我们正处于一场伟大革命的“中期游戏”,所有的极度乐观与极度恐慌,都是在试图提前透支那个尚未到来的终局。我们正处于一场伟大革命的“中期游戏”,所有的极度乐观与极度恐慌,都是在试图提前透支那个尚未到来的终局。

市场无新事——现在的 AI 狂热让我想起 NFT

2026/02/10 17:16
阅读时长 16 分钟

作者:market participant;编译:深潮 TechFlow

当 OpenClaw 和 Claude Code 掀起的新一轮 AI 代理热潮席卷社交媒体时,作者敏锐地嗅到了类似于 2021 年 NFT 时代的疯狂气息。

本文剖析了社交媒体如何放大技术叙事、华尔街如何因“AI 杀死软件”的偏见而进行无差别抛售,以及为何像 Salesforce 和 ServiceNow 这样的巨头在交出惊人答卷后仍被市场错杀。

作者认为,我们正处于一场伟大革命的“中期游戏”,所有的极度乐观与极度恐慌,都是在试图提前透支那个尚未到来的终局。

全文如下:

这一波 OpenClaw 和 Claude Code 的热潮让我想起了 NFT 时代的歇斯底里。

新技术的出现伴随着实用性,同时在时代精神中产生了文化与叙事的共鸣。就像每一种在恰当时机捕捉到集体想象力的技术一样,它正通过同样的“扭曲机器”被加工——正是这台机器,曾将一张张猴子的 JPEG 图片变成了一个价值 400 亿美元的资产类别。

模式如出一辙:真正的创新降临,早期采用者发现了真正的价值。随后,社交层接管了一切——突然间,对话脱离了技术本身,变成了关于“站队”的表演。

宣称“这就是未来”成了圈内人的标志。撰写指南、深度思考(Think pieces)以及夸大现状价值能获得社交层面的肯定。观点的复利增长速度甚至超过了技术本身。

(我保证,稍后会有一个关于金融市场的观点)。

认知扭曲机器

X 让情况变得更糟。社交媒体越来越多地被视为现实的合法透镜,而它弯曲了事实的图像。

音量最高的声音并不具有代表性——他们是在为奖励这种行为的观众表演“坚定的信念”。每个主流平台都靠参与度运行,而参与度奖励极端。「这很有趣且有用」不会被广泛传播,「这改变了一切,你的工作要丢了」才会。

一百个转发并说“这改变了一切”的推文并不是信号,而是回声。回声被误认为是共识,共识被误认为是真相,而真相又被误认为是可投资的理论。

吉拉德(Girard)要是看到这景象肯定会大显身手。当足够多的人对某种结果进行“信仰表演”时,表演本身就会被混淆为支持该结果的证据。NFT 时代确凿地证明了这一点:人们不想要 JPEG,他们想要的是“想要别人都想要的东西” [1]。

什么是真实的?

最新的模型能力令人惊叹——远比 NFT 惊人,后者除了投机和文化信号外几乎没有实际能力。

我每天都在使用这些工具。它们以具体、可衡量的方式提高了我的效率。底层模型确实令人印象深刻,改进的轨迹非常陡峭。当我对比六个月前和今天能用这些工具做的事情时,这种增量是巨大的。

而且,更广泛的潜力是无穷的。AI 辅助编程、研究、分析、写作——这些不是假设的用例,它们正在发生,并为善用它们的人创造真正的价值。

我不想成为 1998 年那个鄙视互联网的人。这不是重点,我非常长期看好 AI。 重点在于时间表,以及潜力与现状之间的鸿沟。

什么还不是真实的

不——Claude 不会立即催化社会动荡。这并不意味着人类不再需要界面来管理工作。这也不意味着 Anthropic 已经赢得了 AI 战争。

思考一下那些最让人屏息的观点实际上要求你相信什么:企业软件——数十年来积累的工作流、集成、合规框架和机构知识——会在几个季度内而非数年内被取代?按席位计费的模式一夜暴毙?年营收超过 100 亿美元、毛利率 80% 的公司会因为一个聊天机器人能写一段函数就人间蒸发? [2]

Wedbush 的 Dan Ives 直截了当地指出: 「企业不会为了迁移到 Anthropic、OpenAI 等公司而彻底推翻过去几百亿美元的软件基础设施投资」 [3]。而比任何人都更有理由鼓吹 AI 颠覆力的黄仁勋(Jensen Huang)则称“AI 取代软件”的概念是“世界上最不合逻辑的事情” [4]。

那些最积极宣布“终局”(Endgame,感谢 @WillManidis 让这个词流行起来)的人,往往是那些能从你的“深信不疑”中获益最多的人:粉丝量、咨询单、订阅费、会议邀请。激励结构奖励那些对时机不负任何责任的大胆预测。

市场的镜子

对我来说有趣的是:市场也在牌桌的另一头犯同样的错误。

Anthropic 在 1 月 30 日发布了其 Claude Cowork 插件,不到一周时间,软件、金融服务和资产管理类股票就有 2850 亿美元蒸发了 [5]。

软件 ETF——$IGV——今年下跌了 22%,而标普 500 却在上涨。110 个成份股中有 100 个处于亏损状态。RSI 指数触及 16,这是 2001 年 9 月以来的最低读数 [6]。

对冲基金正疯狂做空软件股并持续加仓 [7]。叙事逻辑是:AI 杀死 SaaS(软件即服务)。每一家按席位收费的软件公司都是“行尸走肉”。

这种抛售是不分青红皂白的。那些受 AI 影响风险特征完全不同的公司,都被当成了同一种交易对标 [8]。 当指数中 110 个名字有 100 个都在下跌时,市场已经不再做分析了,它正沉溺在叙事的高潮中。

注:自我开始撰写本文以来,复苏可能已经开始。

倒掉洗澡水,也丢了孩子

看看那些被认为面临灭顶之灾的公司内部到底发生了什么。

Salesforce 的 Agentforce 收入同比增长 330%,年化收入超过 5 亿美元,并产生了 124 亿美元的自由现金流。远期市盈率为 15 倍。他们刚刚发布了 2030 财年 600 亿美元的营收目标 [9]。这并不是一家被 AI 颠覆的公司——这是一家正在构建 AI 企业交付层的公司。

ServiceNow 的订阅业务增长了 21%,营业利润率扩大到 31%,并授权了 50 亿美元的股票回购。他们的 AI 套件 Now Assist 年合同价值(ACV)达到 6 亿美元,目标是年底突破 10 亿美元 [10]。然而其股价已从高点回落了 50%。

这些名字是否该因为风险而适度下调估值?也许。但聪明人早在几年前就开始定价这一点了。 正如许多比我聪明的人所指出的:这种抛售要求你同时相信“AI 资本支出正在崩溃”以及“AI 强大到足以摧毁整个软件行业” [11]。这两件事不可能同时成立。选一个吧。

识别真实的风险

会有些公司被真正取代吗?是的。

提供标准化单一工作流的工具性解决方案(Point solutions)是脆弱的。如果你的整个产品只是建立在非自有数据之上的界面层,那你就有麻烦了。LegalZoom 下跌了 20%——对于这类公司,担忧是有实质内容的 [12]。当 AI 插件可以自动进行合同审查和保密协议(NDA)分类时,向传统供应商支付同样功能的价值主张就变得难以防御。

但那些拥有深度集成、自有数据和平台级根基的公司则完全是另一回事。Salesforce 深入到了每一家财富 500 强公司的技术栈中。ServiceNow 是企业 IT 的记录系统(System of record)。Datadog 基于消耗的模式意味着更多的 AI 计算会直接转化为更多的监控收入——他们的非 AI 业务增长实际上加速到了同比增长 20% [13]。

因为“AI 杀死软件”而抛售数字基础设施,就像因为大楼正在拔地而起而抛售建筑设备股一样荒谬。

我们曾经历过这些

2022 年的 SaaS 崩盘具有启发性。该板块下跌了 50% 以上。远期营收倍数的中位数从 25 倍掉到了 7 倍——低于疫情前的水平 [14]。而那期间财报表现一直很好。随后的反弹非常显著——纳斯达克在 2023 年上涨了 43%。诚然,当时的诱因更多是利率冲击而非基本面恶化。

2025 年 1 月的 DeepSeek 恐慌更近。英伟达因担忧廉价的中国 AI 模型会让整个 AI 基础设施建设变得毫无意义而暴跌,但随后完全收复失地 [15]。那次恐惧在结构上与今天如出一辙:单一产品发布触发了对整个行业的生存危机式重新评估。

许多观察家将当下时刻与互联网泡沫破裂的早期阶段进行了直接类比——科技股下跌,而消费必需品、公用事业和医疗保健股上涨 [16]。但关于互联网泡沫破裂有一点:亚马逊曾下跌了 94%,然后成为了世界上最重要的公司之一。市场试图在游戏进行到一半时就为“终局”定价,这创造了历史上最伟大的买入机会之一。

德意志银行(Deutsche Bank)的 Jim Reid 说了一句大实话: 「在现阶段识别长期的赢家和输家,几乎纯属瞎猜」 [17]。

我敢打赌他是对的。而这种不确定性——即承认我们还不知道结局如何——正是这种无差别抛售成为错误的原因所在。

终局谬误

X 上的炒作商人和华尔街的恐慌卖家在棋盘的两端犯了同样的错误。

一群人说 AI 已经赢了,未来已至,所有的机构和工作职能从现在开始重写。另一群人说 AI 已经杀死了软件,订阅收入已死,100 亿美元的自由现金流不重要了,因为商业模式已过时。

双方都在游戏还有很多步要走的时候就跳到了“终局”。 我们现状与技术远景之间的鸿沟,将被混乱的、渐进的、特定于具体公司的进步所填补。一些软件公司将整合 AI 并变得更强大;少数会真的被取代;大多数会适应——这种适应过程缓慢、不均衡,且不适合发推特。

实际的轨迹比炒作或恐慌所暗示的更具波动性,也更不具确定性。从现在开始能做得好的人,将是那些能够忍受这种模糊性的人,而不是那些急于抓住一个过早定论的叙事的人。

伟大的经营者总能找到出路。

来源:金色财经

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