Claude Cowork 引爆 3000 亿美元 SaaS 抛售潮：这是软件行业的「DeepSeek 时刻」，还是一场被夸大的恐慌？

📌 一句话总结：Anthropic 的 Claude Cowork 插件让 AI Agent 能自主完成法律、财务等复杂工作，引发全球软件股近 3000 亿美元抛售，被称为「SaaSpocalypse」——但历史告诉我们，恐慌往往是最好的买入时机，前提是你能分辨谁会被颠覆、谁会进化。

2026年2月10日 · 深度解读 · 阅读时间约 8 分钟

一场「小更新」引发的市场地震

1 月 30 日，Anthropic 做了一件看似平常的事：为 Claude Cowork 发布了 11 个开源插件。没有盛大的发布会，没有铺天盖地的营销——只是在开发者文档里悄悄上线了一组工具。

但市场的反应却像是有人在交易大厅里喊了一声「着火了」。

这些插件让 Claude Cowork 从一个「聊天助手」进化成了真正的「数字同事」：它可以自主阅读文件、起草文档、审查合同、执行跨部门的多步骤工作流——法律、财务、销售、市场，几乎无所不包。几天后，Anthropic 又发布了 Claude Opus 4.6，这个模型能够协调多个 AI Agent 团队，自主完成金融研究和尽职调查。

高盛的美国软件股指数在 2 月 3 日单日暴跌 6%。Thomson Reuters 创下历史最大单日跌幅 15.8%，LegalZoom 跌了 19.7%，RELX（LexisNexis 母公司）跌 14%。全球范围内，近 2850 亿美元的市值在一周内蒸发。在印度，Nifty IT 指数暴跌 5.87%——这是自 2020 年 3 月新冠恐慌以来的最大单日跌幅——TCS 和 Infosys 各跌超 7%。

「为什么我还需要为软件付费，如果内部开发现在用 AI 花的时间少了这么多？」
— Thomas Shipp，LPL Financial，接受 CNN 采访

「SaaSpocalypse」：一个新词的诞生

Jefferies 的分析师给这场抛售起了一个令人不寒而栗的名字：SaaSpocalypse（SaaS 末日）。

这个词精准地捕捉了市场的核心恐惧：传统 SaaS 的商业模式建立在「按人头收费」的基础上——每个用户一个席位，每个席位一份订阅。但当一个 AI Agent 可以替代 5 个、10 个甚至 50 个用户的工作时，这个模式的数学逻辑就崩塌了。

Salesforce 年初至今已下跌 26%，S&P 500 软件与服务指数跌了约 20%。这不是个别公司的问题，而是整个商业模式正在被质疑。

让我们看看具体的冲击波是如何传导的：

为什么这次不一样：从「辅助工具」到「数字员工」

过去三年，AI 在企业中的角色一直是「辅助工具」——帮你写邮件、总结文档、生成代码片段。企业买 AI 是为了让现有员工更高效，SaaS 公司甚至因此受益，因为 AI 功能成了涨价的理由。

Claude Cowork 改变了这个叙事。

它不是在现有软件工作流中嵌入 AI，而是绕过了整个软件工作流。用户不再需要登录 5 个不同的平台来完成一项任务——他们只需要告诉 AI Agent「帮我做这件事」，Agent 会自己导航系统、调用工具、处理数据、交付结果。

高盛的案例最能说明问题。该行披露了与 Anthropic 长达六个月的合作，构建自主 Agent 来处理交易记账、合规审查和客户入职。高盛 CIO Marco Argenti 表示，他们对 Claude 在编码之外的能力感到「惊讶」——特别是在解析监管文件和应用规则判断方面。

Andrej Karpathy（OpenAI 联合创始人）分享了自己的亲身经历：从 2025 年 11 月的 80% 手动编码 + 20% AI Agent，到现在的 80% Agent 编码 + 20% 人工修改。Semianalysis 本周发布的报告指出，目前 GitHub 公开提交中有 4% 由 AI 编写，预计年底将达到 20%。

更具象征意义的是 Anthropic 自己的数据：其 CPO Mike Krieger 透露，公司产品代码已经 100% 由 Claude 编写——「Claude 在写 Claude」。

DeepSeek 时刻的既视感：历史会重演吗？

美银的 Brad Sills 明确将这次抛售与 2025 年 1 月的 DeepSeek 事件相提并论，并称之为「过度反应」。

回顾一下：2025 年 1 月，中国的 DeepSeek 发布了一个据称只花了极少资源就训练出来的 AI 模型，动摇了「AI 需要巨额资本」的假设。英伟达单日蒸发 5890 亿美元。但随后一年，英伟达股价上涨了 58%。

两次事件确实有相似之处：

• 触发点都是技术演示，而非实际的大规模商业部署
• 抛售都是「无差别」的——好公司和坏公司一起跌
• 市场在一周内定价了可能需要十年才能完成的转型

但也有关键区别。DeepSeek 挑战的是成本假设——AI 是否真的需要那么多钱来训练？这个问题后来被证明比想象的复杂。而 Claude Cowork 挑战的是商业模式假设——当 AI 可以替代用户时，按用户收费的模式还有意义吗？这个问题的答案可能更加确定，只是时间线不确定。

Gartner 的评估相对冷静：Cowork 插件是「任务级知识工作的潜在颠覆者，但不是管理关键业务运营的 SaaS 应用的替代品」。Wedbush 补充说，企业「不会完全推翻数百亿美元的现有软件基础设施」。

赢家与输家：价值正在重新分配

这场抛售不是零和游戏——价值不是消失了，而是在重新分配。

明确的赢家：

• 芯片公司（英伟达）：自主 Agent 需要的算力远超简单的文本生成。推理密集型工作负载推高了对高性能加速器的需求，英伟达的 Rubin 平台正是为此设计的。
• 模型开发商（Anthropic、OpenAI）：当一个 Agent 可以替代多个软件工具时，价值集中在模型层。定价从「软件访问权」转向「任务完成度」，模型构建者获得更大的议价权。
• 云服务商（AWS、Google Cloud）：自主 Agent 7×24 小时运行，而非间歇性使用，推高了对计算、存储和电力的持续需求。

需要转型的：

• 传统 SaaS：从按席位收费转向按结果收费。Palantir 和 Harvey 已经在实验这种模式。
• IT 外包：从劳动力套利转向 AI 部署合作伙伴。Cognizant 与 Palantir 的合作是一个模板。
• 法律/金融数据服务：专有数据集仍有长期价值，但交付方式必须改变。

被忽视的关键问题：谁来监督 AI Agent？

在所有关于「AI 替代人类」的讨论中，有一个问题被严重低估了：监督成本。

每一个在受监管环境中执行自主工作的 AI Agent——医疗理赔、金融审计、国防后勤——都需要所谓的 HITL（Human-in-the-Loop）流程：监督、验证、异常处理、治理和伦理审查。这些角色需要的是领域知识和判断力，而不仅仅是编码能力。

高盛的 Argenti 强调，Agent 将是「数字同事」而非替代品，因为合规要求人类对边缘案例做出判断。Palantir 尽管拥有强大的自主能力，也强调其本体论驱动的方法需要人类来定义业务逻辑和维护治理框架。

这意味着：AI Agent 不会消灭工作，但会彻底改变工作的性质。未来的「软件工程师」可能更像是「AI 系统架构师和监督者」，而不是写样板代码的人。

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