「摩擦測試」：
市場對人工智能衝擊的誤判

「未來已經降臨，只是尚未均分佈。」
("The future is already here – it's just not evenly distributed.")
威廉・傑布森（William Gibson）

對基金而言，這段時間相當艱難。在撰文之際，我們持有的多間企業面對挑戰，原因是在人工智能主導的世界裡，究竟哪些領域能夠創造長期價值的觀點下，市場愈趨狹窄。市場觀點分為了兩派，一派看好當下這股人工智能發展浪潮的明顯受惠者，包括半導體製造商、記憶體公司、涉及數據中心投資的個別硬資產、部分國防產業以及與實體產能掛鈎的其他企業。另一派則是我們偏好的數碼化、輕資本企業，而當中不少卻被市場看成為彷彿不只將面臨衝擊，長遠經濟效益亦會被大幅削弱。然而該等企業的基本盈利大多維持增長，股份回購規模普遍增加，競爭地位未受影響，部分甚至有所增強。但即使如此，它們的股價卻顯著下跌。

在我們看來，問題之一在於投資者分析乍看相似的企業時，籠統地套用「人工智能折讓因素」，但這些企業的經濟模式、競爭優勢，以及技術衝擊風險存在著明顯差異。我們依然認為，相關領域能夠為長線投資者帶來價值：關鍵不是要否定人工智能的重要性，而是要區分哪些企業的長期行業結構及現金流持續性確實會被人工智能改寫，以及哪些企業承受的影響被過份誇大。

在另一篇相關文章中，我們討論了投資組合表現的主要驅動因素及當前部署。而本文將聚焦探討人工智能發展，評估該項技術改變了哪些行業的經濟結構、我們認為哪些方面的影響被誇大，以及這對我們所持有的企業產生甚麼具體作用。我們相信真正的關鍵並非當前的盈利表現能否維持，而是人工智能長遠會否削弱企業實力。我們認為，投資者不時混淆了大型語言模型(LLM) 已經擅長的能力，與其尚未穩定掌握的更多功能。
 

目前，人工智能的實際應用模式相當清晰。當下列五項特徵同時出現，人工智能便可發揮作用：1）輸入的數據具備結構化特性，例如是文本、程式碼或標準化數據；2）輸出的結果能被驗證，無論是透過測試或對賬進行確定性驗證，或是由審核人員迅速檢查；3）反饋週期較短；4）整個工作流程均依賴數碼化進行；及5）任務範圍設有明確界限。當符合全部五項條件時，人工智能即可顯著提升生產力，甚至直接完成部分工作。只要其中有兩至三項條件未能達成，例如任務執行週期較長、相關工作仍然極為依賴經驗判斷或需要考慮實際情況，或輸出的結果必須完全可信及可靠時，現有人工智能的表現也會顯著波動。

程式編寫無疑是最佳的應用案例，其輸入數據及輸出結果皆為文本形式，用家可以透過測試或編譯器對結果進行確定性驗證，並即時獲得反饋。此外，整個工作流程均是數碼化運作，各項任務按照功能自然地劃分。事實上，程式編寫不是個別例子，而是全面應用人工智能的先驅模式。我們需要思考的是，還有哪些相關工作流程也符合上述特徵。

在大部分白領行業中，確實有某類工作處於人工智能的衝擊範圍內，包括法律文件的初步審閱、會計與審計的對賬及監控工作、求職者篩選、內容審核、第一線客戶支援指引、基礎銷售拓展代表及潛在客戶資格審核，以及資訊科技服務行業大量例行的程式編寫、測試及系統遷移流程。這些工作均具備上述的結構化、可驗證及範圍明確特性，它們的共通點並非行業本身，而是任務類型。無論是哪個行業，只要工作符合這五項條件，都大有可能處於風口浪尖。

除此以外，還有兩項趨勢值得留意。首先，在眾多白領行業中，人工智能的應用依然是發揮協助作用，而非全面取代人手。專業用戶通常利用這些工具草擬文件、核對內容、完善成果及加快流程，絕不盲目依賴人工智能的判斷，而兩者之間的分別相當重要。當市場討論支撐或管理知識型工作的商業模式，例如工作流程平台、數據平台及專業服務時，往往被討論得這些任務好像能夠透過人工智能自動化完成一樣。然而，假如人工智能的主要作用是幫助我們提升工作表現，而非把人從流程中完全移除，則相關工作所依據的平台將繼續是整體流程的必要部分。

其次，即使不少人將兩者混為一談，不過企業對企業（B2B）工作流程使用的人工智能，與消費級人工智能的發展進度存在落差。B2B工作流程所用的人工智能包括程式編寫助理、生產規劃內的程式化代理，以及企業軟件中的Copilot AI助手，這些技術早已投入應用、具備變現能力，而且持續擴展，反觀消費級自主代理卻未達同等程度。雖然高效能的代理工具廣泛普及已有18個月，但透過代理介面完成的購物、旅遊、預訂及類似消費交易量只佔相關終端市場的極小部分。舉例而言，OpenAI曾經推出Instant Checkout項目，其與大型零售商聯手，為客戶提供經ChatGPT直接購物的選擇。可惜於2026年3月，沃爾瑪（Walmart）決定不再參與項目，原因是該公司遇到多項問題，包括客戶投訴ChatGPT將錯誤的商品加入購物車。與此同時，Etsy亦因平台銷售量不足而選擇退出計劃。

以上情況並不代表該類計劃未來不會成功，其只是提醒了我們，消費者的行為、信心及習慣變化，往往較底層技術發展更慢，改變的過程不會一帆風順。
 

在分析本策略持有的數碼企業時，我們發現了一個簡單有效的方法，並將其稱為「摩擦測試」。我們認為，這是分辨真正面臨風險的企業與其他公司的最清晰方法之一。

問題不是在於人工智能工具能否為用戶帶來相同體驗，而是當用戶脫離現有平台後，整項任務是否真正變得更簡單、更低成本或更可靠。在大部分情況下，人工智能均無法帶來上述效益，只能將摩擦阻礙轉移到其他環節，這一點在消費互聯網領域尤其明顯。縱然某個代理工具在技術上可以導航瀏覽器或完成部分工作流程，也不代表服務質素有所提升。用戶對不少產品的需求並非一開始便固定，探索本身就是產品的一部分。他們在尋找酒店、航班、居所或餐廳時，用戶通常在過程中不斷調整偏好。他們會比較不同選項、改動日期、權衡各種因素，並考慮價格、地點、評價、供應情況及產品呈現方式。在大多數情況下，這一連串過程不單是交易前需要完成的步驟，更是交易的核心。

即使代理工具的執行能力提高，將用戶從生態系統中抽離，也可能導致平台失去本身的價值，例如即時查看存貨、商戶密度、房間供應、價格資訊、履約能力、顧客信心、服務質素，以及與支付系統整合的優勢。就此角度而言，摩擦阻礙未有消失，只是被轉移。用戶或可減省步驟，但卻犧牲了品質、選擇、可靠性或價格優勢。此外，我們還需考慮行為層面的因素。在大部分交易中，用戶遇到的摩擦阻礙本就不多，原因是現有產品運作良好，用戶對其相當熟悉，加上改良措施持續推出，有助提升便利性。至少暫時來說，新的介面體驗可能較差、經濟效益較低，而且安全風險較高，因此用戶會否大舉轉投將有待商榷。不過，這不代表行銷漏斗的頂端部分就能高枕無憂。用戶發現產品的方式，明顯值得我們關注。然而，新的贏家會否出現尚不明朗，而要改變消費者的現有習慣，所需的變革幅度亦不容低估。

最後，我們持有的數碼企業並非被動地應對這些變化。我們的投資對象不是對新一輪技術週期後知後覺，而是已經站在前沿之列，掌握發展方向，並將科技工具融入自身產品及工作流程。預期對許多企業來說，相比起「去中介化」，「適應與強化」是更有可能出現的結果 - 推出更強大的產品、更優質的服務、與客戶建立更緊密的關係。我們早於2025年10月發表的《人工智能：極端年代》一文提出初步的看法，近期投資組合企業的產品發展動向印證了我們的判斷。騰訊推出的人工智能代理及攜程的Genie功能便是好例子，兩者均是利用人工智能從內部改善產品，旨在提升搜尋、規劃、服務及執行效率，同時維持平台的核心優勢，包括用戶關係、客戶信心、庫存資源、分銷能力及流程主導權。

在此背景下，最近多間企業表現疲弱，在我們看來是為長線投資者提供了更吸引的入市機會。我們亦趁機增持多間公司，重點買入我們相信經濟基礎維持穩健，甚至有望增強的企業。
 

企業軟件是最能體現我們觀點的行業之一。TOTVS近期走弱，部分原因在於市場擔心客戶利用人工智能更輕鬆地自行建立、調整或編排工作流程，繼而削弱軟件商的角色。不過，我們認為市場對相關風險被框定得過於籠統。

簡單來說，TOTVS並非附於工作流程之上的通用軟件介面，而是深度嵌入流程本身的系統。該公司的產品融入會計、薪酬、稅務、庫存管理、合規及其他日常營運環節，涉及結構化數據、操作具實質影響，而且系統穩定性較介面設計更加重要。在此環境下，人工智能或會改變用戶與系統的互動方式，但不會消除對受管轄記錄系統的需要。權限管理、審計追蹤、合規邏輯，以及底層流程的執行，依然需要依賴系統進行。正因如此，TOTVS管理層明確指出，看待人工智能正確方式是視之為延伸平台功能的工具，而非針對企業資源規劃軟件的威脅。

我們認為，上述模式的未來演進更加值得留意。重要的是，人工智能未有削弱市場對TOTVS服務的需求，只是改變了價值創造方式及長遠定價模式。目前，該公司的大部分收入仍然直接或間接與賬戶數目及功能模組掛鈎，即客戶支付費用換取軟件使用權，以維持業務運作。然而，人工智能正從細微處對此構成挑戰。如果客戶能夠將部分工作流程自動化，系統操作所需的人手可能減少。單獨來看，這似乎是負面因素，但這樣理解便忽略了更重要的一環。問題的關鍵並非有多少用戶使用系統，而是有多少工作透過系統完成。假如客戶可以利用人工智能減少經營相同業務所需的人手，該套系統的價值將只升不降，系統承載的工作將會變多，不是減少。由此可見，未來的定價模式可望由現時的按賬戶數目收費，逐步轉向按用量、成果或任務收費，即管理層口中的「任務即服務」模式。

以上看法並非停留於理論層面。即使在今天，軟件成本在客戶整體成本結構中也僅佔極小部分。若然客戶成功利用人工智能縮減人手或提升生產力，所創造的經濟價值將主要體現在工作流程層面，而非介面之中。只要能從龐大的價值池中分一杯羹，就足以抵銷賬戶數目減少所帶來的任何壓力。

有鑑於此，我們認為「人工智能消滅軟件需求」的說法並不適用於上述情況。記錄系統依然是業務執行的基礎，人工智能疊加在其之上運作，提高系統效用，允許軟件商逐漸延伸至上游，由原本提供支援工具，轉為直接完成部分工作。企業面對的風險不是需求消失，而是盈利模式的轉變。這場過渡轉型難免出現摩擦阻礙，現有模式的部分環節勢必會受壓，不過整體發展方向明顯不算負面。

有見及此，在我們的基準情景預測中，軟件行業不會步入結構性衰退，反而能夠維持增長，背後源於三大推動因素：一是巴西的企業資源規劃及雲端服務滲透率日益提升，二是隨着工作流程擴展，相關系統與現有客戶的連結加深，三是人工智能產品及服務逐漸產生收益。具體的發展路徑將取決於企業執行能力，但市場對於組織、管控，乃至執行更多業務流程的需求旺盛如初。
 

在當前的討論中，電子商貿亦是被過於簡化的另一個領域。市場擔心代理式人工智能將介入客戶與平台之間，將探索過程壓縮成輸入提示指令，使現有的電商平台淪為單純的履約工具。我們不能完全排除這項風險，特別是其對行銷漏斗頂端部分的影響。然而，我們認為這個結論下得過早，脫離了實際的機制。

重點在於，購物行為極少是純粹的執行任務。在大部分情況下，用戶並非一開始就有明確目標，只需代理工具協助完成。「探索」本身就是產品的一部分。在購物過程中，用戶將作出比較、調整、瀏覽資訊、改變主意，並考慮價格、評價、配送時間及供應情況。在進入平台之前，他們往往不太清楚自己的需求。換句話說，電商平台不只是進行交易前的介面，更是交易過程的核心部分。因此，我們依然認為，以探索為導向的電商平台，更傾向利用人工智能提升推薦及搜尋功能，而非被 AI 去中介化。假如這些企業的估值僅因人工智能憂慮而遭到下調，則可能反映市場錯誤定價，而非確切的結構性不利因素。

以上理論同樣適用於MercadoLibre及Sea。這些大眾口中的「電子商貿」平台，實際上是一個高度整合的生態系統，由市場平台、物流、支付、信貸、廣告及商戶工具組成。該類平台並非單純的購物介面，而是圍繞著商戶密度、履約能力、客戶信心，以及金融服務持續發展所構建的操作系統。電商平台也許是客戶體驗的起點，但其價值主要來自底層。以MercadoLibre為例，Mercado Envios是其價值主張的關鍵一環，可以降低摩擦阻礙、改善用戶體驗，並以具競爭力的成本縮短配送時間。另一方面，Mercado Pago則加強了平台內外交易的客戶信任及參與度。在Sea的案例中，該公司亦採用了類似模式，將Shopee的物流網絡與SeaMoney互相結合，為整個生態系統提供支付、信貸及更廣泛的金融服務支援。

有鑑於此，我們認為MercadoLibre或Sea的經濟價值，絕不僅是充當「結賬按鈕」。在這兩個例子中，支付、信貸及商戶服務並非附屬業務，而是加深用戶參與、留住更多客戶，並為生態系統增添盈利機會的重要環節。另外，兩間企業的專有數據及機器學習模型，亦在信貸審批及風險管理方面提供支持，這一點是傳統金融機構難以匹敵的優勢。即使客戶的探索過程出現局部變化，電商平台的大部分價值照樣保留於系統底層。

話雖如此，電商企業近期表現疲弱，原因不只是人工智能崛起。事實上，更傳統的憂慮因素也損害了市場情緒，包括投資者擔心未來競爭加劇、利潤率會否長期低迷，而且企業的經濟效益亦不如原先預期般穩固持久。受到中國市場所影響，投資者預期電商行業將出現殘酷的整合潮，最終只由一至兩個模式主導，不過拉丁美洲及東南亞的市場結構並不一樣 - 當地的地理環境較為複雜、物流體系更本地化、商戶基礎更為分散，執行能力的優劣更加重要。這不代表競爭環境溫和友善，但確實反映短期利潤率偏低並不等同於長期經濟效益較差。

我們仍然相信，MercadoLibre及Sea可以在各自市場內與其他主要對手共存，並獲得吸引的長期回報。最近Sea的股價疲弱，不單源於對人工智能的憂慮，更意味著市場依然擔心東盟地區競爭激烈，拖累盈利能力長期受壓。短線而言，這個猜測或許成立。然而更關鍵的問題在於，當前的投資週期到底屬於「防守性」或是「進攻性」。如果企業可以借助投資加強物流網絡、提升服務質素及鞏固用戶習慣，而弱勢的競爭對手卻舉步維艱，那麼現時的低利潤率或許正是換取未來平台實力提升的代價。我們認為，投資者尚未可清晰區分兩者的差異。
 

過去九個月，市場動向為我們敲響了警號。不過，投資組合的價值驅動因素，反而較近期價格變化所呈現的更為穩定。投資組合中，大部分企業的自由現金流維持增長，資本配置普遍保持紀律，可見我們投資對象的整體內在價值持續提升。

展望未來，我們看好投資組合的盈利及自由現金流有所增長。中期而言，預測兩者的複合年均增長率約為15%。以現價計算，我們正以約為5%的自由現金流率，換取相關增長，同時資本回報率處於20%¹出頭。從絕對回報的角度來看，以上組合相當吸引，並較投資組合一般的長期平均估值水平出現明顯折讓。只要我們所持有的企業維持現有表現，則毋需依賴估值重評，亦可帶來可觀回報。此外，假如估值最終回歸並追上反映我們所持企業的盈利能力，回報表現將可進一步提高。

面對科技急速變化，市場難免出現不安情緒，尤其是當變革就如人工智能發展一樣迅速推進，而且容易引發過度推演時，這種感覺更為強烈。然而，對長線投資者來說，這些時候最具吸引力的機遇往往會浮現。在我們審視所持有的公司、帶領企業的管理團隊，以及市場現價後，我們對這些公司的長遠前景充滿信心。正如坊間常說：艱難時刻不會持續，但優秀企業卻能屹立不倒。

感謝您一直以來的耐心及支持。

註腳

¹ 首域盈信資產管理，2026年4月22日。