Was wir aus der Q2-Berichtssaison von US- und A-Aktien (A-shares) über Agenten gelernt haben

Autor: qinbafrank

In den letzten Tagen habe ich die Finanzberichte von Agentenunternehmen in den US- und A-Aktien (A-shares) durchgesehen und ich habe ein starkes Gefühl: Agenten beginnen, von der Pressekonferenz in die Finanzberichte einzutreten.

Im vergangenen Jahr konzentrierte sich der Markt auf Agenten, hauptsächlich darauf, ob das Modell Werkzeuge nutzen kann, ob es in der Lage ist, mehrstufige Aufgaben kontinuierlich zu erledigen und wie viele Agenten ein Unternehmen veröffentlicht hat.

In dieser Berichtssaison hat sich der Beobachtungsfokus jedoch deutlich verändert. Jetzt wird darauf geachtet, wie viel ARR (Annual Recurring Revenue) und ACV (Annual Contract Value) Agenten beigetragen haben, wie viele neue Aufträge generiert wurden, wie viele Kunden in die Produktionsumgebung eingetreten sind und wie viel Arbeitsaufwand tatsächlich in jedem Quartal geleistet wurde.

Diese Veränderung ist wichtig.

Wenn ein Produkt funktioniert, bedeutet das nur, dass die technische Richtung stimmt. Wenn Einnahmen, Verträge, Zahlungen und Gewinne beginnen zu erscheinen, zeigt das, dass Unternehmen bereit sind, kontinuierlich für diese Fähigkeit zu bezahlen.

Daher neige ich dazu, das Jahr 2026 als den "Finanzvalidierungspunkt und das Gründungsjahr für Unternehmensagenten" zu definieren. Hier beziehe ich mich auf das Jahr der Validierung; es liegt noch ein langer Weg bis zur Marktreife, aber zumindest sind bereits die ersten echten Daten aufgetaucht, die in Finanzmodelle integriert werden können.

I. Die US-Aktien haben bereits die erste Runde Antworten gegeben

Die derzeit am klarsten sichtbaren Unternehmen haben im Wesentlichen die internen Daten, Berechtigungen und Arbeitsabläufe des Unternehmens unter Kontrolle.

1. Der Abonnementumsatz von ServiceNow erreichte im zweiten Quartal 3,877 Milliarden USD, ein Anstieg von 24,5 % im Jahresvergleich; der AI-Geschäfts-ACV überschritt 1 Milliarde USD, und die Anzahl der Agentenbereitstellungen wuchs innerhalb von neun Monaten um das Neunfache.

Früher sahen viele ServiceNow als IT-Ticket- und Workflow-Software an, jetzt ähnelt es zunehmend dem Kontrollzentrum für Unternehmensagenten.

In Zukunft könnten innerhalb eines Unternehmens gleichzeitig Claude, Gemini, OpenAI und verschiedene vertikale Modelle betrieben werden. Welche Agenten auf welche Daten zugreifen können, wer für die Ausführung von Aufgaben verantwortlich ist, welche Aktionen genehmigt werden müssen und wie Fehler zurückgesetzt werden, all diese Fragen erfordern eine einheitliche Governance-Ebene.

ServiceNow hat sich bereits in diese Position begeben. Es verkauft zunehmend nicht nur Workflow-Software, sondern erweitert sich auf Identität, Berechtigungen, Überwachung und Ausführungssysteme von Agenten.

2. Die Validierung von Salesforce ist ebenfalls sehr direkt

Der ARR von Agentforce hat bereits 1,5 Milliarden USD überschritten, ein Anstieg von über 240 % im Jahresvergleich; der ARR von Agentforce und Data 360 liegt zusammen bei fast 3,9 Milliarden USD. Im zweiten Quartal haben Agentforce und Slack 3,2 Milliarden Agentic Work Units abgeschlossen, ein Anstieg von 97 % im Vergleich zum Vorquartal.

Früher diskutierte der Markt über Salesforce und machte sich Sorgen, dass allgemeine große Modelle CRM umgehen und direkt den Vertrieb und den Kundenservice übernehmen könnten. Jetzt zeigt sich, dass große Modelle, um Unternehmensaufgaben wirklich zu erfüllen, immer noch auf Kundendaten, historische Bestellungen, Vertragsstatus, Verkaufsleads und Berechtigungssysteme angewiesen sind.

Claude kann für das Verständnis der Absicht verantwortlich sein, Salesforce hat jedoch den Geschäftskontext und die Ausführungsbahn im Griff.

Natürlich muss das jährliche Wachstum von 240 % etwas relativiert werden. Salesforce hat ab diesem Quartal den statistischen Bereich des Agentforce ARR erweitert und andere AI-Produkte, Slackbot und Headless 360 einbezogen. Die Richtung ist bereits sehr klar, das spezifische Wachstum muss jedoch weiterhin im Zusammenhang mit den Änderungen der Berechnungsgrundlage beurteilt werden.

3. Der Finanzbericht von Workday ist ebenfalls sehr repräsentativ

AI hat bereits über 25 % des neuen ACV beigetragen, über 5.500 Kunden nutzen mindestens einen selbstentwickelten Agenten von Workday.

Diese Daten zeigen, dass Unternehmen in sensiblen Szenarien wie HR, Finanzen und Audits nicht einfach die bestehenden Softwareplattformen umgehen. Mitarbeiterdaten, Vergütungsrichtlinien, Finanzsysteme und organisatorische Berechtigungen sind in Workday verankert, und Agenten müssen entlang dieser bestimmten Bahnen arbeiten.

Für viele traditionelle SaaS-Unternehmen wird AI tatsächlich einen Teil der Seiten, Schaltflächen und niedrigwertigen Positionen komprimieren. Aber Plattformen, die über zentrale Daten und Geschäftsregeln verfügen, könnten durch Agenten neue Kaufgelegenheiten erhalten.

4. Palantir repräsentiert eine andere Form

Im zweiten Quartal stieg der Umsatz im Jahresvergleich um 93 %, während der Umsatz im US-Geschäft um 149 % zunahm. Palantirs Stärke liegt seit jeher darin, Unternehmensdaten, Geschäftsobjekte, Berechtigungen und tatsächliche Produktionsprozesse zu verbinden und dann Entscheidungen und Ausführungen mit Software zu treffen.

Viele Agentenprodukte bleiben bei "Ich helfe dir, eine Antwort zu generieren" stehen, Palantir ist näher an "Ich helfe dem Unternehmen, ein Ergebnis zu erzielen".

Fertigungsunternehmen interessieren sich dafür, wie viel die Ausfallzeiten der Geräte reduziert wurden, Unternehmen in der Lieferkette interessieren sich dafür, wie viel sich der Lagerumschlag verbessert hat, und Vertriebsteams interessieren sich dafür, wie viel die Konversionsrate gestiegen ist. Unternehmen sind bereit, hohe Preise zu zahlen, wenn es um diese quantifizierbaren Geschäftsergebnisse geht.

Wenn man diese Unternehmen zusammen betrachtet, wird ein sehr offensichtlicher Trend deutlich:

Die ersten, die von den Agenten profitieren, sind in der Regel Unternehmen, die bereits im Kern ihrer Unternehmenssysteme positioniert sind.

Die Modellfähigkeiten sind natürlich wichtig, aber Unternehmen benötigen auch Daten, Berechtigungen, Prozesse, Audits und Kundenzugänge, um Agenten bereitzustellen. Einfach nur ein Modell zu integrieren und eine Chat-Oberfläche zu erstellen, wird die Eintrittsbarriere schnell senken. Das ist auch etwas, das ich zuvor in einem langen Artikel über den Eintritt von AI in die Ingenieurebene erwähnt habe: SaaS, die über Arbeitsabläufe und exklusive zentrale Daten verfügen, beherrschen den Zugang zu Arbeiten, Geschäftsobjekten, Geschäftssprache, Benutzerberechtigungen, historische Betriebsdaten, Systemaufzeichnungen, Branchenregeln, endgültige Aktionsausführungen und Kundenfeedback.

II. Die wichtigste Veränderung in diesem Bericht ist tatsächlich die Veränderung der Bewertungsmethoden

Früher wurde bei der Beurteilung von AI-Produkten häufig auf registrierte Benutzer, Testkunden und Token-Nutzungszahlen geschaut. Diese Indikatoren können beweisen, dass es Interesse gibt, aber sie sind schwer zu beweisen, dass das Geschäftsmodell funktioniert.

Immer mehr Unternehmen beginnen nun, offenzulegen: Wie viel neues ACV hat AI beigetragen, wie viel ARR hat der Agent generiert, wie viele Kunden sind von der Testphase in die Produktionsumgebung übergegangen und wie viel Arbeit wurde tatsächlich erledigt.

Salesforce beginnt, Agentic Work Units zur Messung des Arbeitsaufwands zu verwenden, was ein sehr wichtiges Signal ist.

Früher wurde SaaS hauptsächlich nach Sitzplätzen abgerechnet: Ein Unternehmen mit 10.000 Mitarbeitern kauft 10.000 Konten. In Zukunft, wenn Agenten eine große Anzahl von Aufgaben für Unternehmen erledigen, könnte sich die Abrechnungsweise allmählich ändern in:

Basisgebühr + AI-Nutzungsmenge + Auftragsabschlussmenge;

In Zukunft könnten in einigen hochpreisigen Szenarien sogar Gebühren nach Ergebnissen erhoben werden.

Zum Beispiel, wie viele Tickets der Kundenservice-Agent gelöst hat, wie viele Leads der Vertriebsagent gefiltert hat, wie viele Rechnungen der Finanz- und Steueragent bearbeitet hat und wie viele Risikofälle der Sicherheitsagent geschlossen hat.

Sobald die Abrechnungseinheit von "Wie viele Personen verwenden die Software" auf "Wie viel Arbeit hat die Software erledigt" umschaltet, wird sich auch die Einkommensobergrenze von SaaS ändern.

Es beginnt, in die Personalkosten, Outsourcing-Kosten und Betriebsbudgets von Unternehmen einzudringen, anstatt nur innerhalb des IT-Budgets umverteilt zu werden.

III. Warum die Verbesserung der Modellintelligenz Agenten zu einer langfristigen Branche machen wird

Agenten haben eine sehr offensichtliche Fähigkeitsschwelle: Angenommen, die Erfolgsquote eines Agenten bei der Ausführung einer einzelnen Aufgabe beträgt 95 %, nach zehn aufeinanderfolgenden Schritten liegt die Wahrscheinlichkeit, dass die gesamte Aufgabe erfolgreich abgeschlossen wird, nur noch bei etwa 60 %.

Daher gab es in der Anfangsphase häufig ein Problem mit Agenten: Jeder Schritt sieht intelligent aus, aber wenn er in einen langen Prozess integriert wird, beginnt er Fehler zu machen. Unternehmen müssen Mitarbeiter anweisen, zu überprüfen, zu korrigieren und nachzuarbeiten, sodass die tatsächlich eingesparte Zeit nicht viel ist.

Mit der Verbesserung der Modellierungsfähigkeiten, der Kontextlänge, der Werkzeugnutzung und der Gedächtnisfähigkeiten wird sich diese Situation allmählich verbessern: Je mehr Schritte ein Agent kontinuierlich ausführen kann, desto weniger Knoten erfordert menschliches Eingreifen, und Arbeiten, die ursprünglich nicht automatisiert werden konnten, werden die kommerzielle Schwelle überschreiten.

Dies ist kein gleichmäßiger Entwicklungsprozess.

Eine kleine Verbesserung der Modellfähigkeiten könnte lediglich dazu führen, dass die Antworten flüssiger werden; wenn die Zuverlässigkeit jedoch einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, besteht die Möglichkeit, dass ein ganzer Arbeitsablauf automatisch abgeschlossen wird.

Daher könnte das Einkommen von Agenten in Zukunft sehr stark nichtlinear sein.

Heute kann man nur Daten organisieren, im nächsten Schritt kann man das System ausfüllen, dann kann man Genehmigungen einreichen, den Fortschritt verfolgen und Ausnahmen bearbeiten. Je mehr Schritte abgeschlossen werden, desto deutlicher wird der kommerzielle Wert steigen.

Das ist auch der Grund, warum Agenten nicht zuerst eine sogenannte allgemeine künstliche Intelligenz erreichen müssen.

Finanzen, Kundenservice, IT-Betrieb, Vertriebsleads und Dokumentenverarbeitung haben alle eine große Anzahl von klar definierten, häufig wiederkehrenden Aufgaben, deren Ergebnisse überprüfbar sind. Das ist auch das zweite Szenario, das wir nach dem Thema "schlechtes Coding" besprochen haben:

Solange Agenten in der Lage sind, den Großteil davon stabil zu erledigen, ist die ROI für die Kunden bereits gegeben.

IV. A-Aktien (A-shares) beginnen ebenfalls mit der Validierung, aber der Weg ist anders als bei den US-Aktien

Die US-Aktien haben derzeit zuerst die Unternehmensplattformen und Workflow-Unternehmen umgesetzt, während die A-Aktien (A-shares) mehr vertikale Szenarien wert sind.

1. Kingsoft Office erzielte im ersten Halbjahr einen Umsatz von 3,313 Milliarden CNY, ein Anstieg von 24,69 % im Jahresvergleich, und WPS 365 hat bereits sechs aufeinanderfolgende Quartale mit über 60 % Wachstum gehalten.

Der Vorteil von Kingsoft Office ist sehr offensichtlich. Es verfügt über Dokumenteneingänge, Formatfähigkeiten, Kooperationsbeziehungen und Unternehmensbürodaten. Zukünftige Büroagenten können direkt Dokumente erstellen, ändern, überprüfen und liefern, was wertvoller ist, als einfach ein Chatfenster neben dem Dokument zu platzieren.

Aber der Nettogewinn von Kingsoft Office im ersten Halbjahr wuchs um über 200 %, ein großer Teil stammt aus Investitionserträgen. Bei der Betrachtung des Kerngeschäfts müssen diese einmaligen Projekte weiterhin abgezogen werden.

2. TaxFriend ist ein typisches Beispiel für vertikale Agenten in den A-Aktien (A-shares)

Im ersten Halbjahr betrug der Umsatz 1,012 Milliarden CNY, ein Anstieg von 9,72 % im Jahresvergleich; der bereinigte Nettogewinn stieg um 44,04 %. AI-Produkte und Geschäftsumsätze machen bereits 33 % des Umsatzes im Bereich intelligente Finanzen aus, höher als die 28 % für das gesamte Jahr 2025.

Das Finanzszenario eignet sich sehr gut für Agenten. Die Regeln sind relativ klar, die Datenstrukturierung ist hoch, die Ergebnisse können überprüft werden, und die Kunden sind bereit, für die Senkung von Personalkosten und Steuerrisiken zu zahlen.

Solche Geschäfte benötigen kein Modell, das alles abdeckt. Solange es in einem engen Szenario ausreichend zuverlässig ist, kann es echte Einnahmen generieren.

3. Hand Enterprise

Im ersten Halbjahr betrugen die Einnahmen aus der AI-Intelligentisierung etwa 220 Millionen CNY, ein Anstieg von über 100 %, und machen bereits einen zweistelligen Anteil am Unternehmensumsatz aus.

Hand Enterprise hat sich langfristig mit der Implementierung von ERP, Lieferketten, Fertigung und Finanzsystemen beschäftigt. Die größte Herausforderung bei der Implementierung von Unternehmensagenten tritt häufig bei der Verbindung mit alten Systemen, nicht standardisierten Daten und komplexen Genehmigungsprozessen auf. Hand Enterprise ist mit diesen Aspekten vertraut und hat die Möglichkeit, die Implementierungsebene und Integrationsschicht für AI in chinesischen Unternehmen zu werden.

Aber in den A-Aktien (A-shares) muss besonders auf die Finanzqualität geachtet werden, sodass die Chancen für Agenten in den A-Aktien (A-shares) groß sind, die Analyse jedoch möglicherweise schwieriger ist als bei den US-Aktien.

Viele Unternehmen basieren weiterhin hauptsächlich auf projektbasierten Einnahmen, ob die AI-Geschäfte standardisiert werden können, ob die Bruttomarge steigen kann und ob sie von einmaligen Implementierungen auf Abonnements und kontinuierliche Nutzungskosten umsteigen können, muss weiterhin beobachtet werden.

V. Die Agenten-Wertschöpfungskette könnte eine vierstufige Struktur bilden

Die erste Ebene sind grundlegende Modelle und Rechenleistung, die die Intelligenzobergrenze und die Kosten für das Denken der Agenten bestimmen.

Die zweite Ebene sind Daten, Identität, Berechtigungen und Governance. ServiceNow, Salesforce und Workday konkurrieren derzeit um diese Ebene.

Die dritte Ebene ist die Workflow-Orchestrierung und -Ausführung. Palantir, UiPath und einige digitale Dienstleister konkurrieren hier.

Die vierte Ebene sind vertikale Branchenagenten, einschließlich Finanzen, Büro, Recht, Medizin, Fertigung, Kundenservice und Vertrieb.

Derzeit ist die finanzielle Validierung am klarsten in der zweiten Ebene.

Unternehmen trauen es nicht zu, dass ein Agent ohne Berechtigungsgrenzen und ohne Audit direkt auf das Kernsystem zugreift, sodass Daten- und Governance-Plattformen einen starken Wettbewerbsvorteil haben.

Langfristig könnte die vierte Ebene mehr Flexibilität bieten. Vertikale Agenten können direkt mit spezifischen Arbeitsmengen korrespondieren, die ROI ist leicht zu berechnen und sie können leichter in Personal- und Outsourcing-Budgets integriert werden.

Die dritte Ebene entscheidet darüber, ob Agenten tatsächlich in die Produktionsumgebung gelangen können. Es reicht nicht aus, dass das Modell denkt; es muss auch alte Systeme verbinden, Werkzeuge aufrufen, Ausnahmen bearbeiten und den Prozess vollständig durchführen.

UiPath wird ein sehr wichtiges Beobachtungsbeispiel sein. Das Unternehmen plant, am 3. September 2026 nach Börsenschluss die Finanzberichte für das zweite Quartal zu veröffentlichen, um die Geschwindigkeit des Übergangs von traditionellem RPA zur Agenten-Ausführungsebene weiter zu beurteilen.

VI. Wie man Agentenunternehmen in Zukunft betrachten sollte

In Zukunft werden meiner Meinung nach mehrere Indikatoren immer wichtiger:

1. Zuerst die AI-bezogenen ARR, ACV und echten Einnahmen betrachten, dann die Anzahl der Kunden in der Produktionsumgebung; der Referenzwert von Testkunden wird immer geringer werden;

2. Dann den Beitrag von AI zu neuen Verträgen betrachten. Die Offenlegung von Workday, dass "AI über 25 % des neuen ACV ausmacht", ist bedeutender als die Anzahl der veröffentlichten Agenten;

3. Auch die Anzahl der Aufgabenaufrufe, die Erfolgsquote bei vollständigen Aufgaben, die Verlängerungsrate und die Kundenexpansionsrate beobachten;

4. Schließlich zurück zu den Finanzberichten, um die Bruttomarge nach Abzug der Denk- und Implementierungskosten, die Implementierungszyklen, die Forderungen und den operativen Cashflow zu beobachten.

Wenn jeder Agent, der implementiert wird, eine große Anzahl von Ingenieuren erfordert, die ein halbes Jahr für Anpassungen benötigen, ähnelt das eher traditionellen IT-Dienstleistungen.

Wenn Agenten schnell repliziert werden können, je mehr Kunden sie nutzen, desto niedriger sind die Stückkosten, desto mehr wird der betriebliche Hebel des Softwareunternehmens tatsächlich freigesetzt.

Abschließend die Erkenntnisse über die Agentenlinie:

1. Die Verbesserung der Modellintelligenz bestimmt, wie viel Agenten tun können;

2. Unternehmensdaten, Berechtigungen und Arbeitsabläufe bestimmen, ob diese Intelligenz sicher in das Produktionssystem gelangen kann;

3. Die tatsächlichen Aufgabenergebnisse bestimmen, wie viel die Kunden bereit sind zu zahlen.

Jede Modellaktualisierung wird die Grenzen der automatisierbaren Aufgaben weiter hinausdrängen.

Heute sind es Programmierung, Kundenservice und Dokumentation, in Zukunft werden Finanzen, Vertrieb, Lieferkette, Medizin und viele weitere Fachszenarien folgen. Mit steigender Zuverlässigkeit wird das menschliche Überprüfen abnehmen, und die wirtschaftliche Einheit wird sich weiterhin verbessern.

Daher könnte Agenten eine neue Branche sein, die über viele Jahre hinweg Effizienzsteigerungen bietet.

Diese Gelegenheit wird jedoch nicht gleichmäßig verteilt sein.

Die ersten Gewinner sind wahrscheinlich Plattformen, die bereits Unternehmensdaten und Geschäftsprozesse kontrollieren. Die zweiten sind Unternehmen, die AI in Produktionsumgebungen implementieren und tatsächlich Aufgaben abschließen können. Die Flexibilität der A-Aktien (A-shares) kommt mehr aus vertikalen Szenarien, aber die Finanzqualität und die Standardisierung der Einnahmen müssen genauer beobachtet werden.

Das Jahr 2026 wird eher als das Jahr der finanziellen Validierung für Agenten angesehen. In der Vergangenheit diskutierte der Markt, wie intelligent das Modell wirklich ist; in Zukunft wird zunehmend darauf geachtet, wie viel Arbeit es tatsächlich erledigt hat, wie viel Geld es den Kunden gespart hat und wie viel Wert letztendlich in die Einnahmen, Gewinne und Cashflows der börsennotierten Unternehmen eingeht.

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