伯恩斯坦：美国中小盘及全球软件：AI 驱动的招聘热潮是否带来席位层面的利好？

摘要

伯恩斯坦针对“AI 取代白领岗位将侵蚀席位制软件收入”的看空叙事提出反驳。 基于 Ramp 的公司层面支出数据（样本截至 2026 年 2 月，置信度最高达 99%），重度采用 AI 的美国公司招聘显著快于低采用与非采用同行：样本公司平均多增长逾 10%，深度采用 AI 满 24 个月的公司规模比低采用或未采用同行大 50% 以上。 岗位结构上，前台（工程师、销售）、行政、客服、仅本科学历乃至入门级员工均在增长，只有 PhD 就业在高 AI 采用公司趋于持平。 渗透率方面，截至 2026 年 1 月逾 40% 的公司至少轻度采用 AI，远高于同期美国普查调查的 high teens 水平；Indeed 数据显示美国软件开发岗位发布数已自 2025 年初低谷回升。 作者以历史佐证：1989–2019 年标普 500 同口径 EBIT 利润率仅扩张 1.5%，而劳动生产率大幅提升，PC 与互联网时代的生产率红利被再投入增长而非利润率，带来就业扩张与近 30 年最强 GDP 表现。 因此 GenAI 的效率红利同样将不成比例地再投入增长，为席位计费的应用软件带来顺风（如 ServiceNow，其 Agent Assist 已覆盖约 1/4 客户）。

主要观点

• 核心观点：反驳“AI 必然减少白领就业、冲击席位制应用软件”的看空叙事，指出 PC 与互联网时代的生产率提升带来的是招聘热潮而非裁员

• Ramp 公司层面数据（样本截至 2026 年 2 月）：重度 AI 采用公司招聘显著更快，平均比未采用及低采用同行多增长逾 10%，深度采用满 24 个月的公司规模比低采用/未采用同行大 50% 以上；高采用者相对低/非采用者的增速差异统计显著（最高 99% 置信度），且以同一组公司采用前后的自身对比控制样本偏差

• 岗位并非此消彼长：前台（工程师、销售）、行政与客服、仅本科学历员工、尤其入门级岗位平均都在增长；PhD 就业在高 AI 采用公司更可能持平，或因这些公司本就拥有更多博士员工

• Exhibit 3 显示，与许多叙事相反，高强度 AI 采用公司对入门级需求最高，而低 AI 采用公司更偏向要求最高学历的 PhD 与科学家类岗位

• 企业 IT 买家对席位制有理性依赖：偏好成本可预测、随可预知的人力投入扩展，且应用软件的增值常与员工生产率挂钩，构成“价值定价”逻辑

• 机制解释：公司估值更多受益于增长加速而非利润率扩张，因此企业倾向通过保留/扩充更高产的员工驱动增长，而不是以更少人力换取利润率

• 渗透率数据：截至 2026 年 1 月，逾 40% 的公司至少为轻度 AI 采用者，远超同期美国普查调查的 high teens 水平；差异或源于定义与受访对象，Ramp 样本可能偏向更科技先行的买家

• 交叉验证：Indeed 数据显示美国软件开发岗位发布数已从 2025 年初低谷回升，印证整体招聘趋势并非 Ramp 样本偏差

• 历史证据：1989–2019 年这 30 年间标普 500 同口径 EBIT 利润率仅扩张 1.5%，而同期劳动生产率大幅提升，说明生产率红利并未流向利润率

• PC/互联网时代类比：白领取工生产率爆发带来增长导向的公司行为、近 30 年最强 GDP 结果与就业水平大增，专业与商业服务（咨询、律师、会计师）等白领密集行业生产率繁荣

• AI 采用侧证据：ServiceNow 的 Agent Assist 采用已覆盖约 1/4 客户，Sierra 客服 AI 私募估值接近 160 亿美元；项目管理工具 Linear 上 AI 创建的周议题数量爆发，而人工创建占比今年持续下降

• 行业分布：高 AI 使用公司目前偏向信息技术（软件、互联网），金融与保险、专业服务等行业可能是下一波

论述逻辑

• 起点：AI 看空叙事担忧开发者/IT、初级与后台支持岗位被替代，威胁传统席位制应用软件收入

• 数据检验：Ramp 基于实际 AI 支出将公司分为重度/轻度/非采用者，发现重度采用者增长显著更快，且为同类公司前后自身对比、非样本偏差

• 结构检验：前台、后台、本科与入门级岗位均增长、仅 PhD 持平，推翻“岗位此消彼长掩盖总量下滑”的质疑

• 机制：企业估值更多受益于增长加速而非利润率扩张 → 生产率红利被再投入增长而非利润率，公司保留并扩充更高产员工

• 历史验证：1989–2019 年生产率大涨而同口径 EBIT 利润率仅 +1.5%，90 年代 PC 与 2000 年代互联网的生产率革命带来就业大增与最强 GDP

• 推论：GenAI 效率红利将不成比例地再投入增长，且 GenAI 有望缓解增长面临的各项约束 → 白领就业不降反升 → 席位制应用软件获得顺风

关键展望

• Ramp 样本截至 2026 年 2 月，未捕捉年中科技招聘数据的进一步势头，是报告指出的后续验证点

• Indeed 美国软件开发岗位发布数自 2025 年初低谷回升的趋势可作为持续跟踪指标

• 金融与保险、专业服务有望成为信息技术之后的高 AI 采用行业，白领密集行业或复制历史生产率红利路径

推荐标的

• 披露部分列出伯恩斯坦此前发布过评级与目标价的公司：Atlassian、GitLab、Okta、ServiceNow、Zoom Video Communications、Microsoft、Salesforce、Adobe、Workday；本报告文本未给出当前评级与目标价

• 正文提及标的：ServiceNow（Agent Assist 采用覆盖约 1/4 客户，作为 AI 采用证据）；HubSpot、Microsoft、Salesfront 之外——报告评论称 HubSpot、Microsoft 与 Salesforce 的前台采用结果未见改善；Sierra 为私营公司（客服 AI，私募估值近 160 亿美元），均非本报告的评级推荐