摩根士丹利研報解讀：軟件板塊過度悲觀，新框架挖掘 AI 優質軟件標的

撰文：Rita

潮嚮導讀

過去兩年軟件板塊跑輸納斯達克 40%，跑輸標普 500 達 30%。AI 重塑行業的預期持續發酵，市場對軟件股估值偏向悲觀，資金僅考量存續價值，忽略長期成長空間。

大摩發佈 170 頁軟件行業深度報告，判斷當前悲觀預期存在過度計價，維持軟件行業 “有吸引力” 評級。

報告搭建全新分析框架，護城河衡量企業當下競爭底盤，旅程衡量長期成長潛力，兼具兩項優勢的企業配置價值更高。大摩篩選八隻高確信超配標的，微軟、Palo Alto Networks、CrowdStrike、Shopify、Cloudflare、ServiceNow、Datadog、Snowflake。Adobe、Workday 下調至低配，機構預判兩家企業 AI 商業化落地週期長於市場預期。

AI 價值重心應該落在工作流層。這是本次報告核心結論。

攻守雙維框架：甄別 AI 時代軟件企業核心競爭力

這套分析框架邏輯清晰，可以有效區分企業成長前景。

護城河代表短期防守能力，評判維度包含業務是否屬於任務關鍵類型、是否作為核心記錄系統、客戶切換成本、專有數據儲備與行業積澱。優質標的客戶粘性突出，系統深度嵌入企業經營，服務中斷將直接影響日常運營。

旅程代表長期成長性，評判維度涵蓋現代化產品架構、清晰可行的 AI 發展路線、定價模式向按量計費轉型的空間，以及智能體生態佈局能力。

過往市場投資決策大多隻看重護城河，單一存量壁壘難以長期支撐估值。AI 產業變革環境下，只有壁壘深厚且能夠持續迭代的企業，價值具備持續兌現條件。機構覆蓋的 81 家標的中，僅有 5 家同時滿足兩項標準，微軟、Palo Alto Networks、CrowdStrike、Shopify、ServiceNow。上述企業經營底盤穩固，同時擁有長期成長空間。

核心優質標的解析：高確信資產成長邏輯梳理

大摩將八家企業列為最高確信超配標的，各家成長邏輯存在明顯差異。

微軟同時具備紮實護城河與成長潛力。大摩判斷 Azure 增長瓶頸來自產能供給，市場需求保持旺盛。企業端 Copilot 部署意願持續提升，88% 的 CIO 計劃未來 12 個月落地 M365 Copilot，高於去年 72% 的水平。市場低估微軟 AI 商業化空間，收入不只是模型 API 銷售，同時覆蓋數據庫、存儲、開發工具與 Azure AI Foundry 完整平臺生態。公司 FY28 市盈率 16 倍，對應 20% 以上可持續 EPS 增速，估值具備吸引力。

Palo Alto Networks 和 CrowdStrike 是網絡安全兩大龍頭。AI 催生全新安全威脅，防護需求持續上行，企業同步推進供應商整合，傾向採購一體化平臺服務。Palo Alto 平臺化戰略穩步落地，平臺客戶淨留存率約 120%，顯著高於普通客戶。CrowdStrike 旗下 Falcon Flex ARR 突破 19 億美元，同比增幅 99%。

Shopify 是名單內唯一電商 SaaS 廠商。依託 Sidekick AI 建站工具，創業門檻持續降低，服務群體從成熟商家延伸至個體創業者。公司 FY27 自由現金流對應估值 46 倍，匹配 25% 收入複合增速、30% 自由現金流複合增速，估值尚未充分反映業務升級價值。

Snowflake 與 Datadog 佈局基礎設施賽道。Snowflake 作為數據雲平臺，承接企業 AI 轉型的數據建設需求。Datadog 聚焦可觀測業務，匹配智能體大規模部署後的運維需求，海量智能體持續生成日誌與追蹤數據，帶動運維需求穩定增長。

產業底層邏輯：工作流為 AI 價值核心載體

這是整份報告最底層的判斷。

大摩援引哈佛商學院與 BCG 聯合研究結論，鋸齒狀前沿。研究設置對照實驗，為諮詢顧問分配業務分析任務，一組配備 AI 工具，另一組不配備。實驗顯示，配備 AI 工具的團隊結論正確率下降 19 個百分點。AI 擅長文本創作、頭腦風暴、結構化撰寫，面對需要交叉驗證信息、多維權衡的複雜業務場景容易產生偏差，使用者容易盲從輸出結果。

前沿模型能力持續迭代，但面向企業複雜業務場景的落地進度進入平臺期。模型適配代碼開發、通用內容創作等標準化任務，這類場景數據充足，結果便於驗證。企業工作流場景存在顯著區別，流程缺少標準化文檔，評判標準偏向主觀，不存在統一標準答案。

工作流承載 AI 價值兌現的核心。專有數據、權限控制、審計追蹤、業務流程體系、行業知識共同構成價值體系。掌握工作流主導權的企業，可以持續掌握定價主動權。

該邏輯支撐機構看好 Shopify、ServiceNow、Datadog、Snowflake，四家企業掌握行業工作流關鍵節點。

行業週期輪動：基建先行兌現，應用靜待拐點

大摩覆盤雲計算發展路徑，行業先後經歷 SaaS 普及、雲方案試點、架構標準化、自主開發應用階段。

AI 產業當前進入自主建設階段。基礎設施軟件率先收穫需求增量，Snowflake、Datadog、MongoDB 等數據與運維廠商新增訂單持續改善。網絡安全緊隨其後，AI 催生新型安全風險，平臺整合節奏持續加快。

應用軟件業績兌現節奏偏慢。ServiceNow 距離產業拐點更近，Shopify 的 AI 商業化進程持續推進。Salesforce、Workday、Intuit 需要更長調整週期，企業需要應對定價模式轉型、AI 原生廠商競爭、毛利率承壓等多重挑戰。

應用賽道內，Adobe、Workday 獲得低配評級。Adobe 面臨輕量化客戶被各類 AI 工具分流，疊加高管換屆、商業模式轉型等壓力。Workday AI 商業化推進偏慢，HR、財務流程合規要求高，客戶不會僅憑 AI 能力更換核心系統。

潮向視角

這份報告最核心的信號，是軟件行業的投資邏輯正在發生系統性切換。市場過往追捧高估值、高增速的明星標的，當下階段，攻守兼備的複合型資產更具確定性。這是一次行業估值體系的系統性重估，遠不止簡單的板塊情緒修復。

八隻高確信標的的共同特徵，是都站在 AI 落地的中間層。它們依託自身積累的客戶、數據與流程優勢，成為企業 AI 轉型的必經節點，價值會隨著 AI 應用的持續深化不斷釋放。

行業分化會進一步加劇。兼具深厚壁壘與持續進化能力的企業，能夠在本輪行業洗牌中持續擴大優勢。單一維度見長的企業，長期競爭力會逐步弱化。

Adobe 和 Workday 的低配結論，傳遞出一個重要的投資啟示。AI 時代，時間成本同樣是核心估值變量。市場提前透支的成長預期，如果遲遲無法兌現為真實業績，等待本身就會消耗大量收益。優質資產的衡量標準，既要看長期成長空間，也要看業績兌現節奏。

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本文系潮向研究對第三方券商研究報告（摩根士丹利，2026 年 7 月 21 日）的整理與解讀。文中引述的評級、目標價、盈利預測及相關判斷，均為該券商分析師的觀點，僅代表其所屬機構立場，不代表潮向研究的觀點，也不構成任何投資建議。市場有風險，決策需獨立。本文不應作為買賣任何證券的依據。