How to Identify Software Companies in the AI Era? The Hottest Metric in the U.S. Market: NRR

淨收入留存率（NRR）成為甄別 AI 軟件公司的關鍵試金石。NRR 超過 100% 不僅體現老客户增購與產品粘性，更是 AI 價值兑現的有力證明。不過分析師提醒需警惕數字背後的計算差異，該指標缺乏統一標準，Figma 等公司通過篩選客户羣體、調整時間週期等方式美化 NRR 數據，導致橫向比較失真。

AI 浪潮既是機遇也是雷區，投資者急需一個更可靠的羅盤來導航。

當前，AI 正深刻改變着軟件行業的投資邏輯。為了在眾多公司中篩選出真正的 “AI 贏家”，美國資本市場正將目光聚焦於一個關鍵指標——淨收入留存率（Net Revenue Retention, NRR）。

這不僅是一個財務數字，更被視為一種評估公司內生增長動力和客户粘性的新方法，尤其是在判斷其 AI 產品市場接受度方面。不過，這一指標缺乏統一標準，各公司計算方法五花八門，使得橫向比較幾乎不可能，也為 “美化” 數據留下了空間。

投資者的 “新寵”：NRR 為何如此重要？

NRR，又稱淨美元留存率（Net Dollar Retention），其核心在於衡量一家公司從現有客户身上持續創收的能力。一個超過 100% 的 NRR，直觀地表明老客户不僅沒有流失，還在持續增加消費。

據加拿大皇家銀行資本市場的軟件股票分析師 Rishi Jaluria 分析，這種內生性增長至關重要。“如果客户在你的產品中發現了巨大價值，他們就願意年復一年地投入更多。”

他指出，相比於獲客成本日益高昂的新客户市場，提升老客户的 “錢包份額” 是一種更高效、更可持續的增長模式。正因如此，高 NRR 常被視為公司 AI 產品策略成功的有力佐證。

當然，這個新方法並非完美無缺。投資者在使用 NRR 時，也需要保持一份清醒。據調查，該指標目前並無統一的行業計算標準。

例如，IPO 文件顯示，軟件公司 Figma 在 IPO 文件中披露的 132% 的亮眼 NRR，其計算範圍僅限於年合同額超過 1 萬美元的客户，剔除了大量小客户。

雖然公司稱其更具參考價值，但 DA Davidson 分析師 Gil Luria 直指其 “計算方法存在爭議”——該公司僅選取年復購金額超 1 萬美元的 1.1 萬名客户（佔總客户數 2.4%）作為樣本，雖其貢獻了 64% 收入，但排除 87.6% 客户的做法使橫向對比失去意義。

其他公司也各有 “技巧”。據瞭解，軟件開發工具公司 GitLab 在上市初期曾公佈精確的 148% 的 NRR，但後續季報改為僅公佈是否低於 130% 的閾值，為投資者留下了信息盲區。

網絡安全公司 Rubrik 採用最近四個季度 NRR 平均值，拒絕披露單季度數據；數據管理公司 Snowflake 則將 NRR 的計算週期從標準的 12 個月延長至兩年。

儘管存在計算方法差異，當軟件板塊因 AI 衝擊普遍承壓時，NRR 仍被視作重要篩選工具。

Gil Luria 認為，投資者應該將焦點從比較不同公司 NRR 的絕對值，轉移到追蹤同一家公司 NRR 的季度變化趨勢上。

“現在，如果你專注於那些本季度 NRR 高於上一季度的公司，這就是一個判斷誰做得更好的絕佳線索。”

Gil Luria 以 Snowflake 和 Datadog 為例，指出這些公司 NRR 指標從近期的低點回升，有力地證明了它們的 AI 產品正受到市場的積極歡迎。這種動態的、縱向的觀察法，為投資者提供了一個剔除市場噪音、發現真實價值的新工具。

因此，在運用 NRR 這一新方法時，理解其背後的計算邏輯，並結合其他財務數據進行綜合判斷，才是明智之舉。