智通財經APP獲悉，在萬衆矚目的高盛Communacopia+科技大會上，聚焦B端與C端AI應用領域的軟件行業領軍者們高管集體在大會上發表關於未來增長前景的最新預判觀點。高盛分析師們最新發布的一份紀要顯示，聚焦於大數據分析與人工智能項目工程的Databricks公司的首席執行官Ali Ghodsi發言稱，AI應用軟件領域的競爭重心正在向企業實際部署延伸，能夠把模型能力高效率且精準轉化為可靠業務成果的軟件平台，將獲得新的增長空間。
Databricks以Genie承接企業分析需求，以Unity Catalog統一企業人工智能與數字化治理、安全與成本管理，再向客戶數據平台、安全分析、可觀測性和事務數據庫擴張。高盛據此強調，判斷未來三年AI應用相關軟件公司的份額增長潛力，應重點考察技術知識產權、創新速度和開放架構。高盛表示，對於投資層面而言，具備龐大且獨家數據庫與強大工作流優勢的軟件平台有望獲得新一輪市場重估。
高盛分析們還表示，隨着全球資金正在從AI算力基礎設施相關聯AI投資第一階段的GPU/HBM/AI數據中心核心硬件瓶頸，向能夠把Token轉化為愈發強勁的企業端生產力、收入和現金流的第二階段應用層贏家擴散。未來估值分化可能反而更猛烈：擁有獨佔數據、企業與個人用戶複雜工作流優勢、Agent智能體工作流執行閉環和清晰ROI的軟件公司獲得重估，而容易被基礎模型單功能商品化的傳統SaaS則可能繼續承壓。
AI開始高效率「交作業」：企業數據與治理決定落地能力
Communacopia+科技大會上，Genie展現出Databricks爭奪企業AI入口的路徑——通過專有數據索引技術OntoRank和業務本體，將企業數據組織成模型能夠理解、計算和使用的業務信息，使產品承擔「AI智能體分析師」的角色。
Databricks管理層表示，Genie已廣泛用於公司內部銷售、營銷和財務，過去6—12個月明顯改變了內部運營。其工程意義在於，企業部署智能體需要統一理解客戶、訂單、收入等業務對象，並將分析結果接入日常流程;模型性能提高之後，這些數據基礎工作仍決定任務能否準確完成。管理層也看到了與Palantir在複雜數據工程項目上的合作空間。
Unity Catalog則承接智能體規模化部署產生的治理需求。高盛分析師團隊指出，模型快速迭代增加了選型與部署複雜度，Token消耗增長強化了企業對成本和投資回報的審查，而企業對智能體具體操作、數據訪問及安全風險的可見性仍然不足。因此，數據治理、訪問權限、安全和業務語義需要與AI運行環境緊密結合。
高盛對於AI應用層的最新判斷在於，這類平台的商業價值在於讓企業能夠放心擴大部署：既明確智能體可以訪問什麼、執行什麼，也能追蹤任務成本和結果。客戶黏性因而更多來自持續創造業務價值，這與高盛強調的技術能力、創新速度和開放架構相呼應。
Databricks這類平台型AI應用領軍者們的實際產品擴張覆蓋四個方向：客戶數據平台方面，Infinite Campaigns支持從人群分組營銷走向個人級精細化營銷，管理層預計開放源代碼模型將進一步改善成本可行性;安全信息與事件管理(SIEM)方面，智能體產生的新數據以及首席信息官、首席信息安全官職責的融合，為數據平台切入安全分析創造機會;可觀測性也是拓展方向，但尚未披露產品時間表。Lakebase則被管理層視為潛在最大的新品機會：AI降低軟件開發門檻後，新增應用需要事務數據庫支持日常讀寫與業務運行，從而擴大Databricks在分析業務之外的市場。
管理層甚至提出，未來八個月創造的軟件可能超過歷史累計規模——不過高盛表示，這是其對需求的激進判斷，不能作為已經驗證的行業預測。
把Token變成現金流：應用層機會擴散，軟件股加速分化
OpenAI重磅推出的Astra聚焦代理式高效率提升計算機操作、編程和複雜任務執行能力，使更多企業工作流具備自動化條件，但「模型性能競爭」與「業務落地競爭」將同時推進。收費模式也呈現分層：Astra API仍按輸入和輸出Token計價，AI應用相關軟件廠商們則能夠按席位、操作次數、對話或業務成果收費。例如，Intercom的Fin按其定義的業務成果收費，每次0.99美元起;Salesforce Agentforce同時提供按操作、對話及用戶授權計費。
底層模型提供商們可能將繼續聚焦API銷售計算資源服務，上層AI應用端則可能越來越需要證明交付價值。按成果收費能讓價格更貼近客戶收益，同時要求供應商承擔推理、重試、人工複覈等成本;任務成功率和每項任務的利潤，因而成為商業化質量的重要指標。
近期股票市場行情已經顯示，市場願意獎勵AI收入兌現，也會懲罰潛在替代風險。9月3日，Databricks競爭對手之一的Snowflake股價在強勁財報刺激之下收漲約17%;其第二財季產品收入按年增長37%，達到14.9億美元，全年產品收入指引從58.4億美元上調至60.7億美元，為企業AI應用層正在擴大數據平台消費提供了經營證據。但到9月8日，Salesforce和Intuit股價分別下跌約4%，ServiceNow下跌約5%，標普500軟件與服務指數下跌1.4%，華爾街分析師們將部分拋售壓力歸因於Astra橫空出世又一次引發的大模型對於軟件替代擔憂。
Databricks的軟件落地路徑凸顯出AI收益逐步沿產業鏈加速擴散——智能體執行更多任務，帶動計算、存儲和數據服務消費;擁有企業數據連接、治理能力和業務流程優勢的平台，則爭取將這些使用量轉化為收入與現金流。對軟件股而言，這構成結構性利好，但平台擴張也會擠壓部分獨立工具的市場空間。能夠受益的公司，需要在新增AI收入、客戶擴展消費和利潤率上同時交出成績;依靠界面或單一功能形成優勢的廠商，則面臨競爭加劇。
2022年年末開啓的AI投資大浪潮的估值錨，逐步由「資本開支規模」升級為「資本回報效率」，並且這一進程正在加速——即AI投資狂潮的第一階段全面聚焦於「誰主導配置並受益於建設最大規模GPU數據中心」，當前的第二階段則聚焦於「誰能把Token轉化為可持續現金流」。
圍繞AI的超級牛市，正在從「買入芯片股」逐步駛向「買AI工作流」，即當前市場正在把AI牛市投資主線從「誰受益於不斷投入的AI資本開支」重新定價為「誰能最快把算力轉化為ARR、利潤率和自由現金流」，這一最新輪動有利於嵌入關鍵企業流程、具備高續費率、數據壁壘和智能體變現能力的聚焦AI應用平台的軟件公司們。聚焦於AI的軟件公司們能否持續接入更強、更經濟的模型，並保留自身不可替代的業務價值，將影響其長期定價權。