金吾財訊 | 光大證券研究指出，2026年市場圍繞大模型是否吞噬軟件展開新一輪博弈，美股AI應用軟件呈現分化。64家重點AI應用公司當前估值為歷史較低水平，反映軟件行業多數風險已被市場定價。細分領域來看，數據庫、IT運維、網絡安全等領域具備高準確性、高穩定性的特性，並深度嵌入企業核心流程，護城河相對較深。AI軟件應用底層邏輯與分場景分析方面，數據Infra、IT運維、網絡安全：AI催化或帶來新增需求，龍頭公司AI產品貨幣化已驗證。後續重點關注：1)Snowflake、Datadog等公司的AI相關產品能否在總營收中持續按月高增；2)網絡安全板塊中，傳統防火牆硬件升級需求能否持續轉化為長期的SaaS訂閱收入。傳統軟件方面，傳統軟件公司通過AI賦能逐步實現了商業模式從單一的「按席位訂閱」向「席位+按用量付費」的混合模式轉型，關注AI Agent從「試點測試」走向「規模化生產環境」的實際轉化率。垂類應用方面，通用大模型無法滿足特定行業的合規與精度要求，這賦予了垂類軟件極深的護城河，能利用AI直接提升客戶ROI(如廣告營銷)或能通過AI Agent替代繁重人力的深水區行業(如工業)，被大模型替代/侵蝕份額風險較小。整體而言，AI產業已經進入可覈算投入產出的階段，軟件應用AI產品從Chatbot向Agent躍升，商業模型逐步切換打開了收入天花板，部分細分賽道已驗證AI帶來新增需求。當前美股AI應用投資逐步證僞「AI吞噬論」，聚焦尋找剛需&具備AI變現能力的軟件應用層。該機構認為，軟件估值修復彈性依靠企業證明AI不是在侵蝕原有收入，而是通過「按用量/效果付費」創造新增收入。短期來看，數據Infra、IT運維、網絡安全等領域直接受益於AI算力需求增長，相比下游AI應用公司價值鏈條較短、確定性較強。長期來看，隨着大廠AI投入具備商業閉環的支撐，下游AI應用的需求有望持續。該機構提示風險主要有：AI技術研發和產品迭代不及預期、AI行業競爭加劇風險、AI應用商業化進展不及預期、國內外政策風險。