<p>根據滙豐銀行分析師的説法，中國的人工智能模型公司不太可能 “吞噬” 國內軟件市場，因為它們缺乏深入的行業知識和經驗來滿足企業需求。與美國不同，中國尚不成熟的軟件即服務（SaaS）市場在人工智能模型不斷改進的情況下仍有機會，最可能的結果是模型公司與傳統軟件公司協同合作，共同為企業服務，滙豐前海證券 A 股 IT 軟件研究負責人劉怡然表示。此分析是在持續的人工智能進展引發了今年早些時候金融市場的 “軟件即服務末日”（SaaSpocalypse）之際，投資者因擔心新型智能 AI 產品（如 Anthropic 的 Claude Cowork 和 OpenAI 的 Codex）會取代傳統軟件公司而轉向其他投資。包括 Salesforce 和 Adobe 在內的美國知名軟件巨頭今年均下跌約 30%。這種下滑也蔓延到了中國，恒生中國 A 股軟件與服務指數自 1 月中旬的高點下跌了 19%。然而，劉怡然表示，投資者情緒與中國市場的實際情況之間存在巨大差距。她指出，傳統的中國 SaaS 公司並沒有被新 AI 產品吞噬，而是將 AI 整合到其產品中，並因此實現了 “顯著的強勁增長”。總部位於深圳的金蝶國際軟件集團是中國最大的 SaaS 提供商之一，上個月宣佈其 AI 產品的收入指引為 10 億元人民幣（約合 1.46 億美元），增長幅度達到 180%。該公司在經歷了連續五年的虧損後，去年實現了盈利，並推出了一系列涵蓋財務分析、招聘和合同審查的 AI 原生產品。該公司的財務工具已註冊近 40 萬用户，並擁有 35 家企業客户。劉怡然表示，這種加速增長反映了傳統軟件公司在 AI 早期階段的早期變現能力，因為它們已經具備行業知識和積累的經驗，能夠為下游用户提供價值。她説：“大型語言模型公司提供模型基礎設施，但它們沒有垂直數據或經驗。傳統軟件公司在這方面有多年的經驗。” 美國的 “三大” AI 模型開發商——OpenAI、Anthropic 和 Google——在中國並不可用。相反，中國企業正在嘗試使用 DeepSeek 和字節跳動等國內模型來提高內部效率和生產力。然而，劉怡然表示，這些模型的能力仍然有限。AI 模型提供商尚未開發出足夠好的企業應用程序以實現廣泛採用。她説：“我們沒有足夠的計算資源，AI 應用開發還不夠成熟，因此在這個非常早期的階段，我們並沒有看到非常好的產品。” 相反，傳統軟件公司通過在 AI 模型之上開發應用程序來捕捉早期的 AI 需求。今年年初對 OpenClaw 的狂熱也在中國企業中引發了 “錯失恐懼症”（FOMO），為軟件公司提供了推動客户提高 IT 預算的機會。全球對純 AI 初創公司的增長潛力充滿了極大的興奮。中國的兩家領先企業，北京的智譜 AI 和上海的 MiniMax，自 1 月份上市以來，其股票在香港飆升，甚至在某些時候超過了百度和京東等大型科技公司的市值。然而，劉怡然表示，這些初創公司仍需依賴中國的傳統軟件公司才能滲透到不同的行業。例如，金蝶去年加大了對中國製造業的滲透，與南方最大的鋼鐵企業——柳州鋼鐵簽署了協議。AI 初創公司本身也在內部使用傳統的 SaaS 產品。週四，金蝶在微信上發佈消息稱，在 MiniMax 的 1 月份 IPO 之前，幫助其升級了內部研發費用管理系統，從而使其會計效率提高了 30%。劉怡然表示：“例如，如果 MiniMax 想將他們的模型應用於製造業，他們需要供應商，但他們並不認識這些供應商。因此，他們需要與傳統公司合作，幫助下游客户使用更多的 AI。市場情緒時刻在變化，但我們更關注基本面的變化，例如實際結果和產品。”</p>

金蝶國際

<p>根據滙豐分析師劉怡然的説法，中國的人工智能模型公司由於缺乏行業專業知識，預計不會主導國內軟件市場。中國相對不成熟的 SaaS 市場可能會受益於人工智能模型公司與傳統軟件公司的合作。儘管主要軟件公司的股價出現下滑，但像金蝶這樣的傳統公司正在整合人工智能並實現顯著增長。人工智能初創企業也依賴傳統軟件公司進行行業滲透，這突顯了在不斷發展的市場中合作的重要性</p>

<p>China’s artificial intelligence model companies are unlikely to “eat up” the domestic software market because they lack the deep industry know-how and experience to meet enterprise needs, according to an HSBC analyst. Unlike the US, China’s less developed software-as-a-service (SaaS) market stands to gain even as AI models continue to improve, with the most likely outcome being a collaborative approach where model companies and legacy software firms serve enterprises in tandem, said Yiran Liu, head of A-share IT software research at HSBC Qianhai Securities. The analysis comes as continued AI progress sparked a “SaaSpocalypse” earlier this year in the financial markets, as investors turned away from traditional SaaS giants amid fears that new agentic AI products such as Anthropic’s Claude Cowork and OpenAI’s Codex would eliminate the need for traditional software firms. Notable US software giants including Salesforce and Adobe are both down around 30 per cent this year. The slump has extended to China, with the Hang Seng China A Software &amp; Services Index down 19 per cent from a high in mid-January. However, there was a gulf between investor sentiment and what was happening on the ground in China, said Liu, who is based in Beijing. Rather than being eaten up by new AI products, legacy Chinese SaaS firms are integrating AI into their offerings and seeing “significant robust growth” as a result, she said. Shenzhen-based Kingdee International Software Group, one of China’s largest SaaS providers, last month announced revenue guidance of 1 billion yuan (US$146 million) this year for its AI products, a 180 per cent jump. The company turned a profit last year after five consecutive years of losses, as it launched a suite of AI-native products covering financial analysis, recruitment and contract review. Its financial tool had already amassed almost 400,000 registered users and 35 enterprise clients, the firm said. Such accelerated growth reflects legacy software firms’ early monetisation of AI, according to Liu, as they already have the industry know-how and accumulated knowledge to provide value to downstream users at this early stage of AI-driven industry transformation. “The large language model companies provide the model infrastructure but they don’t have the vertical data or experience,” she said. “[Legacy] software companies have years of experience doing that.” The US “big three” AI model developers – OpenAI, Anthropic and Google – are not available in China. Instead, Chinese enterprises are experimenting with domestic models from the likes of DeepSeek and ByteDance to increase internal efficiency and productivity. However, the capabilities of such models remain limited, said Liu. AI model providers have yet to develop enterprise applications of their own that are good enough to see widespread adoption. “We don’t have enough computational resources and the AI application development is not mature enough yet, so we’re just not seeing very good products … at this very early stage,” she said. Instead, legacy software companies are capturing early AI demand by developing applications on top of AI models. The frenzy over OpenClaw at the start of the year has also instilled a sense of “FOMO” (fear of missing out) among Chinese enterprises, presenting opportunities for software companies to push their clients to raise their IT budgets, Liu said. There has been significant excitement about the growth potential of pure-play AI start-ups globally. Two of China’s leading players, Beijing-based Zhipu AI and Shanghai-based MiniMax, have seen their stocks soar in Hong Kong since their January listings, even surpassing the market caps of big tech giants such as Baidu and JD.com at times. However, these start-ups still need to rely on China’s legacy software firms if they want to penetrate different industries, said Liu. Kingdee, for instance, ramped up its penetration of China’s manufacturing industry last year, inking deals with major enterprises including Liuzhou Iron &amp; Steel, the largest iron and steel conglomerate in South China. AI start-ups themselves also use traditional SaaS products internally. On Thursday, Kingdee said in a WeChat post that it helped MiniMax upgrade its internal research and development expenses management system before its January IPO, which resulted in a 30 per cent improvement to its accounting efficiency. “[For example], if MiniMax wants to put their model in the manufacturing industry, they need suppliers but they don’t know them,” Liu said. “So they need to work together [with legacy companies] to help downstream clients use more AI. [Market] sentiment changes all the time, but we are more focused on changes in fundamentals, such as real results and products.”</p>
<div class="lb-trans"><p>根據滙豐銀行分析師的説法，中國的人工智能模型公司不太可能 “吞噬” 國內軟件市場，因為它們缺乏深入的行業知識和經驗來滿足企業需求。與美國不同，中國尚不成熟的軟件即服務（SaaS）市場在人工智能模型不斷改進的情況下仍有機會，最可能的結果是模型公司與傳統軟件公司協同合作，共同為企業服務，滙豐前海證券 A 股 IT 軟件研究負責人劉怡然表示。此分析是在持續的人工智能進展引發了今年早些時候金融市場的 “軟件即服務末日”（SaaSpocalypse）之際，投資者因擔心新型智能 AI 產品（如 Anthropic 的 Claude Cowork 和 OpenAI 的 Codex）會取代傳統軟件公司而轉向其他投資。包括 Salesforce 和 Adobe 在內的美國知名軟件巨頭今年均下跌約 30%。這種下滑也蔓延到了中國，恒生中國 A 股軟件與服務指數自 1 月中旬的高點下跌了 19%。然而，劉怡然表示，投資者情緒與中國市場的實際情況之間存在巨大差距。她指出，傳統的中國 SaaS 公司並沒有被新 AI 產品吞噬，而是將 AI 整合到其產品中，並因此實現了 “顯著的強勁增長”。總部位於深圳的金蝶國際軟件集團是中國最大的 SaaS 提供商之一，上個月宣佈其 AI 產品的收入指引為 10 億元人民幣（約合 1.46 億美元），增長幅度達到 180%。該公司在經歷了連續五年的虧損後，去年實現了盈利，並推出了一系列涵蓋財務分析、招聘和合同審查的 AI 原生產品。該公司的財務工具已註冊近 40 萬用户，並擁有 35 家企業客户。劉怡然表示，這種加速增長反映了傳統軟件公司在 AI 早期階段的早期變現能力，因為它們已經具備行業知識和積累的經驗，能夠為下游用户提供價值。她説：“大型語言模型公司提供模型基礎設施，但它們沒有垂直數據或經驗。傳統軟件公司在這方面有多年的經驗。” 美國的 “三大” AI 模型開發商——OpenAI、Anthropic 和 Google——在中國並不可用。相反，中國企業正在嘗試使用 DeepSeek 和字節跳動等國內模型來提高內部效率和生產力。然而，劉怡然表示，這些模型的能力仍然有限。AI 模型提供商尚未開發出足夠好的企業應用程序以實現廣泛採用。她説：“我們沒有足夠的計算資源，AI 應用開發還不夠成熟，因此在這個非常早期的階段，我們並沒有看到非常好的產品。” 相反，傳統軟件公司通過在 AI 模型之上開發應用程序來捕捉早期的 AI 需求。今年年初對 OpenClaw 的狂熱也在中國企業中引發了 “錯失恐懼症”（FOMO），為軟件公司提供了推動客户提高 IT 預算的機會。全球對純 AI 初創公司的增長潛力充滿了極大的興奮。中國的兩家領先企業，北京的智譜 AI 和上海的 MiniMax，自 1 月份上市以來，其股票在香港飆升，甚至在某些時候超過了百度和京東等大型科技公司的市值。然而，劉怡然表示，這些初創公司仍需依賴中國的傳統軟件公司才能滲透到不同的行業。例如，金蝶去年加大了對中國製造業的滲透，與南方最大的鋼鐵企業——柳州鋼鐵簽署了協議。AI 初創公司本身也在內部使用傳統的 SaaS 產品。週四，金蝶在微信上發佈消息稱，在 MiniMax 的 1 月份 IPO 之前，幫助其升級了內部研發費用管理系統，從而使其會計效率提高了 30%。劉怡然表示：“例如，如果 MiniMax 想將他們的模型應用於製造業，他們需要供應商，但他們並不認識這些供應商。因此，他們需要與傳統公司合作，幫助下游客户使用更多的 AI。市場情緒時刻在變化，但我們更關注基本面的變化，例如實際結果和產品。”</p>
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Chinese software firms defy ‘SaaSpocalypse’ with strategic AI partnerships

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中國軟件公司通過戰略性的 AI 合作伙伴關係抵禦 ‘SaaSpocalypse’ 危機