来源：
财联社
Anthropic 一款 AI 法务工具，给了全球软件股 「一记闷棍」。
从美股、港股到日股，软件公司股价在恐慌下遭遇重创，市场叙事从 「AI 赋能一切」 急转为 「AI 吞噬软件」。仅 2 月 4 日一天，美股追踪软件、金融数据和交易所股票的两项标普类股指数市值合计蒸发约 3000 亿美元，Wind 香港 SaaS 指数板块总市值蒸发近 150 亿港元。
风暴中心自然是 SaaS（软件即服务）。
Ortus Advisors 分析师 Andrew Jackson 表示，「对于软件公司来说，当前的情况尤其令人担忧，因为 AI 有可能彻底取代传统的流程锁定型 SaaS 产品，从而摧毁它们的商业模式。」
华尔街交易员们甚至为此创造了一个新词——「SaaSpocalypse」（SaaS 末日），由 SaaS 和 apocalypse（末日） 组合得来。
▌软件行业将重蹈报纸命运？
为何一款 AI 工具能引发如此大的冲击？
据介绍，Anthropic 发布的是一款 Claude Cowork 上的面向企业法务的 AI 插件工具，其能执行多项文书工作，包括追踪合规事项、审查合同、撰写简报等。
产品甫一发布就引发了法律及数据服务概念股的第一波抛售潮，随后 SaaS 与金融科技板块也开始大范围跟跌。
究根结底，抛售潮背后是对以 SaaS 为首的软件行业利润率与长期增长是否仍然成立的根本性怀疑。
AI 垂类应用的商业模式与业绩验证仍然存在高不确定性，传统 SaaS 厂商的商业模式正在受到冲击。中银证券指出，当企业可能通过自建 AI 服务工具替代现有的 SaaS 服务，SaaS 公司盈利可能被大幅度削弱，利润可能从现有 SaaS 公司转向通用大模型公司。
国联民生也表示，本轮 AI 兴起对传统软件 （尤其是 SaaS） 真正的冲击来自于财务预算的现实影响，而非 「AI 吞噬论」 的叙事冲击。AI 产业的兴起或导致相关公司加速 AI 基础设施/工具上的投入，进而挤压原有的企业 IT 预算。
已有数据证明了这一点。
Menlo Ventures 显示，2025 年企业生成式 AI 总支出已达 370 亿美元，同比增超 2 倍；其中应用层 190 亿美元，基础设施层 180 亿美元。AI 正在从边缘工具演变为企业核心生产力基础设施。相比传统 SaaS 动辄需要十年才能达到类似渗透率的历程，生成式 AI 仅用 3 年就占据了全球 SaaS 市场 6% 的份额。
更关键的转变在于采购路径：2024 年企业内部自研和外部采购的比例大致是 47%：53%，但到 2025 年，比例已逆转为 24%：76%。券商指出，这意味着客户越来越愿意为稳定部署、持续升级、专业实施、数据安全合规支付溢价，而不愿自己承担模型选型、微调、运维的复杂风险。且 AI 从企业评估到最终进入生产的转化率高达 47%，几乎是传统 SaaS 25% 转化率的两倍。
高盛分析师 Ben Snider 及其团队在最近的报告中，直接将当前的软件行业与 2000 年代初被互联网颠覆的报纸行业相提并论。其指出，当行业被市场认定面临颠覆性风险时，股价见底取决于盈利预期是否稳定，而非估值是否足够便宜。
实际上，微软CEO 萨提亚纳德拉去年年初就曾直言：AI 智能体时代，SaaS 的现有形态或将瓦解。「未来，新一代 SaaS 公司将积极拥抱智能体技术，将其作为核心融入系统 （如 Copilot），并以此为基础调整商业模式。这不仅是巨大的机遇，也对现有 SaaS 巨头形成了冲击。」
▌中国 SaaS 的另一面叙事
那么，国产 SaaS 行业会受到类似冲击吗？答案或许是否定的。
我国 SaaS 产业的市场底色与美国截然不同。此前，市场上有一种论调是 「中国没有真正的 SaaS，还未诞生诸如 Salesforce 一类的 SaaS 巨头」。换句话说，中国 SaaS 市场尚处于发展期，数字化需求巨大。许多行业的数字化转型仍在进行中，对 SaaS 工具的需求本身就在增长。
这种市场阶段差异意味着，不论是在行业人士展望，还是机构券商分析中，AI 对中国 SaaS 行业而言更多的是提升效率、开辟新市场的工具，而非对存量市场的直接威胁。中国 SaaS 企业面临的首先是市场教育和用户习惯培养的问题，然后才是技术颠覆的挑战。
值得注意的是，我国也在政策上为 AI 与软件融合发展提供了明确方向。
国务院在 2025 年 8 月发布 《关于深入实施 「人工智能+」 行动的意见》，其中就提出推动软件信息服务企业智能化转型，重构产品形态和服务模式。培育人工智能应用服务商，发展 「模型即服务」、「智能体即服务」 等，打造人工智能应用服务链。
海通国际认为，AI 时代的 SaaS 变革正在从根本上重新定义软件产品的三大核心维度，构建起全新的技术和商业生态。
在产品形态层面，SaaS 产品将实现"三化"突破：交互拟人化使自然语言成为软件的源代码，用户无需掌握复杂操作界面即可通过对话完成业务流程；功能原子化将传统的大型复杂软件进一步解构，每个 AI Agent 专注解决特定问题，如从万份简历中筛选合适候选人；服务主动化则让软件从被动响应转向主动洞察和预警，实时感知业务变化并提出行动建议。其次，开发范式层面正经历"以模型为中心"的根本性转变，代码生成能力的快速提升将重新定义整个数据自动流动体系。
几天前，黄仁勋也直言，担心 「AI 会让软件公司变得不那么重要」 的想法是错误的，AI 系统的设计初衷是与现有软件工具协同工作，AI 将继续依赖现有的软件，而不是从头开始重建基本工具。
本次美股的 「SaaS 末日」 可能又是一场发生在产业成熟期、针对商业模式的 「叙事危机」，恐慌源于对确定性的追寻；而在中国，软件产业尚处于构建健康商业模式、证明自身核心价值的 「攻坚期」。
毕竟，不是所有 SaaS 资产，都在讲述同一个故事；也不是所有名为 AI 的浪潮，都会带来同一种命运。
（财联社）
文章转载自东方财富
