像AI这样的颠覆性科技，其实他的发展都是有一定的规律的。从百年前的电力革命，到90年代的互联网革命，无不体现出了相似的发展图景。他总共就分为三个阶段，每个阶段都有特点分明的投资机会。我们就以最熟悉的互联网革命为例，

第一阶段发生在80年代末到90年代初，这是互联网刚刚兴起的时候，那时互联网的应用还非常有限，最受益的公司就是一些基础层的硬件公司。比如造网络路由器，交换机的思科，以及造芯片的英特尔。

第二阶段则发生在90年代的上半段，这一阶段，一些针对B端（企业端）的互联网应用开始涌现。包括电子邮件，即时聊天工具，客户管理软件，供应链管理软件等等等等。这些互联网的应用主要的目的，就是为了优化企业的生产效率。

而第三阶段，则发生在90年代的后半段，这时各种C端的杀手级应用开始爆发了，像我们熟悉的亚马逊，PayPal，Yahoo都是那个时期涌现出来的公司。

所以你看，互联网革命是经历了，基础层，B端应用层，C端应用层三个不同的阶段。而同样的，现在的AI技术革命，我们也看到了相同的规律。第一阶段的基础层升浪很显然已然来临，而获益的代表就是英伟达。而现如今，第一波升浪已经趋于稳定，那么问题就是，第二波升浪，在B端的应用何时来临呢？

很多普通人对于AI应用都有这样的一个感受，好像现在真正落地的应用就只有ChatGPT这样的聊天软件，真正的杀手级应用还没有，想有也需要等很长的一段时间。所以也有不少人认为，AI投资还为时尚早，现在吹起来的都是些泡沫。

确实，我们普通人能看到的C端应用，的确还需要很长的一段时间，但实际上在B端的应用已经大范围的铺开了，而且在某些特定领域内已经有了非常显著的效果，只是我们普通人还没有感受到而已。而作为投资者，我们必须要比普通人再敏感一些，因为企业的变化将会是第二轮AI浪潮中最为关键的一环！

关于这一点，我其实在今年年初时就专门做过视频提醒过大家，我当时的一个educational guess是AI在企业端的效果很可能会在24年底，或25年年初来临。那现在他来了吗？目前来看还没有，但是在局部已经有一些迹象了。

下图是美银总结的，在生成式AI的浪潮下，最受益的企业板块排名。排名第一的，是软件公司。而这张图则是软件公司ETF IGV的表现，可以看到从11月份起，软件股的股价突然就出现了明显的分化式的上涨。那这会不会是第二轮AI升浪的信号呢？还是仅仅只是一个巧合呢？

于是我又进一步的挖掘了多家软件公司的财报，尤其是那些本次财报季暴涨的公司财报，还真就让我找到了一些玄机！我先不说结论，先给大家看几组数据。

这三张图分别是，Shopify，Salesforce，ServiceNow这三家典型的软件公司的，毛利率和EBITDA的对比。解释一下，毛利率反应的主要是软件公司的产品力，而EBITDA是扣除了折旧和利息后的经营利润，他反应的则是公司的经营效率。换句话说，就是公司利用有限的资源，赚更多钱的能力。而这个能力正是典型的AI在企业端的应用场景，也就是为企业进行降本增效。可以看到，这几家公司在产品力，也就是毛利率，变化不大的情况下，经营利润，也就是EBITDA，在最近的这两个季度，均有了不错的提升。数据是不会骗人的，这很可能说明AI在企业端的降本增效已经看到了效果。

而这点也分别得到了这三家公司管理层的证实。Shopify的管理层就表示，我们正在内部利用AI来提升效率和生产力。在工程、销售，以及财务等几乎所有部门中，AI都在发挥作用。

Salesforce则是在内部，推出了一款名为Einstein的AI应用，这个应用专门为内部员工解决一些低价值，重复性的工作。管理层披露，仅第一个季度，该产品就已经处理了37万次的任务，帮员工总共节省了5万小时的时间。

而ServiceNow的管理层则表示，在应用了AI技术后，他们已经将数据提取速度提高了53%，将报告，分析，以及视图列表的提取速度提升了27倍。

而正是我们看到的这些运营效率的提升，给这三家公司的股价都带来了不小的促进，像Shopify财报后已经涨了30%，ServiceNow到现在涨了15%，而Salesforce本季度还没发财报，自上季度财报至今股价也已经上涨了30%。

到这里我们已经看到了，AI B端应用的初露锋芒，但美投君还并不打算就此收手。接下来，我们不妨再进一步深挖，看看这一趋势下还有没有什么更为隐秘的信号？上面咱说的这些软件公司，还主要是通过自己内部利用AI来优化运营。那么有没有什么软件公司，是既能够自己降本增效，也能够给别人提供降本增效服务的呢？这样不就能Top line（营收），bottom line（利润）双重促进了吗？

你别说，还真有！下图是Snowflake的RPO数据。Snowflake是一家给企业提供数据分析平台的公司。今年年初新任CEO上任后，公司开始All in AI，试图通过AI级别的数据分析，为企业实现更好的销售和运营效果。而最好的一个体现公司业务效果的数据，就是RPO（Remaining Performance Obligation），你可以简单把他理解为是公司签约的长期大单的金额。可以看到，本季度公司的RPO有了一个飞跃式的提升，从上季度的52亿增加到了现在的57亿。这便要得益于公司应用AI的效果。公司股价也在财报后大涨了30%。

上面咱提到的ServiceNow，其实也是一家有着相同性质的公司。ServiceNow是一个为企业提供数字化工作流的平台，它本身的服务就是帮助企业去优化运营效率。而有了AI的加持，我们看到公司的RPO在本季度也获得了26%的超高增速，这是过去一来增速最快的一个季度。

另外，大数据分析公司Palantir也属于这类企业。他是通过大数据分析，为企业提供优化运营的解决方案。Palantir推出AI产品的时间，是这几家软件公司中最早的，这也要得益于公司长期以来在该领域里的深耕。下图是Palantir的AI产品，AI Platform上线以来，公司RPO的表现。可以看到，每个季度公司都保持了40%的RPO增速，这样的表现可以说非常惊人了。也难怪公司过去一年的股价翻了近4倍。

当然了，我这里只是挑选了一些，在AI降本增效上做的还不错的软件公司，但要知道的是，现在大多数软件公司还是处在挣扎当中。具体原因我一会儿还会提到。这里是想让大家别误以为，这样的表现是普遍现象，这不过是一些非常特殊的局部案例。

说到这儿可能有人会好奇了，为什么AI降本增效会率先体现在软件公司上呢？又为什么会出现在现在这个时间点，开始零星的爆发出来呢？

AI的效果发生在软件公司身上，其实是有他的必然性的。目前生成式AI所带来的最好的降本增效场景，就是在帮助程序员写代码上。据统计，微软的GitHub Copilot发布之后，给程序员的编程效率提升了55%。不仅如此，这些软件公司还有自己开发的能力，他们可以轻易的去调整模型，为内部定制化AI软件，这让他们能够近水楼台先得月。

而这种定制化的模型，就是当前AI为企业降本增效的一个核心趋势。他还有一个外号，我们之前视频里也多次提到过，叫做小语言模型。其实这个趋势，我早在年初的AI布局视频中就跟大家分享过，当时我们看到的情况是，众多软件公司已经开始在小语言模型上进行布局。想必经过了大半年的开发，一些效果开始在局部逐渐显现出来了。

投行Morgan Stanley在他们的研报，《撬动AI提升效率》中，将AI降本增效分成了三个阶段。第一阶段是通用AI工具，即现在的ChatGPT这样的大语言模型。第二阶段，是能访问公司特定数据的定制化模型。第三阶段，是能进化成代理（AI Agent）的AI助手。

我们现在所说的小语言模型，正是处于这个第二阶段。小语言模型的重点不在于小，而在于他们是给特定任务，专门适配的生成式AI模型。像ChatGPT这样的大语言模型，解决的是通用问题，他什么都知道一点，但是什么都不精。我们使用时也能意识到，很多领域ChatGPT其实并不专业，还总喜欢给你乱说话。

但是小语言模型不同，开发者可以针对单一场景，精准的去投喂专业数据，训练模型。这样不仅可以让AI精准的解决企业内部的单一任务，而且还很好的避免了数据隐私，合规等外部问题。过去一年，包括微软，Salesforce，Intuit等大型软件公司们，都推出了自己的小语言模型，而这个趋势现在看来还在延续。

从图中你会发现，这第二阶段的AI发展速度是最快的，其中的机会也最多。具体有哪些机会，咱们这里暂且按下不表，我们一会儿还会提到。很显然，我们现在看到的，正是第二阶段小语言模型的一个初露锋芒，它往后还有很长一段时间的上升周期。这就意味着，AI降本增效的效果，以及相关的受益公司，很可能即将开始集中且持续的爆发出来。

多说一句，这第三阶段，AI代理现在也已经有公司在做了，比如大数据分析公司Palantir。而处于第二阶段应用小语言模型的这些企业们，也都瞄准了AI代理在进行开发。这将是未来更广阔的一块市场。像英伟达CEO黄仁勋，就在最近的一次采访中说，AI代理将给AI带来新一波的升浪。但现阶段，这还不是我们投资者需要关注的重点，重点还是小语言模型，给企业带来降本增效的这个趋势。

好了，我们现在已经看到了，AI降本增效在软件公司中，一些零星的爆发信号了，那么未来这个趋势会如何发展呢？这问题非常关键，他将决定我们具体该如何布局我们的投资。

首先，我认为，软件公司仍将会是AI B端应用的主战场，这个趋势才刚刚开始，未来还会有不少的增长空间。大家别以为，几家公司的跳涨，就已经是这轮升浪的高潮了，其实他连个起步都算不上，充其量就是个信号而已。

事实上，别看美股过去两年走出了不俗的大牛市。但软件公司这个整体其实一直在承压。这主要是因为在前几年的疫情中，疫情带来了很多非理性的软件需求，大量软件公司也因此进行了很多非理性的扩招，然而随着疫情过去，再加上加息等宏观环境上的压力，软件公司的收入开始放缓，成本又变得太高，效率就十分低下。这便是为什么去年，我们看到大量软件公司裁员的原因。而现阶段，软件公司们还并不能说是彻底好转了。但幸运的是，软件公司所面临的问题，正好是AI降本增效所针对的问题（成本高，效率低），它是一个很好的AI应用场景。

而且AI的降本增效对于企业来说，还有一个好处，那就是它不存在竞争，技术壁垒也相对有限。谁都可以用，只要你有开发能力，就能够在特定领域里实现降本增效的效果。所以即便现在有公司领先，也有公司落后，这都没关系。AI降本增效的趋势，还是会按部就班的在企业中蔓延开来。而一旦企业的成本下降，利润得到提升，那对于估值就会是有积极的影响的。

所以整体来看，我认为，我们很可能即将看到一个软件公司的普涨期。大部分软件公司都能够从中受益，虽然有先后，但没关系，这个趋势的普遍性会很强。尤其是当前美股上的资金集中度较高，如果软件公司能够普遍受益的话，那从资金面上看，也能够带来不错的轮动效果，甚至有可能带来一定的炒作。

但AI的降本增效它也有一个坏处，也是因为他不存在竞争，所以说单独降本增效其实无法为企业构建任何新的护城河。而且，降本增效更多是一次性的促进。因为成本它不可能一直降下去，效率也不可能一直提升，红利期就是那么一段。但市场的参与者们往往意识不到这一点，他们看到盈利的增长，就会觉得这公司会一直这样增长下去。这种情绪往往会催生局部的高估，甚至是泡沫，需要咱投资者特别注意！

也正因为这个风险的存在，我认为，拉长视野来看，在普涨期过后，一定会再出现分化期。就像在第一阶段AI基础层受益时我们看到的那样，第一波AI升浪一来，包括英伟达，AMD在内的众多基础层公司都纷纷迎来普涨，但是很快在某个阶段，那些未能建立起护城河的公司，如AMD它就逐渐落后了，而最终持续受益的就只有英伟达。我认为，这种分化在AI第二轮声浪的B端应用中也会出现。最终能够在AI B端应用胜出的公司，大概率就那么几家。而其他的众多公司，最终只能沦为平庸。

那么最终什么样的公司会胜出呢？我没有水晶球，做不到精准预测。但我可以跟大家说说，我觉得这样的公司必须具备的几个特点。

第一，他们必须是能够靠AI不断建立起护城河，并持续增长的公司。这就意味着，那些提供AI降本增效服务的公司，就会比自己应用AI降本增效的公司要更具优势。

第二，他必须要有高质量的私有数据。因为靠公有数据做出来的模型，它不具备足够的护城河。

第三，他要有足够灵活，且可复制的商业模式。比如按需收费的模式，就比按人头收费的模式要更具优势。而SaaS类的平台，则会比咨询类的平台要更具优势。

第四，是它的管理层需要足够优质，有足够强大的执行力。

说到这儿，可能有些看官就要跃跃欲试了。在这之前，美投君还必须要提醒各位一个风险。我们谈机会，不能只看到点，更重要的是看到线和面。同样的一块石头，放到山顶，和放到山脚下，他的势能是完全不同的。

现在我们分析的这些公司，他不过是AI 发展中的各个点而已，那他所在线是什么呢？是AI的B端降本增效这个技术发展的趋势。而要知道，现阶段这个趋势才刚刚开始，任何现在跑出来的应用公司，拉长周期来看，风险都是非常高的。

要知道，当年互联网革命中，最先跑出来的那些应用层公司，像网景，美国在线等，最终都没能撑到最后。这是技术发展阶段天然具备的不确定性，不是我们靠分析，靠预测，就能够解决的了的。所以说，不管公司现在看起来多么令人兴奋，作为投资者，我们都需要做好它最终无法胜出的准备。这是我们必须要面对的一个风险，再好的公司也不能all in！

最后，我想聊聊，作为投资者，我们具体应该如何去投资这第二轮AI升浪呢？要想了解如何投资，咱第一步肯定是要先看估值。其实对于软件股整体来说，他们现在的估值并不算太贵。目前整体的EV/Sales平均就只有8倍，远低于过去5年的平均。即便是挑出其中最贵的5只股票来看，也处于相对低点。当然这是整体的情况，其中肯定也有一些特例，比如Palantir的估值现在就已经飞上天了，咱们这里不做单独的分析。

刚刚上面咱分析了，软件股仍将会是本轮AI B端应用的主战场，而我们很可能即将迎来一段普涨期。那么这个阶段，如果你心中没有心仪的软件股，那投资ETF也会是一个不错的选择，像IGV，ARKK都是可参考的标的。

而如果你打算要选择个股，那美投君这里给大家看一张图。这是所有软件公司中，研发投入占比最高的公司排名。理论上讲，研发占比较高的那些公司，他们AI降本增效可优化的空间就更大。可以看到，像是Unity，Team，Data Dog，Confluent，Roblox这些公司，都是研发占比较高的企业。这张图只是给大家一个参考，具体的投资肯定不能只看这一个指标。

我认为，如果你想要布局个股，一定要有足够长远的视野，以及对于风险清醒的认知。拉长视野来看，这轮周期是一定会出现分化的，所以挑选个股时，你不能被当前的普涨行情所影响，而是要以寻找最终的胜出者为目的来布局软件股。而与此同时也需要做好，即便是这样的公司，最终也无法胜出的准备。

最后，我还必须要说一下基础层的公司们。我们今天一直在聊第二阶段的B端应用层，似乎基础层的公司已经大势已去了一样。大家千万别有这种误区。事实上，B端应用的爆发，也一定会促进基础层公司的发展，这个确定性还是非常强的。而且基础层公司没有普涨期的高估风险，也没有分化期的颠覆风险，而是会始终稳定的受益。所以说，从投资的角度来看，他们仍然是布局AI最稳妥的选择。

像AI这样的颠覆性科技，其实他的发展都是有一定的规律的。从百年前的电力革命，到90年代的互联网革命，无不体现出了相似的发展图景。他总共就分为三个阶段，每个阶段都有特点分明的投资机会。我们就以最熟悉的互联网革命为例，

第一阶段发生在80年代末到90年代初，这是互联网刚刚兴起的时候，那时互联网的应用还非常有限，最受益的公司就是一些基础层的硬件公司。比如造网络路由器，交换机的思科，以及造芯片的英特尔。

第二阶段则发生在90年代的上半段，这一阶段，一些针对B端（企业端）的互联网应用开始涌现。包括电子邮件，即时聊天工具，客户管理软件，供应链管理软件等等等等。这些互联网的应用主要的目的，就是为了优化企业的生产效率。

而第三阶段，则发生在90年代的后半段，这时各种C端的杀手级应用开始爆发了，像我们熟悉的亚马逊，PayPal，Yahoo都是那个时期涌现出来的公司。

所以你看，互联网革命是经历了，基础层，B端应用层，C端应用层三个不同的阶段。而同样的，现在的AI技术革命，我们也看到了相同的规律。第一阶段的基础层升浪很显然已然来临，而获益的代表就是英伟达。而现如今，第一波升浪已经趋于稳定，那么问题就是，第二波升浪，在B端的应用何时来临呢？

很多普通人对于AI应用都有这样的一个感受，好像现在真正落地的应用就只有ChatGPT这样的聊天软件，真正的杀手级应用还没有，想有也需要等很长的一段时间。所以也有不少人认为，AI投资还为时尚早，现在吹起来的都是些泡沫。

确实，我们普通人能看到的C端应用，的确还需要很长的一段时间，但实际上在B端的应用已经大范围的铺开了，而且在某些特定领域内已经有了非常显著的效果，只是我们普通人还没有感受到而已。而作为投资者，我们必须要比普通人再敏感一些，因为企业的变化将会是第二轮AI浪潮中最为关键的一环！

关于这一点，我其实在今年年初时就专门做过视频提醒过大家，我当时的一个educational guess是AI在企业端的效果很可能会在24年底，或25年年初来临。那现在他来了吗？目前来看还没有，但是在局部已经有一些迹象了。

下图是美银总结的，在生成式AI的浪潮下，最受益的企业板块排名。排名第一的，是软件公司。而这张图则是软件公司ETF IGV的表现，可以看到从11月份起，软件股的股价突然就出现了明显的分化式的上涨。那这会不会是第二轮AI升浪的信号呢？还是仅仅只是一个巧合呢？

于是我又进一步的挖掘了多家软件公司的财报，尤其是那些本次财报季暴涨的公司财报，还真就让我找到了一些玄机！我先不说结论，先给大家看几组数据。

这三张图分别是，Shopify，Salesforce，ServiceNow这三家典型的软件公司的，毛利率和EBITDA的对比。解释一下，毛利率反应的主要是软件公司的产品力，而EBITDA是扣除了折旧和利息后的经营利润，他反应的则是公司的经营效率。换句话说，就是公司利用有限的资源，赚更多钱的能力。而这个能力正是典型的AI在企业端的应用场景，也就是为企业进行降本增效。可以看到，这几家公司在产品力，也就是毛利率，变化不大的情况下，经营利润，也就是EBITDA，在最近的这两个季度，均有了不错的提升。数据是不会骗人的，这很可能说明AI在企业端的降本增效已经看到了效果。

而这点也分别得到了这三家公司管理层的证实。Shopify的管理层就表示，我们正在内部利用AI来提升效率和生产力。在工程、销售，以及财务等几乎所有部门中，AI都在发挥作用。

Salesforce则是在内部，推出了一款名为Einstein的AI应用，这个应用专门为内部员工解决一些低价值，重复性的工作。管理层披露，仅第一个季度，该产品就已经处理了37万次的任务，帮员工总共节省了5万小时的时间。

而ServiceNow的管理层则表示，在应用了AI技术后，他们已经将数据提取速度提高了53%，将报告，分析，以及视图列表的提取速度提升了27倍。

而正是我们看到的这些运营效率的提升，给这三家公司的股价都带来了不小的促进，像Shopify财报后已经涨了30%，ServiceNow到现在涨了15%，而Salesforce本季度还没发财报，自上季度财报至今股价也已经上涨了30%。

到这里我们已经看到了，AI B端应用的初露锋芒，但美投君还并不打算就此收手。接下来，我们不妨再进一步深挖，看看这一趋势下还有没有什么更为隐秘的信号？上面咱说的这些软件公司，还主要是通过自己内部利用AI来优化运营。那么有没有什么软件公司，是既能够自己降本增效，也能够给别人提供降本增效服务的呢？这样不就能Top line（营收），bottom line（利润）双重促进了吗？

你别说，还真有！下图是Snowflake的RPO数据。Snowflake是一家给企业提供数据分析平台的公司。今年年初新任CEO上任后，公司开始All in AI，试图通过AI级别的数据分析，为企业实现更好的销售和运营效果。而最好的一个体现公司业务效果的数据，就是RPO（Remaining Performance Obligation），你可以简单把他理解为是公司签约的长期大单的金额。可以看到，本季度公司的RPO有了一个飞跃式的提升，从上季度的52亿增加到了现在的57亿。这便要得益于公司应用AI的效果。公司股价也在财报后大涨了30%。

上面咱提到的ServiceNow，其实也是一家有着相同性质的公司。ServiceNow是一个为企业提供数字化工作流的平台，它本身的服务就是帮助企业去优化运营效率。而有了AI的加持，我们看到公司的RPO在本季度也获得了26%的超高增速，这是过去一来增速最快的一个季度。

另外，大数据分析公司Palantir也属于这类企业。他是通过大数据分析，为企业提供优化运营的解决方案。Palantir推出AI产品的时间，是这几家软件公司中最早的，这也要得益于公司长期以来在该领域里的深耕。下图是Palantir的AI产品，AI Platform上线以来，公司RPO的表现。可以看到，每个季度公司都保持了40%的RPO增速，这样的表现可以说非常惊人了。也难怪公司过去一年的股价翻了近4倍。

当然了，我这里只是挑选了一些，在AI降本增效上做的还不错的软件公司，但要知道的是，现在大多数软件公司还是处在挣扎当中。具体原因我一会儿还会提到。这里是想让大家别误以为，这样的表现是普遍现象，这不过是一些非常特殊的局部案例。

说到这儿可能有人会好奇了，为什么AI降本增效会率先体现在软件公司上呢？又为什么会出现在现在这个时间点，开始零星的爆发出来呢？

AI的效果发生在软件公司身上，其实是有他的必然性的。目前生成式AI所带来的最好的降本增效场景，就是在帮助程序员写代码上。据统计，微软的GitHub Copilot发布之后，给程序员的编程效率提升了55%。不仅如此，这些软件公司还有自己开发的能力，他们可以轻易的去调整模型，为内部定制化AI软件，这让他们能够近水楼台先得月。

而这种定制化的模型，就是当前AI为企业降本增效的一个核心趋势。他还有一个外号，我们之前视频里也多次提到过，叫做小语言模型。其实这个趋势，我早在年初的AI布局视频中就跟大家分享过，当时我们看到的情况是，众多软件公司已经开始在小语言模型上进行布局。想必经过了大半年的开发，一些效果开始在局部逐渐显现出来了。

投行Morgan Stanley在他们的研报，《撬动AI提升效率》中，将AI降本增效分成了三个阶段。第一阶段是通用AI工具，即现在的ChatGPT这样的大语言模型。第二阶段，是能访问公司特定数据的定制化模型。第三阶段，是能进化成代理（AI Agent）的AI助手。

我们现在所说的小语言模型，正是处于这个第二阶段。小语言模型的重点不在于小，而在于他们是给特定任务，专门适配的生成式AI模型。像ChatGPT这样的大语言模型，解决的是通用问题，他什么都知道一点，但是什么都不精。我们使用时也能意识到，很多领域ChatGPT其实并不专业，还总喜欢给你乱说话。

但是小语言模型不同，开发者可以针对单一场景，精准的去投喂专业数据，训练模型。这样不仅可以让AI精准的解决企业内部的单一任务，而且还很好的避免了数据隐私，合规等外部问题。过去一年，包括微软，Salesforce，Intuit等大型软件公司们，都推出了自己的小语言模型，而这个趋势现在看来还在延续。

从图中你会发现，这第二阶段的AI发展速度是最快的，其中的机会也最多。具体有哪些机会，咱们这里暂且按下不表，我们一会儿还会提到。很显然，我们现在看到的，正是第二阶段小语言模型的一个初露锋芒，它往后还有很长一段时间的上升周期。这就意味着，AI降本增效的效果，以及相关的受益公司，很可能即将开始集中且持续的爆发出来。

多说一句，这第三阶段，AI代理现在也已经有公司在做了，比如大数据分析公司Palantir。而处于第二阶段应用小语言模型的这些企业们，也都瞄准了AI代理在进行开发。这将是未来更广阔的一块市场。像英伟达CEO黄仁勋，就在最近的一次采访中说，AI代理将给AI带来新一波的升浪。但现阶段，这还不是我们投资者需要关注的重点，重点还是小语言模型，给企业带来降本增效的这个趋势。

好了，我们现在已经看到了，AI降本增效在软件公司中，一些零星的爆发信号了，那么未来这个趋势会如何发展呢？这问题非常关键，他将决定我们具体该如何布局我们的投资。

首先，我认为，软件公司仍将会是AI B端应用的主战场，这个趋势才刚刚开始，未来还会有不少的增长空间。大家别以为，几家公司的跳涨，就已经是这轮升浪的高潮了，其实他连个起步都算不上，充其量就是个信号而已。

事实上，别看美股过去两年走出了不俗的大牛市。但软件公司这个整体其实一直在承压。这主要是因为在前几年的疫情中，疫情带来了很多非理性的软件需求，大量软件公司也因此进行了很多非理性的扩招，然而随着疫情过去，再加上加息等宏观环境上的压力，软件公司的收入开始放缓，成本又变得太高，效率就十分低下。这便是为什么去年，我们看到大量软件公司裁员的原因。而现阶段，软件公司们还并不能说是彻底好转了。但幸运的是，软件公司所面临的问题，正好是AI降本增效所针对的问题（成本高，效率低），它是一个很好的AI应用场景。

而且AI的降本增效对于企业来说，还有一个好处，那就是它不存在竞争，技术壁垒也相对有限。谁都可以用，只要你有开发能力，就能够在特定领域里实现降本增效的效果。所以即便现在有公司领先，也有公司落后，这都没关系。AI降本增效的趋势，还是会按部就班的在企业中蔓延开来。而一旦企业的成本下降，利润得到提升，那对于估值就会是有积极的影响的。

所以整体来看，我认为，我们很可能即将看到一个软件公司的普涨期。大部分软件公司都能够从中受益，虽然有先后，但没关系，这个趋势的普遍性会很强。尤其是当前美股上的资金集中度较高，如果软件公司能够普遍受益的话，那从资金面上看，也能够带来不错的轮动效果，甚至有可能带来一定的炒作。

但AI的降本增效它也有一个坏处，也是因为他不存在竞争，所以说单独降本增效其实无法为企业构建任何新的护城河。而且，降本增效更多是一次性的促进。因为成本它不可能一直降下去，效率也不可能一直提升，红利期就是那么一段。但市场的参与者们往往意识不到这一点，他们看到盈利的增长，就会觉得这公司会一直这样增长下去。这种情绪往往会催生局部的高估，甚至是泡沫，需要咱投资者特别注意！

也正因为这个风险的存在，我认为，拉长视野来看，在普涨期过后，一定会再出现分化期。就像在第一阶段AI基础层受益时我们看到的那样，第一波AI升浪一来，包括英伟达，AMD在内的众多基础层公司都纷纷迎来普涨，但是很快在某个阶段，那些未能建立起护城河的公司，如AMD它就逐渐落后了，而最终持续受益的就只有英伟达。我认为，这种分化在AI第二轮声浪的B端应用中也会出现。最终能够在AI B端应用胜出的公司，大概率就那么几家。而其他的众多公司，最终只能沦为平庸。

那么最终什么样的公司会胜出呢？我没有水晶球，做不到精准预测。但我可以跟大家说说，我觉得这样的公司必须具备的几个特点。

第一，他们必须是能够靠AI不断建立起护城河，并持续增长的公司。这就意味着，那些提供AI降本增效服务的公司，就会比自己应用AI降本增效的公司要更具优势。

第二，他必须要有高质量的私有数据。因为靠公有数据做出来的模型，它不具备足够的护城河。

第三，他要有足够灵活，且可复制的商业模式。比如按需收费的模式，就比按人头收费的模式要更具优势。而SaaS类的平台，则会比咨询类的平台要更具优势。

第四，是它的管理层需要足够优质，有足够强大的执行力。

说到这儿，可能有些看官就要跃跃欲试了。在这之前，美投君还必须要提醒各位一个风险。我们谈机会，不能只看到点，更重要的是看到线和面。同样的一块石头，放到山顶，和放到山脚下，他的势能是完全不同的。

现在我们分析的这些公司，他不过是AI 发展中的各个点而已，那他所在线是什么呢？是AI的B端降本增效这个技术发展的趋势。而要知道，现阶段这个趋势才刚刚开始，任何现在跑出来的应用公司，拉长周期来看，风险都是非常高的。

要知道，当年互联网革命中，最先跑出来的那些应用层公司，像网景，美国在线等，最终都没能撑到最后。这是技术发展阶段天然具备的不确定性，不是我们靠分析，靠预测，就能够解决的了的。所以说，不管公司现在看起来多么令人兴奋，作为投资者，我们都需要做好它最终无法胜出的准备。这是我们必须要面对的一个风险，再好的公司也不能all in！

最后，我想聊聊，作为投资者，我们具体应该如何去投资这第二轮AI升浪呢？要想了解如何投资，咱第一步肯定是要先看估值。其实对于软件股整体来说，他们现在的估值并不算太贵。目前整体的EV/Sales平均就只有8倍，远低于过去5年的平均。即便是挑出其中最贵的5只股票来看，也处于相对低点。当然这是整体的情况，其中肯定也有一些特例，比如Palantir的估值现在就已经飞上天了，咱们这里不做单独的分析。

刚刚上面咱分析了，软件股仍将会是本轮AI B端应用的主战场，而我们很可能即将迎来一段普涨期。那么这个阶段，如果你心中没有心仪的软件股，那投资ETF也会是一个不错的选择，像IGV，ARKK都是可参考的标的。

而如果你打算要选择个股，那美投君这里给大家看一张图。这是所有软件公司中，研发投入占比最高的公司排名。理论上讲，研发占比较高的那些公司，他们AI降本增效可优化的空间就更大。可以看到，像是Unity，Team，Data Dog，Confluent，Roblox这些公司，都是研发占比较高的企业。这张图只是给大家一个参考，具体的投资肯定不能只看这一个指标。

我认为，如果你想要布局个股，一定要有足够长远的视野，以及对于风险清醒的认知。拉长视野来看，这轮周期是一定会出现分化的，所以挑选个股时，你不能被当前的普涨行情所影响，而是要以寻找最终的胜出者为目的来布局软件股。而与此同时也需要做好，即便是这样的公司，最终也无法胜出的准备。

最后，我还必须要说一下基础层的公司们。我们今天一直在聊第二阶段的B端应用层，似乎基础层的公司已经大势已去了一样。大家千万别有这种误区。事实上，B端应用的爆发，也一定会促进基础层公司的发展，这个确定性还是非常强的。而且基础层公司没有普涨期的高估风险，也没有分化期的颠覆风险，而是会始终稳定的受益。所以说，从投资的角度来看，他们仍然是布局AI最稳妥的选择。