计算机行业深度报告：为什么DeepSeek最先激活方向是SaaS

DeepSeek加速AI平权进程，全面开启AI应用大时代。2025年1月DeepSeek开源R1，在训练/推理成本较低的情况下，实现了对标OpenAI o1的效果，同时开发大量官方应用集成案例，全面开启AI应用大时代。 AI平权后，AI应用的竞争本质是数据和入口的竞争。Salesforce与ServiceNOW两大云巨头的AI战略的重点都是数据和入口： 数据：大模型只能决定AI应用的下限，优质的非公开数据决定AI应用的上限，由于SaaS天生具备积累、储存用户各类数据的能力，其海量高质量数据有望成为AI应用的重要燃料，迎来价值重估。 入口：SaaS具有显著的入口效应，SaaS平台可以根据用户需求向工作流的上游或下游延伸，不断挖掘用户的需求，在当前AI时代方兴未艾之际，SaaS的入口效应更具稀缺性。 SaaS有望迎来价值重估，加速上云与AI Agent双轮驱动。以全球传统软件巨头SAP在2024年云转型、AI转型并大获成功的案例来看： 加速上云：先云化才能AI化在全球范围内形成共识，企服SaaS有望迎来远超远程办公时期的企业云化新阶段； AI Agent：AI Agent将为企服SaaS打开万亿美元蓝海市场。总体来看，AI Agent象征软件从“工具”到“数字劳动力”的范式转移，AI Agent使得软件不再是单纯的“开支”而是“投资”，软件厂商的潜在市场规模从企业的IT预算扩展到真人劳动力市场，实现大幅跃迁；通用SaaS有望成为AI Agent的基础设施，将历史数据挖掘活用提升SaaS的价值量；垂类SaaS借助AI实现更多能力、扩大市场规模，通用SaaS、大模型厂商借助垂类SaaS补全生态；AI Agent具备更强消费属性，未来可以采取多元化付费模式，打开软件的估值天花板。 估值角度：当前SaaS公司PS- TTM 估值基本都小于2019至今的平均值，远低于2020年云化预期最高时的估值水平，有望在AI时代实现戴维斯双击。 投资建议：DeepSeek加速AI平权进程，先云化才能AI化在全球范围内形成共识，企服SaaS有望迎来远超远程办公时期发展机遇，考虑到当前SaaS公司PS- TTM 估值处于历史较低水平，叠加AI应用有望带来额外增量，SaaS企业具有戴维斯双击的潜力，建议关注：1）办公：金山办公、合合信息、福昕软件等；2）CRM：金蝶国际、用友网络等；3）OA：泛微网络、致远互联、软通动力等；4）ERP：鼎捷数智、汉得信息、能科科技、赛意信息、中国软件国际等；5）编程：卓易信息、普元信息、金证股份等；6）客服：梦网科技、彩讯股份等；7）AIGC：万兴科技、美图等；8）医疗：润达医疗、讯飞医疗等；9）金融：新致软件、税友股份、同花顺、恒生电子等；10）法律：华宇软件、金桥信息等；11）终端AI：中科创达、萤石网络等；12）本地生活：值得买、焦点科技、光云科技等。 风险提示：技术落地不及预期，行业竞争加剧。 1SaaS是AI商业化的“基础设施” 1.1DeepSeek推动AI平权时代降临 DeepSeek开源R1推理模型对标OpenAI o1，同时展示官方集成案例鼓励AI应用开发，实现AI平权、鼓励AI应用开发。2025年1月，DeepSeek发布R1推理模型，在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版；DeepSeek通过DeepSeek-R1的输出，蒸馏了6个小模型开源给社区，其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAI o1-mini的效果。此外，官方还开放了大量实用集成案例，推动AI应用发展。 表1：DeepSeek官方实用集成案例项目 1.2AI平权后，AI应用的竞争本质是数据和入口的竞争 AI平权只是起点，大模型本身不是产品，AI应用才是决定AI商业价值的核心。伴随DeepSeek火爆出圈，用户纷纷体验DeepSeek的网页版或APP，但由于这类产品往往是基于大模型的简单开发，用户纷纷遇到宕机、闪退BUG等各类问题，真正的AI应用需求呼之欲出。相比直接访问大模型的简单APP，真正的AI应用需要在大模型部署、微调，应用测试、升级运维等环节进行开发，能够满足大用户并发、用户需求的功能实现，是未来AI商业价值真正的核心。 表2：AI应用开发核心环节梳理 图1：AI应用开发全流程 数据是AI应用的燃料，优质的非公开数据决定AI应用的上限，SaaS积累海量高质量数据将迎来价值重估。公开数据主要用于训练基座模型（AI应用的下限），而非公开数据是差异化竞争优势，决定AI应用的上限。据theCubeResearch，AI应用最终目标是实现自动工作、自动微调，需要时刻提取企业的业务逻辑和积累的数据，数据质量和规模将直接决定AI应用的性能。SaaS天生具备整理、储存客户各类数据的能力，其海量优质数据将成为AI应用的重要胜负手。 图2：数据将成为AI应用的胜负手 Salesforce的数据云实际上是Agentforce的核心竞争力。据涌现聚点微信公众号，Agentforce能够无缝连接Salesforce的Data Cloud、Customer 360等多个数据源 ， 实时处理和分析海量数据 。 这种强大的数据处理能力使得Agentforce能够提供更准确的预测和更深入的洞察。 图3：数据是Agentforce的核心竞争力 SaaS平台将发挥显著的入口效应，不断挖掘用户的AI需求。SaaS具有显著的入口效应，SaaS平台可以根据用户需求向工作流的上游或下游延伸，不断挖掘用户的需求，在当前AI时代方兴未艾之际，SaaS的入口效应更具稀缺性： 1）通过SaaS平台更好的数据治理打造更强AI应用吸引用户； 2）用户在SaaS平台将AI需求向工作流的上下游延伸； 3）SaaS平台更有可能通过分析海量用户AI需求打造Killer APP。 图4：SaaS将发挥显著入口效应 图5：ServiceNOW不断扩展发挥入口效应实现持续增长 1.3SaaS价值重估：加速上云+AI Agent双轮驱动 AI时代，企服SaaS有望迎来远超远程办公时期的企业云化新阶段。据信通院，2020-2022年远程办公等SaaS被广泛应用，业务上云趋势明显，极大提升了SaaS在市场中的普及度和接受度，开启企业数字化转型进程。我们预计，DeepSeek在国内或掀起企业AI化转型进程，参考罗兰贝格数据，2023年我国SaaS占比不足30%，相比美国与全球60%的水平仍有较大距离。考虑到上文已经明确论述AI化的前提是云化，我们预计国内企业有望迎来加速上云新阶段。 图6：国内企业有望迎来加速上云新阶段 图7：2023年全球/美国/中国云计算相关指标 图8：中国不同类型云计算市场规模预测（单位：百万元） AI Agent将为企服SaaS打开万亿美元蓝海市场。总体来看，AI Agent象征软件从“工具”到“数字劳动力”的范式转移，AI Agent使得软件不再是单纯的“开支”而是“投资”，软件厂商的潜在市场规模从企业的IT预算扩展到真人劳动力市场，实现大幅跃迁； 通用SaaS有望成为AI Agent的基础设施，将历史数据挖掘活用提升SaaS的价值量，企业AI化之前必须云化，云化的厂商需要大量构建AI Agent; 垂直SaaS有望与通用SaaS、大模型厂商合作共赢：垂类应用借助AI实现更多能力、扩大市场规模，通用SaaS、大模型厂商借助垂类应用补全生态； AI Agent具备更强消费属性，未来可以采取按对话次数、按tokens等多元化付费模式，打开软件的估值天花板。 图9：AI Agent分析框架 AI Agent是数字劳动力，蕴含数万亿美元的市场机遇。微软CEO认为，传统的SaaS本质上是带有业务逻辑的CRUD数据库，而AI Agent可以集成所有业务逻辑并操控所有数据库；结合黄仁勋与Salesforce CEO的观点，AIAgent可以自行规划、决策、选择工具完成任务，像一个真正的员工一样工作，因此AI Agent也可以被称为“数字员工”，IT部门未来会更像HR部门。因此，本质上AI Agent的目标市场就不再是传统的IT预算，而是真人劳动力市场，可以达到数万亿美元。 表3：科技巨头CEO对AI Agent的看法发言人 通用SaaS有望成为AI Agent的基础设施，云化趋势有望加速，Salesforce预计2025年在平台构建10亿AI Agent。以Salesforce的Agentforce为例，据涌现聚点微信公众号，Agentforce的推出标志着Salesforce不再满足于仅仅是一个CRM供应商，而是向全面的企业AI平台转型。它不仅能处理客户关系管理，还能涵盖企业运营的各个方面，包括人力资源、财务管理、供应链优化等。这种扩展为跨部门协作带来了新的可能性。例如，销售部门的数据可以实时流转到市场营销部门，帮助优化营销策略；客户服务的反馈可以直接影响产品开发的方向。 Agentforce成为连接企业各个部门的智能中枢，促进了信息无缝流动和协同决策。 图10：Agentforce架构图 图11：Agentforce使用路径 垂类SaaS有望通过AI实现TAM倍增，并有望成为大模型、通用SaaS生态的重要组成部分。我们认为垂类SaaS非但不会被通用大模型直接替代，还会受益于通用大模型生态发展，核心在于垂类SaaS的数据几乎都不是公开数据，能力圈在通用大模型能力圈之外，或更确切地说能力圈与通用大模型的能力圈是互补的。因此，在AI的赋能下。垂类SaaS的TAM有望实现数倍增长，以Twilio为例，据Battery数据，在接入OpenAI的大模型后，其从传统的客服系统升级为AI客服，可以代替人类接打电话、进行营销服务等，潜在市场规模本质上可以达到2000亿美元（美国有1600万电话客服，年薪1.2万美元），相比公司当前40亿美元ARR有50倍的提升；此外，大模型、通用SaaS厂商在扩大自身AI生态的过程中，相比自研产品替代，更有可能和用户量大、产品力强的垂类SaaS强强联合，垂类SaaS有望受益于大模型、通用SaaS带来的流量实现进一步发展。 图12：垂类SaaS有望通过AI实现TAM倍增 AI Agent进一步提升软件厂商的消费属性，或提升软件厂商的估值天花板。 Salesforce的Agentforce产品当前采用每次对话2美元的定价体系，能够在传统订阅制的基础上增加更多付费单元，提升软件厂商估值天花板。 图13：Agentforce ROI计算器 全球企业云转型、AI化需求旺盛，推动SAP实现“大象起舞、浴火重生”。 2024年1月SAP宣布全面转型云化、AI化，全年云业务收入增长26%，达到171亿欧元，略高于公司设定的目标区间（170亿至173亿欧元）。SAP在2024Q4的一半云订单都包括AI，凭借AI的推动，公司乐观展望营收加速成长至2027年。 SAP的成功验证了AI时代企业云化、AI化的需求，国内SaaS厂商有望在AI时代追赶SAP的脚步受益于云化、AI化浪潮。 图14：SAP通过将战略目标转向企业的云化、AI化实现超过纳斯达克的超额收益 图15：全球范围内企业的云化、AI化需求旺盛 以PS测算当前主要SaaS公司估值水平小于2019年至今的PS- TTM 平均值，远小于2020年PS- TTM 。由于SaaS公司通常采用订阅制且具有较高续订率，因此可以使用DCF进行估值，但由于DCF通常需要自行设置较多参数较为复杂，以较为简单的PS- TTM 估值衡量公司估值水平，在降息周期由于DCF的分母端降低，公司估值水平快速提升，SaaS公司普遍在2020年达到估值最高点，并在2021-2024估值逐步下滑，当前国内主要SaaS公司估值水平普遍小于2019年至今的平均值，远小于2020年估值水平。 表4：A+H主要SaaS公司行情梳