Openclaw的Agentic經濟，會利好和利空哪些資産？

作者：Changan I Biteye内容團隊

以前的 AI 是只會動嘴的實習生，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賣功能，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這一生産力變革引發的資産重定價邏輯：

• 價值坍塌：分析哪些依賴人力溢價和信息差的舊資産正在失去護城河。

• 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能硬件。

• 實踐指南：為個人提供基於前沿産品體驗的應對策略。

一、 價值坍塌：哪些舊資産正在失去護城河？

1. SaaS類軟件公司股票

軟件行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件，核心需求是利用其 UI 來降低操作難度，通過點擊鼠標來完成任務。

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，傳統軟件作為操作入口的價值便開始瓦解。用戶不再需要復雜的軟件界面，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。近期美股軟件板塊正在經歷估值大修正：

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

• 巨頭縮水： 僅僅在最近的幾個交易日内，美股軟件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% 的上市軟件公司估值已跌破 10 倍，平均股價跌幅高達 33%。

2. 基礎的中間商平台股票

在傳統的商業模型中，聚合平台通過整合分散的信息，利用信息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，它不再需要通過中介平台的界面進行操作。Agent 會直接對接最底層的服務商（如航空公司官網、酒店官網），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信息將徹底失去受眾。

案例對比：目前電商平台間同物不同價的現象嚴重。同一件商品，小紅書或抖音因視頻廣告溢價，價格通常高於拼多多。但在 AI 時代，Agent 會直接在全網範圍内以絕對理性鎖定最低價，導致高溢價、靠信息差生存的平台溢價空間迅速歸零。

正如高盛在《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。

高盛首席信息官 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.房地産類相關基金和股票（尤其商用地産）

生産力的載體正在從人轉向代碼。人需要物理辦公空間和住所，但 Agent 只需要機房、電力和硬件。這種生産關係的重構，正在導致傳統房地産資産的價值邏輯發生位移。

• 1. 辦公空間需求的萎縮

過去，大型企業租用核心地段寫字樓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，企業對物理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崗位。

• 2. 資本轉移：從商用地段轉向能源與算力

資金正在從繁華地段的房産流向電費低廉、電網穩定、制冷效率高的數據中心資産。

摩根士丹利在 2026 年初的報告中指出，能源供應已取代芯片，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，全美城市寫字樓的平均價格較此前峰值已累計下跌約 50%。這一跌幅反映了市場對遠程辦公+AI 自動化雙重沖擊的最終定價。

全美辦公空間的總體空置率在 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% 的警戒綫逼近。

4. 人力資源型服務公司（外包與咨詢資産）

這類公司的估值邏輯曾建立在員工規模 = 生産力的基礎上。然而，當 Agent 能夠以極低的成本替代初級分析師、程序員和法律助理時，龐大的員工數正在從資産轉變為沉重的經營負債。

資金正在加速撤離那些人力密集型的專業服務板塊：如 埃森哲 (ACN)、Infosys (INFY)。這些公司靠大量初級程序員支撐業務，但目前 AI 已能完成絕大部分標準化代碼工作。

影視飓風曾前往肯尼亞實地調研了當地的論文代寫産業鏈。這個曾經養活了當地數十萬人的人力外包行業，在 AI 面前正在經歷毀滅性打擊：

• 訂單量銳減：當地從業者在視頻中直言，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，現在通過 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壁壘。如果一家公司仍以增加人力作為核心增長引擎，將面臨生産力效能被 AI 徹底覆蓋的風險。未來的高價值資産將集中於能夠通過代碼驅動大規模 Agent 運行的輕量化主體。

二、 錢都流向哪裡了？

1. 生産要素重構：算力需求與能源確定性

當舊資産的護城河坍塌時，財富並未消失，而是流向了支撐 Agent 運行的底層基建。

Agent 的運行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物理辦公成本（如寫字樓租金），轉為算力訂閱和能源保障支出。

Token 費用已成為企業運營的核心負擔。目前的頂級模型（如 Claude Code/Seedance 2.0）推理成本高昂，單次復雜任務甚至耗資數千美元。高昂的費用倒逼行業進入推理成本競賽。

隨著專用推理芯片與開源模型（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復制的稀缺生産要素。

在這一波價值轉移中，具備確定性供應屬性的硬件與能源資産成為最大的受益者：

• 核心算力硬件：英偉達、AMD。它們提供 Agent 運行所需的算力底座，是 AI 生産力的核心供應方。

• 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 産業鏈的溢價資産。

• 數字基建 REITs：Equinix、Digital Realty 。其經營的 IDC 數據中心正在承接原本流向傳統寫字樓的資本。

綜上所述，資産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 的自動支付體係：從人工確認轉向代碼自動結算

前文提到，Agent 通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 鎖定最優價格後，必須具備自主完成交易的能力。目前傳統支付體係的限制使其無法完成閉環，這推動了資金向代碼驅動的加密協議遷移。

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，因為傳統銀行體係仍需人工掃臉、短信驗證碼或物理身份審核。

這種能決策、無法支付的斷層，正是 X402 等可編程交易協議的價值所在。

利好的資産：

• 可編程交易協議（如 X402）：為 Agent 提供私鑰管理與資金調用能力，使其能夠繞過傳統支付界面，通過代碼直接執行金融交互。

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

• 高性能公鏈（如 Kite AI）：為 Agent 定制的 Layer 1 區塊鏈，提供低延遲執行環境。其通過可編程治理和身份，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，倒逼了加密結算體係的崛起。掌握自動化支付接口的協議，將接管傳統金融中介流失的業務流量。

3. 生産力形態演進：具身智能與物理執行硬件

當 AI 解決了邏輯決策與軟件交互問題後，資本開始流向能夠承載這些智能的物理實體。原本用於購買“初級腦力勞動”的預算，正被重新分配給具備物理執行能力的硬件資産。

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 的應用正在從電腦屏幕擴展到物理空間。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）和工業生産。

• 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能設備（如家用服務機器人、工業機器人）的固定資産支出。

確定性受益的資産類別

• 具身智能核心零部件：2026 年初，機器人關節（減速器、伺服電機）、觸覺傳感器等板塊漲幅巨大。這些部件是 Agent 從代碼走向物理執行的硬件基礎。

• 可編程自動化設備：能夠開放底層接口、允許 Agent 接入並直接控制的智能化工廠設備及智能家居終端。

高盛指出，Agent 與機器人的結合正在觸發一場資本支出的代際轉移。由於 Agent 大幅提升了硬件的投資回報率，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産的採購訂單。

Agent 賦予了硬件思考的能力，而硬件為 Agent 提供了變現的身體。這種互補性決定了 Agent 的進化必然會帶動物理執行器資産的價值重估。

三、KOL觀點匯總

Teddy@DeFiTeddy2020（XHunt排名：1742）

觀點：OpenClaw 推動的代理經濟將大幅壓低 SaaS 軟件股、中介平台股和商用地産相關資産的估值，因為 AI 代理直接調用 API、自主搜索議價且無需物理辦公室。傳統依賴人類行為的資産將面臨係統性重估。

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 和軟件公司股價崩盤，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，三年内裁員一半以上，傳統教育變得無用，學生畢業將遭 AI 以 10 倍效率和 2 倍效果取代。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“内部構建”已經不再是SaaS當前最主要的熊市理由（因為很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。投資者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/2015603777420607967?s=20

Alex Clayton@afc（XHunt排名：31467）

觀點：公共軟件公司估值倍數現狀慘淡，100多家公司中89%交易於低於10倍NTM營收，僅3家超過20倍；大多數公司營收增長停滯，中位數ARR年增長僅15%，遠遜於Anthropic等AI新星。盡管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産品；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？

面對資産重定價，普通人最有效的參與方式就是通過深度體驗前沿産品，感知生産力的邊界變化。

1. 掌握 Vibe Coding：實現開發範式的叠代

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

開發重點已從逐行編寫代碼轉向宏觀架構的調優。如果原本需要團隊協作一周的功能，現在個人通過 AI 輔助在數小時内即可完成，這意味著依賴人力規模獲利的傳統軟件外包資産，其估值邏輯面臨重修。

通過嘗試將 AI 節省的時間轉化為個人生産力的超額收益。

2. 識別視頻生産的成本拐點：以 Seedance 2.0 為例

Seedance 2.0 等視頻生成模型的普及，標誌著視覺内容生産成本的結構性下降。

• 評估物理資産風險：通過生成復雜廣告分鏡可以發現，當 AI 生成畫面的保真度接近實拍水平時，擁有昂貴拍攝設備的租賃公司和傳統影視園區的資産價值將縮水。

• 識別賽道更叠：通過體驗高集成度的生成工具，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。

• 定位增長機會：在日常操作中，尋找那些 AI 能夠決策但無法完成交易的斷裂點，這些環節即是未來的核心增長領域。

• 驗證鏈上結算邏輯：當 Agent 無法通過傳統銀行體係完成支付時，資金必然流向可編程的鏈上協議。這證明了 X402 及其相關基礎設施並非投機性資産，而是補齊 Agent 商業閉環的必要環節。

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

内容來源：PANews