

“超级应用”会不会出现

在消费端之外，企业市场同样在等待一款可以类比“杀手级应用”（KillerApp）的软件级AI产品。但巴索认为，这种期待本身可能指向了错误的方向，重点不在于等待某一个应用的出现，而在于企业如何更好地使用AI。

她对第一财经记者表示，她不认为会有一个唯一的杀手级应用出现，特别是在面向消费者的领域。“绝大部分的效益应该来自于深入理解如何将AI嵌入到你现有的流程和运营中，你必须重新思考自己的运营模式。一旦企业完成了这一步，就能够将应用的场景和从中获得的效益最大化。”巴索称。

企业重新思考运营模式的结果正在软件行业内部显现为一场具体的商业模式重构。全球权威IT研究与顾问机构Gartner在今年7月发布的专题研究报告写道，到2030年，在AI智能体（Agentic AI）的冲击下，最高可能有2340亿美元的企业级应用软件支出面临风险，约相当于全球企业SaaS支出总量的20%，按席位定价模式受到的冲击尤为直接。德勤也在《企业AI应用现状》报告中提到，74%的公司预计将在两年内至少适度使用AI智能体。

德勤认为，未来大型企业不会只运行某一家厂商的智能体套件，而是会同时运行来自传统巨头、云AI平台、垂直AI公司以及内部自研的几十个智能体。关键问题不在于“谁拥有一款最聪明的单体智能体”，而在于“谁拥有智能体之上的那一层——即负责路由工作、执行策略、管理身份验证并确保合规的编排平面”。所谓“编排层”将成为下一代企业软件获取客户的新阵地。

大型企业软件提供商已就此行动。例如，Workday在发布Sana的自动化功能时举例称，AI智能体未来可以在月底自动扫描员工邮件与收据，结合日历信息自动生成并提交报销单，减少员工手动处理报销的工作量。Oracle则推出了AI Agent Studio，允许企业在自己的应用套件之上构建智能体。

在具体应用方面，巴索认为：“当前围绕AI有着太多的市场炒作，人们很难辨别到底什么是真正产生了巨大影响的成果。”

不过，她补充道，市场上已涌现出一些令人振奋的落地案例。例如，世界经济论坛设立的“MINDS项目”（意为：有意义、智能、新颖且可部署的解决方案），每年在全球征集并表彰最佳AI落地应用。在今年第三届颁奖中，约半数获奖应用来自中国。她以往届获奖案例举例称，蚂蚁集团（Ant Group）的一个医疗AI项目，成功联通了患者与医疗资源，覆盖超500万名医生及3000至5000家医院的数据。该项目实现了全流程的无缝整合与持续支持。“如果你改变了自己的操作系统，你就能在医疗健康领域创造出属于你的‘杀手级应用’。在能源领域也是如此，我们在其他行业也看到了很多类似的成果，但前提是，你首先需要用不同的思维去思考你的运营方式。”她表示。