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Salesforce与Oracle下挫：氛围编程与结果定价重塑SaaS - 每周SaaS/软件播客速览 - 2026年7月19日当周
2026年7月12日至19日当周的SaaS与软件播客情报。运营者与投资人深入探讨了软件估值约1.4万亿美元的重估、从按席位收费转向按结果与用量收费的转型、企业自建工具(“氛围编程”)带来的替代威胁、廉价同质化的AI模型,以及AI数据中心资本开支能否收回成本的问题,并对Salesforce、Oracle、Microsoft、CrowdStrike、Palo Alto Networks等公司给出了具体判断。
每周SaaS/软件播客速览
2026年7月19日当周:Salesforce与Oracle下挫,氛围编程与结果定价重塑SaaS
一句话版本: 这一周,“软件已死吗”这个问题不再是一个吓人的抽象概念,而变成了一组硬邦邦的数字、真实的引语,以及点名道姓的赢家和输家。几乎所有播客上严肃的软件话题都绕不开同样几个观点:自2025年底以来软件市值蒸发约1.4万亿美元;收费方式正快速从按“登录次数”转向按结果收费;越来越多的公司选择自建软件而非采购(“氛围编程”);以及人们日益担心那笔万亿美元级别的AI数据中心建设投入可能收不回成本。整体情绪并非“软件已经完蛋”,而更接近一位资深投资人的说法:软件“没有死。只是变难了。”
以下是大家反复提及的主题、聪明人也存在明显分歧的争论点,以及逐家公司盘点谁被看好、谁被看衰。
1. 主要主题
主题一:“SaaS末日论”与估值倍数的大重置
最响亮的话题莫过于软件股估值的崩跌,以及这究竟是合理的重新定价还是过度反应。最清晰的表述来自130亿美元估值的餐饮软件公司Foodics创始人Ahmad AlZaini,他在with Loulou(7月16日)上的发言中提出。他将这轮抛售归因于一个具体触发点:“Anthropic发布那款模型的那一刻[2月],美国市场的抛售规模大约在3000亿美元……在软件领域,在SaaS领域。”他说,从2025年10月算起,“市值损失总额大约是1.4万亿美元……Figma市值蒸发了70%、80%,Salesforce蒸发了30%、40%。”至于为什么会这样,他的诊断是:“过去投资人一直告诉自己,SaaS的增长会与[席位]增长挂钩”,雇的人越多,采购的软件席位就越多,而“他们发现这个逻辑不再成立了。因为公司不再必然会招更多的人。”
但重要的细微差别在于,他坚持认为底层业务其实是健康的:“软件其实并没有在消亡。AI并没有在杀死软件。事实上,今年软件企业的总收入是1.5万亿美元……相比去年增长了15%。”股价跌了,但需求并没有消失。
这一“是增速问题,而不是软件之死”的观点,在The Official SaaStr Podcast(7月15日)节目中也得到了呼应,该期节目由Scale Venture Partners的Rory O'Driscoll命名——“软件没有死。只是变难了。”他对创业者说的原话是:“SaaS估值倍数的崩塌,是因为SaaS增长率的崩塌……过去平均公司能有30%的增长,现在呢?已经跌到个位数了……所以他们不是无缘无故被抛弃的。华尔街不是无理取闹,华尔街盯上他们是因为他们不再增长了。”
一线的情况更为惨烈。在Money School Elite(7月16日)节目中,一位为高净值家庭服务的财富管理人表示,SaaS股票“跌了50%”,私募信贷组合“跌了25%到50%”,而他的客户都在问一个明显的问题:“这是不是反应过度了?”
主题二:从“为登录付费”转向“为结果付费”
如果按席位收费的模式已经过时,取而代之的会是什么?几乎所有人都给出了同一个答案:用量与结果。AlZaini再次强调:“到2030年,人们将开始出售结果、成果和用量……他们不会再按席位付费。”与其登录后台去改菜单价格,“你只需要和你的智能体对话就行。”
最具体的说法来自OpenAI董事长、AI智能体创业公司Sierra的CEO、前Salesforce联席CEO Bret Taylor,他在Squawk on the Street(7月16日)节目中提出。他推销新定价模式的说法是:“用Sierra智能体,你付的钱不是按token计,而是按业务结果计。你为‘预约被成功安排’这件事付费。”他毫不客气地指出这对传统软件公司意味着什么:“我认为这会让很多软件公司感到恐惧。如果他们习惯了订阅模式,而我们开始按结果收费,那可能就是一场更漫长的对话了。”他表示,Sierra的新产品“Horizon”追求的是“长周期目标”——某家医疗系统客户“每年有10万宗转诊”未被处理,而Sierra智能体会花上数天到数周时间“打电话给专科医生把预约安排上”,以此挽回流失的收入。
定价专家Dan Balcauski在Navigating the Customer Experience(7月14日)节目中给出了一个惊人的数字,说明这场转型引发了多大的动荡:在所有已推出AI功能的应用软件公司中,“100%都在18个月内修改了定价与打包方案。”他给出的实用建议是在测试版与正式发布之间加一个新的“早期访问”阶段,公司在这一阶段“公布我们的限额……为这些功能定价,但暂不强制执行限额或计量”,以此先让客户上瘾,等真正开始计量收费时,“CFO不至于当场心脏病发作。”AI to ROI(7月16日)节目中的相关讨论则勾勒出这条迁移路径:AI原生服务型公司“一开始按人工成本定价,因为买家能理解这套逻辑”,随后“随着AI能力的成熟”转向按结果定价。
主题三:“氛围编程”——自建软件而非采购
一个真正新的竞争威胁不断浮出水面:企业用AI在内部自建过去要向软件厂商采购的东西。The Accounting Podcast(7月17日)节目给出了最生动的案例:星巴克“想要削减或消除现在每年高达4亿美元的软件支出。”一家跻身前100名的会计师事务所需要一款财务报告工具,若向厂商采购每年“大约要花20万美元”,“结果他们的团队用AI、Word和Excel自己做了出来。”另一位CEO被报价每年30万美元用于审计软件,结果“用氛围编程(Claude加Retool)做出了一款成本不到3万美元的应用。”主持人也坦诚指出了隐患:“只有他做的这个人才懂这套系统是怎么运作的”——这是一种单点故障风险,厂商正押注这种风险会限制冲击的规模。与此同时,Xero却在顺势而为,告诉用户:“我们不再针对传统开发者了。我们瞄准的是……会计师……让你们自己用氛围编程写代码。”
创投圈从供给侧也看到了同样的浪潮。Wix创始人Avishai Abrahami在20VC(7月13日)节目中相当坦率地承认,这在一定程度上会让市场萎缩(“也许20%……原本100%的可寻址市场现在变成了80%”),但他认为大多数小企业不会自己动手做:“你人生的事业是做披萨。”Wix的对冲策略是收购氛围编程创业公司Base44——一家著名的一人公司,收购价“大约8000万美元”,如今“收入大概是收购时的两倍。”
主题四:模型层正在被商品化,这或许对软件是好事
一个重要的话题主线是底层AI“模型”之间的价格战,以及这对所有构建在其之上的产品意味着什么。在Big Technology Podcast(7月17日)节目中,主持人梳理了投资人Gavin Baker对中国新模型Kimi K3的广泛传播的分析。他的核心观点是:一个只有“2到3家占主导地位的前沿实验室、推理毛利率高达90%”的世界,对其他所有层面来说都是净负面的。所以“任何能压低模型层利润率、加剧其竞争的因素,都对AI产业链的其他每一层都是利好:电力、半导体、超大规模云厂商……甚至软件也是如此。”Kimi K3“比GPT-5.6便宜40%,比Fable便宜70%”,同时质量上仍具竞争力——这与早期那些纯粹靠低价竞争的中国模型不同。
对软件投资人来说,现实的解读是:如果原始智能变得廉价且可互换,价值就会转移给那些掌握客户关系、数据和工作流的一方。Bret Taylor提出了完全一致的观点:“AI本身会越来越商品化……你还拥有什么?你拥有和客户的关系,以及所有那些互动积累下来的记忆。”微软的Satya Nadella为买家为何应警惕直接把数据喂给模型厂商创造了一个说法——“逆向信息悖论”:“你实际上要为智能付两次钱,一次是花钱,另一次是……你必须交出的专有知识,才能让那份智能变得有用。”
主题五:AI数据中心建设——谁来买单,这笔账算得过来吗?
即便是聚焦软件的节目,谈论的大象也是AI背后那笔万亿美元级别的基础设施建设。各种估算满天飞:Facts vs Feelings(7月15日)节目提到,超大规模云厂商的资本开支预估从最初预测的“2026年4700亿美元上调至7400亿美元”,2027年“从5300亿美元上调至接近9000亿美元”——占美国GDP的比例从“1.7%跃升到2.5%。”Squawk Pod(7月17日)节目则提到2026年预估“从5000亿美元上调至7000亿美元。”
看空的一方则是Jim Chanos,他在RiskReversal Pod(7月17日)节目中提出。他关键的指标是:超大规模云厂商作为一个整体的增量投入资本回报率“从一年半前的40%降到了如今的大约20%。如果这种支出节奏持续下去……会朝着10%的方向走。”他给软件投资人最切题的警告是:“任何依附于NVIDIA才能生存的公司,估值都不应该高于NVIDIA本身。可现实中很多很多公司都是这样。”他还指出,整个建设都是建立在用短期合同为长期资产融资的基础上:“人们正基于近期的现货价格来承诺长期资本项目……这是件非常可怕的事。”
对手方的风险也在The Dividend Cafe(7月17日)节目中被提及,该节目引用了标普对Oracle的信用评级下调:OpenAI“大约占Oracle 6380亿美元剩余履约义务的一半。如果OpenAI无法向Oracle付款……Oracle将背负大量它可能无法退出的数据中心租约。”主持人还补充道,超大规模云厂商“已经把超过100%的自由现金流”花在了AI上,这迫使它们不得不新发债务或增发股票。
主题六:网络安全——AI对需求确定利好的少数软件领域之一
网络安全是这样一个细分领域:AI叙事被普遍解读为对需求的明确利好,只是被极高的估值和一波并购热潮所抵消。具体名字详见下文,但主线(来自Wall Street Wildlife,7月12日)是:AI让攻击变得更便宜、更危险,因此“这个世界大概需要现在10倍的网络安全投入。”
主题七:基础设施软件——数据库是为智能体而非人类建造的
在数据平台这一侧,新叙事是软件的使用者正从人变成AI智能体。Databricks联合创始人Reynold Xin在DataFramed(7月13日)节目中介绍了几款新产品——LTAP(统一事务与分析数据的平台)、亚100毫秒级实时查询能力,以及面向智能体的治理层,他认为既然如今数据库和数据仓库的主要使用者是智能体而非分析师,“就必须彻底重新思考数据库和数据仓库该怎么建。”
2. 关键辩论
辩论一:SaaS是死了,还是只是重新定价了?(空头 vs. “变难了,不是死了”)
一方面,市场已经用脚投票,给出了严酷的结果——市值损失约1.4万亿美元,SaaS股票下跌约50%。另一方面,运营者和投资人认为恐慌情绪跑在了基本面前面。Rory O'Driscoll(SaaStr):“软件没有死,只是变难了……确实棘手,但没有死。”Canva联合创始人Cameron Adams在Masters of Scale(7月14日)节目中干脆否定了“SaaS末日论”:“这种认为全世界最终都会去同一个地方完成全部工作的想法,我认为不会成为现实。像Canva这样专注于特定领域的工具……能够打造出深度得多的体验。”对于被打压过头的软件的价值逻辑,Yet Another Value Podcast(7月14日)节目围绕会计业整合商CBIZ($CBZ)给出了具体案例:嘉宾认为该股下跌是因为“过去这只股票能以18倍市盈率交易,是因为我们认为它有抗衰退能力”,而现在“所有人……都担心AI自动化会颠覆这个行业”,但资本雄厚的行业龙头“在AI冲击的时代……反而有望通过整合更弱的对手而大幅受益”(该股目前的交易水平接近“9倍自由现金流”)。**分歧点:**究竟AI会永久压低软件的增长率,还是最强的那些企业会重新加速,而如今的估值倍数其实是一份礼物。
辩论二:按席位收费 vs. 按结果/用量收费
几乎所有人都同意按席位收费正面临压力,但对于这一转变发生的速度和干净程度存在真正的分歧。结果定价阵营(Bret Taylor/Sierra、Foodics、AI to ROI)认为这不可避免且近在眼前。怀疑者则指出实际操作中的混乱程度——Dan Balcauski所说的“18个月内100%修改定价”讲的是一个混乱的故事,而不是一次干净的转型,他警告说:“我们看到很多定价调整搞砸,不是因为公司改变了定价,而是因为他们沟通得很糟糕。”**分歧点:**结果定价能让厂商与客户的利益趋于一致,但也让收入更难预测——这对建立在可预测经常性收入基础上的公开市场软件估值倍数是个真正的问题。
辩论三:廉价、同质化的AI究竟是帮了软件还是害了软件?
Gavin Baker(经由Big Technology)的框架是,模型商品化“对软件是一份天赐之礼”——输入端更便宜,应用层利润更高。看空的回应出现在Marketing in the Age of AI(7月13日)节目中:如果你的全部家当只是“一句聪明的提示词……那你没有一门生意。你只有一个壳子”,而“基础模型会免费替你把功能做出来。”**分歧点:**廉价智能会奖励那些拥有真正护城河(专有数据、粘性工作流、自有分销渠道)的软件公司,而消灭夹在中间的那些薄壳公司。
辩论四:AI数据中心建设是不是一个泡沫?(Chanos的空头观点 vs. “火车停不下来”的多头观点)
Chanos关于投入资本回报率恶化(40%→20%→10%)的观点,对上TFTC(7月18日)节目中的多头观点:“齿轮已经转起来了,你没法让这列火车停下来,”而超大规模云厂商“拥有算力基础设施,所以无论OpenAI还是Anthropic谁成功,它们都能受益。”Peter Schiff在The Peter Schiff Show(7月15日)节目中给出了最严厉的判断:这些硬件“2到3年就报废,而不是能用20到30年,这实际上属于运营支出而不是资本投资。”**分歧点:**这笔当下的支出究竟能否赚到一个可接受的回报,还是2026年末/2027年会迎来Chanos所说的那个时刻:“人们会开始拿出笔来算账……然后说,等等,如果这一万亿美元只能赚500亿美元回报,那还有意义吗?我们买国债都能赚到这个数。”
辩论五:Salesforce、ServiceNow这类老牌厂商真的能从AI智能体身上赚到钱吗?
乐观的说法直接来自Salesforce内部,在Everyday AI(7月14日)节目中提出:其Slack机器人是“Salesforce历史上增长最快的功能”,“上周仅Salesforce内部销售员工发送的Slack机器人消息就有180万条”,被定位为“占AI支出2%却能解锁其余90%价值的那部分。”怀疑的说法则来自企业软件分析师小组,出现在WBSRocks(7月14日)节目中:Salesforce的Agentforce活在“一座围墙花园”里,缺乏“完整的业务上下文”(大多数公司同时还在用ServiceNow、自研应用等),“打包定价方案还没完全理顺”,而且“如果agentforce的DevOps能力成熟起来,这种只服务Salesforce生态的定位几乎会变成单点故障。”**分歧点:**老牌厂商掌握着数据和客户,但AI原生的挑战者(Sierra、Legora)不受传统定价模式的拖累,行动更快。
辩论六:自建 vs. 采购(氛围编程)
前文已有涉及——对厂商的冲击(星巴克削减4亿美元软件账单;企业用不到3万美元替代原本20万到30万美元的工具)对上“软件厂商还不至于睡不着觉”的反驳,即自建工具存在单人关键人风险、缺乏支持。分歧点:“由AI自行记录文档”的代码以及更好用的工具,最终能否消解如今保护老牌厂商的可维护性难题。
辩论七:价值究竟沉淀在模型、基础设施还是应用层?(Coatue的人才与资本视角)
在How I Invest with David Weisburd(7月13日)节目中,一位Coatue的投资人认为,持久的优势在于那些拥有“人才与资本”的前沿实验室——他指出OpenAI和Anthropic合计传闻收入“超过800亿美元”,“每月新增100亿美元”,并且在这个时代“人才……比它在SaaS世界里重要得多,那时候所有SaaS公司尝起来都像鸡肉一样(意指同质化)。”这直接挑战了“价值流向应用层”的论点。
3. 具体名单:谁被看好,谁被看衰
上市软件与基础设施公司
Salesforce(CRM),*股价偏空到中性,产品参与度看多。*被点名为这轮重估中的头号受害者(Foodics:“Salesforce跌了30%、40%”)。看多的数据点:Slack机器人爆发式的内部使用量(每周180万条消息)。看空/怀疑:Agentforce围墙花园式的局限和不清晰的定价(WBSRocks)。
Oracle(ORCL),信用风险偏空。标普下调评级及OpenAI对手方风险敞口(约占6380亿美元履约义务的一半)在The Dividend Cafe节目中被提及。Chanos:Oracle“在那些投入资本回报率指标中垫底。”在The a16z Show(7月15日)节目中,则被视为云领域的份额获益者,“Azure正把大量份额输给Oracle和CoreWeave以及Google。”
Microsoft(MSFT),*执行力遭到猛烈批评。*在a16z节目中,嘉宾言辞尖锐:“Azure正在丢失大量份额……他们内部的芯片研发是所有超大规模云厂商中最差的……GitHub Copilot正在失败。Microsoft Copilot依然烂得很……他们和这么多企业客户有着最好的B2B关系……但最后却拿不出真正能卖给他们的产品。”GitHub Copilot桌面应用的重新发布则在MacBreak Weekly(7月15日)节目中得到了更为中性的报道。
CrowdStrike(CRWD),*看多逻辑成立,但估值“高得流鼻血”。*在Wall Street Wildlife节目中提到:年经常性收入(ARR)“55亿美元……同比增长24%”,创纪录的自由现金流“4.69亿美元,自由现金流利润率34%”,“市值1740亿美元”,交易于“33倍企业价值/销售额。”看多逻辑:AI让网络攻击变得远比以前更危险,从而拉动需求;“Falcon Flex”灵活额度模式极大增强了老客户扩购(land-and-expand);CEO George Kurtz对2024年那次宕机事件的处理建立了长期信任。看空逻辑:“这是给完美定的价……我不知道以今天这个估值买入还能睡得多安稳。”
Palo Alto Networks(PANW),*看多,但像“科学怪人”一样拼凑,而且比CRWD便宜是有原因的。*下一代安全ARR“超过80亿美元”,市值“2280亿美元”,“21倍历史销售额”——不便宜,但“客观上比CrowdStrike便宜。”表面增速“31%……真实数字更接近14%、15%”,因为其中很大一部分是并购带来的收入:公司以“250亿美元”收购了身份安全公司CyberArk,还收购了可观测性厂商Chronosphere。批评点在于:相较于CrowdStrike单一代理的设计,这是一种由拼凑产品堆砌而成的“科学怪人式的‘平台化’”。
Databricks(未上市,但被视为风向标),*强烈看多。*Coatue:CEO Ali Ghodsi已经踩中了多轮技术浪潮,“Databricks的增长率现在超过80%”,相比之下Snowflake是“中双位数。”通过DataFramed节目介绍了面向智能体时代的新产品(LTAP、实时湖仓)。私募估值已达“1880亿美元”(Practical News,7月18日)。也在通过收购Panther进军网络安全领域,据Resilient Cyber(7月16日)节目报道。
Snowflake(SNOW),*相对看空。*Coatue的解读并不客气:相对Databricks而言,其较慢的增速“反映了较弱的人才和战略决策。”
NVIDIA(NVDA),*估值的锚。*Chanos:任何依附NVIDIA才能生存的公司,估值都不该高于它。a16z节目指出真正的威胁是定制芯片——Google正在“量产数百万颗TPU”,Amazon也在量产“数百万颗Trainium”,并大胆提出Google的TPU若拿到公开市场出售,可能比留在内部使用更值钱。
美光(Micron,MU),*Chanos发出的看空警示,*他指出这家“三年前毛利率还是负的”公司,如今却凭借建立在当前现货价格之上的长期内存合同(LTA),被赋予了巨大的市值。
IBM,警世案例。(据Squawk on the Street报道)其“历史上最惨的单日跌幅”出现在公司将资本开支转向供给受限的服务器、存储和内存(以应对即将到来的涨价)之后。
Wix(WIX),*创始人力挺,市场惩罚。*Abrahami表示该股“跟着其他公司的新闻走”——“主要是跟着OpenAI、Anthropic或Google在说什么走”,他承认Base44的回购时机不佳,但为约8000万美元收购Base44(如今收入约1.6亿美元)以及回购整体政策进行了辩护。公司每年产生“大约4亿美元的自由现金流”,并向Base44投入了“2亿多美元。”
CBIZ(CBZ),逆势价值型多头(Yet Another Value):交易价接近9倍自由现金流,有望整合那些受AI威胁的小型会计师事务所;争论的焦点在于是重启并购“飞轮”还是继续回购股票。风险提示:面对“生存性”AI风险却背负3.5倍杠杆,且董事会老龄化。
Canva(未上市),*看多的自我描绘。*目前“每个月有约2.5亿用户”,目标是10亿;打造了“全球首个基础性设计模型”;否定“SaaS末日论”。也被Foodics提及,认为它分享了这轮价值叙事转变的一部分红利。
私募AI原生颠覆者(值得关注的名字)
Sierra(Bret Taylor),基于结果的AI智能体;推出面向长周期目标的新产品“Horizon”;明确瞄准取代订阅式软件定价。
Legora,法律领域的AI,出现在All-In(7月13日)节目。增速:“连续七个季度实现50%的环比增长”,并且刚成为最快跨过“从1到1.5亿[美元]”这道门槛的企业级公司之一,超过了Sierra。机会在于:法律行业“每年是万亿美元级别的法律服务市场……但软件支出大约只有400亿美元。也就是说,软件只占4%,服务占96%。”单是Kirkland Ellis一家律所“每年营收就有约100亿美元”,合伙人时薪高达“4000美元。”Legora采用“前置部署律师”(类似Palantir的前置部署工程师模式)。传统巨头LexisNexis和Westlaw被描述为正因AI带来的不确定性而“被碾压。”竞争对手Harvey也与之一并被提及。
Cursor/Anysphere,通过Marketing in the Age of AI节目讲述的最亮眼的财务故事:“凭借一支小团队,年化收入跨过了大约20亿美元”,估值“在500亿到600亿美元区间……是科技史上人均创收最高的公司之一。”在a16z节目中被提及,称其(连同Claude Code)已把GitHub Copilot远远甩在身后。
Lovable,“年经常性收入约5亿美元,用户超过800万,估值约66亿美元”,“每天新增的项目超过10万个。”(其CEO本周也出现在All-In节目中。)
Base44,Wix以约8000万美元收购的那家一人公司,如今收入约1.6亿美元。
FieldGuide,AI原生的审计/会计公司(AI to ROI):被“美国前100大会计师事务所中近一半、50%”使用,其中包括毕马威(KPMG);高盛“领投了一轮7500万美元的C轮融资,估值达7亿美元。”同类公司Luminance则是用“1.5亿份法律文件”训练出来的。
OpenAI与Anthropic,处于这一切核心的前沿实验室。看多逻辑(Coatue):合计收入约800亿美元,每月新增约100亿美元,拥有持久的人才与资本护城河。看空逻辑(Motley Fool Hidden Gems、Tom Bilyeu's Impact Theory):90%利润率的模型业务正被Kimi K3、Grok和Meta商品化;OpenAI据报道“2025年烧掉了209亿美元。”Anthropic的应对策略是转向产品端,过去一年收入“翻了10倍”,Claude Code也被反复点名,认为是一款真正出色的产品。在IPO时间表上,PowerLaw的CEO在Brew Markets(7月17日)节目中表示,OpenAI上市现在“肯定是2027年的事……不是2026年。”
Stripe、Ramp、AlphaSense(私募融资作为信号),Marketing in the Age of AI节目梳理了资金流向:Ramp融资“7.5亿美元,估值440亿美元”(支出/AI成本管理);AlphaSense融资“3.5亿美元,估值75亿美元”,“ARR达6.5亿美元”(AI市场情报)。Brew Markets节目则讨论了Stripe据报道联合Advent以“略高于500亿美元”的价格竞购将PayPal私有化一事,并指出Stripe和Databricks如今“运营得就像上市公司一样”,并不需要IPO。