高盛 美国科技：第三届硅谷AI实地考察核心洞见

摘要

核心结论是模型能力持续提升、AI Agent正从辅助角色走向工作流执行，货币化从按席位订阅扩展至按消耗、交易和结果付费。 报告提出最强AI业务的七要素框架——专有数据、领域专长、客户上下文、工作流所有权、分发、验证与行动权限，并认为Agent在输出可验证、错误责任清晰的场景落地最快。 开源与前沿模型之争走向更微妙的细分：有VC预计约12-18个月内90%的token将流向开源模型，但前沿模型在可靠性要求高的高价值负载中保持地位。 行业层面，AI将扩大网络安全需求，物理AI需要不同的架构与商业化策略，商业与信息服务的差异化数据资产价值上升。 投资标的上，商业与信息服务板块首选IRM、MCO、MSCI、SPGI、TRI，软件板块首选MSFT、MDB、RBRK，同时对CRWD、NET、PANW、SNOW维持长期建设性观点。 微观证据包括SPGI的MCP连接与LLM-ready API客户超500家、环比增逾70%，API调用量超11亿次、环比增逾5倍；TRI的AI产品占ACV升至32%，并将全年Big 3有机增速指引上调至9.5%-10%。

主要观点

• AI Agent正从辅助角色演进为工作流执行，货币化从按席位扩展至按消耗、交易和结果付费；开源模型将在常规任务中获取token量，前沿模型在可靠性要求高的负载中保持价值，支撑token与算力持续增长。

• 最强AI业务需兼具七要素：专有数据、领域专长、客户上下文、工作流所有权、分发能力、验证机制与行动权限；Agent落地最快的场景是输出可验证且错误责任清晰之处。

• 在位平台凭信任品牌、嵌入式分发与积累的客户上下文保留显著优势，AI原生新进入者可通过更深的工作流控制取胜——Corgi将AI与保险牌照、监管资本及承保理赔控制权结合，Harvey将法律专长与工作流专用Agent结合；验证与问责决定AI进入生产的速度，并可能催生认证、监控、基准测试、事故报告与保险等新基础设施机会。

• 开源与前沿模型的竞争比两个阵营的说法更微妙：有VC预计约12-18个月内90%的token将流向开源模型，多数企业工作流并不需要前沿级智能、客户愿意以边际性能换取显著更低成本，但前沿模型仍保留最高价值负载；早期AI原生应用公司在生产环境中仍主要依赖前沿模型提供商。

• Divergent的DAPS平台以逾10亿美元投入的统一软件骨干连接设计、增材制造、装配与质检四阶段，软件可在数百种结构方案中筛选优化，Model One金属3D打印机与闭环质检无需专用工装，展示垂直AI整合行业完整设计到生产流程的价值，专有生产数据形成竞争壁垒。

• Corgi花费数年及数千万美元建立参与保险承保与再保险层所需的牌照、资本与运营基础设施；监管基础设施比模型接入构成更持久的护城河，模型商品化使价值向工作流设计、客户体验、分发与受监管运营基础设施迁移。

• Harvey演示显示：律师用自然语言创建的无代码Agent可跨司法管辖区监控持股披露要求并生成带精确引用的简报，将原本需逾60小时的研究流程缩短至几分钟；Vaults可同时分析多达10,000份文件，从逾1,000份补充协议中提取基金与投资者权利并生成结构化表格。

• Simile通过逾40家全球面板伙伴每周完成约20,000-30,000次访谈与调研，将行为数据与态度数据结合训练模型，把AI从预测推向反事实决策模拟；专有行为数据或成持久护城河，人类行为建模可能成为AI新前沿。

• AI扩大网络安全机会：企业需要防护prompt注入、模型窃取与对抗攻击的新安全产品，AI Agent也可检测漏洞、修复系统并自动化安全工作流；最持久的机会或在需跨复杂生产环境行动的运营修复。

• 医疗AI方面，个性化护理要求AI优化行动而非仅预测结果——将临床决策建模为控制问题，用动态路径替代固定人群筛查计划；同时临床评估须跟上模型迭代节奏，自适应试验可在新模型与已验证前代一致时复用证据、缩小试验规模、成本与周期。

• SPGI数据业务AI采用加速：MCP连接与LLM-ready API客户超500家、环比增逾70%，API调用量超11亿次、环比增逾5倍，AI客户ACV增速比整体MI客户快约60%、能源业务快约3倍，约15%的LLM-ready API客户为新客户或回流客户；TRI的AI产品占ACV达32%（1Q为30%、2Q25为22%），法律有机收入增10% y/y，Big 3有机增速从1Q的9%加速至10%，全年指引上调至9.5%-10%。

论述逻辑

• 调研设计→主题归纳→框架提炼→案例验证→行业映射→标的落地：高盛先通过两天实地走访AI公司、VC与高校研究者收集一手观察；归纳出Agent从辅助走向工作流执行、货币化转向消耗/交易/结果的结构性趋势；提炼出最强AI业务七要素框架（专有数据、领域专长、客户上下文、工作流所有权、分发、验证、行动权限）；再用Divergent（垂直整合设计到生产）、Corgi（监管基础设施护城河）、Harvey（法律工作流效率）、Simile（专有行为数据壁垒）等案例验证框架；结合VC讨论形成开源与前沿模型按工作流细分（frontier vs non-frontier token）的观点；最终映射到行业判断——AI扩大网络安全需求、物理AI需差异化架构与商业化、B&IS数据资产价值上升、软件商帮助客户驾驭智能曲线——并落到首选标的IRM/MCO/MSCI/SPGI/TRI与MSFT/MDB/RBRK，以及对CRWD/NET/PANW/SNOW的长期看多。

关键展望

• 未来12-18个月模型进展或再现令市场惊讶的能力突破，进步仍在水面之下持续推进。

• 开源模型或在应用采用模型路由后处理大量推理token，但前沿模型可能保留不成比例的经济价值份额；Agent扩展至更多企业工作流并持续运行，可能推动token消耗再上台阶。

• 未来一到两年内开源权重模型或促成重大安全事件，加速企业对持续运行防御Agent的投资。

• 微软：货币化改善预计驱动未来三年EPS增速加快，从FY27E的12%升至FY29E的逾20%；六月季度已在Azure加速、AI单位经济性改善与Copilot货币化证据方面提供实质进展。

• TRI在持续AI投入与近期遣散成本下仍将全年Big 3有机增速展望上调至9.5%-10%。

• 报告给出12个月目标价：TRI为120美元/166加元（买入）、MSFT为640美元（买入）、MDB为453美元（买入）。

推荐标的

• IRM（Iron Mountain）：商业与信息服务板块AI受益首选标的之一；目标价历史显示2026年8月5日目标价153美元。

• MCO（Moody's）：商业与信息服务板块AI受益首选标的之一；考察第二天行程包含Moody's Analytics CEO的公司演讲。

• MSCI：商业与信息服务板块AI受益首选标的之一，AI应提升差异化信息资产价值。

• SPGI（S&P Global）：商业与信息服务板块AI受益首选标的之一；AI相关发行与数据消费快速上升，MCP连接与LLM-ready API客户超500家、环比增逾70%，API调用量超11亿次、环比增逾5倍。

• TRI（Thomson Reuters）：买入，12个月目标价120美元/166加元，市值460亿美元；AI产品占ACV 32%，法律有机收入增10% y/y，Big 3全年指引上调至9.5%-10%，权威法律税务内容与深度嵌入工作流构成差异化。

• MSFT（Microsoft）：买入，12个月目标价640美元，市值3.6万亿美元；行业焦点从训练与基础设施转向企业AI落地，微软凭50年企业科技积淀提供连接模型与业务上下文、跨模型动态路由的层，EPS增速预计从FY27E的12%加速至FY29E的逾20%。

• MDB（MongoDB）：买入，12个月目标价453美元，市值340亿美元；定位良好的数据平台，多条路径支撑Atlas增长超市场预期，AI原生客户与模型实验室提供高增长消耗来源。

• RBRK（Rubrik）：软件板块AI受益首选标的之一（AI扩大网络安全需求背景下）；目标价历史显示2026年8月19日目标价106美元。

• CRWD、NET、PANW、SNOW：本次考察强化了对四家公司的长期建设性观点。