AI引领软件变革：从功能型到生成式应用的跨越

当我们探讨Agent技术时，核心问题在于AI能否独立完成任务。然而，若将视角进一步拓宽，真正决定软件行业未来走向的，实则是AI能否重塑应用软件本身。传统软件往往将固定功能封装为产品，用户需遵循预设流程操作；而生成式AI的融入，赋予了软件理解用户意图、自主生成内容以及处理不确定任务的能力，使得软件的产品形态正经历着深刻变革。

在消费端（C端），AI与游戏、影视、医疗等领域的融合已初见成效，形成了多样化的应用方向；而在企业端（B端），则对应着各类企业解决方案。相较于传统应用依赖的规则、决策树和预测模型，生成式AI更侧重于深度学习、神经网络和内容生成，擅长应对开放式、非结构化的问题。对于软件厂商而言，这并非简单地在现有产品上添加一个AI功能按钮，而是可能需要对产品内核、交互方式乃至收费模式进行全面重新设计。

尤为值得关注的是，AI应用的落地并不要求所有领域同时取得突破。游戏、影视、医疗、企业服务等不同场景的发展节奏会有所差异，只要其中一部分能够率先满足用户需求并形成可行的商业模式，就有可能为整个软件板块带来新的增长动力。对于指数投资而言，多场景覆盖的意义在于，无需提前精准预测唯一成功的应用方向，而是可以参与整个AI应用扩散的过程，分享行业成长的红利。

有人或许会认为，在AI时代，算力和模型才是核心，软件只是模型应用的一层外壳。然而，从商业化链条的角度来看，软件的位置并不边缘。模型能力要转化为客户愿意使用并付费的解决方案，仍需经过大量的产品化、适配、交付和场景打磨工作。

通用模型提供基础能力，而垂类应用厂商则基于行业数据、客户资源和具体场景进行深度定制和交付。对于终端客户而言，他们最终购买的不是一个抽象的大模型，而是一个能够切实解决问题的具体方案。因此，软件行业既能受益于AI能力的外溢，也面临着谁先将能力落地到具体场景中的激烈竞争。

创业板软件ETF（158011）将于9月4日正式上市，该基金跟踪创业板软件指数。对于这只产品，真正值得关注的不仅仅是“软件”二字，而是它所代表的一篮子AI应用方向，包括软件开发、IT服务、内容应用、通信应用增值服务等，均涵盖在内。

然而，也需提醒投资者，软件板块并非没有风险。中小盘股占比较高、市场风格切换迅速等因素都可能放大波动。若AI应用的商业化进度低于预期，或行业需求恢复不及预期，行情也可能出现反复。因此，这类ETF更适合用于表达对产业趋势的判断，而非短期投机。展望未来，AI硬件与软件的闭环终将形成，投资者可持续关注并寻找配置机会。

风险提示：

投资者应充分了解基金定期定额投资与零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是一种引导投资者进行长期投资、平均投资成本的简单易行方式，但它并不能规避基金投资所固有的风险，无法保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。

无论是股票ETF还是LOF基金，都属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种，其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。

基金资产投资于科创板和创业板股票，将面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险，投资者需特别注意。

板块/基金短期涨跌幅的列示仅作为文章分析观点的辅助材料，仅供参考，不构成对基金业绩的保证。

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