摩根大通加入力挺美股軟體股行列：AI衝擊擔憂被誇大 歷史性下跌過後有望反彈

摩根大通策略師表示，隨著市場將短期內對人工智慧（AI）顛覆軟體產業的非理性預期納入考量，軟體股有望從其歷史性下跌中反彈。由杜布拉夫科·拉科斯-布亞斯（Dubravko Lakos-Bujas）領銜的策略師團隊指出，鑑於當前「極端的價格波動」，投資者應增加對高品質、對AI更具韌性的軟體公司的敞口，至少在短期內，市場存在資金重新輪動回該板塊的可能性。該團隊在一份報告中寫道：「鑑於市場倉位已被充分出清、對AI顛覆軟體產業的前景過度悲觀，以及基本面依然穩健，我們認為風險報酬的平衡正越來越偏向於反彈一側。」

由於擔心新型AI工具可能對傳統軟體即服務（SaaS）商業模式造成衝擊，美股軟體股近期持續承壓。此次拋售並未區分企業是否已與AI公司建立合作關係、或是否擁有專有數據資產，幾乎對所有相關軟體公司一視同仁。

軟體板塊已跌至去年4月「解放日」市場動盪以來的最低水平

微軟（MSFT.US）和CrowdStrike（CRWD.US）是摩根大通策略師提及的、具備AI韌性的代表性公司之一，這類企業有望從AI提升工作流程效率中受益。該團隊表示，企業級軟體較高的轉換成本以及多年期合約，為其抵禦短期衝擊提供了緩衝。

摩根大通團隊還指出，從長期來看，傳統軟體公司是否會被AI取代仍不明朗，但目前市場對AI顛覆的悲觀情緒在現階段已經出現「過度反應」。他們補充稱，軟體產業目前公布的第四季財報整體表現積極，分析師預計該產業在2026年的盈利增速將達到16.8%。

這一看多觀點也呼應了由邁克爾·威爾遜（Michael Wilson）領銜的摩根士丹利策略師團隊的判斷。該策略師團隊本週表示，美國科技股仍有進一步上漲空間，而軟體股的下跌已經打開了「具有吸引力的入場窗口」。威爾遜在報告中寫道：「在重大的投資周期中，上週那樣的波動並不罕見。儘管如此，人工智慧賦能型企業的基本面利好依然存在，且我們認為人工智慧採用者的交易價值仍被低估。」

上週，Wedbush分析師、被市場稱為「科技多頭旗手」的丹·艾夫斯（Dan Ives）領導的團隊同樣表示，儘管AI在短期內確實可能對傳統軟體商業模式構成一定壓力，市場對這一風險的反應明顯過度，當前的軟體股拋售已經隱含了「行業大規模被AI顛覆」的極端假設，而這在現實中並不具備可行性。

艾夫斯指出，企業客戶在AI遷移問題上遠比市場想像中謹慎。大量企業並不願意為了追逐AI紅利而將核心數據暴露在尚未完全成熟的新平台上，更不會輕易放棄過去數十年、斥資數百億美元構建的軟體基礎設施。他表示：「AI在短期內是逆風，這一點毫無疑問，但市場當前的定價方式，仿佛軟體產業即將迎來‘世界末日’，這一判斷在我們看來完全脫離現實。」

Wedbush強調，當前大型企業軟體生態中已沉澱了數以萬億計的數據點，新興AI公司如OpenAI和Anthropic，無論是在數據承載能力還是企業級安全防護方面，短期內都難以全面接管這些複雜系統。這意味著，AI更可能以「嵌入式工具」的形式融入現有軟體平台，而非徹底取而代之。Wedbush還指出，微軟、Palantir Technologies（PLTR.US）、CrowdStrike、Snowflake（SNOW.US）和賽富時（CRM.US）為當前「軟體寒冬」中最值得持有的五大軟體股。

英偉達（NVDA.US）首席執行官黃仁勳上週也駁斥了AI將取代軟體及相關工具的擔憂，稱這種想法「不合邏輯」。黃仁勳在舊金山由思科系統主辦的人工智慧會議上發表演說時表示，擔心AI會降低軟體公司重要性的想法是誤導性的。他認為，AI將繼續依賴現有的軟體，而不是從頭開始重建基礎工具。

黃仁勳表示：「有一種觀點認為，軟體產業的工具正在衰落，並將被AI取代……這是世界上最不合邏輯的事情，時間會證明一切。」「如果你是人類或機器人，無論是人工的還是通用型機器人，你會使用工具還是重新發明工具？答案顯而易見，是使用工具……這就是為什麼AI的最新突破是關於工具的使用，因為工具的設計初衷就是為了明確地發揮作用。」

AI重塑價值鏈與未來觀察

從軟體工程現實與SaaS產業結構看，「AI取代整個企業軟體棧」是一個容易被市場線性外推的敘事。企業級軟體的「價值密度」不僅在界面和功能，而在專有數據、權限/審計鏈、合規與責任邊界、系統整合、服務水平協議（SLA）與可用性、變更管理與組織流程；這些決定了：即使是再強大的大型語言模型（LLM），也往往需要高品質專有語料+結構化知識庫+可控工具調用+可追溯輸出，才能在生產環境中運行。

從AI工具以及SaaS軟體領域的底層技術邏輯看，恐慌拋售軟體股並不等同於「軟體不需要了」，而是價值鏈被AI重新分配：更強的通用大型模型與代理式AI工作流程（Agentic workflows）讓大量「點狀功能型SaaS」面臨被模型層/平台層功能內生化（feature absorption）、或被「對話式入口+自動化執行」繞開UI與席位的風險，進而衝擊傳統基於席位（seat-based）定價與續費邏輯；市場因此更急於將軟體股切成「AI贏家/AI輸家」。

但反過來，企業級SaaS軟體領軍者的「系統記錄層」（ERP/CRM/ITSM/資料庫/安全/合規）往往具有數據主權、治理、權限、審計與遷移成本壁壘，現實更可能是AI將這些長期以來的軟體巨頭轉變為交付AI能力的分發渠道，而非一夜之間取代整個既有軟體基礎設施。

在摩根士丹利策略團隊看來，短期層面，軟體板塊暴跌確實引發了「技術面接近階段性底部」的討論，也出現了部分資金小幅加碼；但更多資金仍在等待「能將AI應用敘事轉化為實際創收曲線」的硬性催化邏輯——例如軟體公司披露AI相關產品營收/滲透率、企業客戶明確宣布規模化部署、或續費指標（淨留存、擴張率）在引入AI大模型或代理式AI智能體後大幅走強；若缺少這些證據，反彈更像是「超跌修復」，而非新一輪趨勢。

這次軟體股大拋售浪潮，更像是市場用極端方式回答一個新問題：SaaS軟體廠商們的利潤池會被「模型廠+代理」重新分配到什麼程度？短期內，答案只能通過兩個「硬指標」來校驗：（1）企業端真實部署與付費擴散速度；（2）SaaS廠商AI相關產品收入與續費/淨留存的彈性——也正如湯森路透Breakingviews研究報告中的部分買方代表所描述的那樣，他們在等待「AI相關產品的實際營收增長數據」或更多企業部署公告作為加碼催化。

在此之前，關於軟體股的波動大概率會延續：一方面技術面可能出現「超賣反彈」，另一方面資金會持續進行結構性切換——更偏好與AI訓練/推理體系密切相關聯的數據與工作流黏性強的垂直軟體/數據資產型軟體公司，以及能將AI落實到「可控、可審計、可整合」平台；而對護城河較弱、同質化更強、估值更高的應用層名字，會繼續要求更高的風險補償。因此，微軟、MongoDB、Snowflake、Palantir以及SAP等這類聚集數據資產且基本面優質的軟體巨頭，可能在恐慌後更容易走出強勁超跌反彈。