从SaaS到AgenticPlatform：AI时代软件公司的价值重估-东吴证券.pdf会员免费

证券研究报告·行业深度报告·传媒东吴证券研究所 1 / 28请务必阅读正文之后的免责声明部分传媒行业深度报告 从 到 ：AI 时代软件公司的价值重估 2026 年 09 月 06 日 证券分析师 张良卫 执业证书：S0600516070001 021-60199793 @..cn 证券分析师 周良玖 执业证书：S0600517110002 021-60199793 @..cn 证券分析师 张家琦 执业证书：S0600521070001 @..cn 行业走势 相关研究 《 业绩追踪：供需紧张延续，盈利能力提升》 2026-08-19 《传媒 广发（512980）：传统景气修复与 AI 应用价值兑现共振》 2026-08-14 增持（维持） [_] [_] 投资要点 ◼ AI 对软件行业并非简单“吞噬”，而是推动价值从前端入口向企业 AI执行底座迁移：过去市场担忧 AI 会削弱传统 的前端入口、席位制收费和高利润率假设，这一担忧对功能较轻、数据壁垒较低、流程嵌入较浅的工具型 具有一定合理性。但我们认为，企业级 AI 真正落地并不只依赖模型能力，更依赖数据治理、权限管理、流程编排、系统集成、安全合规和结果追溯能力。当 进入企业真实生产环境后，能否稳定调用数据、理解业务规则、遵循权限边界，执行流程动作并留下可审计记录，将成为决定 AI 能否规模化落地的关键。因此，AI时代软件公司的价值判断将从“用户是否频繁打开应用”，转向“该系统是否处在企业任务执行链条中的关键位置”。具备核心数据、流程权限、治理审计和系统连接能力的平台型软件，有望从传统应用软件向企业 AI 基础设施重估。 ◼ AI 商业化从概念验证走向指标验证：2026 年 7-9 月，头部软件公司陆续披露更可追踪的 AI 商业化指标，证明 AI 能够带来新增收入来源、工作负载和客户需求。 通过 和 等指标验证 收入和任务执行量，多套定价模式并行探索，说明企业客户已经开始为 能力付费，且 AI 任务执行量正在成为新的可量化指标。 验证 AI 应用扩张带来的数据工作负载增长，企业 AI 应用越多、数据迁移、数据治理、数据共享、模型调用和数据处理需求越强。 则依托“基础许可+AI 用量”的混合定价实现更好的价值传导，验证工作流平台承载 执行闭环的能力。我们认为，未来软件公司估值框架不应只看收入增速、净收入留存率和利润率，还应关注 AI 调用量、任务执行量、自动化流程渗透率、依赖程度、定价架构迁移进度以及 AI 功能能否形成可计量、可收费、可审计的工作负载。 ◼ AI 重塑软件行业价值链， 协议层+四层纵向结构决定估值分化：我们建议将 AI 时代软件行业划分为数据控制层、工作流执行层、垂直场景层、云与开发运维层， 则作为横向协议贯穿各环节。数据控制层解决“ 知道什么”，分为全域分析型及操作型两条路径，受益于企业 AI 落地带来的数据调用和模型工作负载增长；工作流执行层解决“ 能做什么”，核心在于将 AI 嵌入 等企业流程，使 从信息生成走向任务执行；垂直场景层解决“ 创造多少业务价值”，医疗、法律、金融、工业等高 场景更容易量化节省时间、提升效率或降低错误率，短期结果型收费普及受合规约束，但长期有望从订阅制延伸至任务型、用量型或结果型收费；云与开发运维层解决“ 如何稳定、安全、低成本运行”，随着 AI 应用数量增加、调用链条变长，企业对可观测性、安全运营、访问控制等的需求将持续提升。 ◼ 投资建议：我们认为，AI 时代软件行业并非整体性重估，而是结构性分化。建议重点关注四类方向：1）掌握企业核心数据、权限体系和工作流入口的平台型软件，包括 、、、等；2） 更容易量化、AI 付费意愿更强的垂直软件场景，包括 、、 等；3）受益于 AI 应用规模化的安全、可观测性和开发治理软件：包括 、、、 等；4）具备生态入口、云基础设施和 AI 分发能力的综合型平台：包括 、、 等。 ◼ 风险提示：AI 商业化进展不及预期，企业 落地进度不及预期，宏观环境和企业 IT 支出不及预期。 -28%-23%-18%-13%-8%-3%2%7%12%17%2025/9/82026/1/62026/5/62026/9/3传媒沪深300

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