文章核心观点 - AI时代价值创造的核心模式是围绕“组合”与“拆分”展开的，技术通过解构现有体系创造机会，而商业通过重新组合这些解构的模块来捕获价值 [2][94][95] - Grammarly通过收购Coda和Superhuman，从单一语法工具转型为开放AI Agent平台，其战略是用开放生态的组合对抗微软等巨头的封闭生态组合 [4][28][29] - 集装箱的历史表明，标准化和模块化能引发局部创新和指数级增长，AI作为“智能的集装箱”有望通过解构和重组知识与能力，带来经济模式的根本性变革 [67][78][80] (一) 一个有护城河，但没有城堡的产品 - Grammarly年收入超过7亿美元，用户量突破4000万，并反向收购了文档独角兽Coda和邮箱客户端Superhuman，将新集团更名为Superhuman [4] - Grammarly的核心护城河是其构建的底层分发能力，能嵌入50万个应用和网站，实现AI在各种工作场景中的无缝读写和修改，这被比喻为一条“高速公路” [11][12] - Grammarly缺少一个核心目的地或“城堡”，收购Coda是为了获得文档中心作为大本营，收购Superhuman是为了占据邮件这一第一大使用场景，从而将Agent、文档和邮件彻底打通 [14] - 新战略是将Grammarly的分发渠道开放为Agent平台，解决“AI最后一公里”问题，例如将教授chatbot嵌入学生写作业的文档中，让AI主动跑到用户身边 [16][20][21] - 未来想象场景是销售人员的肩膀上可同时坐着语法修改Agent、CRM Agent、Support Agent甚至书籍知识Agent，实现多维度智能辅助 [24][25][26] - 第三方应用如Duolingo可通过Grammarly平台实现场景重塑，从被动打开的应用变为寄生在工作流中主动服务的精灵，例如根据用户实际学习内容动态调整课程 [27] (二) 一位硅谷顶尖CEO的世界观：万物皆可Bundle - 新集团CEO Shishir Mehrotra拥有丰富的组合实践经历，包括在微软见证Office套件、在YouTube探索订阅制、在Spotify定义流媒体打包形式，以及在Coda打造一体化文档界面 [38] - 组合策略的核心价值在于激活“非刚需用户”，例如Spotify通过打包音乐盘活了用户“还算喜欢但不愿单独购买”的需求，而单点付费模式只能赚取“刚需用户”的钱 [32] - 最佳组合策略是捆绑用户群体错开但非刚需用户重叠的产品，例如Spotify学生包组合了音乐、Hulu视频和Showtime视频，利润惊人，因为同时订阅这些服务的学生原本非常少 [40] - 组合内收入分配的关键不是使用量，而是边际流失贡献，即移除某个产品会导致多少用户退订，例如有线电视套餐中体育频道分成是历史频道的20倍，因其不可替代性更高 [41][42] - 产品可根据使用量和边际流失贡献分为四类，高使用量低边际流失贡献的产品适合卖广告，低使用量高边际流失贡献的产品适合直接向用户收费 [45] - AI时代生产力工具进入Agent时代，软件呈现“双重低成本”特征，这将导致软件大爆发，单点AI工具的红利期非常短暂，很快会被平台聚合进套件 [48][50][51] - AI使得“千人千面的动态组合”成为可能，产品可基于用户数据实时定制个性化组合，实现价值榨取的最大化 [51] - 组合思维可应用于更广领域，例如医疗保险本质是将健康人群与患病人群组合，并在不同国家与就业或国籍进行再组合 [54][55] (三) 读完集装箱的历史，我对AI非常乐观 - 技术革命遵循“拆分创造市场机会，重组捕获价值”的规律，价值链中的稀缺资源决定了重组的权力 [56] - 人类传播革命经历了多次拆分：文字拆分消费与创作、印刷机拆分复制、互联网拆分分发，AI则最后一次拆分了想法产生与具象化过程 [58][60][63][65] - 集装箱通过标准化协议解绑了制造业，其二阶效应是促使全球供应链专业化竞争，导致创新从公司内部能力上限解放出来，呈现“分形式增长”，全球GDP曲线在1960年代后加速 [70][72][74][75] - AI类似于“智能集装箱”，将认知劳动向量化，使能力和知识得以在全球范围内自由调用和重组 [80] - 未来竞争将分化为两极：一端是极致的组件专家在细分领域卷到世界第一，另一端是极致的整合大师将智能模块重组为新物种 [82] - 创新速度将呈指数级增长，每个AI组件的小幅提升都能使依赖它的所有业务同步提升 [83][84] - 生产成本下降和分发精准度提升将使长尾经济成为可能，长尾需求的总和将超过头部市场 [85][86][88] - 职业分类将发生根本改变，白领工作可能走向“好莱坞模式”，人员以项目制集结，职业被解构为可租用的能力向量 [89][90][91]

软件行业与AI技术发展趋势分析 涉及的行业与公司 * 行业涉及软件与IT服务、人工智能（AI）、云计算、大数据、电商、广告营销等[1][2][3] * 提及的公司包括埃森哲（Accenture）、金蝶、广联达、恒生、微软、WPS、万得（Wind）、Salesforce、Workday、商汤、智谱、谷歌、OpenAI、Perplexity、Snowflake、Databricks、豆包、火山引擎、ListenHub等[1][3][5][6][10][11][19][20][23][25][29][30] 核心观点与论据 全球软件行业格局与商业模式 * 软件行业研究对象是软件加服务 服务部分包括系统集成、应用外包、财务外包、信息订阅及基础设施和云服务[2] * 软件毛利率高低反映产品技术水平、竞争能力和标准化程度 纯标准化软件毛利率高 定制化软件因包含更多人力和硬件成本毛利率较低[4] * 美国在基础设施软件和应用软件领域占据主导地位 其收入和毛利率均领先全球 在设计软件方面优势显著 如Office套件、CAD设计工具和PDF编辑工具 具有高通用性、高毛利、大赛道特点[1][5][6] * 中国在重服务领域表现突出 如医院系统和银行表层系统 因能快速响应客户定制化需求并提供价格更具竞争力的解决方案 从而逐渐取代国外厂商[1][7] * 全球最大IT服务公司是埃森哲（Accenture） 总部位于爱尔兰 业务范围广泛 包括管理咨询、行业咨询和技术咨询[1][3] 中国软件公司的成功路径与“标准”的重要性 * 金蝶、广联达和恒生等中国领先软件公司通过掌握各自细分领域的标准成为区域领导者 金蝶在会计电算化浪潮中崛起并严格符合中国财务会计和税法要求 广联达产品严格遵循中国住建部制定的定额库标准 恒生交易系统完美适应中国市场的T+1交易要求[8][9] * 软件行业的“标准”不仅意味着技术规范 更代表完整的生态系统 包括用户习惯、教育培训以及历史数据复用等方面 如微软Office、WPS凭借广泛使用和完善工具链、教育培训体系占据主导地位 万得（Wind）因其丰富数据模板成为金融数据分析必备工具[10] * 中国市场公司更多按行业属性划分 因能够统治整个行业标准的公司相对较少 多数企业通过与客户长期合作积累丰富经验与知识[11][12] 主要产业趋势与投资逻辑 * 云计算、大数据等大型产业趋势将在未来3至5年带来巨大机会 涉及几乎所有相关公司 具有较长时间跨度[1][13] * 具体应用场景或垂直领域变化迅速 需要每3至6个月进行一次深入分析以应对快速变化带来的挑战[13] * 计算机行业波动较大 经常出现“妖股” 原因之一是受“大跃进”逻辑驱动 即因政策或外部因素突然变化导致市场预期行业或公司短时间内迅速增长 市场预期上升导致股价上涨（戴维斯双升） 但当发现行业发展已到瓶颈或资金未到账等负面消息时会出现股价迅速下跌（戴维斯双杀）[14][15][16] * 跨行业公司通常具有卓越能力 但大多数公司依赖于与客户的深厚关系和专业知识 而非技术领先 工具属性强、通用性高的公司如WPS和OA系统表现相对稳定[17] 人工智能（AI）技术发展、应用与影响 * 数据是人工智能应用的基础 当数据量达到一定程度需要依靠人工智能进行处理 美国大数据公司如Snowflake和Databricks增速一直很快 因为企业需要先做好数据建设才能有效利用AI[18][19] * AI新应用场景包括超长视频理解 商汤2025年4月发布SenseNova V6模型实现10分钟超长视频理解和推理 智谱发布9B模型可用单卡单A100处理一小时视频 使体育比赛解说、游戏赛事分析等新应用场景成为可能[20] * AI在体育赛事解说和视频剪辑方面能自动识别并剪辑进球瞬间、精彩瞬间及所有判罚瞬间 能处理足球、篮球、羽毛球、乒乓球、拳击等项目 Vlog制作中提取关键片段并进行拼接也是AI可胜任的任务[21] * 在长短视频审核领域 AI技术显著提升不同厂商经营效率和成本控制 头部厂商视频审核团队借助强大技术支持可更高效完成审核工作 AI通过模型理解和推理超长视频内容推动内容爆发、平台受益及剪辑工具激活 促进用户分享、上传、下载及拍摄视频 带来存储需求增加及流量消耗增长[22] * 端到端语音理解模型在情绪识别、语言学习等场景中展现出优势 能准确捕捉细微差别 伪端到端产品如豆包语音交互已非常流畅自然且成本低廉（每分钟不到一毛钱 比传统电话费用更低） 将来所有具备语音交互潜力的设备如冰箱、彩电等都可能被重新设计以支持这一功能[23] * AI在个人知识库产品中有创新应用 谷歌AI Lab推出Notebook LM可一键生成Podcast 将文档转换为对话形式并生成逼真内容 此技术已被国内火山引擎和ListenHub等平台快速采用[24][25] * Whisper是一种基于理解进行语言转文字的新型模型 与传统语音输入法相比具有显著优势 在听完上下文后再输出文字提高准确性 支持多达99种语言的混合使用 具备同声传译能力 具备上下文理解能力能纠正错误 Super Whisper还允许用户编写prompt控制输出风格[26][27][28] AI搜索的崛起与流量生态变迁 * AI搜索正在显著影响传统搜索流量 传统搜索引擎流量正在下降 一些搜索引擎流量下滑幅度达两位数 美国问答社区Quora流量同比下降47% 以谷歌和OpenAI为代表的AI搜索平台流量增速在30%到50%之间 Perplexity平台增速曾较快但到2025年6月时降至个位数[29] * 电商助手功能已在国外OpenAI、Gemini和Perplexity等主要平台推出 但在国内尚未普及 因国内搜索引擎无法获取电商网站内部信息 需由大型科技公司自行开发 该功能能根据用户需求推荐最适合的产品[30] * 流量生态变迁对广告行业产生深远影响 有公司专门提供AI搜索竞价排名、效果监测及海外投放代理等服务 企业需要重新分配广告预算 催生新的创业机会 促使广告主寻找新方法优化营销策略 包括不同素材A/B测试和效果监测等[31] 其他重要内容 * 软件行业“标准”概念对企业发展具有重要意义 代表着完整的生态系统[10] * 计算机行业呈现出高度分散且复杂多样的发展态势 可从横轴产业维度（如云计算、大数据、物联网、人工智能等）以及纵轴行业垂直维度（如医疗信息化、电力信息化等）进行划分分析[11] * 2018年医疗信息化订单加速增长40% 2019年收入增长也达到40% 是“大跃进”逻辑灵验的例子[15]

报告行业投资评级 - 推荐(维持) [1] 报告的核心观点 - 微软2025财年第三财季财报表现良好，总营收700.66亿美元同比增长13%，净利润258.24亿美元同比增长18%，各核心业务呈现结构性增长，AI转型成效显著，Copilot商业化提速，建议关注AI和计算机领域进一步布局 [3][4][8] 根据相关目录分别进行总结 投资要点 - 生产力业务AI转型成效显著，Copilot商业化提速，当季生产力与业务板块营收299.4亿美元同比增长10%，占比42.73%，Copilot付费用户渗透率达35%，推动企业用户ARPU提升9%，Microsoft 365商业订阅增长12%，应用场景扩展 [3] - 核心财务指标全线增长，市值重返3万亿，2025财年第三财季营收700.66亿美元同比增长13%超预期，净利润258.24亿美元同比增长18%，预计第四财季营收731.5 - 742.5亿美元超预期，财报发布后股价单日大涨7.63%，市值回升至3.16万亿美元 [4] - 核心业务结构性增长：AI云算力领航、生产力工具革新与游戏订阅生态共振 [4] 各部门情况 - 智能云部门：AI算力需求驱动Azure高增长，自研芯片构筑长期成本优势，营收268亿美元同比增长21%，Azure及其他云服务收入同比大增33%，AI算力需求推动季度处理量超100万亿个AI token，自研AI芯片Maia100已部署，预计2026年自研芯片占比达50% [5] - 生产力与业务部门：Copilot渗透率突破临界点，垂直行业解决方案加速落地，营收299.4亿美元同比增长10%，Microsoft365商业订阅数量、Teams日活用户数量均增长，医疗云解决方案收入增长58%，金融行业解决方案覆盖全球80%的前20大银行 [6] - 个人计算部门：游戏订阅驱动复苏，AI重构传统业务价值，营收133.7亿美元同比增长6%，Xbox内容及服务收入增长8%，PC Game Pass收入激增45%，Bing整合ChatGPT后广告点击量增长40%，市场份额提升至9.2% [7] 投资建议 - 建议关注微软在AI和计算机领域的进一步布局 [8] 重点关注公司及盈利预测 - 微软（MSFT.O）：2025年5月28日股价460.69美元，2024 - 2026E的EPS分别为11.86、13.48、15.52美元，PE分别为38.84、34.18、29.68，投资评级为买入 [11] - 谷歌A（GOOGL.0）：2025年5月28日股价173.98美元，2024 - 2026E的EPS分别为8.13、9.35、10.18美元，PE分别为21.40、18.61、17.09，投资评级为买入 [11]