企業級 AI：整合品質成為主要的估值篩選標準

市場正日益區分僅使用「AI 品牌化」的公司與提供深度、代理式工作流（agentic workflow）整合的公司，其中 ServiceNow 與 Palantir 正脫穎而出，成為高品質實施領域的領導者。

發生了什麼變化

近期的發展凸顯了企業軟體正向「代理型」（agentic）能力的轉變。ServiceNow 推出了 AI Workflow Factory，旨在將改進轉化為持續的、由 AI 驅動的代理型循環，並透過與 Work4Flow 和 LogicMonitor 等公司的合作，實現代理對代理（agent-to-agent）的能力。在數據層方面，Snowflake 正於其 EXPEDITION 2 026 活動中展示企業級的代理型轉型。同時，Palantir 已加速推進主權 AI（sovereign AI），儘管市場對其高估值存在一些疑慮，但此舉已帶動顯著的動能。在應用端，Salesforce 報告稱其 85% 的客戶已經嘗試過 Agentforce，且近期與 Forter 合作，將 AI 優先（AI-first）的能力整合至店面。</

然而，技術障礙仍是該產業的一個因素。Snowflake 在一則涉及 ASOS 行動應用程式通知的安全漏洞未經證實的報告後，股價出現下跌，凸顯了數據基礎設施固有的風險。此外，一些分析師質疑 Palantir 究竟是一家真正的 AI 公司，還是一家頂尖的「數據架構」公司。

為何重要

核心論點——即整合品質決定溢價倍數——正因 ServiceNow 向自動化「代理型循環」的邁進而得到強化。透過從簡單的聊天機器人轉向自主工作流，ServiceNow 將自己定位為企業客戶比起單純的行銷更看重的「設置後即可忘記」（set-it-and-forget-it）基礎設施。同樣地，Palantir 向主權 AI 的擴張表明其正轉向高門檻、長期的政府與基礎設施合約，在這些領域中深度的數據整合是不可或缺的，這可能使其免受更廣泛市場波動的影響。

Salesforce 在 Agentforce 上 85% 的採用率表明，市場正趨向將代理型自動化作為標準需求；這意味著成功執行「代理」而非僅僅是「功能」的平台，更有可能維持溢價估值。相反地，Snowflake 因安全疑慮導致的股價波動凸顯了數據層的特定風險因素：如果底層基礎設施未被視為安全或無縫，它就無法通過「設置後即可忘進」的測試，並可能與更整合的應用層相比面臨估值壓縮。

反對觀點與風險

該論點面臨來自市場對 AI 估值普遍情緒的潛在阻力。像麥克·貝瑞（Michael Burry）這樣的高知名度投資者已對目前的 AI 交易表示看跌，認為市場對於即將到來的修正可能處於「否認」狀態。此外，關於 Palantir 是數據架構公司而非 AI 公司的爭論表明，如果市場決定其核心價值不在於 AI 創新而在於傳統的數據管道（data plumbing），它可能會面臨其溢價倍數的下修。

值得關注的重點

  • 代理型採用率： 追蹤企業客戶採用「代理型」工作流（如 Agentforce）相對於標準 AI 功能的百分比。
  • 主權合約獲取： 監控 Palantir 在主權 AI 領域獲得長期合約的能力，以此作為高門檻整合的信號。
  • 數據層安全穩定性： 關注 Snowflake 或其他數據供應商是否發生進一步的安全事件，這可能會影響「設置後即可忘記」的溢價。

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資料來源

此內容為研究筆記，而非財務建議。