Investing.com - OpenAI周四发布的GPT-5引发了软件板块的大幅抛售。

分析师将这一模型描述为"令人印象深刻"，并称其是技术（包括企业技术）转型的又一步。但他们表示，投资者多年来一直在思考的问题依然存在：这是否预示着软件时代的终结？

券商D.A. Davidson将企业软件的核心价值驱动因素分为三个领域：分销、集成和工作流程。

该报告确定了企业软件的三个主要价值驱动因素：分销、集成和工作流程。

大型供应商已经掌握了销售流程的导航技巧，并能在购买后维持使用率。

集成（将软件与其他系统和数据源连接）通常涉及自定义开发、权限和中间件。

工作流程和业务逻辑在不同组织之间差异很大，这意味着实施必须根据每个公司的独特结构和要求进行定制。

虽然软件定价通常按席位计算，但分析师指出，价值的真正衡量标准是它替代了多少角色或随着时间的推移变得多么不可或缺。向基于使用的模型转变反映了这一点。

"从长远来看，如果AI代理开始从员工那里分担任务，第一个问题的答案可能会改变，"由Gil Luria领导的团队补充道。

该团队警告称，虽然AI在管理非结构化数据方面表现出色，但许多企业数据仍然是结构化的，更适合传统计算。CTO必须同时管理这两者。数据可访问性、治理和合规性被认为是扩展AI工具的主要瓶颈。

分析师们区分了基础设施和应用软件。他们预计，随着AI采用的加速，组织、观察和保护代码和数据的基础设施将变得更加重要，而应用软件的争论仍在继续。

客户对长期承诺的犹豫仍然是一个挑战。

总体而言，D.A. Davidson表示，他们认为"许多软件公司在AI革命中处于有利位置，那些执行良好的公司将为投资者带来优异的回报。"

该公司强调了微软(NASDAQ:MSFT)、Snowflake(NYSE:SNOW)、Datadog(NASDAQ:DDOG)和Jfrog Ltd(NASDAQ:FROG)作为当前偏好。

该券商引用其团队成员Alex Platt的观点，认为AI指数级增长的风险主要不是对软件的威胁，而是"对整个社会的威胁"。

GPT-5的发布距OpenAI首次推出ChatGPT已近三年。GPT-5是该公司首个让公众访问"测试时计算"的模型——这项技术允许AI在更难的问题上投入更多处理能力，以提高推理和解决问题的能力。

GPT-4通过更多的计算和数据实现了进步，但由于新的人类生成文本短缺以及长时间训练运行期间硬件故障风险增加，扩展陷入停滞。

测试时计算提供了一种替代路径，可以在不仅仅依赖更大数据集的情况下实现更智能的AI。

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