《Openclaw的Agentic經濟，會利好和利空哪些資產？ 》

作者：Changan I Biteye內容團隊

以前的 AI 是只會動口的實習生，現在的 OPEnClaw 是直接上手的老司機。

以前你問 AI 怎麼訂票，它給你攻略；現在你跟它說“我要去上海”，它直接幫你比價、下單、選座。 如千問展示的自動下單外帶功能，AI 已開始跨 App 交付執行結果。

這種轉變，正在悄悄偷走很多公司的錢袋子，導致估值下降。

本文將從以下幾個維度深入分析此生產力變革引發的資產重定價邏輯：

• 價值崩塌：分析哪些依賴人力溢價和資訊差的舊資產正在失去護城河。

• 價值遷移：探討資金如何流向算力、能源、加密結算協議以及具身智慧硬體。

• 實踐指南：為個人提供基於前沿產品體驗的應對策略。

一、 價值崩塌：哪些舊資產正在失去護城河？

1. SaaS类软件公司股票

軟體產業正經歷從功能導向向執行導向的轉型。 以往用戶付費購買軟體，核心需求是利用其 UI 來降低操作難度，透過點擊滑鼠來完成任務。

然而，當 AI Agent 具備了直接驅動底層邏輯並交付結果的能力時，傳統軟體作為操作入口的價值便開始瓦解。 使用者不再需要複雜的軟體介面，只需下達指令，Agent 即可在底層完成任務。

小編實戰經驗：Gemini 的 Nano Banana 的修圖功能比美圖秀秀更好用。

這種邏輯的轉變已經引發了資本市場的恐慌。 近期美股軟體板塊正經歷估值大修正：

• 板塊暴跌： 2026年1月底，標普北美軟體指數單月暴跌約 15%，創下自 2008 年金融危機以來的最大單月跌幅。

• 巨頭縮水： 僅在最近的幾個交易日內，美股軟體板塊的市值就蒸發了超過 8000 億美元。

投資者意識到，那些只提供簡單功能、缺乏核心數據護城河的 SaaS 公司，正在被 AI 降維打擊。 目前全球 89% 的上市軟體公司估值已跌破 10 倍，平均股價跌幅高達 33%。

（图源@afc）

2. 基礎的中間商平台股票

在傳統的商業模式中，聚合平台透過整合分散的訊息，利用資訊不對稱和控制流量入口來獲取利潤。 它們向商家收取佣金，向用戶展示廣告，本質上是中介。

然而，像 OpenClaw 徹底打破了這一格局：

• 繞過中間層：當 Agent 具備了自動議價和直接下單的能力時，它不再需要透過中介平台的介面進行操作。 Agent 會直接對接最底層的服務商（如航空公司官網、飯店官網），從而繞過了中介平台的抽成。

• 廣告模型失效：商家以前買流量是為了讓你看到，但 Agent 不看廣告。 那些靠買位置排在前面的垃圾訊息將徹底失去受眾。

個案比較：目前電商平台間同物不同價的現象嚴重。 同一件商品，小紅書或抖音因影片廣告溢價，價格通常高於拼多。 但在 AI 時代，Agent 會直接在全網範圍內以絕對理性鎖定最低價，導致高溢價、靠資訊差生存的平台溢價空間迅速歸零。

如高盛在《2026 全球互聯網重估報告》中所述：2026 年是中介平台從聚合向數據供應商退化的轉折年。

高盛資訊長 MARco Argenti 指出，由於 AI Agent 能夠直接穿透傳統的流量完成決策，那些靠買位置獲客的平台正失去其 Take Rate 的護城河。

 3.房地產類相關基金與股票（尤其商用房地產）

生產力的載體正在從人轉向代碼。 人需要實體辦公空間和住所，但 Agent 只需要機房、電力和硬體。 這種生產關係的重構，正在導致傳統房地產資產的價值邏輯位移。

過去，大型企業租用核心地段辦公室的首要目的是安置員工。 隨著 AI Agent 在 2026 年進入大規模商業應用階段，企業對實體工位的需求開始斷崖式下跌。

高盛預測，受 AI 驅動的影響，2026 年美國每月將減少約 2 萬個傳統的行政和專業服務職位。

資金正從繁華地段的房產流向電費低廉、電網穩定、製冷效率高的資料中心資產。

摩根士丹利在 2026 年初的報告中指出，能源供應已取代晶片，成為 AI 擴張的首要瓶頸。 這意味著，土地的價值不再由其離商業中心的距離決定，而由其獲取廉價電力和光纖骨幹網的能力決定。

截至 2026 年初，全美城市辦公室的平均價格較先前高峰已累計下跌約 50%。 這一跌幅反映了市場對遠距辦公 AI 自動化雙重衝擊的最終定價。

全美辦公空間的整體空置率在 2024 年底就已升至 20% 以上，打破了 1986 年和 1991 年的歷史紀錄。 在科技和行政崗位流失最嚴重的區域，這一數字正向 35% 的警戒線逼近。

4. 人力資源型服務公司（外包與顧問資產）

這類公司的估值邏輯曾建立在員工規模 = 生產力的基礎上。 然而，當 Agent 能夠以極低的成本取代初級分析師、程式設計師和法律助理時，龐大的員工人數正在從資產轉變為沉重的營運負債。

資金正在加速撤離那些人力密集的專業服務部門：如 埃森哲 (ACN)、Infosys (INFY)。 這些公司靠著大量初級程式設計師支撐業務，但目前 AI 已能完成絕大部分標準化代碼工作。

影視颶風曾前往肯亞實地研究了當地的論文代寫產業鏈。 這個曾經養活了當地數十萬人的人力外包產業，在 AI 面前正在經歷毀滅性打擊：

• 訂單量銳減：當地從業者在影片中直言，由於學生轉而使用 AI 生成論文，代寫訂單量出現了斷崖式下跌。 原本需要付給非洲寫手幾百美金的活，現在透過 AI 幾乎零成本就能完成。

• 技能價值歸零：曾經英語好、會寫論文是核心競爭力，但在 AI 面前，這種初級腦力勞動的價值已迅速歸零。 這不僅是個體寫手的危機，更是像 Upwork、Fiverr 這種依賴個人勞動力抽取佣金的平台共同的利空。

資本市場已不再將僱員規模視為競爭障礙。 如果一家公司仍以增加人力作為核心成長引擎，將面臨生產力效能被 AI 徹底覆蓋的風險。 未來的高價值資產將集中在能夠透過程式碼驅動大規模 Agent 運行的輕量化主體。

二、 钱都流向哪里了？

1. 生產要素重構：算力需求與能源確定性

當舊資產的護城河坍塌時，財富並未消失，而是流向了支撐 Agent 運作的底層基建。

Agent 的運作本質上是電能與算力的持續消耗。 企業正將原本用於安置員工的實體辦公成本（如辦公室租金），轉為算力訂閱和能源保障支出。

token 費用已成為企業營運的核心負擔。 目前的頂級模型（如 Claude Code/Seedance 2.0）推理成本高昂，單次複雜任務甚至耗資數千美元。 高昂的費用倒逼產業進入推理成本競賽。

隨著專用推理晶片與開源模型（如 DEEPSeek、Kimi）的應用，單次推理成本將持續下降，這使得電力配額成為不可複製的稀缺生產要素。

在這一波價值轉移中，具備確定性供應屬性的硬體與能源資產成為最大的受益者：

• 核心算力硬體：英偉達、AMD。 它們提供 Agent 運作所需的算力底座，是 AI 生產力的核心供應方。

• 能源與公用事業：Vistra Corp、Constellation Energy。 掌握穩定電力的公司已從傳統的防禦性板塊，重估為 AI 產業鏈的溢價資產。

• 數位基建 REITs：Equinix、Digital Realty 。 其經營的 IDC 資料中心正在承接原本流向傳統辦公室的資本。

綜上所述，資產的定價權正從提供辦公空間的房東，轉移到提供計算能源的供應商手中。

2. AI 的自動支付體系：從人工確認轉向代碼自動結算

前文提到，Agent 透過全網比價讓傳統中介平台失去了生存空間，但比價只是第一步。 當 Agent 鎖定最優惠價格後，必須具備自主完成交易的能力。 目前傳統支付體系的限制使其無法完成閉環，這推動了資金遷移到代碼驅動的加密協定。

以通義千問近期展示的「自動點奶茶」功能為例：AI 已經能夠實現跨 App 的選購與下單操作，證明了 Agent 在決策與交互層面的成熟。 然而，在實際落地中，自動化流程往往在最終的支付環節中斷，因為傳統銀行體系仍需人工掃臉、簡訊驗證碼或實體身分審核。

這種能決策、無法支付的斷層，正是 X402 等可程式交易協議的價值所在。

利好的资产：

• 可程式交易協議（如 X402）：為 Agent 提供私鑰管理與資金呼叫能力，使其能夠繞過傳統支付介面，透過程式碼直接執行金融互動。

• 穩定幣（如 USDT、USDC）：提供 24 小時線上、無人工審核的清算環境，是 Agent 商業活動的結算基準。

• 高效能公鏈（如 Kite AI）：為 Agent 量身訂做的 Layer 1 區塊鏈，提供低延遲執行環境。 其透過可程式治理和身份，為 Agent 提供合法的身份與權限控制，使其從孤立的工具演變為能夠自主決策、協作並獲利的經濟主體。 隨著 Agent 交易規模的爆發，作為核心協作基建的 Kite AI 在近期市場中價格表現強勁。

Agent 能夠比價卻無法支付的現狀，倒逼了加密結算體系的崛起。 掌握自動化支付介面的協議，將接手傳統金融中介流失的業務流量。

3. 生產力形態演進：具身智慧與實體執行硬體

當 AI 解決了邏輯決策與軟體互動問題後，資本開始流向能夠承載這些智慧的實體實體。 原本用於購買「初級腦力勞動」的預算，正重新分配給具備物理執行能力的硬體資產。

當 Agent 智能達到臨界點，限制其發揮的唯一瓶頸便在於物理形態。 資金正流向機器人硬件，以補齊 AI 在現實世界的執行短板。

• 工作場景的延伸：Agent 的應用正在從電腦螢幕擴展到實體空間。 利用 OpenClaw 進行邏輯控制，AI 可以介入家庭管理（如打掃監控、輔導功課的輔助操作）和工業生產。

• 資本支出置換：企業和家庭正在進行成本轉移。 原本支付給人類助理、初級外包員的費用，正轉化為購買具身智慧型設備（如家用服務機器人、工業機器人）的固定資產支出。

确定性受益的资产类别

• 具身智慧核心零件：2026 年初，機器人關節（減速器、伺服馬達）、觸覺感測器等板塊漲幅巨大。 這些部件是 Agent 從程式碼走向物理執行的硬體基礎。

• 可程式自動化設備：能夠開放底層介面、允許 Agent 存取並直接控制的智慧化工廠設備及智慧家庭終端。

高盛指出，Agent 與機器人的結合正在觸發一場資本支出的世代轉移。 由於 Agent 大幅提升了硬體的投資報酬率，原本流向人力外包的預算正以每年 25% 的速度轉化為機器人資產的採購訂單。

Agent 賦予了硬體思考的能力，而硬體為 Agent 提供了變現的身體。 這種互補性決定了 Agent 的演化必然會帶動物理執行器資產的價值重估。

三、KOL观点汇总

Teddy@DeFiTeddy2020（XHunt排名：1742）
觀點：OpenClaw 推動的代理經濟將大幅壓低 SaaS 軟體股、中介平台股和商用房地產相關資產的估值，因為 AI 代理直接調用 API、自主搜尋議價且無需實體辦公室。 傳統依賴人類行為的資產將面臨系統性重估。

https://x.com/DeFiTeddy2020/status/2020762007625248925?s=20

Haotian@tmel0211（XHunt排名：1202）

觀點：AI Crypto會是一個跨越web2和web3界限的宏大賽道，這是Agentic Economy賽道順著趨勢發展的必然結果，因為一旦AI走向分佈式，其所需可信的支付、身份、合約等都是Crypto所擅長的，值得狠狠地期待一下。

https://x.com/tmel0211/status/2020319970908074021?s=20

Dov@dov_wo（XHunt排名：1843）

觀點：大拐點時代已來，SaaS 和軟體公司股價崩盤，如 Chegg 被 GPT-4 碾壓；ClaudeCode 和 OpenClaw 將讓華爾街分析師、律師等高薪崗位失業，三年內裁員一半以上，傳統教育變得無用，學生將遭 AI 效率取代 10 倍。 這是新一代對舊一代的財富與意義掠奪，人類需休息但 AI 廉價持續，一切將結束；人應避免接觸文檔如 Notion，轉向 AI 連接新舊世界。

https://x.com/dov_wo/status/2020045763330601007?s=20

BuccoCapital Bloke@buccocapital（XHunt排名：3935）

觀點：雖然「內部建構」不再是SaaS當前最主要的熊市理由（因為許多企業還在依賴現成SaaS），但AI代理經濟仍會帶來多重結構性壓力，導致SaaS公司長期承壓甚至估值重估：平台差異化趨近於零（客 戶獲取成本大幅上升）、價值向代理層轉移、AI本土初創提供更優成果型方案蠶食LTV、席位收入模式崩壞、從「按席位收費」轉向「按成果收費」困難、定價權和毛利率惡化、有機流量減少進一步推高CAC、AI人才競爭加劇運營成本。 投資人必須對這些熊市因素的強度和時間窗口有清晰判斷。

https://x.com/buccocapital/status/20156037777420607967?s=20

Alex Clayton@afc（XHunt排名：31467）

觀點：公共軟體公司估值倍數現況慘淡，100多家公司中89%交易於低於10倍NTM營收，僅3家超過20倍；多數公司營收成長停滯，中位數ARR年成長僅15%，遠遜於Anthropic等AI新星。 儘管AI可能取代部分預算，但並非根源，真正問題是多數SaaS廠商未開發出客戶願付費的AI產品；若無法創新並證明AI牽引力，這些傳統公司將持續低增長、低估值並逐漸衰落，現在是它們與 AI 轉型的關鍵期。

https://x.com/afc/status/2014133417538130351?s=20

四、總結：我們普通人該怎麼辦？

面對資產重定價，一般人最有效的參與方式就是透過深度體驗前沿產品，感知生產力的邊界變化。

1. 掌握 Vibe Coding：實作開發範式的迭代

以 Claude Code 2.0 為代表的工具已經改變了軟體開發的底層邏輯。

開發重點已從逐行編寫程式碼轉向宏觀架構的調優。 如果原本需要團隊協作一週的功能，現在個人透過 AI 輔助在數小時內即可完成，這意味著依賴人力規模獲利的傳統軟體外包資產，其估值邏輯面臨重修。

透過嘗試將 AI 節省的時間轉化為個人生產力的超額收益。

2. 辨識影片生產的成本拐點：以 Seedance 2.0 為例

Seedance 2.0 等影片產生模型的普及，標誌著視覺內容生產成本的結構性下降。

• 評估實體資產風險：透過產生複雜廣告分鏡可以發現，當 AI 產生畫面的保真度接近實拍水準時，擁有昂貴拍攝設備的租賃公司和傳統影視園區的資產價值將縮水。

• 辨識賽道更迭：透過體驗高整合度的產生工具，可以分辨哪些賽道正處於出清階段，哪些賽道因技術賦能而獲得增量。

3. 尋找商業閉環的缺失點：從支付瓶頸看交易協議

通義千問在自動點奶茶等場景中的表現，揭示了 Agent 從決策到執行之間的斷層。

• 定位成長機會：在日常作業中，尋找那些 AI 能夠決策但無法完成交易的斷裂點，這些環節就是未來核心成長的領域。

• 驗證鏈上結算邏輯：當 Agent 無法透過傳統銀行體系完成付款時，資金必然流向可程式化的鏈上協議。 這證明了 X402 及其相關基礎設施並非投機性資產，而是補齊 Agent 商業閉環的必要環節。

核心建議： 透過在工作與生活中持續應用先進工具，維持對生產力變化的敏感度。 在 2026 年，最穩健的資產是個人的跨領域整合能力，以及對 AI 產業鏈核心節點（能源、算力、結算、執行）的深度理解。