■ Agentic AI verschuift economische waarde door vrijwel de volledige technologieketen. De eerste nieuwe dollars gaan naar frontier intelligence en coding agents; daaronder profiteren lithografie, EDA, HBM, accelerated compute, networking en power infrastructure; hoger in de stack ontstaat vervolgens een strijd om data, identity, security, execution, enterprise state en settlement. Voor beleggers is daarom niet de hoeveelheid AI-features doorslaggevend, maar de vraag welke leverancier betaald blijft worden wanneer software zelf steeds vaker de gebruiker van software wordt.
■ De eerste nieuwe enterprise-AI-dollar komt opvallend vaak terecht bij niet-beursgenoteerde OpenAI, Anthropic en Cursor. Zip meet binnen zijn cohort een stijging van AI-vendors van 1,4% naar 8,1% van de software-uitgaven, terwijl Anthropic, Cursor en OpenAI samen 74% van de outlier-adjusted AI-vendor spend vertegenwoordigen. De dataset omvat circa $18 miljard approved purchase request value, maar is met 70% software/fintech, 89% Noord-Amerikaanse ondernemingen en gemiddeld circa 2.400 werknemers nadrukkelijk geen proxy voor de wereldwijde softwaremarkt. (zip.com)
■ Onder die private intelligence-laag ontstaat een beursgenoteerde winstpool die veel breder is dan NVIDIA en TSMC. ASML, Synopsys, Cadence, TSMC, Micron, SK hynix, NVIDIA, AMD, Broadcom, Arista en Vertiv monetiseren verschillende schaarse resources die noodzakelijk zijn voordat één autonomous agent überhaupt een economisch bruikbare taak kan uitvoeren: chipdesign, lithografie, advanced manufacturing, memory bandwidth, compute, networking, elektriciteit en cooling.
■ Aan de softwarekant moet bewezen druk scherp worden onderscheiden van toekomstige kwetsbaarheid. Er bestaat op 23 september 2026 nog geen sectorbrede dataset waaruit blijkt dat AI massaal enterprise-seats vernietigt. Asana rapporteert bijvoorbeeld een overall NRR van 97%, maar koppelt dat cijfer niet causaal aan AI. De relevante waarschuwing is daarom dat het traditionele seatmodel economisch kwetsbaar kan worden wanneer machine activity sneller groeit dan human headcount, niet dat die verschuiving overal al zichtbaar is in de gerapporteerde omzet. (investors.asana.com)
■ De sterkste softwareposities liggen waarschijnlijk waar autonomy nieuwe aansprakelijkheid creëert. Zodra agents code deployen, employee records wijzigen, klantdata benaderen, contracten uitvoeren of geld verplaatsen, moeten identity, permissions, policy, observability, audit, recovery en settlement zijn geregeld. Security, identity en transaction infrastructure kunnen daardoor werkelijk additionele budgetten aantrekken, terwijl een deel van productivitysoftware vooral bestaande budgetten moet verdedigen.
■ De belangrijkste toekomstige KPI is daarom niet AI-ARR, maar incremental gross profit per machine action. Een agentactie creëert pas aantrekkelijke economics wanneer de gerealiseerde omzet hoger is dan model-, inference-, cloud-, database-, security- en observabilitykosten én wanneer eventuele verloren contribution margin uit vervangen seats wordt meegerekend. Salesforce' Agentic Work Units, Figma's AI-credits, GitLab Credits, SentinelOne's Singularity Credits en Microsoft's verschuiving richting seat-plus-consumption zijn vroege pogingen om die nieuwe economische meter te bouwen.

Wil je alle artikelen kunnen lezen en elke podcast beluisteren? Neem dan een abonnement en krijg toegang tot alle artikelen en de database met duizenden berichten.

Investment view

De eerste SaaS-golf veranderde vooral hoe software werd geleverd en gefactureerd. Applications verhuisden van on-premise infrastructuur naar de cloud, maar de economische actor bleef grotendeels dezelfde werknemer die een applicatie opende en daarvoor een licentie nodig had. Agentic AI verandert een dieper onderdeel van het model: niet alleen waar software draait, maar wie de software bedient.

Daardoor wordt de traditionele relatie tussen headcount, softwaregebruik en recurring revenue instabieler. Wanneer één developer met coding agents twee- of driemaal zoveel output produceert, hoeft softwarevolume niet langer evenredig mee te groeien met developer seats. Hetzelfde geldt voor customer service, marketing, analytics en andere knowledge-workcategorieën. Daartegenover staan bedrijven die per compute-eenheid, transaction, message, identity, security event of API-call factureren; voor hen kan dezelfde productiviteitsstijging juist méér machinevolume genereren.

De centrale institutionele vraag is daarom niet of een leverancier AI-functionaliteit heeft, maar welke resource hij monetiseert en of autonomous systems daarvan structureel meer of minder nodig hebben. Vervolgens moet worden bepaald of een andere laag die resource kan abstraheren. Een database die alleen informatie bewaart heeft een andere moat dan een system of record dat geldige transacties afdwingt; een observabilityplatform dat vooral telemetry opslaat heeft een andere positie dan een platform dat agentgedrag over models, tools, permissions en business state kan reconstrueren.

Methodologie en scope

De mastermatrix gebruikt drie bewijslabels. H betekent dat actuele financiële, operationele of procurementdata de relevante earnings- of spend-pool al rechtstreeks zichtbaar maken. Bij de niet-beursgenoteerde namen OpenAI, Anthropic en Cursor betekent H uitsluitend dat de procurement-spendpool hard zichtbaar is in de Zip-dataset; het is nadrukkelijk geen kwalificatie van audited earnings, omdat deze ondernemingen die publieke disclosure niet leveren. E betekent dat er betekenisvolle product-, pricing- of usage-evidence bestaat, maar de incremental AI-economics nog onvoldoende zichtbaar zijn. T betekent dat de architecturale thesis relevant is, maar nog niet hard uit de financiële resultaten kan worden geïsoleerd. Het label is geen waarderingsscore en evenmin een voorspelling van aandelenrendement. (zip.com)

De analyse bestrijkt de belangrijkste software- en AI-infrastructuurlagen en de cruciale fysieke bottlenecks, maar is geen volledige semiconductor- of datacenter-capexnote. Arm, Applied Materials, Lam Research, KLA, Dell en Super Micro Computer worden bewust buiten de kernmatrix gehouden. Zij zijn relevant voor respectievelijk processor-IP, wafer-fab equipment, process control en server integration, maar toevoeging daarvan zou de scope verleggen naar de volledige AI-capexketen. Visa en Mastercard worden om dezelfde reden alleen als relevante settlementrails benoemd.

Mastermatrix

Private intelligence — de eerste reallocatie vindt buiten de beurs plaats

Zip ziet niet alleen een snelle stijging van AI-spend, maar ook sterke concentratie. De gemiddelde actieve adopter werkt inmiddels met 5,9 AI-vendors, terwijl 95% van de AI-spend van de gemiddelde onderneming naar de drie grootste AI-leveranciers binnen die onderneming gaat. Op cohortniveau nemen Anthropic, Cursor en OpenAI 74% van de outlier-adjusted AI-vendor spend voor hun rekening. De technologie-stack wordt dus breder terwijl de economics geconcentreerd blijven. (zip.com)

Voor publieke aandelen is dat belangrijk omdat de eerste reallocatie al kan plaatsvinden vóórdat de beursgenoteerde applicationlaag iets verdient. Coding agents concurreren niet alleen met IDE's en developer tooling, maar ook met outsourced engineering en developer hours. Frontier models concurreren met software, consultancy en interne buildcapaciteit. Een analyse die pas bij beursgenoteerde SaaS begint, mist daardoor een belangrijk deel van de nieuwe profit pool.

ASML, Synopsys en Cadence — de winstpool begint vóór de chip

ASML rapporteerde in Q2 €9,3 miljard omzet, een brutomarge van 54% en 86 verkochte nieuwe lithografiesystemen. De AI-thesis loopt hier niet via tokenvolume, maar via de advanced logic en memory die fysiek moeten worden geproduceerd voordat één accelerator wordt geleverd. De falsifier is een veel sneller normaliserende leading-edge capacity, een forse advanced-node capexvertraging of een structurele daling van de lithografie-intensiteit per unit compute. (asml.com)

Synopsys rapporteerde in Q3 FY2026 $2,477 miljard omzet, tegenover $1,740 miljard een jaar eerder, en verhoogde de full-year omzetverwachting naar $9,715 miljard op basis van aanhoudende AI-driven demand strength. De economische exposure zit niet alleen in meer chips, maar in meer silicon IP, verification en system-level engineering per ontwerp. (investor.synopsys.com)

Cadence rapporteerde $1,584 miljard Q2-omzet, een non-GAAP operating margin van 45,5% en een recordbacklog van $8,1 miljard. Management koppelde de vraag expliciet aan zowel Design for AI als AI for Design. De falsifier voor Synopsys en Cadence is dat AI-assisted design de EDA-spend per succesvolle tape-out sneller verlaagt dan chipcomplexiteit en projectvolume toenemen. (cadence.com)

TSMC, Micron en SK hynix — fabrication en memory bepalen steeds meer de systeemperformance

TSMC rapporteerde over augustus NT$514,81 miljard omzet, +53,3% op jaarbasis; januari tot en met augustus lag de omzet 39,3% hoger dan een jaar eerder. De onderneming blijft relatief neutraal tegenover de strijd tussen NVIDIA, AMD en custom accelerators omdat verschillende architectures leading-edge manufacturing en advanced packaging blijven vereisen.

Micron laat zien hoe sterk de earnings pool naar memory is verschoven. In fiscal Q3 genereerde Cloud Memory $13,769 miljard omzet met een brutomarge van 83%, terwijl Core Data Center $11,524 miljard omzet realiseerde met een brutomarge van 87%. Dat zijn uitzonderlijke scarcity economics en geen aannemelijke steady-state zonder blijvende supply tightness. (investors.micron.com)

SK hynix rapporteerde in Q2 KRW 79,319 biljoen omzet, +257% op jaarbasis, en een operating margin van 76%. Het bedrijf begon HBM4 mass shipments en meldde long-term agreements met ongeveer tien strategische klanten. De falsifier voor zowel Micron als SK hynix ligt bij supply: wanneer HBM-capacity, yields en advanced packaging sneller uitbreiden dan AI-demand, kan de huidige pricing power abrupt normaliseren. (news.skhynix.com)

NVIDIA, AMD en Broadcom — compute per useful outcome is belangrijker dan cost per token

NVIDIA rapporteerde in Q2 FY2027 $96,2 miljard omzet, waarvan $89 miljard uit Data Center, +117% op jaarbasis. De relevante lange-termijnnoemer is echter compute per completed task. Een autonomous coding-, research- of enterprise-agent kan tientallen modelcalls, retrievals en toolcalls uitvoeren voordat één economische taak is voltooid, waardoor cost per token kan dalen terwijl compute per useful outcome stijgt. De falsifier is een situatie waarin improvements in silicon, quantization, caching, modelarchitecture en software-efficiency structureel sneller gaan dan workload elasticity. (nvidianews.nvidia.com)

NVIDIA's institutionele risicoprofiel is inmiddels breder dan productcompetition. De Q3-outlook veronderstelt expliciet geen Data Center compute revenue uit China. De onderneming heeft daarnaast haar supply- en capacity commitments verhoogd tot $279 miljard, terwijl de 10-Q expliciet wijst op afhankelijkheid van land, power, shell, kapitaal en andere datacenterresources en op mogelijke gevolgen voor omzettiming en supply-chainkosten. Daarmee komen naast export controls ook counterparty-, financing- en executionrisico's nadrukkelijker in beeld. (nvidianews.nvidia.com)

AMD heeft inmiddels een materiële tweede merchant-computepool opgebouwd. Q2 Data Center revenue bedroeg $6,7 miljard, +107%, gedreven door EPYC-processors en Instinct-GPU's. De software- en ecosystem moat blijft zwakker dan NVIDIA's, maar een geloofwaardig tweede platform geeft hyperscalers meer bargaining power en beperkt de structurele pricing power van één acceleratorleverancier. (ir.amd.com)

Broadcom zit vanuit custom silicon en networking in dezelfde capexcyclus met een andere economic exposure. Q3 AI-semiconductor revenue bedroeg $16,7 miljard, +221%, terwijl management voor Q4 $21,7 miljard verwacht. Grote, voorspelbare hyperscalerworkloads vergroten daarmee de aantrekkelijkheid van ASICs die op cost per useful inference worden geoptimaliseerd.

Arista en Vertiv — networking, stroom en cooling zijn first-order AI-bottlenecks

Arista rapporteerde in Q2 $3,036 miljard omzet, +37,7%, en een non-GAAP operating margin van 49,9%. De economics worden bepaald door utilization: acceleratorcapex levert niets op wanneer network congestion de hardware laat wachten. De falsifier is een architecturele verschuiving waarbij proprietary fabrics of hyperscaler-integratie de Ethernet-content per accelerator structureel reduceren. (arista.com)

Vertiv rapporteerde $3,274 miljard Q2-net sales, +24%, een adjusted operating margin van 22,6% en $925 miljoen adjusted free cash flow. De falsifier ligt bij de fysieke bottleneck zelf: tragere rack-densitygroei, snellere grid- en datacentercapacity en minder kapitaalintensieve coolingarchitecturen zouden de huidige scarcity rent reduceren.

Microsoft — het beste actuele voorbeeld van adoption die niet automatisch monetisation is

Microsoft moet intern in twee economische modellen worden gelezen. Azure monetiseert first-order cloud consumption, terwijl M365 en GitHub inferencekosten dragen binnen applicationproducten. In FY2026 Q4 rapporteerde Microsoft dat extra Azure-capaciteit snel werd gemonetiseerd, terwijl hogere GitHub Copilot-usage de segmentmarges aanvankelijk drukte. (microsoft.com)

De interessante ontwikkeling kwam nadat GitHub Copilot sterker naar usage-based billing verschoof. Microsoft rapporteerde vervolgens sterkere consumption revenue en verbeterende Copilot-marges gedurende het kwartaal. Management beschrijft daarmee feitelijk de verschuiving van een pure seatmeter naar pricing die usage en value beter volgt. Dit is een van de zuiverste actuele voorbeelden van adoption ≠ monetisation: usage kan eerst de cost-to-serve verhogen voordat pricing zich aanpast. (microsoft.com)

Data en state — intelligence zonder betrouwbare state blijft beperkt

Snowflake, MongoDB, IBM/Confluent, Elastic, Box en Cloudflare vormen verschillende versies van dezelfde underlying thesis: goedkoop reasoning elimineert de behoefte aan actuele, permissioned en auditable state niet. Snowflake rapporteert 126% net revenue retention en 828 klanten met meer dan $1 miljoen trailing-twelve-month product revenue, waardoor er al een omvangrijke consumptionbasis bestaat waarop agentic workloads kunnen landen. (investors.snowflake.com)

MongoDB rapporteerde $771,8 miljoen Q2-revenue, +30%, met een GAAP gross margin van 74%. Management benoemt naast core enterprise workloads ook vroege AI-momentum. De structurele thesis blijft durable state: goedkoper application development kan juist méér interne software opleveren, maar iedere application heeft persistence, canonical objects en auditability nodig. (investors.mongodb.com)

IBM kreeg door de acquisitie van Confluent een sterkere realtime-data component; Confluent hoort sinds maart 2026 niet meer als afzonderlijk beursfonds in deze analyse. IBM rapporteerde in Q2 $7,8 miljard softwareomzet, waarbij Data 19% groeide. De vraag is nu of Confluent, watsonx.data, Red Hat en hybrid integration één coherente control- en datalaag kunnen vormen in plaats van economisch versnipperd te blijven. (newsroom.ibm.com)

Elastic rapporteerde $478 miljoen Q1 FY2027-revenue, +15%, en 21% cRPO-groei. Search, retrieval en observability blijven relevant wanneer agents steeds grotere hoeveelheden context moeten ontsluiten, maar hyperscalers en open tooling vormen hier een duidelijkere pricingtegenkracht dan bij unieke transaction state. (ir.elastic.co)

Box rapporteerde Q2-omzet van $321,1 miljoen, +9%, RPO-groei van 15% en een NRR van 106%. De onderneming positioneert zich nadrukkelijk als secure, governed contentlaag voor externe AI-agents. Daarmee kan de Box-interface voor de werknemer minder zichtbaar worden terwijl permissions en canonical enterprise content economisch relevant blijven. (boxinvestorrelations.com)

Cloudflare rapporteerde $696,1 miljoen Q2-revenue, +36%, maar de GAAP gross margin daalde van 74,9% naar 71,8%. Dat is precies waarom machine-to-machine traffic niet automatisch gelijkstaat aan betere economics: requestvolume is pas waardevol wanneer contribution margins voldoende overeind blijven. (cloudflare.net)

Voor deze volledige consumptiongroep blijft FinOps de belangrijkste tegenkracht. Dezelfde CFO die SaaS-seats rationaliseert kan ook cloud-, database-, retrieval- en observabilityconsumptie hard optimaliseren.

Systems of record — read access wordt goedkoper, write authority niet

MCP maakt systems of record eenvoudiger toegankelijk voor agents, maar verandert niet automatisch wie geldige state mag creëren. Oracle illustreert de economics binnen één onderneming: Q1 Cloud Infrastructure revenue groeide 121% naar $7,4 miljard, terwijl Cloud Applications 10% groeiden naar $4,2 miljard. Infrastructure kan dus exploderen terwijl traditionele SaaS veel rustiger groeit. (investor.oracle.com)

Salesforce rapporteerde meer dan $1,5 miljard Agentforce ARR, bijna $3,9 miljard voor Agentforce plus Data 360 en 7,0 miljard Agentic Work Units, waarvan 3,2 miljard in Q2. De definitie van Agentforce ARR werd in Q2 verbreed met aanvullende AI-offerings, Slackbot en Headless 360. AWU is bovendien een activity measure en geen earningsmetric; uiteindelijk zijn realized revenue en incremental gross profit per AWU relevanter dan het aantal uitgevoerde tasks. (investor.salesforce.com)

Workday rapporteerde $2,471 miljard subscription revenue, +13,9%, en een non-GAAP operating margin van 31,1%. De defensieve asset is niet de HR-interface, maar worker state, organizational hierarchy, compensation logic, entitlements en financial authority. (investor.workday.com)

ServiceNow rapporteerde $3,877 miljard Q2 subscription revenue, +24,5%, cRPO-groei van 21% en meer dan $1 miljard AI ACV. De institutionele vraag is niet hoeveel agents ServiceNow kan tonen, maar hoeveel execution daadwerkelijk door ServiceNow-policy, workflows en approvals moet lopen. (newsroom.servicenow.com)

DocuSign, Shopify en Adyen — execution blijft bestaan nadat de interface verdwijnt

DocuSign probeert zijn moat nadrukkelijk onder de interface te leggen. De strategische waarde zit in agreement state, permissions, role-based authority en auditability; een agent kan een contract analyseren zonder daarmee automatisch de geldige agreement workflow te vervangen.

Shopify rapporteerde in Q2 34% omzetgroei en een free-cash-flowmarge van 18%. Agentic storefronts maken de klassieke storefront mogelijk minder zichtbaar, maar merchant state, checkout, order execution en post-purchase workflow kunnen binnen Shopify blijven. (shopify.com)

Adyen rapporteerde in H1 €1,3029 miljard net revenue, +19% gerapporteerd en +21% in constante valuta. De onderneming voegde via Orb usage-based billing toe en lanceerde Adyen Agentic, waarmee de economische keten steeds vaker kan lopen van machine action naar metering, billing, payment en settlement. (adyen.com)

Control en execution — intelligence wordt goedkoper, governance niet noodzakelijk

GitLab 19.4 maakt de developertransition concreet. /goal, governed agentic flows, MCP-tools voor CI/CD, merge requests, work items en vulnerabilities, plus GitLab Credits en hosted open-weight models, verplaatsen de economische discussie van human developer seats naar governed machine execution. Volgens GitLab kunnen de open-weight opties tot viermaal meer calls per credit leveren dan verschillende frontieralternatieven. (about.gitlab.com)

De institutionele vraag is niet of GitLab zelf de beste coding intelligence bezit. Wanneer code generation commodity wordt, kunnen repository state, security policy, testing requirements, approval en deployment authority juist waardevoller worden.

Pega positioneert deterministic process execution als tegenwicht voor stochastic reasoning, terwijl UiPath probeert klassieke RPA naar multi-agent orchestration te verschuiven. Palantir zit historisch al dichter bij operational execution dan bij lineaire seat economics. De relevante falsifier voor deze control-layerbedrijven is dat hyperscaler orchestration, MCP en open frameworks governance voldoende commoditiseren om een zelfstandige premium control plane overbodig te maken.

Security en identity — autonomy creëert nieuwe security-objecten

Zscaler rapporteerde $898,2 miljoen Q4-revenue, +25%, en $3,771 miljard ARR, eveneens +25%. Management meldde expliciet dat de growth engine breder wordt dan users en dat non-seat-based solutions een sterkere bijdrage leveren. Daarmee begint de omzetmeter daadwerkelijk los te komen van human headcount. (ir.zscaler.com)

CrowdStrike rapporteerde Q2 ARR van $5,84 miljard, +25%, met $332,8 miljoen net new ARR en een non-GAAP subscription gross margin van 81%. De bestaande groei is niet volledig AI-gerelateerd, maar de combinatie van endpoint, identity, cloud en SOC geeft het platform directe exposure aan een bredere agentic attack surface. (ir.crowdstrike.com)

Palo Alto Networks rapporteerde $3,41 miljard Q4-revenue, +34%, en $9,10 miljard Next-Generation Security ARR, +63%. De platformbreedte maakt consolidatie rond network-, cloud-, identity- en runtime controls mogelijk wanneer enterprises agent security niet als losse point solution willen aanschaffen. (investors.paloaltonetworks.com)

Fortinet rapporteerde $2,05 miljard Q2-revenue, +26%, en $2,37 miljard billings, +33%, met een non-GAAP operating margin van 38%. De combinatie van networking en security kan aantrekkelijk worden wanneer machine traffic snel groeit, hoewel cloud-native en platformconcurrentie de belangrijkste falsifier blijven. (fortinet.com)

SentinelOne verdient in deze note een eigen plaats omdat het expliciet experimenteert met een machine-native meter. Q2 FY2027-revenue groeide 21% naar $292 miljoen en ARR 22% naar $1,218 miljard. Singularity Credits worden daarbij gebruikt als unified consumption currency voor AI-powered work. De falsifier is dat credits vooral packaging blijken en geen additionele consumptionprofitpool bovenop de bestaande subscriptionbasis creëren. (investors.sentinelone.com)

Observability en resilience — meer autonomie vergroot de waarde van accountability

Rubrik rapporteerde $1,66 miljard subscription ARR, +33%, en $427,3 miljoen revenue, +38%. Wanneer agents meer write authority krijgen, stijgt niet alleen de behoefte aan prevention maar ook aan het vermogen beschadigde state te reconstrueren en terug te draaien. (rubrik.com)

Datadog rapporteerde $1,12 miljard Q2-revenue, +36%, en $279 miljoen free cash flow. De thesis is niet alleen meer logs, maar een verschuiving van klassieke debugging naar behaviour analysis over prompts, models, retrieval, permissions en toolcalls. (investors.datadoghq.com)

Dynatrace rapporteerde $2,136 miljard ARR, +17%, en 41% organic net new ARR growth. De falsifier voor onafhankelijke observability blijft bundling: wanneer hyperscaler-native telemetry en open tooling voldoende worden om agent chains goedkoop te reconstrueren, kan usage stijgen zonder dat pricing power even sterk toeneemt. (ir.dynatrace.com)

Adobe en Figma — production state tegenover generative scarcity

Adobe rapporteerde record Q3-revenue van $6,76 miljard en meldde dat AI-first ARR meer dan 150% op jaarbasis groeide. Dat bewijst dat disruption en monetisation tegelijkertijd kunnen plaatsvinden, maar de duurzame moat moet steeds meer komen uit professional workflow, rights, formats, collaboration en approved production in plaats van uit generation zelf.

Figma levert het duidelijkste pricingbewijs aan de andere kant. Sinds 25 augustus krijgen Professional-klanten 2x zoveel AI-credits en Organization- en Enterprise-klanten 1,6x zoveel voor dezelfde prijs. De effective price per credit is daarmee aantoonbaar gedaald, maar zonder disclosure over inferencekosten kan niet worden geconcludeerd dat gross profit per credit eveneens daalt. (help.figma.com)

Work management, analytics en collaboration — seat risk moet worden bewezen

Asana rapporteerde $216,4 miljoen Q2-revenue, +10%, met overall NRR van 97%. Management zegt tegelijkertijd sterkere engagement, retention en expansion te zien bij klanten die AI Studio en AI Teammates gebruiken en spreekt expliciet over consumption- en outcome-based revenue streams naast seats. Dat is precies waarom de naam niet simpel als AI-verliezer kan worden behandeld: de oude seatmeter staat onder theoretische druk, maar machine activity kan ook een nieuwe betaalde unit creëren. (investors.asana.com)

Atlassian rapporteerde $1,8 miljard Q4-revenue, +28%, cloudgroei van 31% en meer dan 50% kwartaal-op-kwartaal groei van Rovo assisted actions. De Teamwork Graph kan juist waardevoller worden wanneer agents context nodig hebben over Jira, Confluence, development en teams. (atlassian.com)

Monday.com en Amplitude blijven vooral structurele stresscases rond human-seat economics en agent-bypass. Bij Amplitude geldt nadrukkelijk dat huidige omzetgroei de thesis nog niet bevestigt; de bedreiging zit in de vraag of querying en reporting commodity worden terwijl behavioural state en experimentation de werkelijke moat moeten dragen.

HubSpot, Freshworks en Zoom — mature applications zoeken een diepere control point

HubSpot bouwt Breeze Assistant expliciet boven actuele CRM-, business- en teamcontext. De relevante vraag is of HubSpot de authoritative customer graph blijft wanneer horizontal agents steeds meer GTM-workflows buiten de traditionele interface uitvoeren. (ir.hubspot.com)

Freshworks rapporteerde $237,4 miljoen Q2-revenue, +16%, terwijl Freddy AI Copilot volgens het bedrijf aan meer dan 71% van nieuwe enterprise-deals was gekoppeld. Dat is sterk adoptionbewijs, maar incremental revenue en margin blijven de betere volgende disclosures. (ir.freshworks.com)

Zoom zit in een vergelijkbare overgang van mature communication interface naar agentic workflow. Zonder afzonderlijke disclosure over nieuwe agentic revenue blijft het echter belangrijk om adoption niet automatisch als nieuwe economics te behandelen.

Marketing en customer state — content wordt commodity, context niet

Zeta Global rapporteerde $443 miljoen Q2-revenue, +44%, positieve GAAP-net income en 73% free-cash-flowgroei. Dat bewijst niet dat AI de groei veroorzaakt, maar wel dat de franchise groot genoeg is om de customer-data- en decisioningthesis financieel te testen. (investors.zetaglobal.com)

Klaviyo rapporteerde $370,6 miljoen Q2-revenue, +26%, met 109% NRR; 20% van ARR kwam van klanten die drie of meer producten gebruiken. Daarmee wordt multi-product customer state economisch relevanter dan één afzonderlijk messagingproduct. (investors.klaviyo.com)

Braze rapporteerde $227,2 miljoen Q2 FY2027-revenue, +26,2%. De structurele moat moet uiteindelijk liggen in decisioning en execution boven proprietary customer context, niet in generative marketingcontent zelf. (investors.braze.com)

Communications en vertical context

NiCE rapporteerde $362 miljoen AI ARR, circa 15% van cloud revenue, terwijl Q2-revenue met 7,6% groeide naar $782,3 miljoen. Dat is een van de duidelijkste bestaande voorbeelden waarin AI-omzet al materieel is binnen een mature softwarefranchise. (nice.com)

Twilio heeft een ander economisch profiel omdat message-, voice- en API-volume kan stijgen wanneer autonomous agents meer interactions uitvoeren dan menselijke medewerkers. Q2-revenue bedroeg $1,50 miljard, +22% gerapporteerd en +17% organisch, terwijl dollar-based net expansion 116% bereikte. Daardoor kan human-seat deflation samengaan met communications-infrastructure inflation. (investors.twilio.com)

Intuit rapporteerde over fiscal 2026 $9,918 miljard Online Ecosystem revenue, +19%, terwijl QuickBooks Online Accounting 23% groeide. De moat zit in financial, tax en accounting state die horizontal agents niet eenvoudig kunnen reconstrueren. (investors.intuit.com)

Veeva rapporteerde $928 miljoen Q2-revenue, +18%, en $766,8 miljoen subscription revenue, +16%. Regulated life-sciencesstate, auditability en domain-specific workflows verhogen de agent-bypass threshold ten opzichte van generieke knowledge-worksoftware. (ir.veeva.com)

Seat-deflatie — wat weten we werkelijk?

De sector beschikt inmiddels over overtuigend bewijs voor AI-productivity, maar niet over overtuigend sectorbreed bewijs dat AI al de dominante oorzaak is van dalende SaaS-seat counts. Dat onderscheid moet in een institutionele note expliciet blijven.

Een zwakke NRR kan worden veroorzaakt door macro-economie, customer mix, pricing of competitive pressure. Omgekeerd kan stabiele seat growth onderliggende druk maskeren wanneer AI-functionaliteit tegen lage of nul incremental pricing wordt gebundeld.

Wat wel zichtbaar is, is dat leveranciers hun revenue architecture aanpassen vóórdat brede seat destruction empirisch is bewezen. Salesforce gebruikt AWUs, GitLab Credits, Figma AI-credits, SentinelOne Singularity Credits en Microsoft seat-plus-consumption. Dat alleen is al een sterk signaal dat human seats niet langer als vanzelfsprekende eindtoestand van softwarepricing worden beschouwd. (investor.salesforce.com)

Reallocatie versus werkelijk nieuw budget

Zip bewijst dat een groter deel van de geobserveerde software-uitgaven richting AI gaat, maar niet uit welke cost pool dat budget afkomstig is. De AI-dollar kan uit nieuw IT-budget, bestaande software, consulting en outsourcing of interne labor komen. Alleen de eerste categorie vergroot de totale technology profit pool onmiddellijk; de andere drie verschuiven economics tussen software, services en arbeid. (zip.com)

Voor institutionele analyse is het daarom nuttiger per workload te bepalen welke bestaande cost pool wordt aangevallen dan één marktbreed percentage voor incremental AI-spend te suggereren. Coding agents concurreren tegelijk met developer tooling, contractors en engineering hours; customer-service agents met CRM-seats, BPO en human support; marketingagents met software, agencies en internal labor.

Gross profit per machine action — de nieuwe kwaliteitsmaatstaf

AI-ARR is onvoldoende wanneer de underlying cost structure niet bekend is. De relevante economic waterfall begint met realized revenue uit machine activity en trekt vervolgens model- en inferencekosten, cloud- en databasekosten, retrieval, security, observability, human exception handling en eventuele verloren contribution margin uit legacy seats af.

Wat resteert is incremental gross profit per machine action. Geen van de grote leveranciers rapporteert die volledige waterfall vandaag. Juist daarom moet dit als toekomstige disclosure-eis worden gezien: Salesforce per AWU, GitLab per Credit of automated workflow, Figma per AI-credit, Microsoft per Copilot-consumptionunit en SentinelOne per Singularity Credit.

De beslissende scheidslijn — wie mag de geldige state veranderen?

De belangrijkste architecturale verandering door agents is niet dat enterprise software verdwijnt, maar dat de menselijke interface minder noodzakelijk wordt. Dat maakt write authority belangrijker dan user engagement.

Een agent kan een record lezen zonder de authoritative state te bezitten. Hij kan een contract analyseren zonder de juridische approval chain te vervangen. Hij kan software genereren zonder deploymentauthority te hebben. Hij kan een product selecteren zonder een geldige betaling af te wikkelen.

Daarom moet iedere enterprise-softwarefranchise uiteindelijk langs dezelfde institutionele toets: kan een externe agent een waardevolle, geldige, auditable en aansprakelijke handeling uitvoeren zonder dat deze leverancier nog in de execution path zit?

Wanneer het antwoord nee is, bezit de onderneming mogelijk een echte agentic control point. Wanneer het antwoord ja is en de historische factuur voornamelijk van human seats afhangt, moet de economic unit zelf veranderen.

Slotvisie

Agentic AI is geen eenvoudige strijd tussen AI-winnaars en SaaS-verliezers. Het is een reallocatie van earnings pools door de hele technologiestack, vanaf private intelligence en physical infrastructure tot cloud, data, identity, security, execution en settlement.

De sterkste strategische posities combineren twee eigenschappen: agents gebruiken meer van de onderliggende resource naarmate autonomy stijgt, en de leverancier bezit een control point dat niet goedkoop door een andere laag kan worden geabstraheerd.

Dat kan lithografie, HBM, compute, networking of power zijn, maar ook canonical enterprise state, delegated identity, write authority, observability, recovery, billing of settlement.

De zwakkere positie behoort aan software waarvan de historische economics voornamelijk afhangen van een mens die een proprietary interface opent om werkzaamheden uit te voeren die een external agent steeds vaker elders kan voltooien.

Daarmee wordt de centrale vraag voor iedere naam in deze waardeketen uiteindelijk eenvoudig: kan een autonomous agent een waardevolle, geldige en aansprakelijke handeling uitvoeren zonder deze onderneming in de execution path?

Als het antwoord nee is, kan daar een duurzame agentic tollbooth ontstaan. Als het antwoord ja is en de huidige omzetmeter nog voornamelijk aan menselijke seats hangt, is het toevoegen van AI-functionaliteit niet genoeg; dan moet de economische unit van de franchise zelf opnieuw worden uitgevonden.

English version

AI is rewriting software economics — where the new profit pools emerge and disappear

■ Agentic AI is shifting economic value across almost the entire technology chain. The first incremental dollars flow toward frontier intelligence and coding agents; beneath that layer sit lithography, EDA, HBM, accelerated compute, networking and power infrastructure; further up the stack the contest moves toward data, identity, security, execution, enterprise state and settlement. For investors, the decisive question is therefore not how many AI features a vendor has, but which supplier still gets paid when software itself increasingly becomes the user of software.
■ A meaningful portion of the first new enterprise-AI dollar currently flows to privately held OpenAI, Anthropic and Cursor. Zip measures AI vendors rising from 1.4% to 8.1% of observed software spending across its cohort, while Anthropic, Cursor and OpenAI together account for 74% of outlier-adjusted AI-vendor spend. The dataset covers roughly $18 billion of approved purchase-request value but is heavily skewed toward software and fintech companies, North American enterprises and organisations averaging roughly 2,400 employees, so it should be interpreted as procurement evidence rather than global software-market share. (zip.com)
■ Beneath this private intelligence layer sits a listed earnings pool much broader than NVIDIA and TSMC. ASML, Synopsys, Cadence, TSMC, Micron, SK hynix, NVIDIA, AMD, Broadcom, Arista and Vertiv monetise different scarce resources required before an autonomous agent can perform an economically useful task: chip design, lithography, advanced manufacturing, memory bandwidth, compute, networking, power and cooling.
■ At the software layer, reported pressure must be distinguished from future vulnerability. As of 23 September 2026 there is no sector-wide dataset demonstrating that AI is already destroying enterprise seats at scale. Asana reports overall NRR of 97%, for example, but does not causally attribute that number to AI. The appropriate conclusion is that the traditional seat model can become economically vulnerable when machine activity grows faster than human headcount, not that the shift is already visible across reported software revenue. (investors.asana.com)
■ The strongest emerging software positions may sit where autonomy creates new liability. Once agents deploy code, alter employee records, access customer data, execute agreements or move money, identity, permissions, policy, observability, auditability, recovery and settlement become necessary. Security, identity and transaction infrastructure can therefore attract genuinely incremental budgets while portions of productivity software primarily need to defend existing spending.
■ The critical future KPI is consequently not AI ARR but incremental gross profit per machine action. An autonomous action creates attractive economics only when realised revenue exceeds model, inference, cloud, database, security and observability expense and after contribution margin lost from displaced seat revenue is included. Salesforce Agentic Work Units, Figma AI credits, GitLab Credits, SentinelOne Singularity Credits and Microsoft's move toward seat-plus-consumption are early attempts to build that new economic meter. (investor.salesforce.com)

Investment view

The first SaaS wave primarily changed how software was delivered and billed. Applications moved from on-premise infrastructure to the cloud, but the economic actor remained largely the employee opening an application and requiring a licence. Agentic AI changes something deeper: not only where software runs, but who operates it.

The historical relationship between headcount, software usage and recurring revenue therefore becomes less stable. If one developer can produce two or three times as much output with coding agents, software volume no longer needs to scale proportionally with developer seats. The same logic applies to customer service, marketing, analytics and other knowledge-work categories. Companies charging per unit of compute, transaction, message, identity, security event or API call can experience the opposite effect, with productivity creating more machine volume.

The central institutional question is therefore not whether a vendor has AI functionality, but which resource it monetises and whether autonomous systems structurally consume more or less of that resource. The next question is whether another layer can abstract it.

Methodology and scope

The master matrix uses three evidence labels. H means current financial, operating or procurement data already directly support the relevant earnings or spending pool. For the unlisted names OpenAI, Anthropic and Cursor, H refers only to visibility of the procurement-spend pool in Zip's data and not to audited earnings disclosure. E means meaningful product, pricing or usage evidence exists while incremental AI economics remain insufficiently visible. T means the architectural thesis is relevant but cannot yet be isolated clearly in reported financial results. These labels are neither valuation scores nor expected-return forecasts. (zip.com)

The analysis covers the major software, AI-infrastructure and physical bottleneck layers but is not intended as a complete semiconductor or datacentre-capex model. Arm, Applied Materials, Lam Research, KLA, Dell and Super Micro Computer remain outside the core matrix. Visa and Mastercard are acknowledged as relevant settlement rails without being developed into standalone equity cases.

Master matrix

Private intelligence

Zip's evidence indicates that enterprise AI procurement is broadening technically while remaining concentrated economically. That matters because the first redistribution of software economics can occur before listed application vendors capture any of the spending. (zip.com)

Physical bottlenecks

ASML reported €9.3 billion of Q2 sales, a 54% gross margin and 86 new lithography systems sold. Synopsys reported $2.477 billion of Q3 FY2026 revenue and raised full-year expectations amid continued AI-driven demand strength. Cadence generated $1.584 billion of Q2 revenue, a 45.5% non-GAAP operating margin and an $8.1 billion backlog. These figures confirm that AI economics begin in design and manufacturing infrastructure before a model ever reaches production. (asml.com)

Micron's Cloud Memory business generated $13.769 billion of fiscal-Q3 revenue at an 83% gross margin and Core Data Center $11.524 billion at an 87% gross margin. SK hynix reported KRW 79.319 trillion of Q2 revenue and a 76% operating margin. These economics establish HBM and datacentre memory as first-order AI profit pools, while also making supply normalisation the obvious falsifier. (investors.micron.com)

Arista reported $3.036 billion of Q2 revenue, up 37.7%, with a 49.9% non-GAAP operating margin. Vertiv reported $3.274 billion of Q2 sales, up 24%, alongside a 22.6% adjusted operating margin and $925 million of adjusted free cash flow. Networking, power and cooling are therefore already measurable earnings pools rather than derivative narratives. (arista.com)

Compute

NVIDIA reported $96.2 billion of Q2 FY2027 revenue, including $89.0 billion of Data Center revenue, up 117%. The company also now carries materially larger ecosystem commitments, while its Q3 outlook assumes no Data Center compute revenue from China. (nvidianews.nvidia.com)

AMD's Data Center revenue reached $6.7 billion, up 107%, creating a meaningful second merchant-compute pool. Broadcom represents the custom-silicon and networking alternative as hyperscalers increasingly optimise workloads around cost per useful inference. (ir.amd.com)

Microsoft — adoption does not automatically equal monetisation

Microsoft's FY2026 Q4 disclosures provide one of the clearest examples of AI adoption and AI economics diverging. Additional Azure capacity was rapidly monetised, while rising GitHub Copilot usage initially pressured gross margins; after the June move toward usage-based pricing, consumption revenue strengthened and Copilot margins improved through the quarter. (microsoft.com)

The pattern is likely to become relevant across application software: greater usage can initially increase cost-to-serve faster than revenue, forcing pricing to move from pure seats toward consumption.

Data and state

MongoDB reported $771.8 million of Q2 revenue, up 30%, with a 74% GAAP gross margin. IBM reported $7.8 billion of Q2 Software revenue, with Data up 19%, while Confluent is now part of IBM rather than a standalone listed company. Elastic reported $478 million of Q1 FY2027 revenue, up 15%, and 21% cRPO growth. (investors.mongodb.com)

Box reported $321.1 million of Q2 revenue, 15% RPO growth and 106% NRR. Cloudflare reported $696.1 million of Q2 revenue, up 36%, but with GAAP gross margin declining to 71.8% from 74.9%, illustrating why machine traffic volume alone does not guarantee stronger economics. (boxinvestorrelations.com)

Systems of record, control and execution

Oracle reported Q1 Cloud Infrastructure revenue growth of 121% to $7.4 billion while Cloud Applications grew 10% to $4.2 billion, illustrating within one company how infrastructure can accelerate far faster than traditional SaaS. (investor.oracle.com)

Salesforce reported more than $1.5 billion of Agentforce ARR, nearly $3.9 billion of Agentforce plus Data 360 ARR and 7.0 billion Agentic Work Units. Workday reported $2.471 billion of subscription revenue, up 13.9%. ServiceNow reported $3.877 billion of Q2 subscription revenue, 21% cRPO growth and more than $1 billion of AI ACV. (investor.salesforce.com)

GitLab 19.4 supplies direct product evidence for the transition toward machine-native execution through /goal, governed MCP tooling, GitLab Credits and lower-cost open-weight model options. (about.gitlab.com)

Security and identity

CrowdStrike reported $5.84 billion of Q2 ARR and $332.8 million of net new ARR. Palo Alto Networks reported $3.41 billion of quarterly revenue and $9.10 billion of Next-Generation Security ARR. Fortinet reported $2.05 billion of Q2 revenue and $2.37 billion of billings. (ir.crowdstrike.com)

SentinelOne reported $292 million of Q2 FY2027 revenue and $1.218 billion of ARR. Singularity Credits are particularly relevant because they create a unified currency for AI-powered machine work inside the security platform, providing an early example of machine-native security monetisation. (investors.sentinelone.com)

Observability and resilience

Rubrik reported $1.66 billion of subscription ARR, up 33%, and $427.3 million of revenue, up 38%. Datadog reported $1.12 billion of Q2 revenue, up 36%. Dynatrace reported $2.136 billion of ARR, up 17%, and 41% organic net new ARR growth. These businesses benefit from a world in which autonomous software produces more state changes and more complex failure modes that need to be traced and reversed. (rubrik.com)

Creative and application software

Figma's pricing evidence is direct: Professional customers now receive twice as many AI credits and Organization and Enterprise customers 1.6 times as many at unchanged pricing. That proves lower effective price per credit but does not establish lower gross profit without underlying inference-cost disclosure. (help.figma.com)

Asana reported $216.4 million of Q2 revenue and 97% overall NRR while explicitly discussing consumption- and outcome-based revenue streams alongside seats. Atlassian reported $1.8 billion of quarterly revenue, 31% cloud growth and more than 50% sequential growth in Rovo assisted actions. These disclosures reinforce why seat-risk remains a structural thesis rather than already-proven sector-wide damage. (investors.asana.com)

HubSpot's rebuilt Breeze Assistant is explicitly grounded in current CRM, business and customer context. Freshworks reported $237.4 million of Q2 revenue, up 16%, with Freddy AI Copilot attached to more than 71% of new enterprise deals. (ir.hubspot.com)

Marketing, communications and vertical context

Zeta Global reported $443 million of Q2 revenue, up 44%, and 73% free-cash-flow growth. Klaviyo reported $370.6 million of Q2 revenue, up 26%, and 109% NRR. Braze reported $227.2 million of Q2 FY2027 revenue, up 26.2%. (investors.zetaglobal.com)

NiCE reported $362 million of AI ARR, approximately 15% of cloud revenue, alongside $782.3 million of Q2 revenue. Twilio reported $1.50 billion of Q2 revenue, up 22%, and 116% dollar-based net expansion. These businesses illustrate how falling human-seat requirements can coexist with rising machine-interaction volume. (nice.com)

Intuit's Online Ecosystem generated $9.918 billion of fiscal-2026 revenue, up 19%, while Veeva reported $928 million of Q2 revenue and $766.8 million of subscription revenue. Proprietary financial, tax and regulated life-sciences state raise the bypass threshold for horizontal agents. (investors.intuit.com)

Commerce and settlement

Shopify reported 34% Q2 revenue growth and an 18% free-cash-flow margin. Adyen reported €1.3029 billion of H1 net revenue, up 21% in constant currency, while expanding into usage billing and agentic payments. These businesses sit closer to completed economic actions than to the intelligence layer that initiates them. (shopify.com)

Seat deflation

The sector still lacks broad evidence that AI is already the dominant cause of SaaS seat destruction. Productivity gains and pricing-model changes are visible; widespread seat contraction causally tied to AI is not.

The framework therefore distinguishes vulnerability of the historical billing unit from already reported financial damage.

Gross profit per machine action

The relevant future economic waterfall begins with realised machine-action revenue and subtracts inference, cloud, data, security, observability, exception handling and displaced legacy contribution margin.

The residual is incremental gross profit per machine action. That is ultimately the disclosure investors need to distinguish genuinely superior AI economics from expensive adoption.

Final view

Agentic AI is not simply a contest between AI winners and SaaS losers. It is a redistribution of earnings pools from private intelligence through physical infrastructure, cloud, data, security, enterprise state, execution and settlement.

The strongest positions combine two characteristics: autonomous systems consume more of the underlying resource as usage scales, and the vendor owns a control point another layer cannot cheaply abstract.

The central question for every company therefore remains whether an autonomous agent can complete a valuable, valid and accountable action without that vendor remaining in the execution path.

If it cannot, the company may own a durable agentic tollbooth. If it can, and the historical economics still depend primarily on human seats, the economic unit itself has to change.

Wil je alle artikelen kunnen lezen en elke podcast beluisteren? Neem dan een abonnement en krijg toegang tot alle artikelen en de database met duizenden berichten.