AI 浪潮既是机遇也是雷区，投资者急需一个更可靠的罗盘来导航。当前，AI 正深刻改变着软件行业的投资逻辑。为了在众多公司中筛选出真正的 “AI 赢家”，美国资本市场正将目光聚焦于一个关键指标——净收入留存率（Net Revenue Retention, NRR）。这不仅是一个财务数字，更被视为一种评估公司内生增长动力和客户粘性的新方法，尤其是在判断其 AI 产品市场接受度方面。不过，这一指标缺乏统一标准，各公司计算方法五花八门，使得横向比较几乎不可能，也为 “美化” 数据留下了空间。<h2 style="text-align: left">投资者的 “新宠”：NRR 为何如此重要？</h2>NRR，又称净美元留存率（Net Dollar Retention），其核心在于衡量一家公司从现有客户身上持续创收的能力。一个超过 100% 的 NRR，直观地表明老客户不仅没有流失，还在持续增加消费。据加拿大皇家银行资本市场的软件股票分析师 Rishi Jaluria 分析，这种内生性增长至关重要。“如果客户在你的产品中发现了巨大价值，他们就愿意年复一年地投入更多。”他指出，相比于获客成本日益高昂的新客户市场，提升老客户的 “钱包份额” 是一种更高效、更可持续的增长模式。正因如此，高 NRR 常被视为公司 AI 产品策略成功的有力佐证。<h2 style="text-align: left">警惕数字游戏：“优等生”Figma的财报魔法</h2>当然，这个新方法并非完美无缺。投资者在使用 NRR 时，也需要保持一份清醒。据调查，该指标目前并无统一的行业计算标准。例如，IPO 文件显示，软件公司 Figma 在 IPO 文件中披露的 132% 的亮眼 NRR，其计算范围仅限于年合同额超过 1 万美元的客户，剔除了大量小客户。虽然公司称其更具参考价值，但 DA Davidson 分析师 Gil Luria 直指其 “计算方法存在争议”——该公司仅选取年复购金额超 1 万美元的 1.1 万名客户（占总客户数 2.4%）作为样本，虽其贡献了 64% 收入，但排除 87.6% 客户的做法使横向对比失去意义。其他公司也各有 “技巧”。据了解，软件开发工具公司 GitLab 在上市初期曾公布精确的 148% 的 NRR，但后续季报改为仅公布是否低于 130% 的阈值，为投资者留下了信息盲区。网络安全公司 Rubrik 采用最近四个季度 NRR 平均值，拒绝披露单季度数据；数据管理公司 Snowflake 则将 NRR 的计算周期从标准的 12 个月延长至两年。<h2 style="text-align: left">从横向比较到纵向追踪：NRR 的正确 “打开方式”</h2>尽管存在计算方法差异，当软件板块因 AI 冲击普遍承压时，NRR 仍被视作重要筛选工具。Gil Luria 认为，投资者应该将焦点从比较不同公司 NRR 的绝对值，转移到追踪同一家公司 NRR 的季度变化趋势上。“现在，如果你专注于那些本季度 NRR 高于上一季度的公司，这就是一个判断谁做得更好的绝佳线索。”Gil Luria 以 Snowflake 和 Datadog 为例，指出这些公司 NRR 指标从近期的低点回升，有力地证明了它们的 AI 产品正受到市场的积极欢迎。这种动态的、纵向的观察法，为投资者提供了一个剔除市场噪音、发现真实价值的新工具。因此，在运用 NRR 这一新方法时，理解其背后的计算逻辑，并结合其他财务数据进行综合判断，才是明智之举。

净收入留存率（NRR）成为甄别 AI 软件公司的关键试金石。NRR 超过 100% 不仅体现老客户增购与产品粘性，更是 AI 价值兑现的有力证明。不过分析师提醒需警惕数字背后的计算差异，该指标缺乏统一标准，Figma 等公司通过筛选客户群体、调整时间周期等方式美化 NRR 数据，导致横向比较失真。

- AI 浪潮改变软件行业投资逻辑，NRR 成为关键指标。  
- NRR 衡量公司从现有客户持续创收能力，超过 100% 表示客户消费增加。  
- 投资者需关注 NRR 变化趋势，而非绝对值，以发现真实价值。  

AI 时代如何甄别软件公司？美国市场最火的指标：NRR