重创软件股的“Anthropic风暴”仍在全球股票市场发酵，并且加速迅速蔓延到财富咨询与管理以及房地产咨询等等任何看起来将被AI彻底颠覆的传统行业。“AI颠覆一切”的市场悲观预期如同多米诺骨牌般冲击各个行业板块，从软件、SaaS、PE到保险、财富管理、房地产与物业管理甚至物流板块“轮流大跌”，AI可谓在过去一两周内逐个传统行业扫荡，投资者们加速抛售那些潜在的"输家"。

但即使人类社会全面步入AI时代，仍有一些岗位愈发火热，比如FDE等“把模型真正嵌入企业工作流”的岗位正在爆发，需求在2023—2025年间增长了42倍;并且股票市场最终定价可能并不是简单地“软件全输、AI全赢”，真正的利好方向可能集中于两大主题：第一类是AI部署与治理基础设施，即能够帮企业把AI真正跑起来的平台型集成服务提供商，第二类则是当前全球市场逻辑最硬的赛道——AI数据中心算力与电力链条。

过去一个月里，这家有着“OpenAI劲敌”称号的AI应用领军者Anthropic接连不断地发布重磅产品，在全球股市引发了一轮又一轮大规模抛售浪潮，尤其令企业型软件类股票遭受重大负面冲击，包括微软、SAP以及ServiceNow在内的多家软件巨头仍未收复2月初期“Anthropic风暴”以来的全部股价跌幅。

这一轮软件股暴跌以及各板块轮流上演暴跌的核心因素可谓是“AI颠覆一切”这一悲观论调。而“AI颠覆一切”论调自2月以来可谓席卷全球金融市场，这种论调强势崛起的时点在于Anthropic重磅推出的一系列AI工具/代理式AI智能体协作平台，引发全球股市SaaS订阅软件板块以及股票市场广义上的软件板块广泛抛售大浪潮。受这一严峻担忧情绪影响，标普500软件与服务指数自1月下旬以来下跌约15%，并在短短一周内抹去接近1万亿美元市值。

震动始于本月早些时候，当时Anthropic为其Claude Cowork这一迅速风靡全球的代理式AI智能体发布了一款重磅法律插件。这款能够极低技术门槛实现AI全自动化的合同审查超级工具，令汤森路透(Thomson Reuters)以及LexisNexis母公司RELX等公司的市值蒸发了数十亿美元。

2月以来的“AI颠覆一切”悲观基调主要因市场愈发担心类似Claude以及OpenClaw(曾用名：Clawdbot、Moltbot)爆火且病毒式蔓延的AI代理工作流可能削弱基于SaaS席位订阅营收模式的整个软件帝国，遭遇了罕见抛售，这一抛售迅速蔓延到保险、房地产、卡车运输以及其他任何看起来是席位营收模式或者劳动密集型商业模式的行业——市场认为这些行业将被AI彻底颠覆。

“Anthropic风暴”引领的这种抛售压力在上周持续加剧，彼时Anthropic推出了Claude Code Security——一款AI驱动的网络安全漏洞扫描器。该工具令包括CrowdStrike、Cloudflare和Okta在内的网络安全企业在单个交易日内大幅下跌了8%至10%。随后到了本周，在Anthropic表示其Claude Code工具能够帮助企业们实现运行于IBM系统上的传统编程语言在AI智能体驱动下实现极低门槛的自动化处理进程之后，IBM遭遇了25年多以来最剧烈的单日股价跌幅。

人类桥梁的价值不可忽略！也许是AI时代最火热的岗位——FDE

部分市场焦虑是有道理的。软件经济长期以来一直依赖于按席位收费的授权模式以及按工时计费。如果极高效率的AI代理式工作流能够自主执行原本由初级程序员或初级法律助理处理的任务，那么现有软件企业在捍卫其核心营收模式方面就会面临真实压力。但更多的动荡也反映出一种更广泛的市场不安情绪——投资者们数月来一直提及这一点——即围绕AI究竟是在增强企业软件，还是在压缩企业软件，存在一场结构性争论。

现实情况更为复杂。Anthropic自身也提醒称，其法律咨询与辅助工具并不提供最终的法律建议，而其安全扫描器在打补丁方面仍需要人工技术批准。为了让这些AI代理真正能够在企业工作流内部发挥作用，这些全球最前沿AI实验室本身也正在大举招聘一种专门岗位，以弥合这一技术层面的人才差距。

企业AI热潮中有一个公开的秘密：买到一个强大的超级AI大模型的使用权限很容易，然而，你本人想把它整合进一个经营混乱的企业系统却并不容易。

为了弥合这一差距，全球领先的AI实验室和AI初创公司们正在大举招聘一种混合型“特种作战”岗位：即所谓的前线部署工程师(Forward Deployed Engineer，FDE)。

这一做法最早由Palantir推广——把工程师嵌入政府和军方客户内部——如今，FDE模式已成为AI时代当下最火热的市场拓展策略。根据linkedIn最近的一份报告，该报告追踪了2023年至2025年全球AI岗位情况，对FDE及类似AI工程类岗位的需求增长了42倍。尽管全球仅新增了大约9000个FDE岗位，但它们瞄准的是这个行业最大的瓶颈：确保AI在现实世界中真正运转起来。

这些人并不只是售前工程师或专业IT支持人员。FDE是多面手工程师，他们驻场于客户一线，穿梭于内部政治之间，并编写生产级代码，以让模型真正产生成果。

在这轮企业AI推进两年之后，OpenAI和Anthropic都得出了相同结论：史无前例的AI基建大浪潮需要FDE群体来兑现其承诺。OpenAI将他们视为一种“空降咨询部队”，其招聘信息强调，最多可有50%的工作清单与时间用于出差，从而直接嵌入战略客户内部。与此同时，Anthropic则高度聚焦于金融和医疗等受监管行业中的复杂部署工作，不得不大量招聘FDE这一应用型AI工程师来构建定制化工作流。谷歌和亚马逊等超大规模云计算厂商们也在将其云平台与紧密贴近企业客户的IT技术团队相结合，以锁定庞大AI工作负载并扩大其主导地位。

为了获得这种稀缺人才——这些工程师前一分钟还能调试一个代理，下一分钟就能向《财富》500强高管进行汇报——两家AI实验室——OpenAI以及Anthropic都开出了顶级薪酬。OpenAI列出的基础年薪最高可达32.5万美元，而Anthropic相关岗位可高达40万美元，再加上股票薪酬，总薪酬可轻松超过50万美元。

OpenAI首席营收官Denise Dresser表示，这类人才是“传统意义上非常稀缺的资深工程人才，他们习惯于与AI大模型复杂的实际部署工作流程打交道，习惯于在企业级规模中工作，并且对商业知识和技术有非常好的语境理解。”她还补充表示，沟通能力至关重要，因为FDE充当着产品团队与企业客户之间的桥梁。

在将模型适配到具体流程的同时，FDE也会把经验反馈回其AI实验室的模型与产品开发之中。她表示，在一个案例中，把AI嵌入工作流之后，让客户经理们节省回了大约90%的时间——而这正是企业客户所寻求的那种可量化的正向改变。

但即便薪资飙升、需求激增，一个悬而未决的问题仍然存在：FDE热潮究竟会持续多久?OpenAI的Dresser认为，这一模式是过渡性的。她表示，目标并不是永久替客户完成工作，而是在客户采纳AI的早期、复杂阶段引导他们，直到他们能够实现自给自足。

目前，这场AI军备竞赛争夺的不仅仅是构建更强劲的AI大模型。它还关乎构建那座使这些模型真正可用的人类桥梁。这座桥究竟会成为AI经济中的永久性一层，还是会随着工具成熟而淡出，将在很大程度上告诉我们：这一轮企业级别AI超级周期究竟有多持久。

根据美国就业数据，一个行业越是拥抱AI，其劳动力规模缩减得似乎也越明显。在上述的这张将采用率与自2022年以来失业变化进行对应绘制的图表中，这种令人不安的相关性跃然纸上。

信息产业(电信、媒体、出版)的AI采用率约为70%，失业人数上升了约75%;而其他AI技术密集型领域，例如专业服务和金融，也都位于趋势线之上。达拉斯联储本周的研究也发现，在AI暴露程度最高的10%行业中，就业人数下降了1%;而自2022年末以来，美国总就业人数大约增长了2.5%。

工资数据或许能提供一些乐观理由。在同一时期，那些高度依赖隐性知识、判断力和经验的职业，其薪酬仍在上升。在AI暴露程度最高的前10%行业中，工资增长了8.5%，高于平均7.5%的工资增幅。呈现出的模式是一个不断扩大的鸿沟：在AI密集型行业中，更多岗位正在消失，但那些掌握AI无法替代技能的劳动者，仍然在获得大幅加薪。

股票市场正在定价的赢家与输家势力

AI时代不是人类大溃败，而是岗位与投资主题全面重估：最火工种爆红，科技股定价逻辑则被彻底改写。

正如类似FDE的AI时代职业发展前景对“最顶层级别的复合型技术人才”非常乐观，但对整体劳动市场并非单边利好，势不可挡的AI洪流对于股票市场而言也并非是100%利好催化剂或者完全利空因素。

对股票市场的第一层冲击，是企业软件与专业服务的估值重定价，比如Anthropic推出法律插件后，汤森路透和RELX等提供咨询类单一功能软件的公司市值大幅缩水。更广义来说，Breakingviews的一份研究指出，AI正在冲击“按席位收费 + 按工时计费”的老软件经济，BVP Nasdaq Emerging Cloud Index已较高位明显回落，部分PE支持的软件公司营收增速也从2021年的27%降到2023年的10%。这些都意味着：利空最明显的是那些高度依赖席位模式(seat-license)、初级人工、模板化工作流和信息不对称收费的板块——包括部分垂直SaaS、法律/合规信息服务、传统代码维护与低附加值IT外包、以及部分点工具型网络安全公司。

市场最终定价可能并不是简单地“软件全输、AI全赢”，最终真正的利好方向在于两类：第一类是AI部署与治理基础设施，包括云与模型平台、数据治理、身份权限、审计/安全、可观测性、工作流编排等等全面能够帮企业把AI真正跑起来的平台型集成服务提供商(比如微软、甲骨文、ServiceNow与SAP)。当AI大幅提升优化效率、降低边际决策成本时，类似微软、ServiceNow与SAP这样的平台型软件公司反而可能出现“吞吐提升 + 单位经济学更强”的正反馈，而不是被彻底替代。

第二类则是当前全球市场逻辑最硬的赛道——AI数据中心算力与电力链条，比如“供给端受限+技术壁垒极高”全球最先进芯片制造与封装测试厂商、HBM/高端服务器存储芯片制造商、高性能AI服务器代工厂与电力基础设备、液冷设备等AI数据中心核心硬件设备组装商们，主要因为AI应用一旦进入真实生产环境，天量级推理负载、存储、网络、冷却和供电需求都会继续上升;当前白宫正推动大型科技公司为AI数据中心自担新增电力成本，核心原因正是AI基础设施扩张狂潮已对电网和电价形成现实层面的不可衡量压力。

换句话说，AI时代的股市主线会从“谁有模型”逐步转向“谁能把AI大模型稳定、合规、低成本地送进企业并持续运行”。因此，AI时代的核心受益板块概括为：云软件平台与推理基础设施、数据中心电力/冷却/网络、AI治理安全、以及高端集成与顾问型软件平台服务;而最大的输家，则是那些产品本质只是“把人工流程数字化、但没有形成数据护城河和系统-平台闭环”的旧时代SaaS软件模式。