- 高盛第3届硅谷AI考察的核心结论：1)AI模型能力持续提升，智能体从辅助迈向工作流执行与商业化变现；2)最强AI企业需结合专有数据、领域知识、客户背景、工作
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- 高盛第3届硅谷AI考察的核心结论：1)AI模型能力持续提升，智能体从辅助迈向工作流执行与商业化变现；2)最强AI企业需结合专有数据、领域知识、客户背景、工作流所有权、分发渠道、验证机制和执行权限；3)Agentic采用在输出可验证、错误责任清晰场景推进最快；4)开源模型将获日常任务token量，前沿模型在高可靠性场景保留价值，token与算力需求持续增长；5)AI将扩大网络安全需求，物理AI需差异化架构与商业策略；6)推荐标的：商业信息服务业IRM、MCO、MSCI、SPGI、TRI；软件业MSFT、MDB、RBRK；长期看好CRWD、NET、PANW、SNOW。
高盛于2026年8月18-19日举办了第3届年度硅谷AI实地考察，访问了AI创业公司、风险投资机构以及斯坦福大学和加州大学伯克利分校/UCSF的研究人员。本报告梳理了AI行业的最新发展趋势，并基于考察发现给出了投资建议。
：模型能力、agent能力不断改善，从辅助型工具逐步迈向工作流执行 ：从按席位收费（seat-based）扩展到按消费量、交易和结果收费 ：成功AI企业需结合专有数据、领域知识、客户背景、工作流所有权、分发渠道、验证机制与执行权限 ：开源模型在常规任务中获得token量优势，前沿模型在高可靠性场景保留价值 ：AI扩大网安需求；物理AI需要差异化架构与商业化策略
一、商业信息服务业（BIS）影响 高盛认为AI将显著提升BIS板块中差异化信息资产的价值：
AI使得差异化数据更易于检索、连接和应用 持久的差异化取决于：权威内容 + 验证模型 + 专业分类法 + 客户背景 + 理解使用方式的专家 持续更新、独特的专有数据 + 深厚行业专长的BIS公司将强化竞争地位
Daloopa可更新财务模型并完成重复性研究任务 Clio和Harvey可执行法律工作流 Moody's可将保险提交材料秒级转换为决策可用数据 最强平台可能从信息系统演变为知识密集型行业的操作系统
AI可将专业工作编码为可复用agent 提高服务可及性、使用频率 从竞争现有软件预算转向获取专业服务支出
Daloopa引用了集成agent工作流中数据消耗约100倍增长 Clio结合订阅与支付等基于交易的收入 Moody's开始对MCP访问收取增量订阅费，对agent使用单独收费 收入可独立于客户人员规模增长 二、软件行业影响
前沿阵营认为模型进步被严重低估 行业专家认为大多数企业工作流不需要前沿级智能 ：前沿模型保留最高价值工作负载，开源模型获取大多数token量 微软、Cloudflare、Databricks、Vercel等独立软件厂商可通过编排模型同时保护自身专有内容来捕获价值
越来越多研究者认为下一个token预测无法捕捉现实世界行为方式 下一代AI需要建模环境、因果关系、物理和现实世界交互 经济机会可能超越语言模型 Token需求在世界模型驱动下呈现S曲线增长，将叠加在企业算力预测之上 受益者：Microsoft、Oracle、CoreWeave
简单AI包装器最脆弱 水平平台受益于规模但仍面临功能竞争
Shopify和Samsara是典型例子
软件需要被智能体发现、调用和使用 基础设施供应商最受益
Vercel和ClickHouse指出AI工作负载对基础设施有根本不同需求 瓶颈从应用开发转向支持自主执行所需基础设施
AI将扩大攻击面 安全运营（SOC）机会显著 新一代agent-native工具可能出现 三、私营公司核心要点
核心差异化：财务数据基础设施，约400人验证团队 数据点链接到原始来源 数据消耗增长约100倍 知识图谱创造持久、可测试的研究记忆
DAPS端到端数字制造平台 超过10亿美元投资 从白板概念到首飞仅71天 工具成本降低高达95%，质量减少约34%
服务超过400,000法律专业人员、50,000+律所 客户每年通过平台计费近500亿美元 Clio Payments当前货币化近90亿美元 Clio Work成为公司历史上最快销售的新产品
保险自动化可将报价时间从约2周缩短至约2分钟 监管基础设施创造比模型访问更持久的护城河
拥有约240名律师，总员工约1,200人 Vaults可同时分析多达10,000份文档 在约1,200个法律任务和约60个私有评估集上评估模型
每月支持1.5万亿请求、45万亿token、2.3亿次部署（大部分由agent发起） 4,000个10万美元ARR客户，同比增长100%+，NDR 150%+ Y Combinator cohort渗透率从55%提升至71%
AI生态系统是增长最快的客户群 专注于可观测性、遥测和实时分析等工作负载
每周通过40多个全球面板合作伙伴完成约20,000-30,000次访谈和调查 四、VC核心观点
能力持续提升（数据、训练技术、架构、推理方法、基础设施效率） 前沿智能保留价值 开源模型服务差异化工作负载 计算需求超过效率提升 推理扩展硬件TAM
企业AI比消费AI有更清晰的货币化路径 Agent通过自动化完整工作流扩展应用TAM 软件开发、法律和医疗保健是早期有吸引力的市场 验证控制采用速度
使用、工作流和数据定义护城河 软件成果将分化（垂直领导者和核心系统记录者有更多时间适应）
物理AI需要差异化策略 国防成为主要AI市场 AI扩展网络安全机会 五、2027年AI顶级VC预测 另一个能力突破出现 开源模型获得推理量 Agent超越提示和编码 AI加速科学发现 机器人进入现实部署 AI基础设施被重新设计 重大AI网络攻击事件出现 传统SaaS颠覆加速 AI整合继续 六、斯坦福AI实验室核心要点
学习系统如何演化 6小时无人机飞行数据可产生预测房间移动的模型 提供不确定性和潜在失败的原生信号
试点AI agent与生产部署之间的差距仍然很大 总法律顾问、风险职能部门、保险方和审计师可能影响采用 信任基础设施层可释放企业AI采用 七、UC Berkeley/UCSF核心要点
：Pillar-0（开源，约200,000次检查训练）评估约350种条件
八、Moody's核心要点
高盛给出了8个AI受益标的的详细估值与评级： 公司代码评级12个月目标价当前市值估值方法目标倍数 Iron Mountain IRM Buy $153 $370亿 NTM+1YR AFFO 23.0x Moody's MCO Buy $593 $870亿 NTM+1YR EPS 29.0x MSCI MSCI Buy $671 $410亿 NTM+1YR EPS 27.0x S&P Global SPGI Buy $528 $1,280亿 NTM+1YR EPS 24.0x Thomson Reuters TRI Buy $120/C$166 $460亿 NTM+1YR EPS 22.0x Microsoft MSFT Buy $640 $36,000亿 NTM调整后净利 28x P/E MongoDB MDB Buy $453 $340亿 EV/Sales + EV/FCF 10.5x/52x Rubrik RBRK Buy $106 $200亿 EV/Sales + EV/FCF 12x/48x
：增长组合（数据中心、ALM、数字解决方案）同比增长50%+，数据中心已签租约支持2026年25%+、2027年20%+增长 ：MIS收入2Q同比增长25%；ARR增长从8%加速至9%；已建立100+MCP和Smart API连接 ：经常性订阅收入增长从8.6%加速至9.0%；AI加速产品开发，过去两个季度推出80+产品 ：MCP连接和LLM-ready API客户超过500，环比增长70%+；API调用量超过11亿次，环比增长5x+ ：AI产品占ACV的32%，高于1Q的30%和2Q25的22%；法律有机增长加速至10% ：6月季度业绩提供Azure加速、AI单位经济改善、Copilot货币化增强等关键投资者争议的实质性证明 ：多个AI原生客户和模型实验室提供高增长消费量来源 ：身份韧性、Agent Cloud等增长向量扩展
记录管理领域的竞争技术 收购整合风险 财务杠杆 外汇风险
宏观不确定性 M&A交易量放缓 更高的利率 买方和卖方预算压力 AI战略执行不力 外汇风险
AUM-based fees在收缩市场中下降 资金流转回美国 买方预算下降 对第三方数据的依赖 在指数和分析领域的市场份额损失 客户内包指数、分析、ESG和房地产解决方案支出的可能性
债务发行量增长放缓 金融服务预算和人员压力 市场回调对指数业务造成下行压力 外汇风险
AI原生公司竞争加剧 客户预算面临宏观逆风 AI产品客户采用速度慢于预期 投资支出增加导致EBITDA利润率不足 外汇风险
Copilot执行风险 内部芯片爬坡周期更长 在预期之外的项目（如非Azure）上的更大投资 向自定义软件的更大转变可能对应用业务产生负面影响
来自关系型数据库厂商（Oracle、Microsoft、AWS、GCP）的竞争加剧 围绕Postgres的更广泛标准化影响MongoDB的胜率和扩展机会 云迁移、多云采用、数字化转型和应用现代化速度放缓 AI周期证明是不那么有意义顺风的可能性 由于需要再投资或EA业务意外逆风导致利润率下降 IT支出环境的不利变化
来自Cohesity、Commvault、Veeam等的竞争加剧 行业整合（Cohesity与Veritas数据保护业务合并）导致资源更丰富的竞争对手 产品开发和销售营销支出增加阻碍运营杠杆 新一代备份和恢复解决方案采用慢于预期
重大AI驱动的网络攻击事件可能加速企业安全投资，但也可能引发监管反弹 传统SaaS公司面临根本性AI转型压力 开放权重模型可能将更强大能力交给攻击者 企业agent部署的责任分配机制尚未完善 物理AI在数据收集、硬件部署方面仍面临重大挑战
总体总结
主题正文 要点
：Pillar-0（开源，约200,000次检查训练）评估约350种条件
八、Moody's核心要点
高盛给出了8个AI受益标的的详细估值与评级： 公司代码评级12个月目标价当前市值估值方法目标倍数 Iron Mountain IRM Buy $153 $370亿 NTM+1YR AFFO 23.0x Moody's MCO Buy $593 $870亿 NTM+1YR EPS 29.0x MSCI MSCI Buy $671 $410亿 NTM+1YR EPS 27.0x S&P Global SPGI Buy $528 $1,280亿 NTM+1YR EPS 24.0x Thomson Reuters TRI Buy $120/C$166 $460亿 NTM+1YR EPS 22.0x Microsoft MSFT Buy $640 $36,000亿 NTM调整后净利 28x P/E MongoDB MDB Buy $453 $340亿 EV/Sales + EV/FCF 10.5x/52x Rubrik RBRK Buy $106 $200亿 EV/Sales + EV/FCF 12x/48x
：增长组合（数据中心、ALM、数字解决方案）同比增长50%+，数据中心已签租约支持2026年25%+、2027年20%+增长 ：MIS收入2Q同比增长25%；ARR增长从8%加速至9%；已建立100+MCP和Smart API连接 ：经常性订阅收入增长从8.6%加速至9.0%；AI加速产品开发，过去两个季度推出80+产品 ：MCP连接和LLM-ready API客户超过500，环比增长70%+；API调用量超过11亿次，环比增长5x+ ：AI产品占ACV的32%，高于1Q的30%和2Q25的22%；法律有机增长加速至10% ：6月季度业绩提供Azure加速、AI单位经济改善、Copilot货币化增强等关键投资者争议的实质性证明 ：多个AI原生客户和模型实验室提供高增长消费量来源 ：身份韧性、Agent Cloud等增长向量扩展
记录管理领域的竞争技术 收购整合风险 财务杠杆 外汇风险
宏观不确定性 M&A交易量放缓 更高的利率 买方和卖方预算压力 AI战略执行不力 外汇风险
AUM-based fees在收缩市场中下降 资金流转回美国 买方预算下降 对第三方数据的依赖 在指数和分析领域的市场份额损失 客户内包指数、分析、ESG和房地产解决方案支出的可能性
债务发行量增长放缓 金融服务预算和人员压力 市场回调对指数业务造成下行压力 外汇风险
AI原生公司竞争加剧 客户预算面临宏观逆风 AI产品客户采用速度慢于预期 投资支出增加导致EBITDA利润率不足 外汇风险
Copilot执行风险 内部芯片爬坡周期更长 在预期之外的项目（如非Azure）上的更大投资 向自定义软件的更大转变可能对应用业务产生负面影响
来自关系型数据库厂商（Oracle、Microsoft、AWS、GCP）的竞争加剧 围绕Postgres的更广泛标准化影响MongoDB的胜率和扩展机会 云迁移、多云采用、数字化转型和应用现代化速度放缓 AI周期证明是不那么有意义顺风的可能性 由于需要再投资或EA业务意外逆风导致利润率下降 IT支出环境的不利变化
来自Cohesity、Commvault、Veeam等的竞争加剧 行业整合（Cohesity与Veritas数据保护业务合并）导致资源更丰富的竞争对手 产品开发和销售营销支出增加阻碍运营杠杆 新一代备份和恢复解决方案采用慢于预期
重大AI驱动的网络攻击事件可能加速企业安全投资，但也可能引发监管反弹 传统SaaS公司面临根本性AI转型压力 开放权重模型可能将更强大能力交给攻击者 企业agent部署的责任分配机制尚未完善 物理AI在数据收集、硬件部署方面仍面临重大挑战