撰文：Changan，Biteye 内容团队
以前的 AI 是只会动嘴的实习生，现在的 OpenClaw 是直接上手的老司机。
以前你问 AI 怎么订票，它给你攻略；现在你跟它说“我要去上海”，它直接帮你比价、下单、选座。如千问展示的自动下单外卖功能，AI 已开始跨 App 交付执行结果。
这种转变，正在悄悄偷走很多公司的钱袋子，导致估值下降。
本文将从以下几个维度深入分析这一生产力变革引发的资产重定价逻辑：
- 价值坍塌：分析哪些依赖人力溢价和信息差的旧资产正在失去护城河。
- 价值迁移：探讨资金如何流向算力、能源、加密结算协议以及具身智能硬件。
- 实践指南：为个人提供基于前沿产品体验的应对策略。
一、 价值坍塌：哪些旧资产正在失去护城河？
1. SaaS 类软件公司股票
软件行业正经历从功能导向向执行导向的转型。以往用户付费购买软件，核心需求是利用其 UI 来降低操作难度，通过点击鼠标来完成任务。
然而，当 AI Agent 具备了直接驱动底层逻辑并交付结果的能力时，传统软件作为操作入口的价值便开始瓦解。用户不再需要复杂的软件界面，只需下达指令，Agent 即可在底层完成任务。
小编实战经验：Gemini 的 Nano Banana 的修图功能比美图秀秀更好用。
这种逻辑的转变已经引发了资本市场的恐慌。近期美股软件板块正在经历估值大修正：
- 板块暴跌： 2026 年 1 月底，标普北美软件指数单月暴跌约 15%，创下自 2008 年金融危机以来的最大单月跌幅。
- 巨头缩水： 仅仅在最近的几个交易日内，美股软件板块的市值就蒸发了超过 8000 亿美元。
投资者意识到，那些只提供简单功能、缺乏核心数据护城河的 SaaS 公司，正在被 AI 降维打击。目前全球 89% 的上市软件公司估值已跌破 10 倍，平均股价跌幅高达 33%。
（图源@afc）
2. 基础的中间商平台股票
在传统的商业模型中，聚合平台通过整合分散的信息，利用信息不对称和控制流量入口来获取利润。它们向商家收取佣金，向用户展示广告，本质上是中介。
然而，像 OpenClaw 彻底打破了这一格局：
- 绕过中间层：当 Agent 具备了自动议价和直接下单的能力时，它不再需要通过中介平台的界面进行操作。Agent 会直接对接最底层的服务商（如航空公司官网、酒店官网），从而绕过了中介平台的抽成。
- 广告模型失效：商家以前买流量是为了让你看到，但 Agent 不看广告。那些靠买位置排在前面的垃圾信息将彻底失去受众。
案例对比：目前电商平台间同物不同价的现象严重。同一件商品，小红书或抖音因视频广告溢价，价格通常高于拼多多。但在 AI 时代，Agent 会直接在全网范围内以绝对理性锁定最低价，导致高溢价、靠信息差生存的平台溢价空间迅速归零。
正如高盛在《2026 全球互联网重估报告》中所述：2026 年是中介平台从聚合向数据供应商退化的转折年。
高盛首席信息官 Marco Argenti 指出，由于 AI Agent 能够直接穿透传统的流量完成决策，那些靠买位置获客的平台正失去其 Take Rate 的护城河。
3.房地产类相关基金和股票（尤其商用地产）
生产力的载体正在从人转向代码。人需要物理办公空间和住所，但 Agent 只需要机房、电力和硬件。这种生产关系的重构，正在导致传统房地产资产的价值逻辑发生位移。
（1）办公空间需求的萎缩
过去，大型企业租用核心地段写字楼的首要目的是安置员工。随着 AI Agent 在 2026 年进入大规模商业应用阶段，企业对物理工位的需求开始断崖式下跌。
高盛预测，受 AI 驱动的影响，2026 年美国每月将减少约 2 万个传统的行政和专业服务岗位。
（2）资本转移：从商用地段转向能源与算力
资金正在从繁华地段的房产流向电费低廉、电网稳定、制冷效率高的数据中心资产。
摩根士丹利在 2026 年初的报告中指出，能源供应已取代芯片，成为 AI 扩张的首要瓶颈。这意味着，土地的价值不再由其离商业中心的距离决定，而由其获取廉价电力和光纤骨干网的能力决定。
截至 2026 年初，全美城市写字楼的平均价格较此前峰值已累计下跌约 50%。这一跌幅反映了市场对远程办公 +AI 自动化双重冲击的最终定价。
全美办公空间的总体空置率在 2024 年底就已升至 20% 以上，打破了 1986 年和 1991 年的历史纪录。在科技和行政岗位流失最严重的区域，这一数字正向 35% 的警戒线逼近。
4. 人力资源型服务公司（外包与咨询资产）
这类公司的估值逻辑曾建立在员工规模 = 生产力的基础上。然而，当 Agent 能够以极低的成本替代初级分析师、程序员和法律助理时，庞大的员工数正在从资产转变为沉重的经营负债。
资金正在加速撤离那些人力密集型的专业服务板块：如 埃森哲 (ACN)、Infosys (INFY)。这些公司靠大量初级程序员支撑业务，但目前 AI 已能完成绝大部分标准化代码工作。
影视飓风曾前往肯尼亚实地调研了当地的论文代写产业链。这个曾经养活了当地数十万人的人力外包行业，在 AI 面前正在经历毁灭性打击：
- 订单量锐减：当地从业者在视频中直言，由于学生转而使用 AI 生成论文，代写订单量出现了断崖式下跌。原本需要付给非洲写手几百美金的活，现在通过 AI 几乎零成本就能完成。
- 技能价值归零：曾经英语好、会写论文是核心竞争力，但在 AI 面前，这种初级脑力劳动的价值已迅速归零。这不仅是个体写手的危机，更是像 Upwork、Fiverr 这种依赖个人劳动力抽取佣金的平台共同的利空。
资本市场已不再将雇员规模视为竞争壁垒。如果一家公司仍以增加人力作为核心增长引擎，将面临生产力效能被 AI 彻底覆盖的风险。未来的高价值资产将集中于能够通过代码驱动大规模 Agent 运行的轻量化主体。
二、 钱都流向哪里了？
1. 生产要素重构：算力需求与能源确定性
当旧资产的护城河坍塌时，财富并未消失，而是流向了支撑 Agent 运行的底层基建。
Agent 的运行本质上是电能与算力的持续消耗。企业正将原本用于安置员工的物理办公成本（如写字楼租金），转为算力订阅和能源保障支出。
Token 费用已成为企业运营的核心负担。目前的顶级模型（如 Claude Code/Seedance 2.0）推理成本高昂，单次复杂任务甚至耗资数千美元。高昂的费用倒逼行业进入推理成本竞赛。
随着专用推理芯片与开源模型（如 DeepSeek、Kimi）的应用，单次推理成本将持续下降，这使得电力配额成为不可复制的稀缺生产要素。
在这一波价值转移中，具备确定性供应属性的硬件与能源资产成为最大的受益者：
- 核心算力硬件：英伟达、AMD。它们提供 Agent 运行所需的算力底座，是 AI 生产力的核心供应方。
- 能源与公用事业：Vistra Corp、Constellation Energy。掌握稳定电力的公司已从传统的防御性板块，重估为 AI 产业链的溢价资产。
- 数字基建 REITs：Equinix、Digital Realty 。其经营的 IDC 数据中心正在承接原本流向传统写字楼的资本。
综上所述，资产的定价权正从提供办公空间的房东，转移到提供计算能源的供应商手中。
2. AI 的自动支付体系：从人工确认转向代码自动结算
前文提到，Agent 通过全网比价让传统中介平台失去了生存空间，但比价只是第一步。当 Agent 锁定最优价格后，必须具备自主完成交易的能力。目前传统支付体系的限制使其无法完成闭环，这推动了资金向代码驱动的加密协议迁移。
以通义千问近期展示的「自动点奶茶」功能为例：AI 已经能够实现跨 App 的选购与下单操作，证明了 Agent 在决策与交互层面的成熟。然而，在实际落地中，自动化流程往往在最终的支付环节中断，因为传统银行体系仍需人工扫脸、短信验证码或物理身份审核。
这种能决策、无法支付的断层，正是 X402 等可编程交易协议的价值所在。
利好的资产：
- 可编程交易协议（如 X402）：为 Agent 提供私钥管理与资金调用能力，使其能够绕过传统支付界面，通过代码直接执行金融交互。
- 稳定币（如 USDT、USDC）：提供 24 小时在线、无人工审核的清算环境，是 Agent 商业活动的结算基准。
- 高性能公链（如 Kite AI）：为 Agent 定制的 Layer 1 区块链，提供低延迟执行环境。其通过可编程治理和身份，为 Agent 提供合法的身份与权限控制，使其从孤立的工具演变为能够自主决策、协作并获利的经济主体。随着 Agent 交易规模的爆发，作为核心协作基建的 Kite AI 在近期市场中价格表现强劲。
Agent 能够比价却无法支付的现状，倒逼了加密结算体系的崛起。掌握自动化支付接口的协议，将接管传统金融中介流失的业务流量。
3. 生产力形态演进：具身智能与物理执行硬件
当 AI 解决了逻辑决策与软件交互问题后，资本开始流向能够承载这些智能的物理实体。原本用于购买“初级脑力劳动”的预算，正被重新分配给具备物理执行能力的硬件资产。
当 Agent 智能达到临界点，限制其发挥的唯一瓶颈便在于物理形态。资金正流向机器人硬件，以补齐 AI 在现实世界的执行短板。
- 工作场景的延伸：Agent 的应用正在从电脑屏幕扩展到物理空间。利用 OpenClaw 进行逻辑控制，AI 可以介入家庭管理（如打扫监控、辅导功课的辅助操作）和工业生产。
- 资本支出置换：企业和家庭正在进行成本转移。原本支付给人类助理、初级外包员的费用，正转化为购买具身智能设备（如家用服务机器人、工业机器人）的固定资产支出。
确定性受益的资产类别
- 具身智能核心零部件：2026 年初，机器人关节（减速器、伺服电机）、触觉传感器等板块涨幅巨大。这些部件是 Agent 从代码走向物理执行的硬件基础。
- 可编程自动化设备：能够开放底层接口、允许 Agent 接入并直接控制的智能化工厂设备及智能家居终端。
高盛指出，Agent 与机器人的结合正在触发一场资本支出的代际转移。由于 Agent 大幅提升了硬件的投资回报率，原本流向人力外包的预算正以每年 25% 的速度转化为机器人资产的采购订单。
Agent 赋予了硬件思考的能力，而硬件为 Agent 提供了变现的身体。这种互补性决定了 Agent 的进化必然会带动物理执行器资产的价值重估。
三、KOL 观点汇总
Teddy@DeFiTeddy2020（XHunt 排名：1742）
观点：OpenClaw 推动的代理经济将大幅压低 SaaS 软件股、中介平台股和商用地产相关资产的估值，因为 AI 代理直接调用 API、自主搜索议价且无需物理办公室。传统依赖人类行为的资产将面临系统性重估。
Haotian@tmel0211（XHunt 排名：1202）
观点：AI + Crypto 会是一个跨越 web2 和 web3 界限的宏大赛道，这是 Agentic Economy 赛道顺着趋势发展的必然结果，因为一旦 AI 走向分布式，其所需可信的支付、身份、合约等都是 Crypto 所擅长的，值得狠狠地期待一下。
Dov@dov_wo（XHunt 排名：1843）
观点：大拐点时代已来，SaaS 和软件公司股价崩盘，如 Chegg 被 GPT-4 碾压；ClaudeCode 和 OpenClaw 将让华尔街分析师、律师等高薪岗位失业，三年内裁员一半以上，传统教育变得无用，学生毕业将遭 AI 以 10 倍效率和 2 倍效果取代。这是新一代对旧一代的财富与意义掠夺，人类需休息但 AI 廉价持续，一切将结束；人应避免接触文档如 Notion，转向 AI 连接新旧世界。
BuccoCapital Bloke@buccocapital（XHunt 排名：3935）
观点：虽然“内部构建”已经不再是 SaaS 当前最主要的熊市理由（因为很多企业还在依赖现成 SaaS），但 AI 代理经济仍会带来多重结构性压力，导致 SaaS 公司长期承压甚至估值重估：平台差异化趋近于零（客户获取成本大幅上升）、价值向代理层转移、AI 本土初创提供更优成果型方案蚕食 LTV、席位收入模式崩坏、从“按席位收费”转向“按成果收费”困难、定价权和毛利率恶化、有机流量减少进一步推高 CAC、AI 人才竞争加剧运营成本。投资者必须对这些熊市因素的强度和时间窗口有清晰判断。
Alex Clayton@afc（XHunt 排名：31467）
观点：公共软件公司估值倍数现状惨淡，100 多家公司中 89% 交易于低于 10 倍 NTM 营收，仅 3 家超过 20 倍；大多数公司营收增长停滞，中位数 ARR 年增长仅 15%，远逊于 Anthropic 等 AI 新星。尽管 AI 可能取代部分预算，但并非根源，真正问题是多数 SaaS 厂商未开发出客户愿付费的 AI 产品；若无法创新并证明 AI 牵引力，这些传统公司将持续低增长、低估值并逐渐衰落，现在是它们与 AI 转型的关键期。
四、总结：我们普通人该怎么办？
面对资产重定价，普通人最有效的参与方式就是通过深度体验前沿产品，感知生产力的边界变化。
1. 掌握 Vibe Coding：实现开发范式的迭代
以 Claude Code 2.0 为代表的工具已经改变了软件开发的底层逻辑。
开发重点已从逐行编写代码转向宏观架构的调优。如果原本需要团队协作一周的功能，现在个人通过 AI 辅助在数小时内即可完成，这意味着依赖人力规模获利的传统软件外包资产，其估值逻辑面临重修。
通过尝试将 AI 节省的时间转化为个人生产力的超额收益。
2. 识别视频生产的成本拐点：以 Seedance 2.0 为例
Seedance 2.0 等视频生成模型的普及，标志着视觉内容生产成本的结构性下降。
- 评估物理资产风险：通过生成复杂广告分镜可以发现，当 AI 生成画面的保真度接近实拍水平时，拥有昂贵拍摄设备的租赁公司和传统影视园区的资产价值将缩水。
- 识别赛道更迭：通过体验高集成度的生成工具，可以分辨哪些赛道正处于出清阶段，哪些赛道因技术赋能而获得增量。
3. 寻找商业闭环的缺失点：从支付瓶颈看交易协议
通义千问在自动点奶茶等场景中的表现，揭示了 Agent 从决策到执行之间的断层。
- 定位增长机会：在日常操作中，寻找那些 AI 能够决策但无法完成交易的断裂点，这些环节即是未来的核心增长领域。
- 验证链上结算逻辑：当 Agent 无法通过传统银行体系完成支付时，资金必然流向可编程的链上协议。这证明了 X402 及其相关基础设施并非投机性资产，而是补齐 Agent 商业闭环的必要环节。
- 核心建议： 通过在工作与生活中持续应用先进工具，保持对生产力变化的敏感度。在 2026 年，最稳健的资产是个人的跨领域整合能力，以及对 AI 产业链核心节点（能源、算力、结算、执行）的深度理解。
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