全球软件行业：“生成式AI将摧毁SaaS”的叙事：增长冲击已被定价

2026年2月4日 “通用人工智能将终结软件行业”的观点在过去6个月中牢牢扎根，推动全球软件行业EV/EBITDA估值下跌约30%。现在该领域的交易EV/EBITDA倍数为13.1倍，远低于过去5年的平均21倍。我们覆盖的EMEA地区在过去6个月里，前向市盈率从28.5倍压缩至19倍，与美国的同行一样，从32.3倍压缩至21倍。预计到2027年，收入增长将保持与过去5年平均11%的水平，35%的市盈率压缩纯粹反映了较低的长远增长预期。EMEA软件的市盈率增长比率约为1.7倍，低于更广泛欧洲市场的1.8倍。尽管我们相信通用人工智能将对科技生态系统的一些领域产生深远影响，但我们认为当前水平对拥有强大护城河和潜在人工智能上涨空间（收入和利润）的股票如Buy评级SAP等具有吸引力——详见SAP SE：2026年展望：展现AI机遇。 Equity Europe Software 弗雷德里克·布兰，CFA>> 研究分析师 MLI（英国）+44 20 79957101frederic.boulan@bofa.com Aditya Buddhavarapu，CFA研究分析师 MLI（英国）+44 20 7995 7318aditya.buddhavarapu@bofa.com Victor Cheng，CFA>> 研究分析师 MLI（英国）+44 20 7996 0272victor.cheng@bofa.com SAP插图：计入增长冲击的价格 我们运营了一个反向DCF模型，以了解现行股价中包含的成本，SAP如今以2027年20.7倍市盈率交易，较一年前34倍有所降低。假设我们的2026-2030年预测（大致11%的收入复合年增长率，约15%的税息折旧及摊销前利润复合年增长率）保持不变，我们估计现股价反映了2030年后的-3%收入复合年增长率，至2035年减少至14%，导致EBIT下降20%。这需要现有客户的流失率上升（我们认为可能性不大）以及停止本地化到云端的迁移，而该进程目前完成不到一半。 卡拉·科尔特希尔>> 研究分析师MLI（英国） 44 77 6120 0059carla.courthial@bofa.com carla.courthial@bofa.com 软件现被归类为人工智能失意者篮… 大熊理论有三层：1/ 新工具：公司将使用新工具来解决他们的技术需求，包括来自OpenAICodex、Anthropic（Claude CoWork）或Vibe编码提供商（Cursor、Lovable、Replit、Bolt AI等）。2/ 新比赛：降低编码和软件开发进入门槛将既产生更多竞争，又会带来价格压力。3/ 基于座位定价的风险关于生成式人工智能的生产力。 ...但我们更为挑剔 软件公司在人工智能风险面前并不平等。深度的行业专业知识和业务整合对新进入者来说是难以复制的，使得复杂的、 任务关键平台如SAP和DSY，由于嵌入通用人工智能（GenAI），因此更加不易受到攻击。专有客户数据。高度监管、复杂且客户流失率低的行业（如银行、建筑、制造、ERP)仍然难以颠覆。此外，我们认为创新软件从业者最有优势构建高价值人工智能代理。利用他们独有的数据集——这通常是通用大型语言模型无法获取的。作为SaaS提供商转向以人工智能优先的产品，我们看到通过货币化获得的好处日益增加。新产品和服务。例如，SAP在其核心中嵌入商务人工智能。策略：使用>50%的云预订消费AI，而Sage享受了每份产品1美元的价格上涨空间从2025年的AI功能来看，其Intacct Copilot的前景更加光明。 在BofAS非美关联机构任职，并未根据FINRA规则注册/获得资格作为研究分析师。关于特定司法管辖区内负责此信息内容的某些BofA证券实体信息，请参阅“其他重要声明”。美银证券与其研究报告中的发行人进行交易，并寻求进行交易。因此，投资者应意识到该公司可能存在利益冲突，这可能会影响本报告的客观性。投资者应将本报告视为投资决策的单一因素之一。请参阅第20至23页的重要披露信息。第19页分析师认证。第14页价格目标依据/风险。 AI 牛熊 软件现被归类为人工智能失意者篮… 软件领域在2025年经历了12%的降价，随后今年迄今为止又下降了15%，这主要归因于对生成式人工智能影响的日益关注（竞争、商业模式风险）。生成式人工智能正在加速软件和IT服务行业商业模式的变化。看跌论点有三： 1/ 新工具：公司将利用新工具来解决其技术需求，包括来自OpenAI Codex、Anthropic（Claude CoWork）或vibe编码提供商（Lovable、Replit、Bolt、Cursor AI等）。 2/ 新比赛：降低编码和软件开发进入门槛将产生额外的竞争和价格竞争。 3/ 基于座位的定价模式风险关于更高效的通用人工智能工具。担忧的是，基于座位的定价模式将在中期面临压力，因为生产力提升减少用户数量，迫使供应商转向基于价值或结果的模型。 更大的风险在于简单的应用，因为较低的编码成本可能会吸引新进入者，而ERP和PLM则因其数据护城河、较长的开发周期和深入集成而得到保护。 What are the mitigating factors? 什么是减轻因素？ 我们相信这些风险都是长期可信的，然而我们在软件提供商之间看到了许多不同的区分因素。我们认为，对于新进入者来说，提供具有深度业务集成的领域专业知识是难以复制的。对于像SAP和达索系统这样的复杂、任务关键型平台来说，由代理AI造成的侵蚀威胁较小，因为这些平台正在嵌入通用人工智能以利用专有客户数据来提高工作流程。更大的风险在于简单的应用程序，因为较低的编码成本可能会吸引新进入者。在我们看来，那些具有高监管和合规要求（如银行、建筑、制造等）的行业，以及具有复杂底层法规（基于国家的税收/人力资源法规）和低流失率（ERP）的行业，将更难被颠覆。 人工智能牛市 我们相信，创新的软件行业巨头能够充分利用他们现有的数据集，开发出为客户提供最有价值见解的代理。通用大型语言模型是开发软件的强大工具，但缺乏访问专有客户数据的能力，包括交易流水、设计和建模等，这些都是开发相关功能所必需的。在未来几年，我们预计现有的SaaS服务提供商将完全将其服务转向以AI为主体的体验。我们预计生成式AI将从生产阶段发展到应用阶段，更多产品发布或专门服务将为货币化铺平道路。 SAP已将商业人工智能作为其产品战略的核心，预计将在收入（包括人工智能的超过50%云积压）和成本（到2028年实现200亿欧元成本节约目标）两方面带来收益。Sage在2025年从英国人工智能初始定价增加中看到了集团层面的C1PP增长收益，并最近推出了其Intacct人工智能副驾驶。 估值敏感性 展示2：尽管预计的总体增长率与历史水平相似，EV/EBITDA与销售收入复合年增长率比，历史（5年平均EV/EBITDA与2022-2025年销售收入复合年增长率）相比预测（当前EV/EBITDA与2025-2027年销售收入复合年增长率——未调整） 展示1：软件EV/EBITDA倍数交易低于五年平均水平，接近谷底水平…… 全球软件EV/EBITDA倍数，过去5年——未经调整 美银全球研究 展览4：市盈率增长率低于平均水平26%平均市盈率至2022-2025年销售额复合年增长率比市盈率到销售额复合年增长率比率，历史数据（过去5年市盈率平均数到2022-2025年销售额复合年增长率）与预测数据（当前市盈率到2025-2027年销售额复合年增长率）对比 来源：美银全球研究，彭博社 生成式AI：加速发展，前方机遇与成本并存 大局 生成式AI正在通过推动可衡量的效率提升来重塑软件服务的经济。在企业软件领域，SAP和Oracle将AI嵌入ERP实施中，以简化配置和上线后的支持，而微软则在财务、人力资源和采购流程中部署了Copilot。采用率正在加速：自2023年以来，80%的组织增加了对生成式AI的投资，多功能集成率从6%上升到25%。 成本效益，但投资回报率适中 麦肯锡最新的AI调查表明，大多数受访者报告称，在关键功能领域，特别是软件工程、制造业和IT领域，生成式AI带来了成本节约。然而，其对企业整体盈利能力的影响仍然有限。超过80%的受访者说他们的组织尚未从通用人工智能的采用中看到对息税前利润的有意义影响。 展示13：大部分受访者报告称，在多个功能中使用GenAI可以降低成本 过去12个月内，业务单元因使用通用人工智能而成本下降，按功能分类，%受访者 尽管效率有所提升，人工智能的回报率仍然稳健。大多数部署仍侧重于生产力而非货币化，典型回报率在个位数低水平。高级项目显示出潜力，德勤报告称74%达到或超过预期，尽管这些案例属于例外，一些项目的回报率超过20%。战略影响取决于将人工智能深度融入核心工作流程并超越试点扩展，而不是推出孤立的功能。 美国供应商如微软、Salesforce和ServiceNow正转向面向AI的架构和高端定价模式，而欧洲同行仍专注于渐进式改进。这种结构性差距引发了投资者担忧：如果没有更快的集成和定价创新，现有企业面临利润侵蚀的风险，因为面向AI的进入者凭借精简的架构和更快的创新周期实现规模扩张。 目前，效率是主要优势。货币化和竞争优势将取决于更深入的集成和准备迎接下一波自主人工智能。除了生成式人工智能之外，来自人工智能的收入增加通常报告在营销和销售、战略和公司金融以及产品开发领域，但很少超过10%。 人工智能使用情况，过去12个月，按功能分类，受访者占比% 人工智能：我们处于何种境地？ 通用人工智能和通用人工智能的采用 麦肯锡最新调查显示，越来越多的组织正在采用人工智能，尽管大多数组织尚未实现规模化。报告至少在一个业务功能中使用人工智能的受访者比例上升至88%，从……上升至78%去年。然而，在企业层面，进展仍然有限：大多数企业仍处于实验或试点阶段，只有大约三分之一的受访者表示，他们的公司已经开始规模化推广人工智能项目。 人工智能在IT服务领域：自动化，而非货币化 在IT服务领域，欧洲公司正在将通用人工智能（GenAI）应用于咨询、工程和运营，以加快交付并减少人工努力。凯捷公司（Capgemini）将AI协作者集成到应用程序现代化和测试中，阿托斯公司（Atos）将AI嵌入到基础设施管理和网络安全中，索普拉·斯特利亚（Sopra Steria）将AI应用于银行业的合规报告和欺诈检测。阿尔滕（Alten）使用通用人工智能进行汽车和航空航天领域的模拟和设计自动化，而凯诺斯（Kainos）和奈特公司（Netcompany）则利用AI进行医疗保健和公共部门工作流程，包括电子政务平台的文档处理和对话界面。 欧洲公司正在迎头赶上，SAP正在将其人工智能技术融入整个产品组合，包括S/4HANA和SuccessFactors，而达索系统利用人工智能在仿真和设计工具中，但大多数举措着眼于提升用户体验和生产效率，而非创造独立的收入。 软件领域的通用人工智能：美欧之间整合的结构性差距 欧洲的推广正在加速，但大多数仍只是渐进式增强而非深入的产品整合。SAP和达索系统是例外，将通用人工智能嵌入到ERP和PLM平台上，但进展是渐进的。其他包括泰莫斯或Planisware在内的公司也在其产品中嵌入AI，但没有明确的独立盈利潜力。相比之下，美国供应商正在向AI原生架构和高端定价模式转变，以便实现可扩展的盈利和竞争优势。 美国：从周边人工智能功能转向原生人工智能架构 美国企业软件供应商在生成式AI的采用上继续引领潮流。最初的部署集中在边缘功能，如生产力工具的共飞行员，但已演变为在关键任务应用中的深度融合。像微软和Salesforce这样的公司正在将AI嵌入ERP、CRM和生产力套件中，并支持基于使用量定价和订阅附加值的溢价商业模式。由于准确性要求和声誉风险，核心功能的开发时间表谨慎，正如Alphabet早期失误所见。如今，美国公