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AI重塑应用软件内核:从“功能软件”走向“生成式应用”

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如果说Agent回答的是“AI能不能自己把事情做完”,那么再往下一步看,真正决定软件行业空间的,是AI会不会改变应用软件本身。过去的软件更多是把固定功能做成产品,用户按照既定流程去使用;生成式AI加入之后,软件开始具备理解意图、生成内容、处理不确定任务的能力,产品形态正在发生变化。

C端已经出现AI+游戏、AI+影视、AI+医疗等多种应用方向,B端则对应企业解决方案。相比传统应用依赖规则、决策树和预测模型,生成式AI更强调深度学习、神经网络和内容生成,擅长处理开放式、非结构化的问题。对软件厂商来说,这并不是简单“加一个AI按钮”,而是产品内核、交互方式乃至收费模式都有可能被重新设计。

更值得关注的是,AI应用的落地并不要求所有赛道同时爆发。游戏、影视、医疗、企业服务等场景的节奏会有差异,只要其中一部分先跑通用户需求和商业模式,就可能给软件板块带来新的增长线索。对指数投资而言,多场景覆盖的意义也在这里:不用提前押中唯一答案,而是参与整个应用扩散过程。

不少人会觉得,AI时代最核心的是算力和模型,软件似乎只是“后面接一层应用”。但从商业化链条看,软件的位置并不边缘。模型能力要变成客户可以使用、愿意付费的解决方案,中间仍然需要大量产品化、适配、交付和场景打磨。

通用模型提供原生能力,垂类应用厂商则基于行业数据、客户资源和具体场景做深度交付。对终端客户而言,他们最终买的不是一个抽象的大模型,而是一个能解决问题的方案。也正因为如此,软件行业既能受益于AI能力外溢,也要面对谁先把能力落到场景里的竞争。

创业板软件ETF(158011)将于9月4日上市,跟踪创业板软件指数。对这只产品,真正值得关注的并不只是“软件”两个字,而是它身后所对应的一篮子AI应用方向:软件开发、IT服务、内容应用、通信应用增值服务等,都在这条线里。

但同样要提醒,软件板块不是没有风险。中小盘权重较高、市场风格切换快,这些都会放大波动。AI应用的商业化进度如果低于预期,或者行业需求恢复不及预期,行情也可能反复。因此,这类ETF更适合用于表达对产业趋势的判断。展望未来,AI硬件和软件的闭环终将形成,可持续关注配置的机会。

风险提示:

投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险,不能保证投资人获得收益,也不是替代储蓄的等效理财方式。

无论是股票ETF/LOF基金,都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种,其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。

基金资产投资于科创板和创业板股票,会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险,提请投资者注意。

板块/基金短期涨跌幅列示仅作为文章分析观点之辅助材料,仅供参考,不构成对基金业绩的保证。

文中提及个股短期业绩仅供参考,不构成股票推荐,也不构成对基金业绩的预测和保证。

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