记录系统赢得了 SaaS 时代——清算机构将赢得 Agents 时代

Systems of Record 赢得了 SaaS 时代——Clearinghouses 将赢得 Agents 时代

早在 12 月，我写过关于争夺成为 systems of record 入口之战的文章。在那篇文章中，我讨论了分发、谁处于用户与数据之间（以及为什么处在那个位置具有战略意义）。这篇文章是上一篇文章的扩展（以及我之后写的 1 到 2 篇关于类似主题的文章）。AI 公司真正应该竞速奔向什么？如果 systems of record 在 SaaS 时代获胜了（也就是说，它们拥有持久的护城河），那么在 AI 时代，与之对应的是什么？当然，答案仍然部分是“the system of record”，也许你会把 “record” 替换成 “agents” 或 “work” 之类的词。但我们还是来想一个新说法吧 🙂

我们先来看看 SaaS 时代，以及哪些特质造就了持久成功的公司。在 SaaS 领域，几乎每家公司都追求的一个主要目标，就是成为 system of record。存储并治理关键数据。占据工作流启动的地方（或工作流会触及的地方）。如果你做到了这一点（例如 Salesforce 负责客户数据，Workday 负责员工数据，NetSuite 负责财务数据），你最终就会拥有一道极其深厚的护城河。一切都会与 system of record 集成。而当有数百个独立的工作流和解决方案构建在 system of record 之上时，哪怕只是考虑替换掉这一基础层，都是不可能的。替换掉一个 system of record 的代价极其痛苦，以至于客户真的会不惜一切代价避免这么做……变更管理几乎从来都不值得。如果你觉得把一款软件升级到新版本就已经会引发问题，那想象一下，把你所有工作流都会触及的那一层直接替换掉……价格上涨、产品迭代速度平平、艰难的升级周期……这些都无关紧要。因为数据在那里，工作流围绕着它构建，而且随着时间一年年过去，切换成本也变得越来越高。

那么，在 AI 领域，与之对应的奖赏是什么？我认为，就是成为 agents 的 Clearinghouse。

在金融市场中，clearinghouse 位于彼此无法完全信任的不同参与方之间。clearinghouse 负责验证 / 授权 / 结算交易，并最终保留收据。没有人真正喜欢 clearinghouse，但很明显，为了让整个生态系统能够进行交易，它必须存在。

现在想想企业软件的发展方向。来自大量不同供应商的 agents 自主行动，接触你最关键的数据，甚至未来还会花费真实资金。必须有一家公司处在这一切的中间，并决定：哪个 agent 被批准采取行动？可以处理哪些数据？在什么限制之下？以及你是否能够在事后证明到底发生了什么？谁占据了这个位置，谁就掌握了极具“战略价值的不动产”。（而且几乎每个与我共事过的创始人大概都听我反复谈过 strategic real estate。）这就是 clearinghouse。

这听起来可能有违直觉，但拥有面向代理的 clearinghouse（鉴于代理公司本身也会想成为 clearinghouse）可能会形成比 system of record 曾经拥有的更深的护城河。system of record 控制你的数据。它在某种程度上也控制你的工作流（但并不总是如此，很多时候是其他人控制工作流，不过 system of record 中的数据是这条路径中的关键组成部分）。Clearinghouse 控制四件事：记忆（你的代理知道什么）、上下文（它们看见什么，以及这些内容如何被提供）、执行（它们被允许做什么），以及治理（谁被允许做什么，外加这一切背后的审计轨迹）。如果迁移出 system of record 很痛苦，那么迁移出那个承载你的政策、你的权限以及你全部审计历史的东西，可能会更难（尤其是当代理开始处理越来越多的工作时）。而且——我认为，这些成为 The Clearinghouse 的代理公司，将会越来越像它们自身意义上的 system of record。system of record 中的数据，往往是交易型数据。 代理系统记录（即 Clearinghouses）中的数据将包括代理追踪、代理评估、代理遥测数据、代理 A/B 数据，等等

而治理显然是这里叙事中非常重要的一部分。过去，治理更像是销售周期末尾的一个合规勾选项。它基本上是在业务人员把优惠敲定并达成一致之后，安全团队让你走完的那道流程。现在，它变成了 CIO 们在一笔交易最前沿就会关注的事情（或者至少从第一次会议开始就在考虑）。一旦代理开始自主行动，采购问题就变了。不再是“这个模型好吗？”每个模型都很好（或者足够好）。问题变成了“我能否看到每个代理做了什么，对它可以接触的内容设定政策，并向我的审计人员证明这一点？”最大的公司已经在指明方向……Databricks 以评估和治理为先。KPMG 刚刚宣布，他们正在用其“Trusted AI”框架封装 Microsoft 的 Agent 365。这些公司卖的是许可。治理是在你如何赢得 clearinghouse 席位这件事上极具战略价值的关键地带（而且就像 systems of record 一样，这也是一旦你拥有它，几乎不可能失去的原因）。

这就是为什么所有人都在竞速。Microsoft（通过 Windows 和 Office 编织在一起的 Agent 365 + Copilot）、Salesforce、Snowflake、Databricks 已经不再争夺模型质量了（虽然他们其实从来都不是真正在争这个……）。他们看到的是同一个奖品：clearinghouse 是每一次 agent action 都必须经过的收费站。

而且有很多人在追逐这一点！数据玩家（Snowflake、Databricks）认为他们会自下而上获胜（data gravity 会变成 clearing gravity，因为 agents 必须来到数据所在之处）。操作系统和生产力玩家（Microsoft）认为他们会自上而下获胜（占据员工真正发起 agents 的界面，而 clearing 发生在用户所在之处）。新一代 Agent native 公司则认为会出现一个全新的层！所有这些观点有一点是正确的：无论谁赢，谁就能定义 knowledge graph、governance 框架，以及哪些工作流会最先实现自动化。

这就引出了创始人该思考的问题。如果你正在这个市场中创业，诚实地问问自己：我走在成为 clearinghouse 的道路上，还是只是在打造一个需要通过别人的 clearinghouse 来完成清算的功能？

好消息是，即使对初创公司而言，也确实存在通往 clearinghouse 席位的现实路径。第一条是垂直路径：在某个横向玩家不会深耕的行业中获得 clearinghouse 地位。比如掌握专有数据、简化监管复杂性，或具备他们无法从外部吸收的工作流深度。第二条路径更难一些，但影响也更大：成为各个 clearinghouse 之上的 clearinghouse。没有哪家企业会只运行 Microsoft 的 agents，或只使用 Anthropic 的 models。总得有人来治理这种多供应商的混乱局面（类似的先例是 multi-cloud）。在所有这些之上设定政策，在所有这些之上清算动作，在所有这些之上保有审计轨迹，等等。成为那个“single pane of glass”。现有巨头在这里无法令人信服地保持中立（让 Microsoft 来治理 Salesforce 的 agents？祝你好运）。这个中立席位，如今在软件领域是一个极具战略价值的位置。

最后我想用这段话收尾。成为 system of record 让你在 SaaS 中建立了护城河。成为代理的 The Clearinghouse 会让你在 AI 中获得同样的护城河。锁定效应只是从你的数据转移到了你的权限。source-of-truth 时代正在过渡到 source-of-permission 时代。创始人现在就应该选定自己通往 clearinghouse 的路径，因为 18 个月后，将不会再有犹豫不决的空间。

季度报告摘要

EV / NTM 收入倍数前 10 名

每周股价变动前 10 名

估值倍数更新

SaaS 企业的估值通常基于其收入的一定倍数——大多数情况下，是未来 12 个月的预测收入。收入倍数是一种简化的估值框架。鉴于大多数软件公司尚未实现盈利，或尚未产生有意义的 FCF，它是唯一能够用来对整个行业进行比较的指标。即便是 DCF，也充满了长期假设。SaaS 的承诺在于，早期的增长会在成熟阶段转化为利润。下方显示的倍数通过以下方式计算：Enterprise Value（市值 + 债务 – 现金）/ NTM 收入。

总体统计：

• 总体中位数：3.1x

• 前 5 名中位数：26.8x

• 10年期：4.5%

按生长分组。在下面的分组中，我认为高生长是指预计未来十二个月（NTM）增长率 >22%，中等生长为 15%-22%，低生长为 <15%。我不得不调整“高生长”的划分阈值。如果 22% 看起来有点随意，那是因为它确实如此……我只是选了一个阈值，使得有 ~10 家公司符合高生长这一组，这样样本量在统计上更显著。

• 高增长中位数：16.7x

• 中增长中位数：4.8x

• 低增长中位数：2.6x

EV / NTM Rev / NTM Growth

下图显示的是 EV / NTM 营收倍数除以 NTM 一致预期增长率。因此，一家以 20x NTM 营收进行交易、且预计将增长 100% 的公司，其交易倍数将是 0.2x。该图的目的是展示每只股票相对于其增长预期而言，估值是相对便宜还是昂贵。

EV / NTM FCF

折线图显示了所有 FCF 倍数 >0x 且 <100x 的公司的中位数。我创建这个子集是为了展示 FCF 作为相关估值指标的公司。

NTM FCF 为负的公司未在图表中列出

EV / NTM Rev 倍数与 NTM Rev 增长的散点图

增长与估值倍数的相关性有多强？

运营指标

• 未来 12 个月（NTM）增长率中位数：13%

• 过去 12 个月（LTM）增长率中位数：16%

• 毛利率中位数：76%

• 营业利润率中位数：2%

• FCF 利润率中位数：21%

• 净收入留存率中位数：110%

• CAC 回收期中位数：44 个月

• 销售与市场费用占营收比例中位数：34%

• 研发费用占营收中位数：23%

• G&A 占营收中位数：13%

Comps 输出

40 规则显示营收增长 + FCF 利润率（增长和利润率均包括 LTM 和 NTM）。FCF 计算方式为 Cash Flow from Operations – Capital Expenditures

GM 调整回本期的计算公式为：（上一季度 S&M）/（季度净新增 ARR x 毛利率）x 12。它表示一家 SaaS 企业按毛利润口径收回其完全摊销 CAC 所需的月数。大多数上市公司并不披露净新增 ARR，因此我采用了一个隐含 ARR 指标（季度订阅收入 x 4）。净新增 ARR 就是当季 ARR 减去上一季度 ARR。未披露订阅收入的公司已被排除在分析之外，并标记为 NA。

本文使用的资料来源包括 Bloomberg、Pitchbook 和公司申报文件

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