金吾财讯 | 光大证券研究指出，2026年市场围绕大模型是否吞噬软件展开新一轮博弈，美股AI应用软件呈现分化。64家重点AI应用公司当前估值为历史较低水平，反映软件行业多数风险已被市场定价。细分领域来看，数据库、IT运维、网络安全等领域具备高准确性、高稳定性的特性，并深度嵌入企业核心流程，护城河相对较深。AI软件应用底层逻辑与分场景分析方面，数据Infra、IT运维、网络安全：AI催化或带来新增需求，龙头公司AI产品货币化已验证。后续重点关注：1)Snowflake、Datadog等公司的AI相关产品能否在总营收中持续环比高增；2)网络安全板块中，传统防火墙硬件升级需求能否持续转化为长期的SaaS订阅收入。传统软件方面，传统软件公司通过AI赋能逐步实现了商业模式从单一的“按席位订阅”向“席位+按用量付费”的混合模式转型，关注AI Agent从“试点测试”走向“规模化生产环境”的实际转化率。垂类应用方面，通用大模型无法满足特定行业的合规与精度要求，这赋予了垂类软件极深的护城河，能利用AI直接提升客户ROI(如广告营销)或能通过AI Agent替代繁重人力的深水区行业(如工业)，被大模型替代/侵蚀份额风险较小。整体而言，AI产业已经进入可核算投入产出的阶段，软件应用AI产品从Chatbot向Agent跃升，商业模型逐步切换打开了收入天花板，部分细分赛道已验证AI带来新增需求。当前美股AI应用投资逐步证伪“AI吞噬论”，聚焦寻找刚需&具备AI变现能力的软件应用层。该机构认为，软件估值修复弹性依靠企业证明AI不是在侵蚀原有收入，而是通过“按用量/效果付费”创造新增收入。短期来看，数据Infra、IT运维、网络安全等领域直接受益于AI算力需求增长，相比下游AI应用公司价值链条较短、确定性较强。长期来看，随着大厂AI投入具备商业闭环的支撑，下游AI应用的需求有望持续。该机构提示风险主要有：AI技术研发和产品迭代不及预期、AI行业竞争加剧风险、AI应用商业化进展不及预期、国内外政策风险。