高盛：重访护城河 IV：重心转移

原标题：Revisiting Moats IV: Shifting Center of Gravity

摘要

高盛在2026年4月8-9日举办的私募软件与互联网大会及4月13-14日的年度硅谷巴士之旅中，与30家私募公司和10家上市公司会面，并访谈了多位VC思想领袖。报告认为软件TAM正在扩大，企业正从销售席位转向销售劳动力或生产力单元，AI原生公司正在传统SaaS孤岛之间的空白空间获胜。前沿实验室在基准测试和推理成本上不断创下新高，行业通过开源蒸馏模型和专有SLM重新分配价值。计算能力成为扩展AI的约束条件，多云生产成为必需。安全领域正迎来类似Y2K的补丁升级周期，可观测性预算加速但客户关注TCO。AI原生公司通过跨系统编排和结果导向的解决方案获得优势。应用AI可能处于类似2022年GenAI的拐点，但商业化仍需5-10年。2026年的公司建设强调快速创新，S&M投入加大。

主要观点

• 软件TAM扩大：企业将AI工作流定位为销售劳动力或生产力单元，可获取更大交易规模和新的预算额度。Sierra指出AI的生产力原子单元是流程而非人；Salesforce推出Agentic Work Units；Workday将弹性积分映射为“工作单元”。平台可锚定价值销售，将毛利率与底层LLM成本脱钩，生态系统仍可实现80%+毛利率。Kleiner Perkins指出即使只实现60%毛利率，毛利润也会大幅上升。a16z认为AI不是零和游戏，创造了更大的TAM。
• 行业通过开源蒸馏模型和专有SLM重新分配价值：蒸馏模型成本仅为训练父模型的2%。Superhuman 97%的API调用通过专有LLM路由；Intercom混合使用12个模型，多数路由通过专有模型，重建重排序器后成本降低80%；Writer发布自进化LLM，5次训练后性能可媲美前沿LLM。企业将受益于更高效的路由和更低的推理成本，且不因单一模型提供商停止补贴代币而面临价格阶梯变化。
• 计算能力成为扩展AI的约束条件：推理需求增长快于可用容量，差异化在于可靠获取和融资计算能力。BaseTen指出供需失衡比多数参与者感知的更严重，公司推理预算超支数个数量级，推理成本已接近人力成本的10%，未来几个季度可能持平。多云生产成为必需，推理工作负载比训练更粘性，为传统依赖训练的neocloud提供更持久收入。
• 安全领域迎来补丁升级周期：Huntress认为未来12-18个月防御者优势可能转移，行业将执行类似Y2K或早期2000年代防火墙周期的全面补丁和卫生升级。参与前沿LLM项目的供应商将获得客户青睐，形成 momentum 分化。随后两个产品周期：SOC自动化（CrowdStrike、Palo Alto、Huntress）和身份代理（Okta、Microsoft）。Zscaler已看到代理流量增加，网络安全供应商能否通过混合用户x带宽货币化捕获这一增量尚待观察。
• 可观测性预算加速但客户关注TCO：Grafana云业务加速，AI帮助SRE从更长时间序列数据中提取上下文。但客户推动更开放的标准以降低遥测处理和存储成本，Grafana自适应追踪技术可丢弃90%的追踪数据。新一代公司如Traversal可能在现有巨头之上构建AI SRE，推动从仪表盘向搜索驱动界面转变。
• AI原生公司不在SaaS巨头正面竞争，而是在空白空间获胜：软件价值从记录系统转向行动系统，重心从数据库和仪表盘转向端到端解决问题的代理。AI原生公司以打包解决方案在数周内上线，PoC转化率高，按业务影响而非席位或功能广度变现。优势在于跨系统编排，代理不受单一系统限制，跨系统、模型和工作流的编排成为新控制层。这可能削弱SaaS的两大护城河：领域经验和数据。Sierra和Serval指出领域经验护城河不如宣传的持久，数据护城河被高估，数据属于客户而非供应商，防御性转向能安全、可靠、重复地将数据转化为行动的供应商。
• 应用AI可能处于类似2022年GenAI的拐点：商业化仍需5-10年，但基础模型、仿真和边缘自主性的进步正在缩小数字智能与现实世界行动之间的差距，在物流、劳动自动化和国防领域创造持久的软件定义平台。赢家是那些拥有持续真实世界部署、产生专有数据飞轮的公司。机器人领域：Locus Robotics的RaaS模式降低采用摩擦，在约1.7万台部署机器人上最大化真实数据捕获；Physical Intelligence推动通用化基础模型，通过真实世界交互数据解锁更广泛的劳动替代。国防领域：Shield AI的Hivemind展示软件定义防御平台，支持自主边缘推理、协调和执行任务。
• 2026年公司建设强调快速创新：General Catalyst指出B2B SaaS公司正将工程人力节省（如减少初级招聘）重新分配到S&M（预算提高30-40%，用于绩效营销和AI SDR）。在市场机会远大于以往（劳动力预算>软件预算）的情况下，公司不应追求FCF或高LTV:CAC，而应利用S&M作为护城河。Serval指出传统客户成功概念无效，应让部署策略师同时负责客户成功；通过黑客马拉松描绘理想工作流，而非在现有约束内工作。

论述逻辑

报告通过硅谷实地调研和VC访谈，观察到软件行业正经历结构性转变：AI使软件从记录系统转向行动系统，TAM因销售劳动力/生产力单元而扩大；同时，前沿LLM的高推理成本促使行业通过开源蒸馏和专有SLM重新分配价值，计算成为瓶颈，多云成为必需。安全领域因新模型发布前的补丁升级周期而迎来投资机会，可观测性预算增长但客户追求TCO。AI原生公司通过跨系统编排和结果导向在空白空间获胜，可能削弱传统SaaS的护城河。应用AI在机器人、国防等领域接近拐点，但商业化尚需时日。公司建设策略随之调整，强调快速创新和S&M投入。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出：安全补丁升级周期可能在未来12-18个月展开；应用AI商业化可能仍需5-10年；推理成本可能在未来几个季度与人力成本持平；网络供应商能否通过代理流量货币化尚待观察。

推荐标的

报告对以下上市公司持更积极看法：CRM（更周到的代理策略和即将推出的开发工具）、CRWD（多个模块需求改善）、GWRE（AI加速云迁移，纯粹TAM扩张）、IOT（ROI驱动需求，数据/AI差异化）、RBRK（Agent Cloud/Identity拓宽故事，扩展韧性需求）。此外，会面上市公司包括ADSK、OKTA、WDAY、ZS，以及静默期前沟通的PANW和SNOW。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。