在AI Agent的大時代浪潮下，軟體股將如何走下去

前陣子市場一直在討論一個問題，到底SaaS 軟體會不會被 AI 取代？今天想跟大家分享一下 AI Agent 最新的發展，以及我最近也在持續留意的幾家公司

什麼是AI Agent?

過去我們習慣把 AI 當成聊天工具，例如回答問題、整理資料或生成內容。但 AI Agent 的定位更接近一個可以自主執行任務的系統。它會先理解目標，再拆解任務，接著調用工具完成整個流程。

用一個生活例子來說會更容易理解。假設你準備安排一次旅行，你可能需要查機票、比較飯店、規劃行程、訂餐廳，甚至整理整個旅遊計畫。如果只是傳統的 AI，你可能需要一步一步問問題，例如先查航班，再找飯店，再請 AI 幫你整理行程。但 AI Agent 的運作方式會更像一個助理。你只需要告訴它想在某個時間去某個城市旅行，它會自己去搜尋航班、比較價格、挑選住宿、安排每日行程，最後整理成一份完整計畫給你確認。

在企業場景裡，這種能力其實更有價值。很多日常工作其實是資料整理與跨系統操作。AI Agent 可以在不同工具之間完成任務。例如在會計部門，它可以自動分類信用卡交易並整理帳務資料。在 HR 部門，它可以閱讀並整理稅務文件。在財務層面，CFO 可以讓 AI 快速建立 DCF 分析 discounted cash flow analysis。在行銷部門，AI 也可以自動生成報告並整理關鍵數據。

這類系統通常建立在大型語言模型 Large Language Model LLM 之上，但真正讓它變得有用的，是背後的工具整合 tool use、工作流程 orchestration 與資料整合 data integration。當 AI 可以同時接觸文件、資料庫與不同 SaaS 工具時，它開始具備跨系統工作的能力。

AI Agent 會否顛覆軟體？先看案例

如果要理解 AI Agent 會帶來什麼變化，我覺得直接看產品案例最清楚。

第一個我很關注的是 Claude Cowork。這個工具建立在 Claude Code 的能力之上，定位是知識工作者的 AI 協作工具。它能夠在不同 SaaS 工具之間移動並整合資料，讓 AI 在多個系統之間完成任務。當 AI 位於應用程式之上時，軟體之間的界線其實開始變得模糊。

另一個例子是 Microsoft Copilot。根據公開資料，Copilot 已經有大約 1500 萬個付費席位。隨著企業使用量增加，微軟也持續擴充 GPU 配置。很多公司在嘗試建立自己的 AI 助手時，很快會發現整合語意搜尋、資料索引
、網路等功能其實相當複雜，因此很多企業最後仍然選擇像 Copilot 這樣的現成解決方案。

還有一個很有意思的產品是 OpenClaw。這個系統讓使用者可以透過簡訊或 WhatsApp 與 AI 互動。這種方式聽起來有點粗糙，但它其實展示了一種新的 AI 使用模式。很多人認為 OpenClaw 接下來三年的發展速度，可能會很接近 ChatGPT 過去三年的成長軌跡。

所以AI 會不會摧毀 SaaS？

很多人在討論 AI Agent 的時候，很容易跳到一個結論，認為 SaaS 可能會被取代。但我自己目前的看法比較保守一點。

企業依然需要 CRM、ERP 這類系統來存放與管理核心資料。這些 systems of record 在企業 IT 架構中仍然非常重要。AI Agent 可以幫助使用者完成任務，但資料本身依然需要穩定的系統來管理與保存。

我比較認同的一種觀點是，AI 正在重新分配軟體的價值。當 AI 能夠跨越不同工具完成工作時，SaaS 產品必須思考如何把 AI 深度整合進工作流程。例如 Microsoft 很重視 Copilot 與 Excel 的整合，因為這能夠強化 Excel 在知識工作堆疊中的地位。

因此我覺得未來的軟體世界更可能是多層結構。通用 AI Agent、領域專用 Agent domain specific agents，以及各種 SaaS 工具會同時存在。AI Agent 負責跨工具協作，而 SaaS 系統繼續提供結構化資料與專業功能。

AI Infrastructure 的受益者

如果 AI Agent 真的開始大量被使用，我認為最大的一群受益者其實會出現在基礎設施層 AI Infrastructure。

每一個 AI Agent 背後都需要推理運算、模型託管與資料處理能力。這些需求會持續消耗算力與雲端資源，因此雲端平台與運算服務商自然會受益。

例如 Cloudflare 與 DigitalOcean 在某些 AI 工作負載中就有明顯優勢，因為它們提供相對低成本的運算資源與邊緣運算能力。當開發者希望降低推理成本時，這類平台會變得很有吸引力。OpenClaw 的部署方式就反映了這種趨勢。

大型雲端平台同樣在這個市場中佔據重要位置。Google Cloud 的營收已經超過 700 億美元，其中大約 25% 來自 Google Workspace。過去 24 個月，Workspace 的企業訂閱價格上調大約 15% 到 20%，同時座位數仍然持續增加。

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我的看法

短期來看，我更傾向把 AI Agent 看成 SaaS 的增強層。企業軟體仍然負責資料結構、權限管理與專業功能，AI 則讓這些系統變得更容易使用。

長期的變化可能會更深遠。當 AI Agent 成為主要入口時，軟體價值鏈可能會重新分配。應用層、模型層與基礎設施層都可能出現新的贏家。那些同時掌握模型能力、平台生態與算力資源的公司，很可能會在這一波 AI 轉型中取得優勢。