过年闲余时间，一直在学习Claude各种插件和Skill，还有跟 #AI 行业的各位大佬们在交流学习。

其中聊的最多的就是SaaS(软件即服务)的投资逻辑，大家一致预期就是那个熟悉的商业模式「买软件、按人头付钱」的时代，可能真的要结束了。 华尔街现在管这叫“SaaS大灭绝”（SaaS Apocalypse）。看着Salesforce、Adobe、Intuit这些曾经的浓眉大眼的绩优股成片倒下，跌幅一个比一个狠，背后的逻辑其实很残酷：如果一个AI Agent能干五个人的活，那公司为什么要给剩下的四个人买账号呢？

就在昨天，Anthropic发布的Claude金融专用插件，给这场火又添了一把油，而且是高端金领从业者的杀手锏，如👇图。

1️⃣金融打工人的“岗位危机”：从助理到高管的全面入侵

这次Claude发布的5个插件，精准打击了金融圈最累、最贵、但也最容易被流程化的五个环节：

· 投行分析师： 以前熬三个通宵做的投行分析、交易备忘录、整理PPT，现在AI半个小时就能完成。

· 研究员： 以前得苦哈哈地拆解财报、改模型，现在AI秒读报表，甚至能直接帮你把研报草稿写好。

· 买方/PE(私募股权)： 尽职调查这种苦差事，AI能帮你筛选数据、给投资项目打分，速度比人类快出几个数量级。

· 理财顾问： 调仓建议、税务规划，AI比你更了解客户的风险偏好。

2️⃣核心竞争力：数据“直连”，干掉了时效差

以前咱们笑话AI是“一本正经胡说八道”，那是因为它没实时数据。但这次不同了，Claude直接打通了金融行业的“任督二脉”：

标普全球（S&P Global）： 以后AI直接调取Capital IQ的深度图谱。你问它某行业的交易乘数，它给你的不是两年前的过期数据，而是最新的、专业的底稿。

伦交所（LSEG）： 通过MCP Server接入。这意味着AI能看到实时的外汇、国债收益率。它不再是只会写代码的码农，而是个看着实盘行情做决策的资深分析师。

3️⃣杀手锏：打通Excel和PPT的“最后一百米”

作为金融民工，大家最烦的就是：在FactSet查数据，在Excel算模型，最后再一个个手动贴到PPT里。

现在，Claude实现了这个闭环：

它能一边接FactSet的数据，一边在Excel里改参数。

重点来了： Excel里的模型一变，PPT里的图表和结论自动跟着更新。

它不仅是帮你画图，它还记得你前一步为什么要这么算，逻辑是连贯的。

这次投资逻辑算是彻底重构了，站在2026年这个节点，我感触很深。以前我们买软件股，买的是“高粘性、高护城河”。但现在发现，如果你的护城河只是“提供一个办公工具”，那在AI Agent面前就是土堡垒，一冲就垮。

未来的赢家不再是那些卖“席位”的公司，而是那些能利用AI真正提高生产效率、或者掌握核心数据接口的公司。

想想看：如果你是老板，你会愿意每年花几万美元给五个初级分析师买软件账号，还是花几千美元租一个24小时不睡觉、不抱怨、数据实时更新的AI Agent？

或许我们要重新审视，自己现在的工作，有多少能被AI替代？ 我个人的看法是：凡是能被写进“标准操作流程（SOP）”的工作，今年底之前，可能都要被AI接管了。 现在的关键不是焦虑，而是你要学会成为那个“调教”AI Agent的人，而不是那个被它替代的“按席位计费”的数字。

反过来讲讲我的投资思考：美股资金该放哪里？🧐

首先要回答这个问题，我们或许该跟自己说，此刻不该把钱投资去哪里。

第一要避开“席位依赖型”SaaS：凡是收入和客户员工数强绑定的（比如CRM、HRM软件），未来3年估值要重新定价。不是公司会死，但增长天花板已经被AI Agent抹平了。

第二要警惕“伪AI转型”：很多SaaS公司会喊“我们接入了AI”，但如果只是在界面加个聊天框，没重构收费逻辑，股价反弹都是逃命机会。

上述两项应该是我们要极力避开的领域，而👇下面这些，是我们需要重点关注的方向：

重点可以关注“AI原生收费模式”：比如按调用次数收费的API经济、按结果付费（比如“帮你省了100万税，收10万服务费”）。这类公司反而可能借AI放大收入。

金融数据商将会受益：标普、MSCI这些公司，以前卖数据给“人”，现在卖数据给“AI”。需求量暴增，AI一天调用的数据量是人类的千倍。它们才是这轮变革的卖水人。

继续关注AI硬件类基础设施投资：比如紧缺的内存芯片，最近英伟达因SK海力士HMB4产能不足，对新平台Vera Rubin发布的推迟。以及紧缺的电力设备和数据中心冷却设备等等。这些都在我之前的推文重点推荐和介绍过！

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