在AI 辅助编程功能持续提升的趋势下，软件开发效率持续提升，软件开发门槛在降低，对于软件行业有一定影响。但软件根据功能复杂程度、应用场景以及行业领域不同，受AI 大模型影响的程度各不相同。

当前AI 大模型对于功能标准化程度较高、技术门槛低的软件影响较大。

长期来看，部分具有行业壁垒和特定环节的软件公司仍有发展前景。具体包括：①特定领域的数据专业性强，且非公开、非通用，相关公司如果能跟得上AI 的发展，仍将会在未来有生存发展空间。②客户特定职能部门/场景的数据，比如运营和财务数据通常无法外泄，仍然需要私有化封闭的部署实施和二次开发。③即使在AI 试图主导的新软件时代生态中，数据增值服务商和咨询实施开发集成商仍是不可或缺的产业链价值环节所在。

海外头部AI 大模型公司已开发垂直领域的AI 解决方案。Anthropic 公司在25 年7 月推出了金融分析解决方案，可实现数据整合与验证功能、金融分析与建模自动化等，已经实现了部分金融IT 软件的功能。

这反映了AI 大模型赋能企业信息化角色和地位正尝试由“辅助协作”向“全权代理”转化，或对类似功能性软件公司的前景带来一定挑战。

与Bloomberg 等专业金融软件相比，Claude 金融分析解决方案有三点区别：①交互方式：Claude 以对话式交互替代传统界面操作；②数据生态：Claude 是通过MCP 协议连接第三方数据，数据来源开放但依赖外部合作；③场景渗透程度：Claude 可自主完成财报解读、模型搭建、合规检查等“认知型”任务，适合替代重复性强、文档密集的流程。

Anthropic 的金融分析方案不是自己“造数据”，而是站在成熟金融数据体系之上，把AI 变成了“超级分析层”。其金融分析解决方案通过整合Daloopa、FactSet、Morningstar、Palantir、PitchBook 和 S&PGlobal 等多方数据源来提供高质量、可交叉验证的实时数据，显著降低因单一信息来源导致的分析错误风险，提升决策的可靠性。此外，在落地层面，实施合作伙伴解决的是“如何在金融机构中真正用起来”的问题。德勤、毕马威和普华永道作为实施合作伙伴，在Anthropic 金融分析解决方案的落地过程中发挥着关键作用。

投资建议：建议关注具有垂直领域Know-how 和特定数据的公司、具有场景实施和交付能力的公司和基础通用工具公司，包括卓易信息、星环科技、汉得信息、税友股份、石基信息、晶泰控股、金蝶国际、中控技术、赛意信息、长亮科技、宇信科技、软通动力、中国软件国际。

风险提示。下游企业用户IT 支出的不确定性；长期前景的兑现周期加大短期波动；AI Agent 应用场景拓展节奏的不确定性。