摘要

1）各行业公司都在加快采用 AI 应用方案，AI 正成为提高运营效率和加强竞争优势的重要驱动力。

2）2025 年二季度，软件行业大部分企业的业绩表现不错，但股价表现不佳。因为，投资者担心 GenAI 对传统软件公司有长期威胁。但是，其忽视了传统软件公司利用 GenAI 带来新价值的能力。

3）IT 支出和 AI 支出的预算表明，软件行业有望触底反弹。但重要的是，需要找到传统核心业务稳定，并能利用 GenAI 扩大自身机会的优质公司。

一、AI应用实例

各行业公司都在加快采用人工智能解决方案，从自动化供应链、客户服务，到财务预测、加速研发，以提高运营效率、改善客户和员工体验、升级产品、增强营销效果，人工智能正成为提高运营效率和加强竞争优势的重要驱动力。下面我们将展示不同行业公司采用人工智能来提高运营效率和推动业绩的各种实例。

1、TMT: Amazon

个性化：名为“Rufus”的人工智能购物助手为亚马逊购物者提供个性化推荐，总结客户评价并快速收集产品信息。

图片搜索：“Amazon Lens”允许顾客通过提交产品照片在线查找产品。

客户支持：基于亚马逊 Nova Sonic 模型的 AI 客服，实现语音理解和生成，并以人类声音回答。该工具能以企业数据（库存、日程安排）为基础回答问题，从而提供全面解答。

编码助手：Amazon Q 是一款生成式人工智能助手，用于代码建议、发现安全漏洞。

2、Financials: Bank of America

AI代理：Erica 是美银的 AI 代理，通过提供自助服务帮助整个公司提高效率。例如，开户、修改个人信息、贷款审批。总活跃用户达 2000 万，互动次数近 30 亿次。

搜索与总结：“ask MERRILL”和“ask PRIVATE BANK”旨在高效地为顾问查找资源和整理信息。由投资银行和私人银行使用的生成式人工智能平台，用于搜索、总结、综合内部研究及市场评论。

3、Healthcare: UnitedHealth Group

个性化搜索：客户能够通过个性化的人工智能搜索工具“Smart Choice”，查找供应商并发现相关信息。该工具通过分析客户个人信息和近期理赔数据，并根据手术和专科类别对信息进行分类，以确定满足特定患者所需的服务。

AI客服：客户可以通过手机应用程序获得人工智能实时回答。AI 客服还为人工客服提供客户历史和福利的摘要，提高服务效率。

疾病预测：人工智能工具通过分析患者病历，更早地发现健康风险，并生成个性化的治疗方案。

索赔处理：人工智能协助进行索赔评估，但不拥有最终决定权，以减少因人工任务效率低下和潜在错误。计划进一步利用人工智能，通过扫描各类平台来查找理赔申请中缺失的信息，比如雇主的福利政策。

二、股价回顾

过去两年，SaaS行业股（MSXXSAAS）的年化回报为 7.9%，远远落后于其他行业指数。表现最好的是半导体行业股（SMH），年化回报 46.6%。但是，能运用 AI 作为增长动力的软件股（GSTMTAIS），表现并不差，回报 33.3%，好于 S&P 500 和 NASDAQ。

2025 年第二季度软件行业的业绩显示，大部分公司的营收、Non-GAAP 营业利润率、Non-GAAP EPS 超出预期，并被上调了 2025 年的业绩预期。然而其股价表现依然不佳，该板块的持续疲弱严重打击了投资者情绪。但是，拖累该行业的并非基本面因素，而是对人工智能的长期影响持有悲观看法。这些风险包括 AI 初创企业风险、DIY 风险（更多公司选择自行开发软件，而非从第三方供应商采购）、席位下降风险。

投资者悲观地认为 GenAI 对传统软件公司的风险太大，而忽视了现有供应商利用 GenAI 带来新价值的能力。因为人们以为，GenAI 初创公司意味着要与旧软件公司直接竞争。但新的 GenAI 能力代表着功能的扩展，能够提升许多现有软件的效率。

Snowflake 是一个很好的例证。去年，投资者过度担忧大语言模型（LLM）会消除对结构化数据库的需求。但一年后，通过产品收入的稳定，Snowflake 向投资者展示了其核心市场机会的持久性，并通过加快创新步伐，很好地说明 GenAI 如何能提高其平台的效率。例如，Cortex Search 使用 LLM 使更广泛的用户能够通过自然语言查询平台中的数据（而不仅仅是那些能够编写 SQL 的数据分析师）。机会就在那些能够成为下一个 Snowflake 的老牌企业——它们的核心业务稳定，创新步伐快，能够在平台上很好地赋能 GenAI 能力，从而扩大自身机会。

三、IT 支出预算

支出意向调查显示，预计 2025 年IT支出增长 3.6%，与之前的调查结果一致。但仍低于长期平均值 4.1%。

支出意向调查显示，预计 2026 年外部 IT 支出将适度加速，达 3.8%（2025 年为 3.6%），同比增长 21 个基点。但增长预期仍低于长期平均水平（2010 年至 2019 年为 4.1%，2017 年至 2019 年为 4.7%）。

软件行业仍是增长最快的行业（同比增长 15 个基点，达 3.9%）。通信行业同比增长 4 个基点，达 3.0%，紧随其后的是 IT 服务行业（同比增长 16 个基点，达 2.5%）。硬件将是 2026 年增长最慢的行业，同比增长 9 个基点，达 1.6%。

3 年期 IT 预算修订比率温和上升，为 3.6 倍（低于 3 年平均值 3.8 倍），仍处于健康水平，继续支持中期乐观前景。36% 预计未来 3 年 IT 支出占总收入的比例将上升（与 2025 年第二季度的 37% 相比略有下降）。相比之下，只有 10% 预计 IT 支出占收入的比例将下降（与 2025 年第二季度的 11%相比略有下降）。

四、AI支出

在实施人工智能/机器学习技术的 CIO 中，有 27% 正在利用像 AWS、Azure 和 GCP 这样的超大规模云服务提供商，但CIO 对超大规模云服务提供商的偏好已下降 21 个百分点。而尚未实施这些技术的 CIO 中，有 29% 的人表示可能会利用这些提供商。

尽管超大规模云服务提供商在协助应用人工智能方面仍是 CIO 的首选供应商，但应用软件供应商正变得越来越受欢迎。目前使用像 Salesforce 和 ServiceNow 这样的应用软件供应商开展人工智能/机器学习项目的 CIO 比例大幅上升（从 2025 年第一季度的 16% 和 2024 年第三季度的 13% 上升至 18%，连续两个季度上升）。尚未实施人工智能/机器学习技术的 CIO 中，这一比例也大幅上升（从 2025 年第一季度的 17% 和 2024 年第三季度的 3% 上升至 29%）。

2025 年第三季度调查显示，生成式人工智能在 2026 年及以后仍有很长的上升空间。79% 预计到 2026 年底将有基于生成式人工智能的工作负载投入生产，这一比例高于 2025 年第二季度的 74%。在计划部署生成式人工智能项目的 95% 的 CIO 中，33% 已经将项目投入生产，而 25% 预计在 2025 年下半年投入生产，这一比例高于 2025 年第二季度的 20%。预计在 2025 年下半年开始，首次部署生成式人工智能项目的比例显著上升至 62%，高于 2025 年第二季度的 54%。

微软（27%）和亚马逊（17%）是最被广泛认为将为代理式人工智能提供助力的供应商，不过 OpenAI（10%）、谷歌（9%）和 Salesforce（9%）在内的众多软件供应商同样被视为代理式人工智能这一主题的受益者。

五、AI软件新周期

总的来看，全球IT支出正驶入一条“稳健但并非全速”的航道。增长虽未达到历史巅峰，但信心正在缓慢回升。展望未来，AI软件行业的前景已清晰可辨：

1）从“实验品”到“顶梁柱”：AI正加速从概念验证走向规模化应用。到2026年，近八成的企业计划将生成式AI投入实际生产，这意味着AI将从炫酷的“演示厅”大步迈入创造真实价值的“主生产线”。

2）生态竞争，群雄逐鹿：AI的战场格局已然显现。超大规模云厂商（如微软、亚马逊）是提供算力的“军火商”，根基深厚；而敏捷的应用软件商（如Salesforce、ServiceNow）正凭借贴近业务场景的优势快速崛起，成为帮助企业“用好AI”的关键伙伴。未来将是基础设施与上层应用协同共进的生态竞争。

3）“安全”与“智能”并驾齐驱：在AI高歌猛进的同时，安全软件作为“数字世界的守护神”，其战略地位不降反升。威胁的升级和法规的收紧，使其成为IT预算中最不可动摇的基石。 我们正站在一个由AI软件定义的新周期的起点。投资于此，不仅是追逐风口，更是布局一个必将到来的、更智能、更安全、更高效的数字未来。