大模型专家谈-软件和AI应用发生了什么

这份专家访谈的隐性结论其实偏空SaaS生态、偏多AI原生与本土龙头，但隐含假设需逐一拆解。①核心前提：大模型能力持续指数级跃迁且Token成本快速下行，若推理成本下降速度放缓，FDE模式的经济性将受质疑，整个2026年To-B增长曲线可能被高估。②被低估的风险：报告对Salesforce、Databricks折价30%的判断过于线性——成熟SaaS拥有多年沉淀的客户黏性、合规认证与行业知识库，AI替代的是"增值层"而非"核心交易层"，估值折价空间或不及预期。③OpenClaw红海现象本质反映国内AI Agent商业化过早内卷，腾讯凭借流量与品牌胜出，但元宝的可持续护城河仍未验证，且其模式高度依赖Claude等海外底座，开源可控性问题被报告刻意回避。④敏感性最高变量是Token单位经济——只要Token成本不能降至当前1/3以下，企业级Co-work模式ROI将持续为负，这是FDE替代Co-work的根本驱动。⑤横向参照：可比2010年代SaaS替代On-premise的历程，本轮AI替代SaaS速度更快但客单价更低，需警惕收入繁荣但利润稀薄的"AG时刻陷阱"。⑥关键跟踪指标：Anthropic ARR季度环比、Cursor付费席位增速、Salesforce/Snowflake的AI功能采用率与流失率、腾讯元宝MAU与付费转化、文生视频模型Sora 2与可灵的版权突破进展、神州数码AIGC定制软件客单价。