2026年09月08日

证券研究报告 |

人工智能行业专题（21）

SaaS板块指引转向乐观，FDE加速企业AI渗透率提升

行业研究 · 海外市场专题 互联网 · 互联网Ⅱ 投资评级：优于大市（维持）

证券分析师：张伦可 证券分析师：陈淑媛 0755-81982651 021-60375431

zhanglunke@guosen.com.cn chenshuyuan@guosen.com.cn S0980521120004 S0980524030003

核心结论

• • 26Q1软件公司业绩超预期，北美软件迎来近一个月反弹。26Q2进一步超预期，部分公司继续上调26年指引，市场开始重新思考 AI吞噬一切软件的叙事。25年底-26年6月，随着模型能力提升，SaaS公司集中发布新产品，26Q2到了落地检验阶段。SaaS产品从 单纯卖“线上看板”或“流程管理”的阶段，变成可以通过原生集成大模型+FDE，帮企业代替人工产出，起到降本作用。本次明 显超预期的公司为Crowdstrike、Palantir、Snowflake。除此以外，Servicenow继续发挥企业控制起点作用。Salesforce表示净 新增 AOV 增长是四年来最强，客户流失率处于有史以来最低的水平附近，反驳AI吞噬SaaS逻辑。反应有两个重点方向价值进一 步凸显：1）模型无法完成企业工作流最后一公里，需要数据、身份、权限和治理；2）模型能力提升后，网络安全价值凸显。

• • 我们详细梳理AI对各类SaaS行业的影响和赋能，根据各个SaaS公司传统业务与AI发展阶段分类如下：

• ① AI推动业绩持续增长优异：包括安全、语音、广告类。Palantir、Crowdstrike、Twilio；
• ② 业绩明确反转，AI落地积极、加速业绩增长：Snowflake（从数据发挥控制台、分析作用）、Unity（拓展广告业务）；

• ③ 业绩底部企稳，预期指引积极，AI落地乐观：ServiceNow（AI控制台）、Salesforce（数据价值）、MongoDB；
• ④ AI落地乐观，但业绩有波动：Datadog、Figma、Applovin；有积极信号，短期仍在生态调整期。Duolingo、Adobe、Roblox。

• • 我们认为，未来占优的SaaS包含：①AI基础设施（AI Infra）公司：重点是安全方向，Mythos 时刻推动网络安全领域的打开空 间。②转型为“清算与控制中心”的平台型公司，不仅懂数据以及工作流，进一步转变为协调工作流、治理决策、交付可衡量结 果的系统执行层。③行业独家数据、Know-how壁垒，比如Unity拥有游戏数据帮助广告业务发展。 2

目录

• 01 复盘美股SaaS发展历程、现状与演绎逻辑
• 02 企业服务领域:ServiceNow、Salesforce

• 03 数据与安全：Snowflake、Palantir、Crowdstrike、MongoDB、Datadog

• 04 教育领域：Duolingo

• 05
• 06 图形音频领域：Figma、Adobe、Twilio

广告电商游戏：Shopify、Applovin、Unity、Roblox

• • SaaS板块受到AI吞噬的叙事影响。过去SaaS凭借高续费、高壁垒、订阅制吞噬传统行业，估值溢价极高；随着2025 年伴 随大模型及自主智能体Agent的成熟，大模型与Agent正在反向吞噬 SaaS 的商业根基。核心痛点在于工作流壁垒降维与 按席位计费失效。生成式AI让企业可以用极低门槛自研定制化工具，不再依赖高价采购；同时，AI的本质是替人类干活， 导致企业员工减少，使得传统SaaS赖以生存的“按人头收费”模式陷入了客户裁员、自身收入减少的恶性循环。
• • 26Q1软件公司业绩超预期，北美软件迎来近一个月反弹。26Q2进一步超预期，部分公司继续上调26年指引，市场开始重 新思考AI吞噬一切软件的叙事。本次明显超预期的公司为Crowdstrike、Palantir、Snowflake。除此以外，Servicenow 继续发挥企业控制起点（Control Point）作用。Salesforce表示净新增 AOV 增长是四年来最强，客户流失率处于有史 以来最低的水平附近，反驳AI吞噬SaaS逻辑。反应有两个重点方向价值进一步凸显：1）模型无法完成企业工作流最后一 公里，更需要数据、身份、权限和治理；2）模型能力提升后，网络安全价值凸显。

|图：IGV指数（北美软件ETF）股价表现（美元）|

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反弹39%

已反弹26%|

|资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理|

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• • 从EV/NTM来看，当前美股SaaS处于历史低位4.4x。EV/NTM计算方法：企业价值（市值 + 债务 - 现金）/ 未来 12 个月 营收。
• • 高增长公司估值倍数在18.1x。根据Altimeter，增长超过 22% 的公司视为高增长，估值倍数在18.1x；15%-22% 为中等 增长，估值倍数在6.7x；低于15%为低增长，估值倍数在3.9x。

|图：美股SaaS公司EV/未来十二个月收入（PS）、十年期美债利率|

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|资料来源：ATIMETER，国信证券经济研究所整理|

|图：美股SaaS公司EV/未来十二个月收入（PS）、十年期美债利率|

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|资料来源：ATIMETER，国信证券经济研究所整理|

美股SaaS公司收入、利润以及估值情况

红色代表收入持平 or加速

|表：美股SaaS公司收入、利润以及估值情况|

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|资料来源：彭博，国信证券经济研究所整理|

美股SaaS从卖功能到卖产出和结果

这一轮SaaS 表现强劲，体现出传统软件工具三点变化：

• • AI产品主动智能化全面落地，变得更好用。25年底-26年6月，随着Agent逐 渐可用，SaaS公司纷纷发布新产品，从单纯卖“线上看板”或“流程管理” 的阶段，变成可以通过原生集成大模型+FDE，帮企业代替人工产出，起到 降本作用。

• • 付费模式的变革，从订阅到按量。 AI时代，SaaS企业从单纯的“按人头收 年费”转向了“按 AI 消耗量/按效果付费”。降低了企业的采购门槛，带 动了客单价和ARR提升。
• • 向外拓展，成为清算与控制中心。此前记录系统控制着数据，在某种程度 上控制着工作流程。但是清算中心控制着四件事：记忆、上下文、执行 （被允许做什么）和治理（所有操作背后的审计跟踪），成为代理操作都 要经过的收费站。比如①ServiceNow表示不再另一个聊天框，而是企业的 控制起点（Control Point）。通用模型懂文字，但不懂企业的权限、组织 架构和商务流程。ServiceNow充当了治理、权限控制和可追溯性的安全外 壳。②Snowflake正在从企业数据和上下文的可靠基础扩展为智能企业的控 制平台。③Headless360将Salesforce剥离为代理可直接调用的能力层。

|图：美股SaaS公司收入增速变化（%）|

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|资料来源：Aventis Advisors，国信证券经济研究所整理|

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表：AI赋能的SaaS行业与AI功能说明

行业与AI赋能 公司与业务 AI功能说明 AI进展思路 重大产品时间 AI最新产品 教育 Duolingo：C端在线

Max：口语对练、 错题纠正；

推动语音交互新形式 25年2月 2026年2月公司计划将Max高端AI功能 Video Call下放至Super订阅层级，并考虑对免费用户 开放，以推动用户增长

学习APP

Figma:全球设计协 作龙头

Figma Agent:内嵌 画布、覆盖设计全 流程

自然语言交互，覆盖全流程；支持代 码反向生成，向外扩容至前端工程师

26年5月 Figma Agent：2026年5月封闭Beta；画布内全能 AI 助手，直接在设计界面做自然语言编辑、批 量改样式

图形音频

Adobe：图形设计、 图像数码视频和网 页制作

Firefly：通过文 字创建编辑图像、 插图或视频；

自然语言交互，针对细分场景不断完 善

26年4月 Firefly AI助手（Beta版）于2026年4月推出，

为代理型AI（Agentic AI）。能够理解自然语言 指令，并自动规划和执行跨应用的多步骤工作流

Twilio:云通信服务 公司

CustomerAI：智能 对话、信息分析

从被动响应到主动预测与个性化 26年3月 Twilio Agentic AI2026年3月正式发布；2026年 5月，全面推出了针对Agent时代的统一的对话基 础设施

Shopify：SaaS模式 的电商服务平台

Sidekick:AI助理， 为卖家提供任务处 理、商业分析

布局代理商务（Agentic Commerce） 26年3月 Catalog商品数据基础设施已具备规模化服务AI 代理经济的能力，Shopify于2026年3月正式宣布 推出Agentic Storefronts（代理商店）功能。

广告/游戏/电商

Applovin：移动应 用发行、分析、变 现获客平台；

AXON2：增强广告 主和目标客户之间 的匹配；

拓展电商领域 26年6月 核心AI广告引擎Axon（Self-serve）将于6月正 式向全球开放

Unity：实时3D互动 内容创作和运营平 台

Unity Vector：AI 广告平台

提升广告能力 26年5月 于2025年5月正式上线了 Vector AI 广告算法； 26Q2 Runtime data将进入线上生产模型

Roblox：大型多人 在线UGC游戏平台

Roblox Assistant： 对话式人工智能工 具

辅助编码向自主开发与实时生成演进 26年4月 Roblox Assistant26年4月升级为智能体级开发 助手。

资料来源：各公司官网，国信证券经济研究所整理 9

• • 此次业绩最明显超预期的是安全类。①4月7日Anthropic 发布 Claude Mythos，是网络安全领域的转折点。前沿模型已 自主发现并利用主流操作系统和浏览器的高危漏洞。AIDR（ AI Detection and Response）打开Crowdstrike新的市场空 间。②懂真实业务逻辑，确保安全、零垃圾输出。比如Palantir：针对国防、安全和金融领域等高价值大客户，数据本 体论（Ontology）和高度定制化的服务模式，让AI不只是回答问题，更能看懂业务逻辑并执行任务。
• • 不太受AI颠覆影响的SaaS公司包括语音、广告类。他们顺应了AI时代需要安全防护、语音客户、营销升级的趋势。但广 告类也存在竞争问题，比如Unity发展游戏类广告，对Applovin或产生冲击。

表：各个SaaS公司传统业务与AI发展阶段

AI推动业绩持续增长 优异

公司与业务 26Q2收入增速 AI进展与赋能

Palantir

93% 除政府外，美国商业收是估值向上的核心支撑点，需求加速增长 Crowdstrike

“保护AI”正成为公司历史上最大的市场机会，客户完成AI安全体检识别风险后，通常会采购 Falcon 平台、Falcon AIDR 等模块落地防护。

26%

Twilio

22% 现有客户在Twilio平台上的支出持续增加；自助语音收入同比增长超 50%，并带动其他产品增长

Unity

26Q2 Runtime data将进入线上生产模型，开发者数据框架注册率超过 90%。二季度 Vector 的环 比增长预期为12%-13%，实际实现近23%环比增长。

24%

业绩明确反转，AI落 地积极、加速业绩增 长

Snowflake

截至2025年底，Snowflake的AI业务ARR已达到1亿美元，测算占比收入2%。CEO在财报中表示，AI 持续为Snowflake提供强劲动力，FY27Q1标志着这一发展历程中的清晰拐点，AI贡献了加速的大约 一半。

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资料来源：各公司财报会，国信证券经济研究所整理

• • 已出现反转和业务向好的的是掌握公司权限、数据的公司。①数据类：比如Snowflake将数据转化为控制引擎，因为 Agent必须来到数据所在的地方。②权限类：ServiceNow将IT、HR、客户服务、法律、财务等零散的工作流集成，变为业 务重塑的“AI控制塔”，26年AI合同价值目标占比10%，30年目标30%。
• • 前端业务的数据价值仍需重点观察。SalesforceAI产品收入占比9%，其中接近6%是由Data 360 相关驱动。与Anthropic 合作的Claudeforce即将推出，后续将继续验证公司数据层价值。

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• • 仍需观察的公司主要由于原业务底盘过重，或者短期仍在生态调整期。多邻国、Adobe、Roblox短期都在生态调整期， 多邻国主动下放AI权益以提升用户增长；Adobe AI让利，观察用户增长指标；Roblox受到儿童监管影响，当前主动加快 成人生态建设。

|表：各个SaaS公司传统业务与AI发展阶段|

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目录

01 复盘美股SaaS发展历程、现状与演绎逻辑 02 企业服务领域:ServiceNow、Salesforce 03 数据与安全：Snowflake、Palantir、Crowdstrike、MongoDB、Datadog 04 教育领域：Duolingo 05 06 图形音频领域：Figma、Adobe、Twilio

广告电商游戏：Shopify、Applovin、Unity、Roblox

Salesforce：客户关系管理（CRM）龙头

• • Salesforce是全球领先的客户关系管理（CRM）软件公司，围绕客户的售前（营销云）-》售中（销售云/电商云）-》售后 （客服云）整个销售过程提供一系列基于云计算的解决方案。业务主要分为两大来源：1）订阅与支持收入，通常按年预付； 2）专业服务与其他：占总收入的 6%。AI时代:以智能助手/代理的形态嵌入现有产品与企业工作流中，提高现有企业工作效 率。但需关注：①AI时代从按席位订阅到按量付费，按量付费打破原有订阅稳定现金流回报模式，对于产品粘性、客户需求 判断提出更高挑战。②预计随着AI技术和产品的发展推广，在各个应用场景下算力代替人力，按人头的客户可能需求减少。

• • 公司FY27Q2业绩反驳AI吞噬SaaS：①座席同比增长而非下滑，合同期限在各分部与新签/续约中均改善，单价未被侵蚀；② 全球前十大 AI 公司中 9 家使用 Salesforce 与 Slack。Anthropic 案例：“目前要签下的最大客户有哪些？给一份最大 客户的清单，逐一列出每个客户的风险点。”

|图：Salesforce产品一览

客服云： 客服管理、自助服|

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|电商云： B2B、 B2C，商店管理、 订单处理支付集成

Slack（20年277亿美 金收购）： 面向企业 的通讯工具，远程通 信、企业消息

销售云： 主要B2B业务， 提供报价、产品管理、 销售预测、合作伙伴管 理PRM、销售线索捕捉

务、联络中心、聊天机器人营销云： 营销自动化、

客户数据管理、跨渠道 营销、数据管理DMP

体验/社区： 可在 Salesforce平台上创建门 户、论坛、网站与客户 互动

Tableau（19年157亿美金 收购）： 数据分析平台， 用于协调、管理、分析以 及可视化数据

MuleSoft（18年65亿美

金收购） ：统接口集成 的平台，设计API，部署 并管理API

平台云： 用于构建、 集成和部署应用程序， 包括Einstein AI模 型、安全隐私、低代 码开发等功能|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

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Salesforce：构建“感知-推理-执行”企业级 AI 智能体操作系统

• • 交互系统：Slack作为人类与AI代理相遇的主要界面，是一个聊天超级应用。用户交互的界面不再是展示数据的应用程序， 而是编排数据的对话层。
• • 代理系统：Agentforce是构建、部署和管理企业级AI代理的基础层，提供构建器支持自然语言设计代理，通过混合推理与 脚本治理代理行为，并通过可观测性仪表板监控代理的推理与合规性。

|图：Salesforce智能体架构|

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|资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

• • 工作系统：Customer 360应用承 载企业的业务逻辑与机构记忆， AI代理深度理解每一个客户和流 程，能够服务客户、赋能员工并 与其他代理协作。
• • 上下文系统：Data 360作为可信 的统一数据层，为每一个代理提 供上下文，使代理访问非结构化 内容，并将数据转化为商业语言。
• • 信任层：贯穿所有四层，覆盖每 一个主流大语言模型生态系统， 使架构保持模型无关。

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• Agentforce是智能体构建与协作平台，Data360激活全量数据资产
• • Agentforce是Salesforce AI战略的核心，它不是传统的聊天机器人或AI助手，而是能够自主执行多步骤任务的企业级数字劳 动力。Agentforce 360是Salesforce25年10月推出的企业级AI代理平台，让代理能够与人类一起推理、行动和协作。案例：销 售智能体自动完成查库存→生成报价单→发邮件给客户→跟进回复→更新 CRM→通知财务开票全流程。Agentforce采用分层计 费：按量付费可选按对话（$2/次）或按行动（500$/10万点）；按用户包月则分为全员轻度使用（$5/月，需搭配用量包）、业 务人员专业使用（$125/月，含无限制用量）、行业专属（$150/月）及高用量套餐（550$起/月）。
• • Data 360（原Data Cloud，2023年推出）从25年10月开始全面启用，是Salesforce智能体企业架构中的数据层，其核心使命是 激活企业的全部数据——无论是结构化还是非结构化——为每一个AI代理提供业务上下文和个性化能力。Salesforce于25年11 月以80亿美元完成对Informatica的收购，将其数据集成 / ETL能力深度嵌入Data 360层。通过将Informatica的能力封装为标 准化的MCP服务器，所有数据管理服务（如地址验证、黄金记录查询、数据质量检查）均可被AI代理自主调用，无需人工介入编 写定制代码。Data 360提供三种计费模式：Flex Credits按量付费（$500/份），信用点可在Data 360和Agentforce间通用； Profiles档案包年模式（$240）；Enterprise Profiles企业版（$420），包含数据屏蔽等高级功能。

|图：Agentforce版本迭代|

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|2024年10月

Agentforce 1.0 首个企业级AI代理平台，支持 基础的自主代理能力

2024年12月

Agentforce 2.0 改进Atlas推理引擎，提供更可 预测、更可靠的结果

2025年3月

Agentforce 2dx 代理可嵌入任何工作流，主动 式、触发式、跨职能

2025年6月

Agentforce 3.0 增强互操作性与治理能力，为 企业规模化部署准备

2025年10月

Agentforce 360 集大成者|

|资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

Salesforce：26年Headless 360落地，重塑企业级AI放生态

• • 2026年4月15日，Salesforce在年度开发者大会TDX上正式发布Headless 360。Headless 360的核心突破在于将过去紧耦合在图 形用户界面中的CRM能力彻底拆解，剥离为代理可直接调用的能力层，是史上重大的架构转型。将Salesforce平台的各项能力 （数据、工作流、业务逻辑）全部转化为API、MCP工具和CLI命令。这使得AI智能体无需登录Salesforce的图形界面，就能直接 在Slack、Teams、WhatsApp、ChatGPT等任何外部平台或对话界面中调用并执行任务。根据业绩会，管理层正与客户和合作伙伴 探讨在新交互场景中公平变现的方式。

• 长期以来，企业软件的设计围绕人类操作GUI展开，但GUI包含大量为人类视觉体验设计的信息冗余，且隐藏了底层数据逻辑，使得AI代 理难以高效操作系统。Headless 360顺应了交互主体从“人”向“代理”的转变，消除了代理运行环境中的执行障碍。这一架构标志着 企业软件正从“系统记录”向“系统执行”演进，Salesforce正在重新定位为企业业务流程的“无形操作系统”。

|图：Headless 360 架构|

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|资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

|图：Headless 360 开放生态体系|

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|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

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Salesforce：与Anthropic合作的Claudeforce即将推出

• • 9月Claudeforce 正式 GA。Claudeforce与 Salesforce 合作推出的 Claude 插件预置了 37 项销售技能，使销售人员和代理 商能够分析实时收入情况、自动更新销售渠道并直接在 Claude 中执行受控操作。技能由 Salesforce 和 Anthropic 共同开发， 旨在充分利用 Claude 的推理能力、智能工具使用和生成式用户界面——并非封装在 API 周围的通用 CRM 提示。 Claude 中 的 Salesforce 会通过 Salesforce 路由操作，以确保在执行操作时始终执行业务规则。使用需要升级到高级版本。

• • 模型是概率性、非确定性系统；Salesforce 的数据、应用、语义、智能体是确定性系统。Claudeforce两者结合，且零数据留 存：数据不出企业，这是普通 API 接入做不到的治理承诺。公司从23年就开始工程化实现这一点，过去三年一直在完善。
• • 案例：①向欧洲最大客户现场演示Claudeforce：无需雇佣大量全职员工，即可基于20年数据积累即时构建应用程序。②每日晨 会简报技能：返回优先级行动清单、标记六个没有下一步行动的待成交机会、抓取到关键客户 COO 变动。

|图：Claudeforce界面demo|

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|资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

|图：Claudeforce界面demo|

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|资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

Salesforce案例：农业科技企业Ohalo转用Salesforce

• • 企图用AI替代CRM的尝试宣告失败暴露了系统维护的极高门槛。Ohalo创始人David Friedberg（SaaS曾经唱衰者）最初 试图让员工用AI代码工具Cursor在周末手搓一套定制版CRM。但他们迅速意识到长期维护账户体系、合规安全、数据治 理以及系统稳定性的成本极其高昂。AI可以写代码但无法凭空构建一个具备企业级权限与安全底座的IT基建。 转机出 现在迁移之后：工程师凭Claude与Cursor两个AI编程工具，独自一人在不到一个月内于 Salesforce 平台上搭建起整套 系统。

• • Ohalo表示真正面临生存危机的是垂直化 SaaS，水平化平台反而被 AI 强化、变得更值钱。其逻辑是一种新的分工： 账户、权限、安全、客户记录等确定性底座交给 Salesforce、Slack 这类标准平台，企业则借助 AI 编程工具在其上 低成本构建差异化的垂直能力。Ohalo 在平台之上自建了植物育种界面、扫描各县农业公开数据的潜客开发智能体、基 于卫星与雷达影像的选肥工具，以及用 Slack 与 Claude 搭建的内部 HR 问答机器人。

客户表示："我们只有三个平台：Salesforce 做前台，SAP 做后台，微软做生产力”。他们大概还绑定一家超大 规模云厂商（hyperscaler）——在欧洲，视国家不同，大概有三四家可选；他们大概还有一个数据湖供应商， 还有一个协作工具供应商，Slack 或 Teams。

————Salesforce业绩会

Salesforce：AI产品收入占比9%，创设AWU指标

• • AWU指标将AI价值衡量从传统的Token消耗转向实际工作成果。AWU（Agentic Work Unit，智能体工作单元）是Salesforce为衡量 AI实际产出价值而引入的全新指标，定义为AI代理完成的一个离散任务单元（如一次记录更新、一个工作流被触发、一个决策被 做出）。FY27Q2转化为32亿个AWU，环比增长97%。
• • AI产品收入占比9%，稳步增长。①公司FY27Q1（截至26年4月），Agentforce年度经常性收入（ARR）已突破12亿美元，占比收入 接近3%；Agentforce 在产客户数环比增长 50%。叠加Data 360相关业务，AI与数据合计ARR达约34亿美元，同比增长超过200%， 占比收入8%。Agentforce 和 Data 360 的预订中，50%来自现有客户的扩展采购。②公司FY27Q2（截至26年7月），AI业务年化 收入达39亿，接近总收入约 9%。其中偏应用的 Agentforce 贡献了 AI ARR 约 38%为15亿美元，增长更强，该口径中包含的 Slackbot（办公软件 Slack 中的 AI Agent），以及 Headless 360等近期发力。业绩会表示，Slackbot 是有史以来被采用最快 的 AI 产品。发布五个月后，已拥有 100 万活跃用户。有能力读取全部的 Slack 数据，将获得以前根本无法获得的业务洞察。

|图：Salesforce AWU增长速度|

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|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

|图：Salesforce AI产品ARR(百万美元)|

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Salesforce业绩：收入稳步增长，Agentic 客户AOV更高

• 小幅上调FY27年收入预期，cRPO增长环比提速。FY27Q2，订阅收入名义增速约 10.8%，环比略降速，符合此前指引预期。 商务/营销云、分析/集成云(Tableau)表现疲软，但中间层与数据服务表现较好。Agentforce Apps板块72亿美元，同比增 长7.6%；Data 360 & Platform 72亿美元，同比增长20%。本季度cRPO 335 亿美元，不变价同比增 14%，高出指引1个百分 点，下季指引同样增长14%。2027财年全年营收指引中值略上调，预计全年营收区间同比增幅约12%。

• 公司上季度更换业务口径，Agentforce App偏SaaS 定位，包括原本的 Sales、Service、Slack 等。 Data 360 & Platform 偏 PaaS 定位，主要是提供中间层的平台和数据服务，包括 Data 360，Headless Platform、Informatica、MuleSoft等。

• 业绩会表示，净新增 AOV 增长是四年来最强，客户流失率处于有史以来最低的水平附近。开启 Agentic 旅程的客户平均 AOV 已是原来的 2 倍、有望到 3–4 倍；销售与服务的知识工作者中仅 5% 升级到高阶版本；高阶版本溢价 60%–80%。

|图：CRM自然年收入与增速(百万美元)|

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总收入 YOY|

|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

|图：CRM cRPO与增速(百万美元)|

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图：CRM各项业务增速yoy

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Sales Cloud Service Cloud Platform and Other (Slack, PaaS) Marketing and Commerce Integration and Analytics (Tableau, MuleSoft, Tableau CRM)

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ServiceNow：企业工作流程软件

• • ServiceNow的核心主业是企业数字化工作流。通过一个统一的代码库和数据模型，打破企业内部的部门孤岛，将IT、HR、 客户服务、法律、财务等零散的工作流集成。ServiceNow的核心产品是Now Platform，这是一个基于云的企业工作流平 台，目前该平台支持以下几大核心领域：Technology（技术工作流）、CRM and Industry（CRM与行业）、Core Business（核心业务）、Creator and Other（创建者与其他）。目前拥有约8800家企业级客户。ServiceNow 是基于订 阅的许可模式，根据许可证的类型ServiceNow的年合同成本通常在50,000美元至500,000美元之间。

• • AI时代：以内置原生智能助手/自主代理（Now Assist）的形态重塑企业基础设施，提高工作流程软件效率、提高ARPU。 帮助开发者、管理员、用户、客服、公司员工等多方实现提效，如问答交互、协调运营、AI主动学习与即时决策、定制 化运营模式。AI时代需关注：合同价格较高，在企业IT预算受限下，难以支付较高AI溢价。

|图：NOW平台不同业务对净新增年度合同价值的贡献比例|

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|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

图：NOW的产品线和定位

产品线 核心定位 代表性产品 Technology（技术 工作流）

ITSM、ITOM、Asset Management、 Security Operations、Risk Management

IT服务与运营管理、 安全与风险管理

CRM and Industry （CRM与行业）

CSM、FSM、Sales and Order Management、行业解决方案

客户服务、现场服务、 销售与订单管理

HR Service Delivery、Legal and Contract Operations、Source-toPay、Workplace Service Delivery

Core Business （核心业务）

HR、法务、采购、职 场服务

App Engine、Platform Privacy and Security、RaptorDB、Workflow Data Fabric

Creator and Other （创建者与其他）

低代码开发、平台隐 私与安全、数据能力

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资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理

ServiceNow AI:从AI功能提供商转变为业务重塑的“AI控制塔”

• • Now Assist: 于2023年6月推出，整合了此前发布的生成式AI功能。包括内容总结生成、对话交流、代码生成、虚拟客 服、AI搜索和生成式AI控制器等，同时面向企业发布了大模型Now LLM。迭代方向，领域专业化：推出针对IT、HR、财 务、法务、订单管理等数十个具体业务线的专用Now Assist应用。
• • 逐步强化智能体的自主化执行能力。25年，通过构建AI Platform和AI Control Tower，转向“平台化”与“可治理”， 为Agent提供基础；26年5月，发布统一体验ServiceNow Otto，实现了“体验统一”与“自主化”，让AI从回答问题升 级为能安全、合规地完成端到端工作的智能伙伴。例如，新员工入职，Otto可自动在HR系统创建档案、在IT系统开通账 户、在门禁系统设置权限，并全程通知相关人员。整个流程中Otto动作都会被记录在后台的 AI Control Tower中。

图：Now Assist 迭代情况

图：NOW Assist使用案例

首次推出/重要更新 时间

产品/功能名称 核心定位/能力

首批四大核心产品，将生成式AI嵌入IT服务、客户 服务、HR服务和低代码开发工作流，提供摘要生成、 代码生成等能力。

Now Assist for ITSM, CSM, HRSD, Creator​

2023年9月

Now Assist in Virtual Agent & Now Assist for Field Service Management (FSM)​

首次产品线扩展，将生成式AI能力注入虚拟客服和 现场服务管理场景。

2023年11月​

Now Assist for Security Operations & Sourcing & Procurement Operations​

向关键企业职能扩展，将AI能力引入安全运营和采 购运营等新领域。

2024年9月​

为开发者新增应用摘要生成、RPA流程生成、表单生 成等五项新技能，提升开发效率。

Now Assist for Creator

2025年2月

统一的AI体验品牌，整合了Now Assist、收购的 Moveworks（对话AI）和AI Experience（智能体编 排），旨在解决跨部门、跨系统的“工作完成”问 题。AI成为所有产品的默认能力。

ServiceNow Otto​

2026年5月​

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资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理

ServiceNow AI:提高AI收入目标，预计30年AI贡献30%收入

• • 26Q1公司表示，ServiceNow 不是另一个聊天框，而是企业的控制起点（Control Point）。通用模型懂文字，但不懂企业 的权限、组织架构和商务流程。ServiceNow充当了治理、权限控制和可追溯性的安全外壳。收购提升平台网络、数据安全 性。26Q1完成对Armis（75亿美元，实时资产与网络安全曝光管理）和Veza（数据访问治理）的收购。

• • AI收费方式：将AI能力全面嵌入其产品组合，捆绑订阅+点数收费。计价模式采用“订阅承诺+按量消耗”的混合模型，核 心计量单位为“信用点”，不同AI操作消耗不同信用点，客户按年购买信用点包，超出部分按超额费率计费。
• • 提升26年AI收入目标，测算占比收入约10%，预计30年AI贡献30%ACV。26Q1，将2026年人工智能相关收入目标从10 亿美元 提高到15亿美元，理由是客户从实验阶段过渡到全面部署的速度比预期更快。根据投资者大会，目标是到 2030 年实现超 过 300 亿美元的订阅收入。预计AI将贡献其中约30%，其中 Now Assist 的年度合同价值(ACV)在 26Q1已达到7.5亿美元， 并有望在年底前达到15亿美元新目标。26Q2，公司ServiceNow AI年度合同价值（ACV）突破 10 亿美元。

图：ServiceNow AI产品矩阵

层级 核心产品/品牌 定位与关键能力 首次/重要发布时间​ 统一AI体验层​ ServiceNow Otto​

跨企业、跨系统的统一AI交互界面。整合Now Assist、Moveworks和AI Experience， 让用户通过自然语言提出请求，由Otto驱动AI智能体完成端到端工作。

2026年5月​

ServiceNow AI Platform​ 提供数据、工作流、AI模型和安全的统一基础平台。 2025年5月​ AI Control Tower​ AI治理核心。提供对全企业AI的发现、观测、治理、安全和价值衡量。 2025年5月 AI Agents / Autonomous Workforce​

AI平台与治理层​

角色化AI专家（数字员工）。能自主处理复杂、端到端工作流，如L1服务台专家、 CRM销售专员等。

2026年2月，于5月扩展至 更多业务职能

嵌入特定工作流的生成式AI助手。覆盖ITSM、CSM、HRSD、Creator、FSM、安全、 采购等数十个业务领域。

垂直领域AI应用层​ Now Assist for [业务线]​

2023年9月

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ServiceNow：网络安全成为第二增长曲线

• • 管理层希望，构建全球集成度最高的端到端安全平台，依靠AI Control Tower + Armis + Veza。覆盖：网络风险与合 规、智能体化事件响应（agentic incident response）、暴露面管理（exposure management）、身份与访问安全、网 络物理安全（cyber physical security）、持续漏洞检测。根据业绩会，ServiceNow 早已是一家超 10 亿美元的网络 安全业务。公司风险与安全业务是企业级前十大网络安全公司中增长最快的。生产环境中运行智能体 AI 的客户数在过 去九个月增长 9 倍。

• • 公司希望企业内的每一个 AI，无论是原生的还是第三方，都能在一个指挥中心里被看见、被治理、被保护。①Veza： 全球将有 22 亿个智能体（agents）进入企业，Veza 负责把人、机器和 AI 的身份访问全部映射出来。②Armis：未来 四年全球将有 400 亿台联网设备。Armis 已经实时追踪其中 70 亿台。许多客户（尤其是公共部门）主动找上 Armis， 因为政府政策要求"最先进的可见性"。

|图：ServiceNow Armis + Veza功能|

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|时间 收购/整合 作用

2026年3月2日

Veza（约 12亿美元）

Access Graph持续映射人、服务账号、 API密钥、AI agent对数据/应用/系统的 有效权限，识别过度授权与休眠账号，最 小权限执行、访问审查与身份治理工作流 闭环

2026年4月20日

Armis （77.5亿 美元现金）

无代理实时发现IT、OT、IoT、医疗设备、 云、代码、物理AI等全联网资产，完成资 产可见性+漏洞风险优先级（可利用性× 资产关键性×业务影响）+网络分段与暴 露管理|

|资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

图：ServiceNow AI Control Tower使用案例

客户 背景/身份 购买 用处 美国联邦政府最大 IT 承包商和机构

ServiceNow 安全平台

把资产发现 + 安全响应整合到 ServiceNow 上统一管理

美国联邦

从“资产盲区式事件响应”升级到全面威胁猎 捕——先看见所有资产，再主动出击

一家联邦政府机构 美国联邦 Armis

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一家全球性服务公司 （未具名）

AI Control Tower 组合

用这套组合帮自己的客户快速分诊网络安全活 动，“用 ServiceNow 猎捕问题”

服务商/集成商

一家财富 50 强医疗 保健与零售分销商

AI Control Tower

把供应商风险治理 + 欺诈检测铺到 1,000 家 供应商之上，每年捕获数百万美元年化节省

美国大型企业

平台 + 智能 体 AI

五年合同：变革 HR、IT、安全工作流，用智 能体 AI 大规模治理资产

Tech Mahindra 印度 IT 服务巨头

AI 平台 + AI Control Tower

Maybank（马来亚银 行）

五年合同：建立弹性运营中心，强化安全与韧 性及自主区域运营

马来西亚最大银行

ServiceNow：略上调全年收入预期，Q3指引偏弱

• • 26Q2业绩：收入增长略有提速，大单签约延续强劲。26Q2，订阅收入为 38.77 亿美元，同比增长 24.5%，固定汇率增 长 23%，略超预期1.5pct。得益于净新增 ACV 超预期表现和本地部署（on-premise）收入占比高于预期。这一更高占 比主要归因于美国联邦政府需求的强劲。公司剩余履约义务（RPO）为290.0 亿美元，同比增长 21% ，cRPO为132亿美 元，同比增长21%，超出指引预期但略有降速。公司在本季度达成123 笔净新增年度合同价值（ACV）超过 100 万美元 的交易，同比增长近 40%。净新增业务中已有 50% 是非席位制（non-seat-based）。
• • 业绩指引：略上调略上调全年收入预期，26Q3 指引偏弱。公司上调2026全年订阅收入指引至157.6-157.8亿美元，同比 增长约22.5%，上修1.5pct。订阅毛利率受AI投资影响下调至81%（约0.5pct）。公司预计Q3订阅收入39.75-39.8亿美元， 同比增长20.5%。Q2 cRPO固定汇率增速将放缓至19.5%，部分本地部署订阅收入从Q3提前到Q2确认。

目录

01 复盘美股SaaS发展历程、现状与演绎逻辑 02 企业服务领域:ServiceNow、Salesforce 03 数据与安全：Snowflake、Palantir、Crowdstrike、MongoDB、Datadog 04 教育领域：Duolingo 05 06 图形音频领域：Figma、Adobe、Twilio

广告电商游戏：Shopify、Applovin、Unity、Roblox

Snowflake：云原生数据服务公司

• • Snowflake是云存储技术服务公司，提供基于云的数据仓库服务以用于存储（存）和查询（算）。相比传统数据库云原生数 据库特点：浏览器界面进行数据管理，操作简单；多云部署；商业模式是存算分离、按照实际存储数据量和查询量收费。 Snowflake 定位为安全合规、极简易用的企业级AI数据云。AI时代，Snowpark虽然汇入其他模型的功能，但主要是衔接 AI/ML工作流程的后段、发挥模型版本管理的价值。聚焦 LLM 推理、RAG、轻量模型微调、行业智能体等落地场景。

• • 早期AI劣势：非结构化数据处理积累弱，不支持分布式GPU训练，数据封闭。大模型时代，企业对非结构化数据（如客服录 音、监控视频、合同扫描件、自动驾驶雷达数据）等需求旺盛。而Snowflake“微分区”和“列式存储”等，是专门为SQL表 格设计的，擅长调用、查询数据仓库中结构化数据。由于商业模式设定，前期数据必须以Snowflake的专有格式存储，离开 Snowflake平台就无法高效读取或处理，导致"供应商锁定”，无法在Snowflake内部完成大规模AI模型训练和部署。

表：Snowflake、Databricks 对比 、

|图：Snowflake产品功能与服务内容|

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|资料来源：Snowflake 官网、国信证券经济研究所整理|

维度 Snowflake Databricks 出身基因

云原生数据仓库 (Data Warehouse)

云原生数据湖仓 (Data Lakehouse)

历史上以闭源、专有的微分区存 储为主；现支持 Iceberg 等开 放格式。

基于云端对象存储（S3/GCS/ADLS）， 采用 Delta Lake 开放格式。

存储范式

自研的 SQL 引擎（极其擅长高 并发、标准 SQL 查询）。

基于 Apache Spark，SQL 端由 C++ 编写的 Photon 引擎加速。

计算引擎

极度擅长结构化和半结构化数据 （JSON/Avro）。

极度擅长非结构化数据（图像、音视 频、大规模文本）。

数据类型优势

运维难度 开箱即用，几乎不需要手动调优。 推出了 Serverless，但依然需要一 定的数据工程背景进行集群调优。

数据来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

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24年梳理基础能力，补齐AI时代短板，升级为一体化智能数据平台

• • 2024年6月Iceberg Tables 全面上市，解决供应商锁定问题。Snowflake将 Iceberg（开源）作为一种表类型纳入平台， 用户可以直接查询存储在外部数据湖中的Iceberg 数据。
• • Document AI 24年正式可用，处理非结构化文档。Snowflake于2022年8月宣布收购Applica（文档理解的AI平台），收购 后一年，推出 Document AI预览版，获取先进的文档理解AI技术，为处理非结构化文档（如合同、发票）奠定基础。
• • Snowpark Container Services (SPCS)作为基础设施层24年8月全面上市，从数据仓库升级为一体化平台。①全托管服务： 负责底层容器编排、节点管理和运维，用户无需管理 Kubernetes 等控制平面；②可配置硬件（含 GPU）；③支持使用 编程语言，不再受限于原生的 SQL等。公司25财年有3%的产品收入来自Snowpark，接近1亿美元（24财年收入是3500万美 元）。

|图：Snowpark 架构图|

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|资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

|图：Snowflake Iceberg表交互架构|

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|资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理|

从SQL查询到智能体编排，Cortex AI 25H2使用效率提升，推动AI收入增长

• Cortex AI 2024年5月正式商用，25年下半年多组件落地使用效率提升，收入开始明确体现。Cortex AI的将AI能力直 接嵌入数据库内部，让用户能用SQL（以及Python等语言）在数据存储地直接进行分析和AI模型调用。收费方式为基于 使用量的积分（Credit）消耗。

• • 2025年11月核心 AI Functions 全面上市，意味着多组件已稳定、可靠，可用于生产环境。同时，Snowflake Intelligence​ 的上线为非技术用户提供了直观的交互方式。25年底，与Anthropic签订价值2亿美元​的多年期协议。旨在将 Anthropic的 Claude模型深度集成到Snowflake平台。2026年2月，Cortex Code 正式亮相和扩展。

• • 案例：美国大型银行耗时两年完成 Teradata 到 Snowflake 的迁移，后续将迁移更多遗留系统，正基于 Snowflake 构建 AI 驱动的合规分析、自然语言洞察。

表：Snowflake Cortex AI 关键组件迭代 、

组件 功能 上线时间 Cortex Search 面向非结构化数据的语义搜索与关键词混合搜索服务，支持RAG应用 2024年10月 Cortex Document AI 文档智能处理，支持 OCR、表格提取、敏感信息脱敏、多语言文档分析 2024年10月 Snowflake Open Catalog 基于Apache Polaris的托管元数据目录，为Iceberg表提供统一的跨引擎互操作性和治理能力 2024年10月 Cortex Knowledge Extensions (CKEs)

支持在RAG框架中安全集成外部知识源（如第三方新闻、文档、技术社区等），通过Snowflake Marketplace共享 2025年8月 Cortex AI Functions

SQL内置的AI函数，涵盖内容生成 (AI_COMPLETE)、文本分类 (AI_CLASSIFY)、情感分析 (AI_SENTIMENT)、翻译 (AI_TRANSLATE)、信息提取 (AI_EXTRACT)、音视频转录 (AI_TRANSCRIBE)、向量嵌入 (AI_EMBED)等

2025年11月

Cortex AISQL 支持在SQL中直接处理非结构化数据（文档、图像、音频等）的查询执行引擎 2025年11月 Cortex Agents AI应用编排框架，可协调使用Cortex Analyst和Cortex Search等多种工具处理多步推理任务 2025年11月 Snowflake Intelligence 面向业务用户的对话式AI代理平台，支持自然语言查询数据并获得洞察和可视化结果 2025年11月 Cortex Code 数据原生AI编程助手，覆盖SQL/Python/ML开发全流程 2026年2月

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数据来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

AI对收入影响：AI助力扩展客户群

• 销售对象扩展：购买决策者从IT部门扩展到CFO、CMO、CEO等更多业务角色，扩大了市场覆盖面。Snowflake目前为全球

14,554 家客户提供数据和人工智能基础架构。本季度新增 692 家净客户，净新增客户数量同比增长 32%。Cowork 账户 数量已增至 5,800 个，环比增长近 11%。与此同时，Coco 的应用也持续快速增长，账户数量已超过 9,100 个，仅本季 度就新增2,000多个账户。FY27Q2净收入留存率NRR环比提升至126%，环比持平。

• • 优势之一在于帮助客户拓展其对组织外部关键数据的访问范围。目前，43% 的客户在 Snowflake上共享数据。

• • CoWork 面向财务、营销等业务人员，是企业侧智能 Agent，业务人员无需掌握 SQL，通过自然语言即可查询平台内经过治理的企 业数据，自动生成分析报告与可视化看板。CoCo 面向数据工程师，属于数据原生 AI 编码 Agent，依托平台内数据目录、权限体 系，可直接生成可运行的 SQL、Python、ETL 与 Agent 工作流，区别于通用代码助手容易产出无效代码的痛点。

|图：Snowflake NRR以及支出超过100万美元客户数量增速|

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NRR Customers w/product revenue>$1M(TTM)yoy|

|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

Databricks的横向对比：全栈大数据与 AI 开发平台，擅 长模型训练和深度定制，AI收入增长迅猛。26Q2，ARR 70 亿美元，AI产品ARR占比收入30%，估值达1900亿美元（ 27xPS）。Databricks适应于ML全生命周期管理：从特征工 程、模型训练、实验跟踪到模型服务的完整流程；适合复 杂 ML 工程与大规模模型训练场景。

AI对收入影响：向智能企业的控制平台跃进

• • AI原生收入：截至2025年底，Snowflake的AI业务ARR已达到1亿美元，FY27Q1（截至4月底）公司业绩会表述，标志着发展 历程中的清晰拐点。公司正在从企业数据和上下文的可靠基础扩展为智能企业的控制平台Agentic Control Plane。四要 素框架：企业数据、AI 模型、企业应用 + agentic control plane (协调前三者)。

• • MCP 界定智能体的行动边界与连接范围，Cortex AI Gateway 优化智能体的决策成本与算力效率。①Snowflake 通过收 购 Natoma 获取逾百个企业级 MCP 连接器及配套治理机制，使 CoWork、CoCo 等智能体得以在最小权限授权与全链路审 计的前提下，安全调用 Salesforce、Slack、Google Drive 等外部系统(支持"仅邮箱只读"级别的细粒度权限管控)。26 年8月，Snowflake内嵌 Cortex Agents 与 MCP 服务器正式进入GA；② Cortex AI Gateway 于 2026 年 7 月推出，8 月 新增动态模型路由能力后，可依据任务复杂度、质量要求、延迟约束与客户治理策略，自动为每项请求匹配最优模型。模 型中立性：可以根据成本和任务需求，在不同前沿模型和开源模型之间动态路由。

Snowflake：大幅上调全年收入侧预期

• • 收入增速连续三季度加速，上调全年指引。FY27Q2（截至7月底），Snowflake收入同比提升35%至15.46亿美元；产品 收入按年升37%至14.9亿美元（上季度增长34%）。Q2指引同比+30%。FY27全年指引|上调至+36%(之前为+31%)。公司在 实现加速增长的同时，还扩大了运营利润率。非GAAP营业利润率同比增长超过4pct达到15%。Snowflake 的目标是在 2028 财年第四季度实现 GAAP 盈利。剩余履约义务RPO为90亿美元，同比增长30%，环比略有降速。

• • AI贡献了加速的大约一半。增长来自非常广泛的客户群体，并非集中于少数AI原生公司，而是深入到基础的企业职能 中。AI的飞轮效应：①新工作负载：AI项目需要统一的数据基础 → 更多工作负载进入Snowflake平台。②自有产品： AI产品 Co-work 和 Coco 被快速采用。③平台消耗：使用AI的客户在整个数据平台上的消耗更多。

|图：Snowflake RPO及增速|

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|图：Snowflake 收入及增速|

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MongoDB：非结构化文档型数据库龙头

• MongoDB专注数据库领域，提供非关系型数据库 MongoDB，为开发者提供灵活、可扩展、云原生的数据存储与处理平台。商 业模式是云原生按需订阅。①MongoDB Atlas：于2016年6月推出，是MongoDB的完全托管云数据库服务，支持在AWS、Azure、 Google Cloud上部署，不仅提供核心文档数据库，还集成了多种面向现代应用的数据服务。Atlas是公司的核心收入来源。

②MongoDB Enterprise Advanced：企业级自托管版本，供客户在自己的基础设施环境中运行MongoDB，包含企业级安全特性、 Ops Manager管理平台和Kubernetes集成。③MongoDB Community Edition：开源免费版本。

• AI时代：非结构化文档型数据库在AI时代至关重要，并成为RAG（检索增强生成）架构的重要数据底座。MongoDB以原生向 量搜索（Vector Search）、语义检索和 AI应用开发平台的形态嵌入现有企业应用架构，一站式构建生产级RAG和智能体。

|图：MongoDB Atlas服务内容

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|服务名称 核心功能 Atlas Database 完全托管的操作型与事务型文档数据库服务。 Atlas Vector Search

向量搜索服务，用于构建由语义搜索和生成式AI驱动的 智能应用。

Atlas Search

全托管搜索服务，将数据库、搜索引擎和同步机制集成， 为应用添加相关性搜索。

Atlas Stream Processing

流处理服务，用于近实时处理来自Kafka等源的高流速 数据流。

Atlas Data Federation 跨多个数据源进行查询的联合数据服务。 Atlas Online Archive 自动将不常访问的数据归档至成本更低的存储层。|

|资料来源：MongoDB官网、国信证券经济研究所整理

Atlas Charts 数据可视化与图表构建工具。|

|图：MongoDB产品功能与服务内容

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|资料来源：Snowflake 官网、国信证券经济研究所整理|

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• • 2026年1月，MongoDB正式推出Voyage 4系列模型，新一代文本嵌入（Embedding）模型系列。25年2月MongoDB 收购 Voyage AI（顶尖向量嵌入 / 重排序模型公司）。特点：所有Voyage4模型共享同一向量空间——可以用large存、用small查，跨模型 兼容、灵活调优精度/成本。模型通过MongoDB Atlas API直接提供，嵌入和重排序API按使用量计费。
• • 26年5月用户大会上推出新一代AI数据平台功能，将应用层编排组件内化到数据库内核中。将实时数据库、向量搜索、记忆管 理和模型嵌入等关键能力整合为统一架构。传统“拼凑式”方案需对接多个组件，存在数据一致性风险、性能瓶颈和运维复杂 度三大痛点。而开发者可以在MongoDB同一个数据库内时处理传统的业务数据（如订单、用户信息）和AI所需的语义向量数据， 融合了关键词搜索、元数据过滤和高维向量检索，并针对需要频繁读写长短期记忆、实时更新状态的AI智能体。

图：通用检索质量对比（Voyage 4系列 vs 其他主流嵌入模型）

图：MongoDBAI数据平台功能与之前流程对比

步骤 之前（传统拼凑式架构）​ 现在（MongoDB统一AI平台）​

• 1. 嵌入 生成​

手动且复杂：需从上百个模型中挑选， 编写代码调用外部API，处理认证、输入 输出格式等。

自动且原生：在创建向量搜索索引时， 一键选择 Voyage AI 模型，平台在服务 器端自动处理所有嵌入生成。

• 2. 数据 同步​

需自建同步管道：必须监控数据变更流， 编写逻辑在数据变化时触发重新生成嵌 入并更新向量存储，极易出现数据不一 致。

平台自动实时同步：通过字段级增量检 测，仅当索引字段实际变更时才重新生 成嵌入，同步近乎实时，无需人工干预。

• 3. 记忆 存储​

需集成外部存储：为实现智能体长期记 忆，需额外引入并维护一个专门的存储 系统（如Redis或其他数据库）。

原生集成：直接使用 LangGraph.js Long-Term Memory Store，以MongoDB Atlas为统一后端，无需额外基础设施。

• 4. 检索 与搜索​

五个主要模型：voyage4（通用型）、voyage4-large（最高检索准确 性）、voyage-4-lite （成本和延迟优化）、 voyage-4-nano（开源权 重模型，支持本地开发 测试）以及voyagemultimodal-3.5（支持 视频、图像和文本混合 内容）。

系统碎片化：操作数据库、向量搜索引 擎、记忆存储是多个独立系统，存在数 据孤岛和一致性问题。

统一平台内完成：操作数据、向量、记 忆全部在同一个MongoDB Atlas平台内， 使用统一的API和技能栈。

总体耗时​ 275ms - 1000ms+ (秒级) < 100ms (毫秒级

资料来源：MongoDB官网、国信证券经济研究所整理

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资料来源：MongoDB官网、国信证券经济研究所整理

• • Atlas Managed MCP Server于26年8月正式商用（GA）。开发者可在 Claude Code、Codex、Cursor 等编码智能体工具内直接 查询与写入 Atlas 数据，亦可在 ChatGPT、Claude 等对话产品中自然语言问数，使数据库从应用后端组件转变为 AI 工具链 中的原生数据入口。
• • 确保了 Atlas 在 AI 领域的检索准确率始终领先于市场。8 月，将 Voyage 的自动化嵌入功能引入 Atlas，实现了一键式向 量搜索设置；同时发布了专为代码优化的 Voyage Code 4 模型；并升级了重排序 API。

|图：MongoDB使用案例

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|客户 在 MongoDB 上做什么 关键数据 AI 关联

Financial Times 将运营数据与向量嵌入统一于 Atlas 单一平台， 构建全文 + 语义混合检索方案；以 voyage-4 建 索引、voyage-4-lite 支撑日常查询

日均 10 万+ 次查询；检索成本显著下 降；人工索引监控由数周压缩至一天

混合检索 / 向量搜索 / 分层嵌入（高精度 + 低成本模型组合）|

|美国大型银行 EA 自管环境承载 100+ 生产应用（支付、欺诈检 测、文档处理、客户账户服务），本季延伸至 GenAI 与语义搜索；敏感数据留在自管受管环境

EA 上运行 100+ 生产应用 员工顾问知识问答、聊天机器人、产品搜索、文 档智能；Q&A 补充财富顾问实时对话场景|

|Nationwide UK 速度层应用同时运行于 EA 与 Atlas；快速支付业 务运行于自管双云 EA 集群，满足英国监管数据驻 留要求

会员每周 2,400 万+ 次 App 登录；峰 值日处理 300 万笔交易、约 15 亿英镑

数据驻留合规；双云运行增强运营韧性、简化碎 片化技术栈|

|前沿 AI 实验室（未具 名）

聊天记忆系统由 PostgreSQL 迁至 Atlas（因 Postgres 性能滞后、宕机影响体验），4 周完成 迁移；本季再迁数个推理负载

读取性能为 PostgreSQL 的 10 倍；首 个推理负载于去年 11–12 月上线

推理与聊天记忆底座|

|Fireflies（AI 原生独 角兽）

自创立第一天即选用 Atlas（看中灵活文档模型而 非刚性关系型结构）；平台运行 40+ 微服务

2,000 万+ 用户；100 万+ 家组织；累 计处理 70 亿+ 分钟会议记录

变更流支撑实时管道与增长分析；文档模型适配 非结构化数据|

|Eve（AI 原生独角兽） 为原告律师事务所自动化案件受理、医疗时间线整 理与索赔函起草

— Atlas 嵌入 + Voyage AI Rerank 2.5 重排序， 从海量案卷中召回最相关证据，直接改善 RAG 检索质量|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：MongoDB官网、国信证券经济研究所整理

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请务

MongoDB业绩：RPO增长继续提速，Q3指引较弱

• • 收入维持高增，上调全年指引。FY27Q2（截至7月底），MongoDB 收入同比提升30%至7.71亿美元，高于指引7pct。其 中核心Atlas云服务收入同比增长29%至5.16亿美元，已连续多季维持近29%增速。EA（偏大客户私有化）增长较快， 达到36%，主要系EA上发布了 Search + Vector Search，首次获得检索/向量能力。剩余履约义务RPO 15.2亿美元， 同比增长91，继续提速。AI带来大客户增加，MongoDB 已在企业客户中完成早期AI部署，并在 AI 原生客户中录得增 长势头，包括前沿AI实验室和AI编码工具类客户。Voyage客户数量环比几乎翻番，Atlas Vector Search的采用率持 续领先于公司其他业务的增长。

• • 上调收入与利润目标：上调FY27收入至29.2亿-29.6亿美元，同比增长21-23%（提升2-3pct）。调整后每股收益（ Non-GAAP EPS）上调2.5%。FY27Q2收入指引7.29亿-7.34亿美元，同比增长20%-21%，Atlas增长26%。

|图：MongoDB 利润以及利润率|

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经调整利润 经调整利润率|

|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

|图：MongoDB收入及增速|

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|资料来源：彭博，国信证券经济研究所整理|

|图：MongoDB RPO及增速|

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|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

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Palantir：专注大数据分析，定制型数字化服务

• • Palantir介绍：专注于大数据分析的定制化软件公司，应用于国防、安全和金融领域等高价值大客户，26Q1客户数1007个。
• • 产品矩阵：Palantir有两个核心平台Gotham（主要面向政府），Foundry（主要面向企业），Apollo（方便大规模交付和管 理软件，中后台支持），AIP（通过调用ChatGPT或LLaMA等大模型实现AI能力）。还有一个决策核心Ontology集成和保存所 有数据集作为企业决策模型和AIP产品的核心。
• • 商业化方式：基于合同的定价（100万美元到1亿美元）、订阅模式、许可选项（基于CPU核心）以及支持和维护四种方式。
• • AI时代:决策式AI。Palantir在人工智能时代通过其核心平台（特别是人工智能平台AIP）实现企业及政府数据与AI能力的 深度集成，将分析洞察直接转化为自动化决策和业务流程操作，从而驱动组织运营效率与响应速度的实质性提升。
• • AI时代特色：数据本体论（Ontology）和高度定制化的服务模式，在安全隔离、权限审计下调用大模型。数据本体论帮助 AI理解业务：为AI提供可理解的上下文，让AI不只是回答问题，更能看懂业务逻辑并执行任务，精准可控、零垃圾输出。

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Palantir：Ontology底座与AIP的端到端执行闭环

• 数据本体论（Ontology）构建企业数字孪生，构筑大模型落地的业务底座。Ontology是Palantir软件中的核心语义层， 预先定义了企业内部的数据对象、实体关系及允许执行的动作。它将分散的系统数据转化为机器可读的真实业务逻辑。 与私有化定制不同，公司先全定制交付 → 发现反复出现的结构 → 把它提炼成平台原语，强调把可重复模式推回产 品/工程团队。

• • Bootcamp（售前验证 MVP）：5 天高强度驻场，快速跑通小场景本体原型，用来拿客户预算；
• • 正式项目（核心 Ontology 搭建）：FDE小队现场驻扎8–16周完成核心业务域本体落地。比如欧洲公用事业案例：Palantir FDE 驻场团队将 PSI 电网控制系统、GIS 地理坐标、电缆 / 线路设备等多源异构数据接入 Foundry，搭建电网 Ontology 本体：把变压器、电缆、电路、杆塔建模为对象（Object）。

Palantir AIP：企业级 AI 操作系统

• • AIP：2023年4月，Palantir正式推出其开发的AI产品AIP，其核心在于AI应用而非开发大模型LLM。AIP的技术特点包括： 数据的整合、管理及安全。AIP拥有着强大的数据管理能力，能够控制大模型学习接口和运行范围，采取多层次的安全 防护措施（数据加密、访问控制等），对构建安全有效的AI至关重要。

• • AIP流程：全渠道接入非结构化数据并提炼关键事实。AIP中枢接入邮件、聊天记录、文档及音视频等多模态数据，通过大模型 快速解析口语化诉求，提取出清晰的业务事实要素。
• • 自然语言驱动跨系统操作实现端到端业务闭环。完成上下文绑定后，员工只需通过日常语言下达指令，AIP即可自动生成并调 度智能体跨系统执行调度或调配任务，交付高确定性的业务结果。

• • 根据Palantir在英国政府G-Cloud体系下公开的定价文件，其AIP定价分层渗透：从£1试用、£5万-£50万的 Discovery/Pilot，到核心的£300万/年组织级授权（PT-ORG），辅以按量计费的Usage Token和专业服务。

图：Palantir AIP界面

图：Palantir公开定价文件

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资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

Palantir探讨与模型的关系：开源模型接入AIP后，效果超过前沿模型

• • 公司表示，客户拒绝成为大模型实验室的附庸。企业担心把数据和工作流交给 OpenAI/Anthropic 等于喂养未来的竞争 对手，Palantir 卖的是“数据和决策权留在自己手里”。Palantir 侧的需求是"AI 主权"，即企业自己掌握数据、逻辑、 动作与安全的运营定义；管理层将企业数据称为其"alpha"来源。公司产品拒绝被特定模型绑定。公司业绩会表示，在整 个美国政府侧已经有产品支持切换模型。不是被某一个模型绑定，而是把合适的模型用在合适的用途上。

• • 开源模型接入AIP技术栈后，模型实际使用效果超过前沿大模型。公司业绩会表示，把 NVIDIA 的开源模型 Nemotron Ultra（未经任何微调） 接入 AIP 技术栈后，24 小时内就在 5 个生产任务上击败了前沿大模型，比如工单自动化问题 等。携手英伟达延伸主权AI栈能力，涉密微调确保客户牢牢掌握模型权重与专有Alpha。Palantir与NVIDIA展开深度合作 拓展应用层，在涉密与核心业务场景提供模型微调能力。

图：Palantir 客户案例

合作/签约时间 合作客户 核心应用场景/目的 2026年8月 某跨国科技巨头 企业级主权AI栈全面推开：摒弃单纯买Token的“外挂模型”，将AIP作为全集团核心智能中枢进行统一部署。 2026年8月 全球某资产管理公司 投资决策与资产管理自动化：打通全球投研与底层多资产数据，实现投资全生命周期智能化。 2026年8月 某大型非营利医疗系统 医疗资源调度与临床流转：打通全院病患与病房流转数据，优化ICU床位分配、护理人员排班及综合运营效率。 2026年8月 某全球软件与服务公司 研发与服务流程Agent化：利用AIP智能体接管内部技术服务工单与复杂软件交付流程，实现跨系统自动化。 2026年8月 某大型批发保险经纪公司 生产级保单智能审查：通过AIP自动化阅读、比对并核实海量复杂批发保险保单条款，消除人工审批积压。 2026年7月 美国海军陆战队 作战简报全面数字化：彻底淘汰人工纸质与低效文档，将前线报告转化为结构化的AI实时作战底座。 2026年7月 Rackspace Technology 受管行业专有云落地方案：为强监管行业（医疗、金融）提供合规的“私有化AI平台+底层IT代运营”服务。 2026年6月 Zeta Global 代理式智能营销：基于本体论重构营销云，让AI智能体自动执行营销策略与受众圈选。 2026年6月 Google Cloud 云生态底层互通：让使用谷歌云的企业能无缝调用Palantir的数据本体与AI调度能力，扩大商业触角。 2026年6月 McCarthy Building Cos. 建筑工程一体化管理：通过AI打通建筑工程项目周期，预测供应链延误并优化施工资源配置。 2026年6月 GNP Seguros 保险承保与理赔风控：利用AI进行高精度的欺诈索赔识别，并加快正常理赔的运营流转速度。 2026年6月 Kirkland & Ellis 法律合规自动化：利用大模型高速审阅和提取海量法律文书与私募募资条款，赋能高端法务场景。 2026年6月 Tampa General Hospital 临床重症预警与床位周转：将患者转运分配时间缩短83%，败血症相关平均住院时间减少30%。 2026年6月 Parexel (精鼎医药) 临床试验提速与数据交付：临床试验数据交付时间缩短50%，每个主题专家在单个研究项目中可节省6-7小时人工分析。

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资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

Palantir：政府订单做托底，DOGE利于公司发展

• • 特朗普政策推动公司政府业务发展：在特朗普的第一个任期（2017-2021）中，国防预算大幅增加美国政府业务方面。 面对市场变化和DOGE带来的机遇，Palantir认为政府软件项目的低效和缺乏问责是主要弊端，DOGE（数据导向型政府 企业）有望带来政府的精英管理和透明度。公司表示，面对商业上看起来一样的机会时，100% 优先考虑国家安全。政 府业务是Palantir护城河。Palantir以美国为基本盘发展政府业务，在美国政府部门中，与公司合作金额最多的是国 防部，其次是公共卫生部与财政部。
• • 美国商业收是估值向上的核心支撑点。26Q2，政府收入9.9亿元，同比增长79%，增长略提速，占比51%；美国商业7.64 亿美元，同比增长150%，占比收入40%，增长提速17pct。公司对全年美国商业收入给增长120%+ 的指引，下半年在显 著更高的基数下，Palantir 在美国企业客户上的需求仍旺盛。业绩会表示，未来 18 个月推动业务以不低于美国商业 当前的增速增长，并称这是很高的目标，但可以达成。

图：Palantir RPO变化

图：Palantir与美国政府Top5部门合作订单金额

Total RPO yoy

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资料来源：USASPENDING.gov、国信证券经济研究所整理 42

资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理

Palantir业绩：需求旺盛，收入继续加速增长

• • 收入持续加速增长。26Q2，总收入16.4亿美元，同比增长93%。Q2 TCVQ2 已签订且仍在履行的合同总价值（TCV）为 33.7 亿美金，环比净增 9.6 亿，同比增长129%，主要来自因 AIPCon 带来的新增美国企业需求。其中，美国商业 TCV 订单 21.32 亿美元，同比增 153%。RPO 49 亿美元，同比 +103%。经营利润9.12亿元，通过比增长239%，经营利润率达62%，连 续第12个季度扩张，主要系业务产品化，减少定制开发与现场人力，高毛利的AIP AI 平台收入增长。Palantir将AI转化 为高价值产品和服务。NRR达NDR 157%，环比继续提高7pct，体现老客户从试点到扩产的付费升级仍在途中。原来只用 Foundry 的客户现在要 Ontology、要进入主权 AI 栈。
• • 大幅度上调全年指引。公司对Q3的指引增长83%左右；全年收入预期上调到超81亿同比+82%，较上季度指引大幅上调11pct。

图：Palantir利润及利润率（百万美元、%）

图：Palantir收入及增速（百万美元、%）

图：Palantir客户数量及增速、NRR

客户数量 yoy NRR

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资料来源：Palantir财报、国信证券经济研究所整理 43

资料来源：Palantir财报、国信证券经济研究所整理

资料来源：Palantir财报、国信证券经济研究所整理

Crowdstrike：终端保护、身份安全、云安全和SIEM业务

• • CrowdStrike提供跨多个安全领域的全面威胁检测和响应能力。CrowdStrike的核心业务涵盖端点安全、安全与IT运营、威 胁情报、托管服务、云安全、身份保护、SIEM和数据保护等，能力通过统一的Falcon平台和单一轻量级代理交付。Falcon X 2018年推出，是CrowdStrike的AI引擎，利用机器学习和行为分析来自动检测和阻止复杂的攻击模式。该引擎可以分析来 自端点、云和身份安全解决方案的大量数据，以识别潜在的威胁和异常行为。商业模式采用SaaS订阅制，按模块订（普通 订阅）或按平台充（Flex 储值），池内额度可自助启用任意安全模块。平台化优势：一个Falcon平台，可扩展到终端、云、 安全运营、身份等多个模块，便于客户持续加购。

• • AI逻辑时代，客户更加重视云安全、身份保护和SIEM，对Falcon平台的多模块采用率增加。

|图：Crowdstrike 核心产品定价模式|

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|资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理|

图：Crowdstrike核心产品和功能

业务模块 核心产品 功能 终端安全（EPP/EDR）

Falcon Prevent / Insight

电脑 / 服务器防病毒、勒索、恶意软件；入侵检 测与响应（基本盘）CrowdStrike Holdings, Inc.

Falcon Cloud Security

保护 AWS/Azure/ 阿里云 等云主机、容器、K8s、 SaaS 应用CrowdStrike

云安全（CNAPP）

Falcon Identity Protection

管人机账号、AI 账号、SaaS 账号；防账号被盗、 权限滥用CrowdStrike Holdings, Inc.

身份安全

SIEM+SOAR（日志 / 自动化）

Falcon Next‑ Gen SIEM

统一日志、告警、溯源；AI 自动分析 + 自动处置， 替代传统 Splunk 等CrowdStrike

威胁情报 + 狩猎 Falcon OverWatch 跟踪 280+ 国家级 / 黑产组织；主动找隐蔽攻击 MDR 托管服务 Falcon Complete

7×24 专家 + AI 帮你盯安全、处理事件（外包 SOC）CrowdStrike

AI 安全 （2025–2026 重点）

Charlotte AI / AgentWorks

安全 AI 助手、低代码建安全智能体、保护 LLM/AI 模型不被窃取 / 注入CrowdStrike

资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理 44

Charlotte AI：用AI做安全防御，从副驾驶到"有约束的自主"

• • Charlotte AI：①Copilot 阶段：2023年推出的AI工具，处理最繁重的告警分类工作；②Agentic 智能体进化：2025年开 始Charlotte AI 开始具备主动思考和中枢编排能力。能够主动监听全网最新的威胁情报，自发去企业的资产库里进行影 子漏洞扫描，并向人类专家主动弹窗。26年3月25日，CrowdStrike联合了包括OpenAI、Anthropic、英伟达（NVIDIA）、 AWS、埃森哲、德勤、Salesforce等在内的多家重量级合作伙伴，正式推出了 Charlotte AI AgentWorks 生态系统。

• • Charlotte AI底层依赖的核心大数据平台是Threat Graph（威胁图谱），形成原生数据与行动闭环。Threat Graph 是 Falcon 云原生平台内置的实时威胁图关联引擎；CrowdStrike 基于客户授权采集全球匿名化遥测数据，持续迭代形成数 据飞轮与网络效应，也是其独有护城河，该壁垒不在于图数据库技术本身，而来自统一轻量 Agent 标准化采集、原生一 体化架构与长期积累的攻击行为标签。竞品大多是多产品线收购拼接、数据存在异构与延迟，难以复刻这套端到端闭环。

|图：Charlotte AI的功能|

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|资料来源：公司官网、Gartner、国信证券经济研究所整理|

|图：Charlotte AI 产品迭代历程

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|时间节点 关键迭代 核心意义 2025年2月

Charlotte AI Detection Triage 全面上市

标志着 AI 开始以超过 98% 的准确率自主处理最繁 重的告警分类工作，进入“有界自主”操作模式。

2025年4月

发布 Agentic Response 与 Agentic Workflows 功能

AI 从“分类”进阶到“响应”，能够在分析师设定 的规则内自主推理并采取行动，实现动态工作流。

2025年9月

推出 Charlotte AI AgentWorks 无代码代理开发 平台及首批7个任务就绪代理

将 AI 能力民主化，允许客户自行构建专属安全代 理，开启了 “代理式安全工作团队” 的生态构建。

2025年11月 Charlotte Agentic SOAR

CrowdStrike的智能体安全编排平台。将静态SOAR 工具转型为动态安全运营体系。用户可以使用自然 语言拖拽编排CrowdStrike原生代理、下定目标、划 红线，无需编写代码。

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|资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理|

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• • 以Falcon AIDR 为核心产品，Project QuiltWorks 作为前置评估 + 生态获客抓手。4月7日Anthropic 发布 Claude Mythos， 前沿模型已能自主发现并利用主流操作系统和浏览器的高危漏洞，攻防时间窗压缩。CrowdStrike 16 天后就推出 Project QuiltWorks——AI上线前的风险评估联盟，企业要上线一套 AI 系统之前，先用OpenAI和 Anthropic的前沿模型去扫描漏洞， 让红队按"实际能不能被利用"排序，再由 Accenture、EY、IBM、Kroll 集成商去修。Falcon AIDR 作为独立付费模块，负责 运行时防护、AI 资产发现、Prompt 审计、AI Agent身份权限管控。客户完成AI安全体检识别风险后，通常会采购 Falcon 平台、Falcon AIDR 等模块落地防护。公司业绩会表示，AIDR的潜在市场空间有望超越公司传统的端点检测与响应(EDR)业务。

• • 平台扩张：以降低接入摩擦为主线，构建安全数据聚合层。①采购层面：入驻 Snowflake Marketplace，以已承诺的 Snowflake 容量采购 Falcon；②Project QuiltWorks 外部实时数据源扩展至 12 家，其中 Zscaler、Netskope 均为直接竞 争对手——公司主动纳入竞品遥测，进一步确立 Falcon 作为安全数据汇聚枢纽而非封闭数据孤岛的定位。

|图：CrowdStrikeAI安全产品AIDR(AI Detection and Response)

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|产品 时间 解决什么 商业化 Falcon AIDR 12/15 GA，3–5月扩品类

实时拦截提示注入、agent 越权、敏感数据外泄。从 端点→SaaS→浏览器→云→Kubernetes 全线铺开

Q2 环比接近三倍（绝对值未披露）

Shadow AI Discovery 3月23日

发现企业里没被管控的 AI 应用与 agent，并算出一 旦被攻破的爆炸半径

Project QuiltWorks 4月23日

用 OpenAI + Anthropic 前沿模型扫漏洞，红队按可 利用性（非 CVSS）排序，集成商修复，出董事会级报 告

有收费载体：Frontier AI Readiness Service，12 个 月订阅，可用 Falcon Flex 额度买

Falcon IQ 8月31日

今年压轴。NVIDIA Nemotron 驱动，50+ 预置 agent 把评估/排序/修复自动化到机器速度|

|资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理|

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|图：网络安全市场规模26年为1490亿美元，30年有望到3250亿美元|

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|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理|

请务

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Crowdstrike业绩：新增ARR继续创历史新高，大幅新增ARR指引

• • 业绩概览：季度新增ARR创历史新高，收入连续五个季度加速。FY27Q2（26年7月）总营收达14.7亿美元，同比增长26%， 高于市场预期。年度经常性收入(ARR)加速增长，同比增长25%至58.4亿美元。其中新增净ARR达到创纪录的3.33亿美元， 同比增长51%。FY27Q2 RPO达到107亿美元，同比增长49%，增速环比加速。上调全年指引：2027全财年营收指引上调至 59.9亿至60.1亿美元（同比增长25%，上调1pct）。指引全年净新增ARR上调至13.5亿至13.59亿美元，同比增长约34%，较 年初的初始指引上调11.5%（本季度上调6.3%）。公司在FY26管理层表示，公司正全速向2036财年实现200亿美元ARR。

• • Falcon Flex订阅增长较猛，Falcon Flex（弹性订阅）账户的结束ARR达到22.9亿美元，同增长101%。公司披露，当客户 从标准订阅转为Flex后，平均期末ARR提升超40%。CrowdStrike模块采用率：六个或以上模块占51%，七个或以上模块占 35%，八个或以上模块占26%。此次业绩会，公司表示“保护AI”正成为公司历史上最大的市场机会。

|图：Crowdstrike收入及增速|

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|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

|图：Crowdstrike ARR/RPO及增速|

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|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

|图：Crowdstrike 利润以及利润率|

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经调整利润 经调整利润率|

|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

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Datadog：云监控与可观测性平台

• • Datadog 是一家提供云监控与可观测性平台的 SaaS 公司。核心使命是帮助企业的开发、运维和安全团队统一监控其整个 技术栈（基础设施→应用→日志→用户体验→安全）的健康状况、性能和安全，实现快速故障排查与业务洞察。商业模式 是用量+席位混合计费模式，比如按照按监控的服务器数量、按采集的日志GB数量等收费。

• • Datadog的产品体系覆盖八大领域：基础设施监控、应用性能监控(APM)、日志管理、数据可观测性、数字体验(DEM)、安全、 软件交付和服务管理。平台内置Bits Assistant、根因分析等AI能力，通过统一的指标、日志、链路和会话数据底座及 1000多个集成，实现全栈统一监控与协作。

• • AI逻辑：AI Agent 爆发带来“数据与复杂性的指数级增长”，驱动高价值客户增长。以“AI 原生智能体”的形态深度嵌 入可观测性全流程，实现从 "被动告警" 到 "主动根因分析 + 自动修复" 的升级，降低运维与安全团队的工作负担。

图：Datadog产品矩阵

图：Datadog产品时间轴

核心产品 发布时间 Infrastructure Monitoring（基础设施监控） 2012年​ APM（应用性能监控） 2017年​ Log Management（日志管理） 2018年​ Synthetic Monitoring（合成监控） 2018年​ Real User Monitoring（真实用户监控） 2019年​ Network Performance Monitoring （网络性能监控）

82%

2019年​

Cloud SIEM（云安全信息与事件管）​ 2020年​ Cloud Cost Management（云成本管理） 2022年​

LLM Observability（大语言模型可观测性） 2024年​ Bits AI SRE​ 2025年​

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资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

Datadog：AI 深度渗透平台，驱动高价值客户增长

• • Datadog将AI产品分为“AI for Datadog”（如MCP Server、Bits AI Security Analyst、Bits Assistant）和“Datadog for AI”（如GPU Monitoring、LLM Observability）两大方向。
• • Bits AI SRE Agent：是Datadog于2025年12月发布的自主AI代理，用于自动告警调查和根因分析。该代理可执行多步骤推 理、关联多项服务数据、从历史调查中学习，在几分钟内定位根因。收费模式方面，按调查次数计费：年付500/20次调查/ 月，或按需36/次。Bits AI SRE Agent调查次数从25年12月至26年3月增长超过一倍。Bits Assistant消息量增长12倍。

• • Bits AI Security Analyst：于2026年3月正式GA发布，是Cloud SIEM的原生组件，可自主对安全信号进行分类、调查威胁并提供处 理建议。其技术特色在于将资深SOC分析师的调查能力以机器规模 运行，将调查时间从小时级缩短至仅30秒。
• • LLM Observability：是Datadog APM平台中专为大语言模型应用设 计的可观测性产品，可端到端追踪LLM调用链，包括完整prompt、 response、token用量、模型延迟等。

• • GPU Monitoring：于2026Q1正式发布，帮助团队了解GPU利用率、 工作负载效率和功耗等性能指标。只需在Datadog Agent中开启一 个配置标志，即可统一监控跨云、本地及GPU即服务平台的GPU集群。

82%

图：Datadog AI产品

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Datadog业绩：上调收入指引，但大客户消费有回落

• • 业绩概览：收入增长加速，RPO增长强劲。26Q2总收入10.1亿美元，同比增长36%，增速环比加速，超出公司指引。其中， AI原生客户持续扩张的同时，非AI客户收入增速也加速至高20%区间（26Q1为中20% 区间，25Q2为18%），显示增长基础在 拓宽。账单收入11.8 亿美元，同比增长38%。剩余履约义务 RPO 34.7亿美元，同比增长43%，略有回落。总客户数约 33400名，同比9%。NRR 120%，环比持平。上调收入指引：预计26年收入44.5–44.7亿美元，同比增长30%，上调3pct。 26Q2收入11.3–11.4 亿美元，同比+28%-29%。
• • 大客户消费有回落成为短期扰动。26Q1业绩会中披露目前超过6,500家客户使用至少一个AI集成，虽仅占总客户数的约20%， 却贡献了公司约80%的年经常性收入（ARR）。在25Q3业绩会中披露AI原生客户贡献了12%的营收，高于上季度的11%。26Q2 公司业绩会表示，最大客户（领先AI公司）已续签九位数合同并使用17个Datadog产品，但预计自 Q3 起用量将减少。

图：Datadog 收入及增速

图：Datadog 利润及增速

图：Datadog ROI及增速

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资料来源：彭博、国信证券经济研究所整理

资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

目录

01 复盘美股SaaS发展历程、现状与演绎逻辑 02 企业服务领域:ServiceNow、Salesforce 03 数据与安全：Snowflake、Palantir、Crowdstrike、MongoDB、Datadog 04 教育领域：Duolingo 05 06 图形音频领域：Figma、Adobe、Twilio

广告电商游戏：Shopify、Applovin、Unity、Roblox

Duolingo:语言学习平台

• • Duolingo是全球最多人数用的语言学习平台，游戏化设计，让学习“上瘾”。核心商业模式为订阅会员费。①Super Duolingo：普通会员订阅服务，12.99美元/月。可以享受无广告学习、拥有无限测试机会、设定每日学习目标、跟踪个 人学习进度数据、解锁额外语言内容等功能。②MAX：2023年4月发布基于GPT-4的AI功能/高级订阅，价格为30美元/月。
• • AI时代：AI推动语言交互新模式，提升付费转化，提升课程制作效率。AI时代需解决问题：①舆论危机，因裁撤合同工 并转向 AI 生成内容，引发了用户抵制和品牌形象受损。②竞争，OpenAI 的 ChatGPT 等通用大模型提供免费的语音对 话功能。

|图：Duolingo视频电话功能介绍|

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|资料来源：Duolingo官网，国信证券经济研究所整理|

图：Duolingo家庭计划定价

图：Duolingo课程示意图

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资料来源：Duolingo招股书（2021）、国信证券经济研究所整 理

资料来源：Duolingo官网、国信证 券经济研究所整理

Duolingo AI：推动语音交互新形式，AI加速开发制作

• 多邻国在AI时代的核心产品是 Duolingo Max，23年3月推出Explain My Answer（解释答案）；Roleplay（角色扮演）： 用户可以与 AI 角色进行互动对话，练习语言技能。2024年9月，Video Call（视频通话）可以与角色莉莉（Lily）自 由对话，具备记忆性，适用于英语、西班牙语或法语学习。2026年2月公司计划将Max高端AI功能 Video Call下放至 Super订阅层级，并考虑对免费用户开放，以推动用户增长。根据26Q1业绩会，目前只开放新的Super会员，Max暂时没 有变化——可能降价，也可能让 Max 用户享受无限 Video Call 而 Super 有限制。26Q2，大多数新注册 Super Duolingo 用户已可使用 Video Call。

• Video Call 单次成本从约 $0.30 降至不足 $0.01，"主要通过转向开源模型实现"，且"质量没有明显下降"。

|图：LLM进行学习内容制作|

|---|

|编写一个使用西班牙语单词 “VISITAR” 的练习。 规则：

1. 练习必须有两个答案选项。
2. 练习必须少于 75 个字符。
3. 练习必须用 A2 级西班牙语水平编写。
4. 练习必须包含过去时和未完成过去时。

|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：Duolingo官网，国信证券经济研究所整理|

图：Duolingo付费渗透率

图：Duolingo数学学习课程

10.00

渗透率百分比

8.00

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资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理测算

资料来源：Duolingo官网，国信证券经济研究所整理测算

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Duolingo业绩：牺牲短期变现，但用户转换较弱

• • 业绩概览：收入略超预期，但增速连续放缓，用户增长稳健。26Q2营收2.92亿美元，同比增长27%，略超预期。净利 润4346万美元，同比增长23.7%。二季度DAU达5870万，同比增长 23%，DAU增长略有降速；付费订阅用户规模达1270万， 同比增长17%，付费用户增长略放缓。Booking收入2.68亿美元，同比增长8%。优化免费用户体验，增加免费周期，以 促进用户增长。25Q4业绩会，公司意识到25年DAU增速放缓（突破 5000万，但增速趋势向下），因此将改善免费版体 验来重新激活用户增长引擎。为2028年翻倍至1亿DAU的目标铺路。

• • 业绩指引：维持全年收入预期，预计全年DAU增长预计20%左右。全年营收指引维持在 12.05 亿美元，预计同比增长 16%。

目录

01 复盘美股SaaS发展历程、现状与演绎逻辑 02 企业服务领域:ServiceNow、Salesforce 03 数据与安全：Snowflake、Palantir、Crowdstrike、MongoDB、Datadog 04 教育领域：Duolingo 05 06 图形音频领域：Figma、Adobe、Twilio

广告电商游戏：Shopify、Applovin、Unity、Roblox

Shopify：SaaS模式的电商服务平台

• • Shopify是全球领先的电商基础设施提供商，为商家提供从建站、支付到物流的一站式解决方案。核心商业模式由两部 分构成：①订阅解决方案：公司订阅解决方案包括店铺开设和设计、市场营销、库存管理等基础电商SaaS服务；②商家 解决方案：主要提供包括支付、物流、金融等服务，通过从GMV中进行抽成取得收入。Shopify 已占美国电商市场 14% 以上；据 eMarketer，2025 年初以来 Shopify 商家拿下了美国电商增量金额的近一半。
• • AI时代，Shopify的AI产品矩阵帮助商家降低运营门槛、提升销售转化。除此以外，支持购物者在AI聊天界面内直接发 现商品并完成结账，为店铺带来新的AI流量入口。AI时代需解关注：①AI投入回报率；②ChatGPT等AI购物进展。据3月 The Information，OpenAI在大幅缩减直接在ChatGPT内部进行购物结账的计划，转而依赖接入聊天机器人的第三方App 来完成交易。OpenAI员工发现，尽管用户在ChatGPT中研究和搜索产品，但并没有使用该聊天机器人来实际完成购买。

图：美国线上电商交易份额

图：Shopify产品介绍

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资料来源：novadata、国信证券经济研究所整理

资料来源：Shopify、国信证券经济研究所整理

Shopify AI：全面布局代理商务（Agentic Commerce）

• • Shopify的AI产品体系以赋能商家为核心，主要分为三大板块：面向商家内部的AI助手与工具套件（Magic​、Sidekick）、 面向AI时代的“智能体商业”基础设施（Shopify Catalog等），面向消费者的AI购物体验（Agentic Storefronts等）。 AI代理Sidekick让公司能够将 20 年积累的商业洞察与每个商户的具体需求结合起来。公司表示，不把 AI当作高价的加 价插件（Add-on SKU），而是将其免费植入所有套餐。进入AI时代，全面布局代理商务。Shopify于2026年3月正式宣布推 出Agentic Storefronts（代理商店）功能。Shopify 在 ChatGPT、Microsoft Copilot 和 Google 内实现发现和销售的 平台。Catalog定位为全球最优商品与品牌面向 AI 发现的"权威事实源"，已投入近两年建设搜索索引，将超 10 亿商品 和 20 年商业经验蒸馏给 agent 使用。目录驱动的 AI 搜索转化率是一般AI搜索的2倍。

图：Shopify AI产品以及定位

产品名称 类别/定位 核心功能简介 推出/重要里程碑时间 Shopify Magic​ AI功能套件​

一套免费、内置于Shopify各工作流的AI工具，涵盖文本生成（产品描述、营销邮件）、图片编辑 （背景移除、生成）、模板/区块代码生成、应用评论摘要、客户细分与消费预测等，旨在自动化内 容创作与优化。

随平台更新逐步推出，是 Shopify AI的基础能力层。

内置于商家后台的对话式AI代理。它不仅能用自然语言解答业务问题、分析数据，还能执行操作，如 设置折扣、创建报告、甚至生成定制化应用。Q1 数据周活跃商户增长 385%，12,000 个自定义应用 被创建（环比增长超 200%），近半数 Shopify Flow 由 Sidekick 构建。从使用模式看，大约一半 的对话是关于店铺设置、设计和主题配置，之后就转向如何更快地增长业务。

22024年中推出抢先体验版； 2025年全面开放；2026年起为 新商店默认启用。

Sidekick​ AI商务助手​

2025年12月发布；2026年3月24 日向所有符合条件的美国商家 默认开放。

Agentic Storefronts​

AI原生销售渠 道​

将商家的商品目录（Shopify Catalog）直接接入ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot等主 流AI对话平台。用户可在AI聊天中直接发现、比较并购买商品，交易在商家店铺或AI界面内完成。

商品数据基础 设施​

经过结构化处理的全球商品数据库，为AI代理提供标准化、可直接调用的商品信息（标题、描述、价 格、库存等），是Agentic Commerce的“数据燃料”。

2025-2026年作为AI战略核心被 强化和开放。

Shopify Catalog​

Universal Commerce Protocol (UCP)​

与Google等共同开发的开放标准，旨在让任何AI代理都能大规模、标准化地接入商业服务，是 Agentic Storefronts背后的技术协议。

开放协议标准​

2026年1月正式推出

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资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

Shopify 业绩：GMV长亮眼，但指引增速继续提速

• • 业绩概览：收入增长提速。26Q2收入30.9亿美元，同比增长31%。GMV988亿美元，同比增长32%，增长超预期，公司在高 基数下维持较快增长。此前增长主要是靠海外业务（欧洲为主）拉动，但近两个季度海外的增长开始明显回落，是靠北 美增长的再提速，接力维持了整体 GMV 继续高增长。①商家解决方案收入24亿美元，同比高增35%，占总营收76%，主 要由支付业务驱动。订阅解决方案收入7.4亿美元，同比增长20%。G前瞻指标MRR（月经常性收入）2.21亿美元，同比 +19.5%，增长有所恢复。指引:增长略有降速。指引Q3 收入同比增长预期为30%+，增长继续提速。维持在 high-teens to low 20s的自由现金流利润率指引，利润率指引向上。

• • Agentic电商：AI驱动的流量与订单同比均增长3倍；来自AI渠道的新买家订单是其他渠道的近2倍；但绝对量GMV仍很小。 长尾结构性受益：75% 的 AI 归因订单来自前100品类之外，agent会用更丰富的结构化数据匹配买家的具体意图。

图：Shopify收入及增速

图：ShopifyGMV以及增速、MRR增速

图：Shopify收入及增速

收入 收入yoy 解决方案yoy 订阅yoy

可比息税前利润(EBIT) 调整后营业利润率

GMV GMV yoy 总收入/GMV MRR yoy

4,000

900.0

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资料来源：彭博、国信证券经济研究所整理

资料来源：彭博、国信证券经济研究所整理

资料来源：彭博、国信证券经济研究所整理

Roblox:全球用户的大型多人在线UGC游戏平台

• • Roblox领先的UGC游戏平台。通过Robolx Studio给创作者提供工具打造丰富的游戏社区生态，玩家可以免费游玩各种游戏， 通过名为Robux的虚拟货币在游戏内购买道具和造型等，Roblox在玩家购买Robux后确认流水，Roblox再跟创作者分成
• • AI时代：以“生成式 3D 创作智能体”的形态嵌入创作者工作流，降低3D建模与编程门槛，提高内容爆发效率。AI时代困 境：算力成本上升，实时云端AI渲染与3D资产生成的算力消耗，正在打破原有高毛利的成本模型，对平台的用户平均生 命周期价值提出更高要求。但用户群体主要为青少年，提升ARPPU有限。公司表示，美国 18+用户货币化水平约为18 岁 以下用户1.5倍。对于其他世界模型威胁，公司表示目前市面上的多数产品都还在视频生成模型的空间中运作，而非同步 3D 多人云空间。公司技术的核心将继续是 3D 云同步这个非常困难的问题以及构建通信类技术。

|图：Roblox Studio|

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|资料来源：Roblox官网、国信证券经济研究所整理|

|图：Roblox新AI工具让创作者仅使用文本提示即可制作整个 3D 场景|

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|资料来源：Roblox官网、国信证券经济研究所整理|

Roblox AI:“辅助编码”向“自主开发与实时生成”演进

• • Roblox已围绕AI辅助开发、3D/4D智能生成、跨语言交流及视频创作四大方向，推出了一系列AI工具。
• • 开源3D模型 Cube 3D。25Q1Roblox推出了Roblox 文本生成功能，创作者将能够利用其制作基于AI的角色。此外，还在 Studio中提供了一个3D基础模型Cube 3D并进行了开源。26年5月，计划推出CubePartAI（自研），能生成带有可运转部 件、符合游戏物理规则的功能性物体（如车辆、武器），而不仅仅是静态模型。
• • Roblox Assistant26年4月升级为智能体级开发助手。将Assistant升级为一个具备协作能力的开发伙伴，能够分析游戏 代码和数据模型，主动提出问题进行澄清，并将提示词转化为可编辑的行动计划。Roblox Build7月28日新西兰公开 Alpha：手机输一句话→玩法机制+环境+角色+视觉风格+音效初版，手机迭代/试玩、复杂项目转Studio精修；基础免费、 高阶付费规划。

|图：Cube 3D根据文本生成的3D模型|

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|资料来源：Roblox官网、国信证券经济研究所整理|

|图：从Code Assist建议代码到Roblox Assistant输入需求后即可生成脚本|

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|资料来源：Roblox官网、国信证券经济研究所整理|

Roblox：生态调整阵痛期，用户增长放缓，取消全年指引

• • 财务概览：26Q2，Roblox实现收入14.7亿美元，同比增长36%，预订额15.6亿美元，同比增长8%，增长大幅放缓。运营 亏损2.29亿美元，净亏损扩大主要源于DevEx费用上调、基础设施支出增加，以及与青少年消费者保护和数字安全事项。 受到监管影响，用户数连续三季度增长放缓。26Q2 DAU同比增长10%至1.23亿，但增速环比下降15pct，主要系年龄核验 全球推进所带来的用户获取阻力。加强成人化内容生态加速构建。①公司宣布自2026年6月8日起上调DevEx费率，面向 美国已年龄核验O18用户，创作者有效分成比例将从26.6%提升至37.8%，提升幅度约42%。②低龄用户无法使用 “聊天” 功能，这部分大概涉及到 1/3 的用户。按年龄认证账户，未验证用户仅能访问 “Minimal/Mild” 评级游戏且完全无 通信。算法曝光从"高变现游戏"挪向"高留存但低变现游戏"，从 7 天的短期变现优化转向 28 天长期留存优化。
• • 业绩指引下调：公司取消全年指引。26Q3收入指引同比+4%-10。预订额同比-18%-14%，为史上首次指引同比负增长。

Unity：游戏引擎领导者，广告增长服务占收入主导

• • Unity是一个为创建和发展交互式2D/3D、VR/AR体验提供实时开发的平台，目前转变为以广告与增长服务（Grow）为主导​ 的平台型公司。①其创作解决方案业务通过面向不同专业度的用户群体提供包括UnityHub、Unity引擎等创作工具进行订 阅制收费。②Grow 解决方案（变现/营销云）：采用效果广告分成 / 按使用量付费等模式。26Q1，Grow收入占比约71%。
• • AI 时代：以AI Agent和生成式 AI 的形态深度嵌入引擎编辑器（Editor）与广告投放工作流，利用多模态模型实现自然 语言生成游戏资产、代码及自动化广告创意。困境在于： AI技术降低了3D内容创作门槛，加剧了引擎市场的竞争。机遇： 利用好游戏数据进行广告变现。

|图：Unity核心产品和面向客户群|

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|资料来源：Unity、国信证券经济研究所整理|

• • 2026年推出的统一AI套件“Unity AI”。26年3月，推出Unity AI 测试版，允许开发者仅用自然语言指令就能生成完整的 休闲游戏，从原型到成品的流程极大简化，帮助非编程人员游戏开发。新定价模型按 agent 连接数+席位+消费量计费。7月 底，公司发布Unity7，并计划于明年初进行测试。引入Coding Agent方式形成多方协作外，对部分技术升级来加速开发流 程的每个环节，比如升级在于 CoreCLR 现代化运行时、近乎即时的代码热重载，以及免费开放MCP/CLI接口。MCP 免费开放、 API开放，开发者可用命令行与 coding agent在自己的工作流里直接控制Unity，无需掌握Unity应用的所有细节。
• • 与其他AI工具差异化体现在：完整的项目上下文，能看到package、资产、代码构成的统一系统；Unity 特有的调优，理解 平台适配。

|图：Unity AI界面图|

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|资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理|

|图：Unity MCP协议演示|

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|资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理|

• • Vector AI广告系统超预期增长。Vector 产品目前年化收入已明显超过 10 亿美元， 比预期提前两个季度；但公司认为产品仍处非常早期。持续的产品增强、数据质量 提升与模型的复合改进共同为客户带来了显著收益。
• • 公司于25年5月正式上线了Vector AI 广告算法。Unity Vector是一个基于机器学 习的广告平台，通过实时优化数据来提升用户获取效率，直接对标AppLovin的Axon。
• • Runtime Data指的是玩家在游戏运行过程中产生的实时行为数据，而非仅仅是广告 点击或安装后的粗粒度结果。这些数据来自Unity引擎本身（全球70%的头部移动游 戏都基于Unity引擎开发）。26Q2 Runtime data将进入线上生产模型，开发者数据 框架注册率超过 90%。
• • 最有影响的更新之一是面向应用内广告与混合变现的 Day 28 ROAS 能力，是26Q1 发布的应用内购买（IAP）产品的配套；相比标准的 7 天 ROAS 可衡量更长周期回 报。一季度末首发、现已全面推出，相关广告支出较一季度增长近 3 倍，超过 25% 的广告主已采用该投放策略。

|图：2026年第一季度各广告渠道的广告收入份额|

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|资料来源：tenjin、国信证券经济研究所整理|

Unity：聚焦主业，Grow业务大幅提速，盈利预期提前

• • 财务概览：营销Grow业务增长加速。26Q2收入5.5亿美元，同比增长24%，超预期6%，战略收入4.8亿美元，同比增长38%； Create业务增长3%，低于预期2pct，Grow业务增长36%（明显加速），战略收入看增长63%。净亏损0.32 亿美元，同比大 幅收窄，公司上季度关停部分广告网络、发行业务。26Q1Vector连续第四个季度实现15%的环比增长，Q1收入同比增长80%， 超出内部预期。业绩会表述，市场对二季度 Vector 的环比增长预期为12%-13%，实际实现近23%环比增长，接近预期的两 倍，且这一加速动能已延续到三季度。

• • 收入指引继续上调，预计26Q3 GAAP利润转正，转正提前。Q3 战略收入指引同比+44%-47%，其中战略 Grow 同比增长 6870%，战略 Create 同比增长7%-10%。Q3 调整后 EBITDA 指引同比 +69%-74%，GAAP 盈利时间表提前一个季度，预计 2026Q3实现GAAP净利润转正。

AppLovin：全营销链条布局打造数据闭环，AI驱动快速增长

• • AppLovin是全球领先的移动营销平台之一，为开发者提供移动应用的发行、获客、分析以及变现。公司既服务广告主、 承接应用获客和曝光需求，同时也拥有自身游戏广告库存，以及与游戏开发者或发行商合作在游戏中植入广告。其收 入模式包括赚取广告商支出与投放买量之间的差价（APPDiscovery），撮合交易抽佣等。
• • AXON AI广告推荐引擎，重构了效果广告的匹配效率与盈利模式。AppLovin的AXON引擎（特别是2023年上线的Axon 2.0） 是一个基于深度学习的推荐系统。不再依赖人工投手的经验和规则，而是通过Embedding技术将海量、稀疏的用户与广 告数据转化为统一的向量，让神经网络自动学习其中的高阶关系，从而具备了强大的“泛化能力”。

|图：AppLovin核心产品|

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|资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理|

AppLovin：闭环数据+AI模型＝AXON 2.0

• • AXON 2.0效率大幅提升的关键在于Applovin的业务飞轮，通过收购游戏公司等方式构建起了全链路的数据收集方式。利 用各类数据资源训练AI模型，提升营销效率，从而吸引更多广告主，进一步带来更多数据，实现闭环。因此相比其他只做 DSP或SSP业务的公司有更强壁垒，且随着规模的持续扩大，这一优势将进一步体现。
• • 核心AI广告引擎Axon Self-serve于6月正式开放。这是14年来首次开放自服务入口，广告主可自助上传并规模化投放广 告。公司展望：每个新客户预计首年广告支出超过7万美元；若开放后一年内签约10万客户，仅首年收入约70 亿美元。
• • 公司向电商方向拓展：需关注竞争影响。①广告主变多，太高eCPM，影响游戏老广告主增长；②竞对：Unity新系统 Vector；Meta的Audience Network、Advantage+。

|图：Applovin业务飞轮|

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|资料来源：App招股书、国信证券经济研究所整理|

图：Applovin和Unity广告业务对比

对比维度 AppLovin Unity 核心定位​

跨行业AI广告巨头：从游戏扩展至电商等消 费领域，吃尽AI红利。

垂直引擎生态服务商：剥离非核心资产，All in Vector AI与LevelPlay，深耕游戏开发者。

Vector AI + LevelPlay：聚焦游戏全生命周期 的AI商业化，强调引擎内生广告与试玩广告的 整合。

Axon 2.0 AI引擎：微秒级预测用户价值，用 算法重构广告匹配效率，大幅替代人工。

技术护城河​

适合全品类移动应用（含非游戏类）开发者， 尤其擅长全球化、规模化的广告变现与用户 获取，适合有精细化运营需求、希望最大化 全域广告收益的中大型开发团队

重度依赖Unity引擎、追求开发到变现一体化的 开发者及精品游戏团队。

适合对象​

拥有全球头部广告聚合平台 MAX，覆盖超 1000 家广告主与 30 + 第三方广告网络，支 持全品类广告格式，广告填充率全球领先； 同时自有广告网络与品牌广告主深度绑定， 直客广告占比超 40%

拥有 Unity LevelPlay 聚合平台，覆盖全球主 流广告网络，2025 年完成与 Vector AI 的深 度打通，实现聚合广告的智能出价与 eCPM 自 动优化；同时依托引擎生态，与全球超 1000 万游戏开发者原生绑定

广告主丰富度

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资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

AppLovin业绩：维持高增长，指引略降速

• 业绩概览：增速亮眼。26Q2AppLovinn实现总营收19.2亿美元，同比增长53%，符合公司此前给出的指引中值。调整后 EBITDA为16.1亿美元，同比增长59%;净利润为14.9亿美元，同比增长56%。

• • 26年中自服务平台将开启新增长曲线：公司从未预期公开上线会一夜之间改变业务。先做平台当下表现最好的中腰部广告主， 长尾则随数据积累而解锁，路径与当年游戏业务的发展方式相同。
• • 电商广告：广告主支出再创纪录，比 2025 年四季度水平还高 28%，但消费者业务体量尚不足以完全熨平季度波动（二季度是 淡季）。这类企业管理预算非常缓慢，通常提前一个季度到四个季度安排预算，大部分预算给到社交与搜索，Applovin被归入 新的一档、即测试类目，公司有把握认为 12 个月后规模更大、24 个月后更大。

• 指引：Q3指引增速略降速。Q3收入预期同比+46%-48%，环比+7%-8%。每一个出现超额增速的季度都对应着模型的改进。 该指引不假设任何尚未部署的新模型发布。三季度早期推送模型发布后，广告主安装率上升、CPI 下降、表现改善。

|图：AppLovin 利润及利润率|

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调整后预测可比净利润 调整后EBITDA利润率-依据公司|

|资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理|

|图：AppLovin 收入及增速|

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预测可比销售 YOY Growth|

|资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理|

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目录

01 复盘美股SaaS发展历程、现状与演绎逻辑 02 企业服务领域:ServiceNow、Salesforce 03 数据与安全：Snowflake、Palantir、Crowdstrike、MongoDB、Datadog 04 教育领域：Duolingo 05 06 图形音频领域：Figma、Adobe、Twilio

广告电商游戏：Shopify、Applovin、Unity、Roblox

Figma：全球设计协作龙头

• • Figma 是一款基于云端的多人实时协作 UI/UX 设计与产品开发平台。打破了传统设计软件需要下载安装的限制（可在 浏览器运行），让产品经理、设计师和开发人员能在同一个平台上无缝合作，围绕互联网与产品开发团队的UI/UX 视 觉设计与原型构建（Figma Design）-> 团队头脑风暴与敏捷白板协作（FigJam）-> 设计稿向代码资产转化整个生态 提供一整套基于浏览器的实时协同解决方案。根据招股书，Figma只有1/3是设计师用户，剩余2/3分别是前端工程师、 产品经理。收入主要分为两大来源：1) 协同设计订阅收入（主力来源），按月/年预付的 SaaS 席位费；2) 插件与资 源社区市场（Figma Community）分成等。多人协作壁垒：自研了以中心化服务器为权威、处理复杂树结构同步与冲突 的混合系统，而非采用通用的协同算法，支撑数百人同时在线编辑的复杂场景。
• • AI 时代：AI产品降低界面设计、原型连线及组件标准化的门槛，提高跨团队交付效率。需思考AI原生工具的快速崛起。 比如Google Stitch（2026.3）：免费、Gemini 驱动、UI/UX 全流程，但只有基础协作，单人为主。

|图：Figma核心产品矩阵|

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|资料来源：Figma、国信证券经济研究所整理|

Figma AI：内嵌画布、覆盖设计全流程的原生AI矩阵

• 25年起上线独立AI模块，26年5月Figma Agent内测。收费方式：席位费内含（捆绑销售） + 超额按量付费。 1）Figma Make：25年5月正式全量上线；是Figma 核心生成式 AI，用文字直接生成高保真 UI、页面布局和可交互原型，也能生成/ 编辑图片；2）Figma Sites：25年5月开 Beta，AI 驱动的内置网站构建工具，可在 Figma 内设计、制作响应式网站并直 接发布；3）Figma MCP：25年10月发布，连接 VS Code/Cursor与 Figma的 AI桥梁，支持代码反向生成设计、设计自动生 成 React/Vue/SwiftUI 代码等。4）Figma Agent：26年5月封闭Beta；画布内全能 AI 助手，直接在设计界面做自然语言 编辑、批量改样式、把评论转成修改动作，仅限 Pro/Org/Enterprise 付费用户。5）6月，Code Layers：Figma Make 能 力下沉到设计画布；静态UI一键生成代码驱动交互式原型，双向可视化/代码编辑，打通设计→前端生产链路。业绩会表 示，AI的核心使命不是直接作为一笔单独的收入进账，而是作为“高阶席位的增值红利（Value Add）”，用来推动客户 向高单价席位升级。集成第三方模型：使用 OpenAI的gpt-image-1 和 Gemini 制作和编辑图像。

|图：Figma Agent|

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|资料来源：Figma、国信证券经济研究所整理|

|图：Figma Make|

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|资料来源：Figma、国信证券经济研究所整理|

Figma业绩：增长继续加速，三季度指引疲软

• • 业绩概览：收入连续三季度增长加速，限制AI积分后使用需求仍旺盛。26Q2收入3.7亿美元，同比增长48%，高于指引。3 月18日，公司开始对所有席位实施AI积分限制，在高阶超量用户中，超过75%在4月份继续付费购买AI Credits。60%以上 ARR超10万美元客户每周使用Figma Make的数据。26Q2付费客户总数维持高增长，其中ARR超10万美元与超100万美元的客 户数分别增长34%和46%。净美元留存率(NDR)提升至136%，环比一季度下降3pct。Figma Agent在6月进入开放测试，截至7 月31日，超过 50%的$10K+ ARR 付费客户已经在每周使用 Figma Agent。超过 20% 的周度积分消耗付费用户完全只通过 Figma Agent 消耗积分。MCP 写回使用量环比 +75%，承接“工作起点在 Figma 之外”的团队。
• • 上调全年业绩指引：26Q3营收3.73–3.75亿，中值同比+36%；全年上调至 14.63–14.67 亿，上调3pct，中值同比 +39%。

|图：Figma 收入及增速、NDR|

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预测可比销售 净收入留存率百分比|

|资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理|

|图：Figma不同等级客户增长|

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Paid Customers with 10K+ in ARR Paid Customers with 100K+ in ARR YOY Growth(10K+) YOY Growth(100K+)|

|资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理|

|图：Figma 利润及利润率|

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公司申报息税前利润 调整后营业利润率|

|资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理|

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Adobe：数字媒体和在线营销解决方案供应商

• • Adobe是全球领先的数字媒体和在线营销解决方案供应商。按照业务划分包括：1）数字媒体业务：主要由Creative Cloud（创意云）和Document Cloud（文档云）组成，包括Express、Photoshop等一系列创意软件；2）数字体验业务： 产品是Experience Cloud（体验云），为客户提供数字化体验和实现数字化转型的基于云的解决方案；3）出版和广告： 包含解决各种市场机会的传统产品和服务。核心产品采用订阅制。
• • AI时代，构建以Firefly为核心的AI产品生态：Adobe Firefly是其生成式AI战略的核心载体，已从图像生成扩展到视频、 音频、3D和设计全链路。AI时代困境：①多方竞争者的结构性压力。比如Canva以模板起家，简单易用的AI套件持续吸 引Adobe的轻量级和入门级用户，Figma通过AI驱动设计协作；②AI原生工具挤压。Adobe传统的付费墙模式建立在“专 业软件技能稀缺”的基础上。而AI正在降低创意工作的专业门槛，使更多人无需精通复杂软件也能产出内容。

图：Adobe 数字媒体业务（创意云和文档云）

资料来源：Adobe官网、国信证券经济研究所整理 74

Adobe AI：针对细分场景不断完善AI系列应用

• • Adobe的AI产品体系以Adobe Firefly（生成式AI模型系列）为核心，深度集成于Creative Cloud全系应用，并辅以 Adobe Sensei（机器学习平台）和各类AI助手，共同构成一个覆盖图像、视频、音频、矢量图形和设计全流程的智能创 作生态。在2023年3月，Adobe 发布其创新的人工智能辅助创作工具系列——“萤火虫”（Firefly）。核心特点是商用 版权安全。收费方式席位费内含（捆绑销售） + 超额按量付费。Adobe集成超过30个第三方领先AI模型（如 Google、 OpenAI、Runway 等），构建了一个开放的AI创意聚合平台。
• • Firefly AI助手（Beta版）于2026年4月推出，为代理型AI（Agentic AI）。能够理解自然语言指令，并自动规划和执 行跨应用的多步骤工作流。Firefly视频编辑器（Beta版）增强，2026年4月直接增强音频，新增降噪、分离音乐/音效、 提升语音清晰度等专业音频处理功能。2026 年6月扩展到全 CC 套件 Beta。

图：Adobe Express生成设计模板

图：Sensei GenAI支持的产品

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资料来源：Adobe官网、国信证券经济研究所整理

资料来源：Adobe官网、国信证券经济研究所整理

Adobe业绩：略上调全年指引，ARR指引较弱

• • 业绩概览：收入好于预期，RPO增速持平。FY26Q2收入66.2亿美元，同比增长13%，高于彭博预期2%。经调整利润24亿美 元，高于预期2%。FY26Q2 RPO 222.7亿美元，同比增长13.1%，增速与上季度基本持平。年化ARR 271亿美元，同比增长 12.5%，增速较上季度环比略提速。对于ARR，公司认为和此前购买产品就转化为ARR不同，用户增长是更前瞻性指标， FY26Q2创意类免费增值 MAU 从逾 5000 万增长到逾 9000 万；Acrobat 和 Express 的 MAU 突破 8.5 亿，同比增长约 20%。2026财年全年业绩指引略上调2%，收入预计增长11.5-11.9%。公司2026财年总ARR增长10.2%（包含收购），冲击 大约一半来自推迟创意产品线价格优化，另一半来自全力投入免费增值体验的交付。回报在27年有望充分体现。
• • FY26Q2 AI优先ARR同比增长超三倍。FY26Q2 Firefly ARR，包括 Firefly App、Firefly 点数包等已超过3亿美元 （FY26Q1为2.5亿）。FY25Q3表示Adobe 受人工智能影响的ARR已超过50亿美元，测算占比总ARR21%；FY26Q2 AI优先ARR （订阅方案、生成式点数基础包以及企业端特制的AI衍生服务）已超过公司5亿美元目标，同比翻三倍，占比ARR 2%。

|图：Adobe RPO/ARR及增速|

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剩余履约义务 年度经常性收入 RPO yoy ARR yoy|

|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

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|资料来源：彭博，国信证券经济研究所整理|

|图：Adobe利润及利润率

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可比息税前利润(EBIT) 调整后营业利润率|

|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

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Twilio：CPaaS 领域的领先者

• • Twilio是一家云通信服务公司，属 CPaaS 领域（Communication PaaS）。通过API将复杂的电信网络能力（如短信、 语音、视频、电子邮件）封装成简单易用的接口，开发者无需自建基础设施即可在应用中嵌入通信功能。商业模式按 量收费。
• • Twilio在AI时代已从通信管道转型为以数据与AI驱动的客户互动平台，强化了数据层并正式推出了全新的编排层。其 核心是CustomerAI，旨在将预测性AI与生成式AI深度融入通信、数据与互动全流程，帮助企业实现个性化、自动化与 效率提升。2026年5月，全面推出了针对Agent时代的统一的对话基础设施。主要由四大底层组件构成：Twilio 对话记 忆 (Conversation Memory)、Twilio 对话编排器 (Conversation Orchestrator)、对话智能分析 (Conversation Intelligence) & 语音智能 (Voice Intelligence)、智能体互联 (Agent Interconnect)。

图：Twilio产品矩阵和收费方式

产品类别 核心功能 收费模式 价格/费率示例 Messaging

按量付费：

支持SMS、MMS、RCS及WhatsApp等渠道的全球 消息发送，应用于通知、营销、客服等场景。

是Twilio最大的收入来源。具体费率因国 家、渠道（如WhatsApp）而异。

(可编程消息) • 按发送/接收的消息条数计费。

• 按需购买的号码月租及通道费。 Voice 支持全球电话呼叫及AI虚拟代理、会议、录

按量付费： 全球统一低费率（具体费率因呼叫类型和 (可编程语音) • 按通话分钟数收费。 目的地而异）。 Email 邮件发送API及无代码界面，支持营销邮件和

音等高级功能，适用于联络中心和IVR等场景。

按月订阅制： • 免费版：100封/天。 (邮件发送) • 提供免费版和付费套餐。 • 付费套餐：起价 $19.95/月。 Flex

交易邮件的规模化发送及收件箱优化。

“User + Usage”混合定价：

覆盖售前到售后全旅程，支持个性化、多渠 道客户互动。

结合低额坐席许可证与基于实际用量的消 费型费用。

(云联络中心) • 坐席许可证费用（按用户）。

• 消费型费用（按使用量，如通话分钟、消息条数）。

User Authentication and Identity 提供短信、语音、邮件等多通道双因素认证

按量付费： • 成功验证：$0.05/次。

及防欺诈功能。

• 各通道（短信/语音等）按条数或分钟 数另行计费。

(用户身份验证) • 按验证次数收费，各通道另计。

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资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理

Twilio AI：从被动响应到主动预测与个性化

• • AI贯穿于Twilio全线产品，运作基于完整的智能闭环。首先，通过Segment客户数据平台统一数据；利用预测性AI分析行为、 预判需求，同时用生成式AI创造个性化内容；在互动执行层，Conversational Intelligence提供实时对话洞察，AI Agent Observability监控虚拟座席表现，Agent Copilot辅助人工座席；安全方面则由Verify Fraud Guard提供智能风控。最终， 数据反馈至平台，驱动下一次更智能的互动。Twilio Agentic AI2026年3月正式发布，是首个端到端自主智能体产品。

• • Twilio AI包含一系列具体产品来实现上述闭环。在语音AI（Voice AI）领域，核心是Conversation Relay平台，旨在帮助 开发者构建能够处理实时、自然语音对话的 AI 代理,使企业能够通过 AI 代理接听电话、处理咨询、完成预约等任务。

图：Twilio AI产品核心组件

产品分类 核心产品/功能 主要价值

Segment CDP with CustomerAI

数据智能与营销自动 化​

数据驱动决策：统一客户数据，利用预测性AI预判行为（如流失风险），利用生成式AI自动创建个性化内 容与受众细分，实现精准营销。

(含Predictive & Generative Audiences)

拟人化语音交互：提供低延迟的语音转文本、文本转语音及大语言模型编排，用于构建高质量的AI语音对 话（如虚拟座席）。

Voice AI / Conversation Relay​

智能通信与交互​

Verify with Fraud Guard​ 智能风控：利用AI模型实时分析验证请求，识别并阻止机器人攻击、虚假号码等欺诈行为。

Conversational Intelligence(由Twilio提供)

全链路互动洞察：利用NLP对语音、消息等全渠道对话进行实时转录、情感分析、合规检查，并生成可操作 的洞察报告。

对话分析与质量管控​

AI Agent Observability(由客户 或第三方提供)

专有监控优化：这是一个框架或标准，允许客户或合作伙伴（如CCaaS厂商）基于Twilio提供的数据，构建 监控和优化其自研AI座席表现的专属工具。

人工座席AI副驾驶：内嵌于Flex工作台，为人工客服提供实时知识库检索、对话总结、回复建议，提升效 率与服务质量。

Agent Copilot (for Flex)​

人机协同与开发提效​

Functions CoPilot​ 开发者AI助手：在Twilio Functions开发环境中，辅助开发者更高效地编写、调试和部署通信逻辑代码。

资料来源：公司官网，国信证券经济研究所整理

Twilio：AI带动原有业务增长，上调全年收入指引

• • 业绩概览：营收明显提速，AI带动新客户同时拉动老客户支出增长。26Q2收入15亿美元，同比增长22%，有机增长率为17%。 非GAAP运营利润为2.84亿美元，同比增长29%。基于美元的净扩张率（DBNE）从去年同期的108%​ 提升至116%，表明现有客 户在Twilio平台上的支出持续增加。上调全年收入预计，将全年有机收入增长指引从原先的 9.5%–10.5% 上调至 13%–13.5%；将报告收入增长指引从 14%–15% 上调至 18%–18.5%。预计第26Q3营收为15.05–15.15亿美元，对应有机增 长11%-12%，继续维持双位数增长。

• • AI客户从自助渠道起步，验证业务跑通后，再加购消息、RCS、Verify 等其他产品。Programmable Voice（语音业务）同 比增长20%，通话量增长和软件附加功能的增长。短信收入增长28%，其中约10个百分点来自运营商费用的增加。26Q2自助 服务（self-serve）收入同比增长30%，自助语音收入同比增长超 50%。5月发布的对话产品套件中，Conversation Memory 能够持久保存跨渠道客户对话上下文，减少客户调用大模型时重复传入全部历史对话，显著降低客户 Token 成本。

|图：Twilio DBNE(%)|

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客户账户扩张率百分比净值|

|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

|图：Twilio利润以及利润率|

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可比息税前利润(EBIT) 调整后营业利润率|

|资料来源：公司财报，国信证券经济研究所整理|

|图：Twilio收入及增速|

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预测可比销售 yoy|

|资料来源：彭博，国信证券经济研究所整理|

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风险提示

第一，宏观经济波动。若宏观经济波动，公司业务、产业变革及新技术的落地节奏或将受到影响。 第二，下游需求不及预期。若下游AI需求不及预期，相关的AI研发投入增长或慢于预期，致使行业增长不及预期。 第三，核心技术水平升级不及预期的风险。AI大模型研发进度落后，AIGC相关产业技术壁垒较高，核心技术难以突破， 影响整体进度。 第四，AI快速迭代、平权化下竞争加剧，影响云业务利润率。

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免责声明

分析师承诺 作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道；分析逻辑基于作者的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求独立、客观、公正，结论不受任何第三方的授意或影响；作者在过去、现在或未来未 就其研究报告所提供的具体建议或所表述的意见直接或间接收取任何报酬，特此声明。 重要声明

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