軟體股「修復」迷思：反彈之後，AI Agent 究竟是殺手，還是救星？

在過去的兩個月中，如果說美股市場最火熱的主線，毫無疑問是 AI 硬體、算力、輝達、光通信、電力和資料中心。

除此之外，還有一個方向其實也在悄悄復甦——軟體股。

這並非事後諸葛亮。在文章《油價衝高、利率難降、七姐妹趴窩：Q2 美股的超額收益，該看哪些主線？》中，麥通就明確提到了軟體板塊的「估值修正」，並強調值得關注的不是所有 SaaS，而是安全軟體、企業平台型龍頭以及高彈性分歧池，其中包括 PANW.M、CRWD.M、NET.M、CRM.M、NOW.M、ZS.M、INTU.M、ADBE.M、MDB.M、SNOW.M、DDOG.M、TEAM.M 等。

現在回過頭來看，這個判斷已經獲得了一定程度的驗證：根據 3 月 31 日至 5 月 22 日的區間計算，軟體 ETF IGV 從 80.05 美元上漲至 94.01 美元，區間漲幅約 17.4%，也就是說，軟體股經歷了一輪明顯的低位修復。

然而，更大的問題在於，這波反彈究竟是跌多後的技術性修復，還是 AI Agent 正在讓部分軟體公司重新被市場定價？

一、反彈之外，為何軟體股此前被市場嫌棄？

如下圖所示，先看一組數據。

其實這組數據說明了一個非常直觀的問題：軟體股並非整體乏人問津，市場已經在某些方向上重新定價，尤其是雲端監控、安全、資料庫、數據雲等類別的公司，其反彈力道甚至明顯超過 IGV 本身。

但這也不意味著「所有 SaaS 又要重回牛市」。

更精確地說，這波軟體反彈是 AI 在重新篩選贏家，市場開始區分哪些軟體會被 AI Agent 取代，哪些軟體反而會因為 AI Agent 的落地而變得更加重要。

眾所周知，過去一段時間，軟體股受到壓抑，不僅是因為業績變差，更是因為市場開始質疑傳統 SaaS 的商業模式。

傳統 SaaS 很多時候是按人頭、按席位收費。企業購買多少銷售席位、客服席位、協作席位，軟體公司就收取多少訂閱費。但 AI Agent 出現後，市場開始提出一個很尖銳的問題：如果未來一個 AI Agent 可以完成多個員工的工作，那企業還需要那麼多 SaaS 席位嗎？

這就是過去軟體股被殺估值的核心邏輯。

AI Agent 可能自動撰寫郵件、跟進客戶、生成合約、分析數據、處理工單、執行審批，一旦這些工作被自動化，傳統軟體「人越多、席位越多、收入越高」的邏輯就會受到挑戰。

與此同時，企業的 AI 預算在過去一段時間更多流向 GPU、雲端算力、數據中心和基礎設施，軟體公司反而處於被擠壓的位置。更麻煩的是，如果 AI 只帶來更多的研發和算力成本，卻無法提升利潤率，那麼軟體公司的估值壓力還會持續存在。

我們在 Q2 前瞻中也提到，對企業軟體、平台型科技和網路安全公司而言，如果 AI 只能增加投入、不能改善利潤率，估值壓力將會繼續上升。

所以，軟體股真正被市場嫌棄的，不只是成長速度，而是商業模式的確定性。

二、關鍵不是「有沒有 AI」，而是 AI 能否轉化為收入

市場也開始意識到，AI Agent 並非憑空運作。

一個能真正落地的企業級 AI Agent，至少需要四樣東西：

• 第一需要入口，例如銷售、客服、行銷、IT 工單、辦公協作，這些都是企業工作真正發生的地方；
• 第二需要數據，沒有企業內部數據，AI Agent 只能泛泛地回答問題，難以做出真實決策；
• 第三需要流程，企業不是讓 AI 閒聊，而是希望 AI 能發起審批、更新 CRM、處理工單、生成報價、推動業務閉環；
• 第四需要權限和安全，未來不只是人會犯錯，Agent 也可能誤操作、越權訪問、洩露數據，因此身份管理、安全防護和審計會變得更加重要；

這就是為什麼軟體股開始有了修復的邏輯，因為 AI Agent 不一定會繞開軟體，而很可能必須建立在軟體之上。

換句話說，AI Agent 確實會衝擊一部分「只賣席位、缺少數據和流程壁壘」的 SaaS，但對於掌握客戶入口、企業數據、工作流程和權限系統的軟體公司來說，它反而可能成為新的成長入口。

而本週最關鍵的軟體財報之一，是 Salesforce。

Salesforce 將於 5 月 27 日盤後發布 FY2027 第一財季財報。該公司也明確將自己定位為「#1 AI CRM」，並聲稱 Salesforce 能幫助企業成為 agentic enterprises，將 humans、agents、apps 和 data 整合到統一平台中。

市場目前預期，Salesforce 本季營收約 1105 億美元，年增約 12%；調整後 EPS 約 3.11 美元，高於去年同期的 2.58 美元。選擇權市場也顯示，交易員預期財報後 CRM 股價可能出現接近 9% 的上下波動。

但這份財報的真正重點，不在於傳統 CRM 營收能否略超預期，而在於 Agentforce 能否證明 AI Agent 真的可以商業化。

市場會關注幾個問題：Agentforce 有沒有真實訂單？AI 功能是否帶動了 RPO 和訂閱營收的改善？客戶是願意為 AI Agent 額外付費，還是只把它當作原有軟體的附加功能？利潤率和股票回購能否繼續支撐成熟軟體公司的估值？

CRM 的答案至關重要，因為如果 Salesforce 能證明 AI Agent 不是取代 CRM，而是增強 CRM，那麼軟體股的反彈就不只是估值修復，而是可能進入 AI 重估階段。

另一份關鍵財報是 Snowflake。

Snowflake 將於 5 月 27 日盤後發布 FY2027 第一財季財報。該公司將自己定義為 AI Data Cloud，強調其平台能幫助企業從數據、應用程式和 AI 中獲得價值。

SNOW.M 和 CRM.M 的邏輯不同。

CRM 更像是前台入口，SNOW 則更像是後台數據底座。AI Agent 要幫助企業做出決策，首先必須能夠存取、理解並治理企業內部的數據。模型再強大，如果沒有乾淨、統一且可調用的數據，也很難真正落地。

財報發布前，Snowflake 給出的 FY2027 第一季產品營收指引為 12.62 億至 12.67 億美元，對應約 27% 的年增長率；Zacks 一致預期的第一季產品營收約 12.6 億美元，年增約 26.9%。市場還將關注百萬美元級客戶數量、總客戶數、淨收入留存率，以及 Snowflake Intelligence、Cortex Code 等 AI 產品的採用情況。

因此，SNOW.M 的關鍵並非「有沒有 AI 故事」，而是 AI 故事能否轉化為更多的數據消費。

如果產品營收超過指引上限，客戶消費持續復甦，RPO 和大客戶數量持續改善，這就表示企業 AI 不只停留在模型層面，而是開始拉動數據平台的使用量。

反之，如果 AI 產品講得熱鬧，但消費成長和指引力道不足，市場可能會將這波反彈理解為「估值修復」，而非「基本面重估」。

一句話總結，就是 CRM.M 看 Agent 能不能賣錢，SNOW.M 看 AI 能不能拉動數據消費。

三、軟體股該如何分層看待？

這波軟體反彈，不能簡單地視為所有軟體股齊漲，更合理的方式，是按照 AI Agent 落地所需的能力來分層。

• 第一層是前台入口和 Agent 變現，代表公司可關注 CRM、NOW，它們掌握銷售、客服、商業流程和企業工作入口。如果 AI Agent 真能進入工作流程，它們有機會將 AI 做成收費產品；
• 第二層是數據底座和 AI 燃料，代表公司包括 SNOW、MDB、PLTR，AI Agent 要理解企業，必須調用企業內部數據。數據越複雜，治理越重要，此類平台的價值就越高；
• 第三層是安全、身份和權限，代表公司包括 CRWD、ZS、OKTA、NET，Agent 越自動化，企業就越需要管理權限、審計行為和防止數據洩露。未來安全軟體不僅要保護人，也要保護 Agent 的行為邊界；
• 第四層是高彈性分歧池，例如 DDOG、TEAM、DOCU、PATH，此類公司彈性大，但也更依賴財報驗證。如果 AI 能提升使用頻率、客戶黏著度和營收成長，它們還能繼續修復；如果只是估值反彈，持續性就會弱很多；

那麼，AI Agent 究竟是軟體的殺手，還是軟體的救星？

答案是兩者都有可能。

對於缺乏數據壁壘、流程壁壘和客戶入口的軟體公司，AI Agent 可能會壓縮它們的價值；但對於掌握客戶關係、企業數據、業務流程、安全權限的平台型軟體公司，AI Agent 反而可能成為新的成長入口。

這也是為什麼軟體股已經反彈了五、六週，但市場還沒有給出最終答案。

真正的答案，接下來將會藏在財報裡——CRM 要證明 Agentforce 能否帶來真實訂單；SNOW 要證明企業 AI 能否拉動數據消費；安全軟體要證明，在 AI 自動化時代，權限管理和風控需求只會更強；高彈性軟體股則要證明，反彈不是靠情緒，而是靠營收、利潤率和指引。

簡言之，真金不怕火煉，到最後，有入口、有數據、有流程、有權限的公司，才有機會從「AI 受害者」轉變為「AI 受益者」。