高盛在8月18日至19日完成了第三届年度硅谷AI实地调研，并与多家AI公司、风险投资机构及学术研究人员会谈后发布研究报告。报告指出，AI正在重塑信息服务与商业服务行业的竞争格局，而数据资产的独特性、工作流的控制权与货币化能力，将决定哪些企业能在这场变革中胜出。
调研参与方包括Daloopa、Clio、Harvey、Corgi、Moody's、Vercel、ClickHouse等AI公司，以及Lightspeed Venture Partners、Kleiner Perkins、Menlo Ventures、Index Ventures等风险投资机构，并设有斯坦福大学与加州大学伯克利分校/加州大学旧金山分校研究人员专场。调研重点考察了模型能力加速演进、开放模型与前沿模型之间的工作负载分配、AI智能体从辅助工具向工作流执行者的角色转变，以及数据、领域专业知识、客户场景与工作流所有权等维度的持久竞争差异来源。
高盛在调研中强化了四项核心判断：专有信息价值将持续提升；AI应用正从信息传递延伸至工作流执行；实体服务与教育平台的抗冲击能力优于依赖白领人力规模的商业模式；货币化路径将从席位订阅向使用量、交易量、产品溢价及成果定价等维度拓展。
在专有数据方面，高盛认为，模型能力持续提升，但仍依赖自身无法生成的外部信息，这使拥有独特、持续更新且难以复制的数据集的企业受益。Moody's的正面含义最为清晰，其在调研中演示了如何将保险材料快速转化为标准化承保数据，并解析非标准保单语言，这些工作流深度依赖其专有数据与领域知识，令通用应用难以复制。相比之下，FactSet面临较大压力，因为Daloopa演示了利用公开披露文件自动完成财务数据采集，而这些信息同样可被FactSet获取，其数据可复制性较高。标普全球则因拥有差异化资产而获得“正面/混合”评价，而Gartner则面临更大的内容风险，因为AI可将标准化研究内容转化为可复用的智能体工作流，降低其稀缺性。
在工作流控制权方面，高盛观察到AI的关键演进：从检索信息升级为起草文件、协调任务并完成更复杂的专业工作流。谁控制了客户完成工作的平台，谁就可能捕获超越单一数据输入方的经济价值。Thomson Reuters凭借Westlaw与CoCounsel的结合具备强劲的工作流地位，但若Harvey或Clio控制客户界面，其可能沦为底层内容提供商。FICO与Equifax的正面含义最为明确，因为斯坦福研究人员指出，阻碍企业智能体进入生产环境的主要障碍是问责机制问题，而FICO在决策治理领域的能力高度契合。Equifax的The Work Number资产被认为最难复制。Verisk则面临护城河压力，因为Corgi演示了AI原生保险公司可不重度依赖其数据自动化承保，尽管Verisk仍保有专有理赔历史等优势。UL Solutions存在较长期的期权价值，与“AI智能体版SOC 2”的潜在需求相关。
在实体服务与教育平台方面，高盛认为其抗冲击能力更强。人力派遣领域，Robert Half面临最大冲击，因其在会计、财务等岗位敞口大，而Manpower因蓝领岗位比例较高获得相对保护。教育领域，McGraw Hill具备清晰的AI收入机会，其超过1亿个付费课程许可证构成分发AI驱动课程内容的基础，已有750万用户采用其AI产品，潜在授权溢价为5%至15%。实体服务领域，ADT、Cintas和Rollins均获得正面评价，因为AI可提升服务附加值，但不会替代核心实体活动。
在货币化路径方面，高盛识别出三条主要收入路径：使用量与交易定价、产品溢价与成果定价、基础设施需求。使用量与交易定价的逻辑在于，AI智能体应用产生的数据请求和自动化决策次数将远超人工操作软件，Moody's、标普全球、FICO和Equifax应受益。产品溢价与成果定价方面，Thomson Reuters可通过CoCounsel对更广泛的法律工作流收费，McGraw Hill已确认固定加价、基于问题数量的定价和Token消耗三种模式。基础设施需求方面，Iron Mountain具备更直接的收入机会，因为智能体应用产生的请求量和数据量远超传统软件，支撑数据中心租赁需求。高盛同时指出，FactSet、Gartner、Robert Half和Pitney Bowes面临现有收入受压早于新产品货币化落地的时间差风险。