团团虾声明：本文基于美投讲美股视频《AI是威胁？还是机遇？软件股多点开花预示什么？哪些公司能率先迎来爆发？》的文稿整理而成。视频内容的分析和判断仅代表原作者的独立研究结果，转载旨在忠实呈现其核心研究框架，供读者参考。本文不构成任何投资建议。
软件股过去十年一直是科技圈的心头好。增长快、毛利高、选对公司就是躺赚。但过去半年，情况变了。
AI Agent 爆发，市场开始认真算一笔账：有了 AI，企业还要这么多 SaaS 座位吗？AI 本身不会直接替代软件公司吗？恐慌蔓延，整个软件板块被砸了个遍。ITF IGV 跌了近 40%，明星股腰斩的不在少数。
但最近，风向似乎开始转弯。
这个财报季，一批软件股集体爆发。Snowflake 财报后涨 36%，Datadog 涨 32%，Atlassian（Team）涨 30%，Twilio 涨 24%。与此同时，更多软件公司仍在被市场惩罚——即便业绩亮眼也无力回天。
这种撕裂背后的逻辑是什么？
赢家画像：谁在财报季脱颖而出
先盘点这轮财报季表现亮眼的公司。
| 公司 | 业务 | 财报后涨幅 |
|---|---|---|
| Snowflake | 数据库与数据分析平台 | +36% |
| Datadog | 数据监控平台 | +32% |
| Atlassian (Team) | 项目管理软件（Jira、Confluence） | +30% |
| Twilio | 通信 API 平台 | +24% |
| Figma | 产品设计协作工具 | +13% |
| CrowdStrike | 网络安全 | 底部反弹 +100% |
| Palo Alto Networks | 网络安全 | 底部反弹 +100% |
| Fortinet | 网络安全（软硬件一体） | +20% |
从数据库到安全，从通信到设计——看似零散，但把它们放在一起，三条共识线浮现出来。
共识一：全是 2B 软件
这轮赢家几乎全是 2B（企业服务）软件公司。与之前大模型公司带领的 AI 热潮不同——那轮是 C 端应用的狂欢，这轮是 B 端服务的正名。
背后有两个支撑逻辑：
B 端服务的不可替代性远高于 C 端。
这些公司几乎都是各自行业的头部玩家，深耕多年。不仅有庞大的用户群，而且大多建立了复杂的生态体系——企业用户迁移成本极高，不会因为 AI 工具顺手就弃用整个系统。
反观 C 端软件公司（如 Intuit，虽然不完全是纯 2C，但其个人税务软件 TurboTax 是本季财报的拖累项），用户更容易被大模型直接替代。你的税表 AI 也能填，为什么要每个月续费 TurboTax？
AI 从 B 端开始产生实质收入。
大模型公司这轮的技术突破，率先带动了所有 B 端服务型企业的业务升级。C 端用户可能还在新鲜感阶段，B 端客户已经在为 AI 功能付费了。
共识二：AI 带来了新的增量收入
市场对 AI 威胁软件的担忧有两个核心论点：
- AI 不再需要那么多传统员工，SaaS 永久失去用户基础
- AI 模型直接做出类似功能的软件，与 SaaS 公司正面竞争
但这个财报季，赢家用数据说了不同的故事。
Snowflake：AI 工具直接拉动增长
本季营收增长 34%，比上季的 30% 进一步加速。管理层明确说，加速的两大引擎是 Cortex Code（数据库 AI 编码助手）和 Snowflake Intelligence（Snowflake 版 AI Agent）。过去一年 100 万美元以上的大客户达到 779 个，同比增长 29%。老用户不但没走，花的钱更多了。
Datadog：AI 工作负载带来监控刚需
本季营收增长 32.2%，是 2023 年 Q1 以来首次重回 30% 以上。AI 工作负载带来的监控和可观测性需求暴增，AI 原生客户群一年扩大 20% 以上。新推出的 GPU 监控产品直接签下两个超大 AI 客户——据传其中一个是 Anthropic。
Twilio：Voice AI 引爆增长
Voice AI 客户服务产品大获成功，带来大量新客户和新增收入。公司营收从 12% 直接加速到 16%。
Atlassian：AI 助手 Rovo 验证付费意愿
Rovo 是按用量计费的 AI 助手。使用 Rovo 的客户 ARR 增长是非 Rovo 客户的两倍，净留存率提升到 120%。AI 助手不仅成为收入引擎，还带动客户购买更多服务。
Figma：AI 反而扩大了设计市场
Figma 是这轮被质疑最严重的软件公司之一——股价曾跌近 85%。市场担心 AI 能轻松完成大部分产品设计，不再需要那么多设计师。但本季营收增长 46%，连续两个季度加速。Pro 团队转换为付费计划的比例增长超过 150%。AI 降低了设计门槛，反而把更多人拉进了设计工作流。
关键区分在于：你的 AI 功能能不能带来新增收入。 只有 AI 应用但没带来对应收入增长的，市场并不买账。
Shopify 全线铺了 AI 功能，营收平平，股价依然大跌。Workday 用 AI 大幅优化内部效率，利润远超预期，但营收无增长，财报后依然大跌。
结论很明确：市场只奖励那些通过 AI 功能带来可预期新增收入的公司。
共识三：按用量收费才是出路
Snowflake、Datadog、Twilio——这三家本来就是按用量收费。现在在原有流量的基础上加了 AI 功能的计价。
而 Atlassian 和 Figma 更有意思——两家原本是按席位收费，AI 出来后都开了独立的按用量计费的 AI 模块。
为什么市场如此看重”按用量收费”？
要回答这个问题，得先理解传统按席位收费在 AI 时代的两大硬伤。
第一，AI 带来的”裁员效应”。
AI 不需要那么多员工了，自然不需要那么多席位。传统 SaaS 的用户基数是员工数——AI 把员工数砍了，SaaS 的椅子也就空了。
按用量收费则完全不受这个影响。AI 可能让设计师变少——一个设计师能完成更多工作——但设计的需求不会减少，反而因为 AI 降低了产品设计的门槛，带来更多设计需求。
第二，AI 对软件公司的成本冲击。
过去软件公司几乎零边际成本——多一个人用，服务器成本忽略不计。但 AI 时代不一样了：用户用 AI 烧 Token，软件公司得自己掏钱买 Token。越多人用，软件公司亏得越多。
按用量收费则能自然消化 Token 成本。你的成本是按量算的，收入也是按量算的——对冲了。
而且 AI Agent 时代，人类用软件执行任务的门槛更低了，使用量只会增加。如果软件公司能成功嫁接 AI，按用量收费能迅速把 AI 的价值反映到业绩上。
所以我们看到越来越多的软件公司开始向按用量收费转型。Atlassian、Figma 是成功案例。HubSpot（客户管理软件）转型失败、营收低迷，财报后跌了 19%——不是方向错，是执行没到位。
更深一层的判断
以上三条共识有明确的底层逻辑支撑，不是简单的事后总结。但如果只是归纳出这三个特征，还不够。
在这个研究中，还有两个更深层的发现。
AI 颠覆风险可能已被充分定价
这轮财报季之前，软件板块经历了长达半年的估值回调。市场担心的那些 AI 颠覆逻辑——裁员、替代、边缘化——一个都没少。
但这个财报季告诉我们一件事：即使 AI 颠覆的担忧完全没有解除，市场也会因为短期业绩线而认可这些公司。
换句话说，经过半年的估值回调，AI 颠覆的风险可能已经被完全”压进”价格里了。
风险被压进价格，意味着机会更值得关注。
基础设施层软件确定性最高
这轮赢家中，处于基础设施层的软件公司获胜概率更高、风险更低。
Datadog、Twilio、Snowflake——三家都是基础设施层面的公司。有的是 AI 大模型的必备软件，有的是云厂商的必配组件，有的是大企业底层基础设施的供应商。
网络安全公司也是一样——CrowdStrike、Palo Alto Networks、Fortinet，都是 AI 时代必须存在的基础设施。
这类公司的需求直接挂钩 AI Agent 的使用量。AI Agent 用得越多，这些公司的收入就越高。越靠近基础层，AI 的变现逻辑越确定。
今年大概率是 AI Agent 爆发之年。相关的基础设施软件公司有很高的增长潜力。
传统软件公司的尴尬处境
不是所有软件公司都能搭上这班车。
AI 工具公司里，一边是 Atlassian 和 Figma 通过 AI 功能带来业绩增长，另一边是微软、Salesforce、Shopify——都高调宣发 AI 功能，但实际贡献微乎其微。
这反映了当前老牌软件公司的尴尬处境。
这些公司大多是按席位收费。现在被迫向按用量收费转型（GitHub Copilot 正在转型，Atlassian 的 Rovo 也是）。但光改付费模式救不了它们。真正的问题是：它们跟不上大模型的发展节奏。
微软的 M365 Copilot 为什么不好用？因为大模型已经进入了 AI Agent 时代——AI 可以直接去执行任务（Harness Engineering），而 M365 Copilot 还停留在上一代——AI 理解问题的上下文（Context Engineering）。用户当然不喜欢用落后一代的产品。
这不是微软独有的问题。只要软件公司自己研发 AI 应用，就必然面临这个窘境。永远比最新大模型慢一步。上一代功能刚打磨好，下一代的用法逻辑可能已经被颠覆了。
所以单纯做 AI 应用的软件公司，很难为自己建立起新的护城河。AI 现在更像一个商品，谁都能用，效果差别不大。别指望谁靠一个 AI 新功能就让股价起飞——不可能。
AI 时代，软件公司的真正优势不再是技术能力，而是定义需求的能力。是他们建立的复杂生态、数据安全解决方案、行业经验——以及围绕 Token 使用效率形成的一系列能力。
总结：现在是关注软件股的时机
通过几十家软件公司财报的分析，三条共识清晰浮现：
- 2B 软件优于 2C，不可替代性高、变现路径短
- AI 必须带来新增收入，只是用 AI 降本增效不够
- 按用量收费是 AI 时代最有竞争力的商业模式
基础设施层的软件公司最值得关注——它们直接挂钩 AI Agent 的使用量。网络安全公司是这其中的特殊类型，需求确定性强，但业绩是否能及时兑现仍取决于具体变量。
站在当前时点，AI 颠覆风险可能已经被充分定价。此刻关注整个软件板块的机会，有着很好的盈亏比。
最后提醒：这篇文章是对美投讲美股研究框架的忠实整理和转述。投资有风险，请基于自己的独立判断做决策。