高盛：AI投資重心從算力轉向應用變現
nashnova research
高盛在Communacopia+科技大會上指出，全球AI投資正從GPU和數據中心的算力建設階段，加速轉向誰能把算力變成真金白銀的應用變現階段。
這輪轉向的核心問題是甚麼？
高盛認為AI投資的核心命題已經改變：從「誰能建最大規模算力」變成「誰能把Token轉化為可持續現金流」。
這意味著→ 市場不再只看誰買了最多GPU，而是看誰能用AI持續賺到錢。
高盛給出三個篩選標準：技術知識產權、創新速度、開放架構——擁有獨家數據庫和工作流優勢的平台有望獲得新一輪估值重估。
簡單來說＝ 有自家獨門數據的軟件公司吃肉，功能容易被大模型替代的傳統SaaS（按訂閱收費的雲端軟件）繼續承壓。
企業要用好AI，卡在哪裡？
Databricks CEO戈德西指出，競爭重心已轉到企業實際部署——能把模型能力精準轉化為業務成果的平台才有增長空間。
Databricks的產品Genie用專有索引技術OntoRank，將企業數據整理成模型可理解的格式，充當「AI分析師」角色，已用於內部銷售、營銷和財務。
簡單來說＝ 光有聰明的AI模型不夠，企業自己的數據得先「翻譯」成AI能讀懂的語言，Genie做的就是這個翻譯工作。
部署規模一大，治理問題怎麼解決？
高盛分析師指出三重挑戰：模型快速迭代令選型更複雜，Token消耗增長令企業更在意成本和回報，而智能體（能自主執行任務的AI程式）操作中的數據訪問和安全風險仍不透明。
Databricks用Unity Catalog承接治理需求。這意味著→ 平台的商業價值在於讓企業敢放心擴大部署，客戶黏性來自持續創造業務價值而非鎖定。
收費模式正在怎樣分化？
底層模型商仍按Token計價賣算力；上層應用商則開始按業務成果收費。
具體案例：Intercom的Fin按成果收費，每次0.99美元起；Salesforce Agentforce同時提供按操作、對話和用戶授權三種計費方式。
這意味著→ 按成果收費令價格更貼近客戶收益，但供應商要自己承擔推理、重試、人工複核等成本——任務成功率和單任務利潤成了關鍵指標。
市場已經在用股價投票了嗎？
升的一邊：9月3日Snowflake強勁業績後收升約17%，第二財季產品收入按年增長37%至14.9億美元，全年指引從58.4億上調至60.7億美元。
這意味著→ Snowflake的數據證明企業確實在為AI應用層擴大數據平台消費，市場即時給了溢價。
跌的一邊：9月8日Salesforce和Intuit各跌約4%，ServiceNow跌約5%，標普500軟件指數跌1.4%——部分沽壓來自大模型替代傳統SaaS的擔憂。
高盛最終的判斷是甚麼？
AI牛市投資主線正在重新定價：從「誰受益於不斷投入的AI資本開支」變成「誰能最快把算力轉化為經常性收入、利潤率和自由現金流」。
簡單來說＝ 決定AI軟件公司長期定價權的，是它能否一邊接入更強更平的模型，一邊守住自己不可替代的業務價值。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。