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企業(yè)軟件在講述了多年“SaaS元年”之后，終于迎來了它的“至暗時刻”。

過去一個月，OpenAI的Frontier AI Agent，Anthropic的Claude Code工具，以及OpenClaw開源Agent（龍蝦）工具的接連爆火，引發(fā)全球軟件二級市場的拋售潮，Salesforce、Adobe、微軟等美股軟件公司股價遭受沉重打擊。根據(jù)J.P.Morgan二月初發(fā)布的研究報告，美股軟件板塊市值自2026年1月下旬以來已蒸發(fā)超過1萬億美元。

不過，相較于企業(yè)軟件因AI被看空，大多軟件廠商仍持有積極心態(tài)。一方面，軟件廠商正在加碼AI Coding，研發(fā)嵌入式Agent、對話式Agent等各類適用于企業(yè)業(yè)務(wù)場景的AI產(chǎn)品。另一方面，他們也會強調(diào)自家產(chǎn)品及交付能力久經(jīng)考驗，比那些未經(jīng)充分驗證的Agent更放心，并將Agent用于自身研發(fā)運營及日常企業(yè)經(jīng)營，讓AI為其產(chǎn)品背書。

Agent能不能干掉軟件還不好說，市場需要時間去消化Agent對軟件行業(yè)結(jié)構(gòu)性變化的擔憂，而怎么去理解Agent與企業(yè)軟件的關(guān)系才會影響未來軟件行業(yè)的進程：Agent究竟是嵌入流程，還是替換流程？

前者的判斷邏輯在于，AI是工具，是人類助手，是促進企業(yè)流程管理的。這種思路延續(xù)了上世紀90年出現(xiàn)的“業(yè)務(wù)流程再造”的認知，企業(yè)軟件的核心依然是記錄數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、產(chǎn)生洞察。像近期用友提出的“智能雙模”，就是把ERP、CRM等傳統(tǒng)軟件與Agent驅(qū)動的智能決策型軟件實現(xiàn)有機統(tǒng)一，讓企業(yè)軟件做到既穩(wěn)又靈。

而后者的判斷則比較激進，最近釘釘“悟空”提出的真經(jīng)系統(tǒng)，認為AI才主體，為此要圍繞AI實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計，讓AI能讀、能寫、能精準操控。比如過去GUI是為人類服務(wù)的，而今天AI需要CLI（命令行界面）。顛覆之下，釘釘悟空會變成一個能夠調(diào)動企業(yè)所有原子能力、讓每個人都能成為一人團隊（OPT）的超級Agent。

這兩種世界觀無非對錯，卻反映出當下軟件廠商都在想方設(shè)法地主動求變。

不轉(zhuǎn)型的軟件廠商首先被顛覆

不把AI融入進來，未來的企業(yè)軟件在體驗、效率和商業(yè)模式上都會被淘汰。

整體來看，AI使得軟件的交互方式、部署方式都得以改變，因而軟件的普及也會更加迅速。同時，AI拓展了軟件的用戶類型，原來軟件只有人再用，現(xiàn)在Agent也在用。未來，各個企業(yè)里面的最終用戶會成為企業(yè)軟件重要的創(chuàng)建者，過去這都是需要專業(yè)的軟件服務(wù)商提供。為此，AI使得企業(yè)軟件的價值升維，升到原來企業(yè)軟件想做但做不到的更高維度，可以做預(yù)測，做決策，做自主執(zhí)行，這也使得軟件的商業(yè)模式實現(xiàn)升級，未來更多是以服務(wù)交付，按結(jié)果收費成為更多客戶選擇之一。

目前企業(yè)用戶的使用習慣已經(jīng)在悄然改變。在搜索、辦公軟件里用AI輔助寫作、總結(jié)、問答已經(jīng)成為日常，再回到傳統(tǒng)“點菜單+填表單”的系統(tǒng)，效率明顯變低。在傳統(tǒng)的CRM系統(tǒng)里，如果銷售只能自己篩列表、寫郵件，體驗已經(jīng)明顯落后于“自動幫你生成跟進話術(shù)、預(yù)測成交概率、提醒關(guān)鍵動作”的Agent CRM。

為此，客戶不再只買一個系統(tǒng)，而是希望買到“能回答問題、能給建議、能幫我做事的助手”，這直接推高了對軟件智能化、個性化的期待。數(shù)據(jù)顯示，SaaS市場中近80%廠商已經(jīng)在產(chǎn)品中上線或規(guī)劃AI功能。

另一方面，對于軟件廠商而言，AI還能優(yōu)化內(nèi)部研發(fā)和運營流程，用AI做代碼輔助、缺陷定位、客戶支持機器人，減少支持和維護成本，提高同樣團隊規(guī)模下的交付能力。換言之，如果競品用AI把實施周期和運維成本打下來了，而你還停留在傳統(tǒng)模式，簽單和續(xù)費都會很被動。

無論是大廠還是創(chuàng)企都在用AI敘事?lián)屨际袌鲂闹牵说蕉俗詣踊鞒?、對話式操作界面、智能推薦和決策支持，這些名詞或許很快就會成為“下一代企業(yè)軟件”的定義標準。

用友提到一個非常關(guān)鍵的點，AI編程對用友自身研發(fā)體系的改造。也就是，用友不僅自己在賣給客戶軟件、服務(wù)，同樣也在用AI改造自身的內(nèi)部軟件開發(fā)流程，通過進一步壓低軟件產(chǎn)品的開發(fā)成本，提高盈利能力。AI對于用友來說，不只是產(chǎn)品端的新故事，也開始變成自己的新工具。

為保證自身在AI投入與產(chǎn)出的平衡，用友在產(chǎn)品和自身組織層面都做了一系列調(diào)整。在產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新層面，用友明確了AI至上策略，核心聚焦于AI和數(shù)據(jù)服務(wù)，在應(yīng)用、平臺、模型、數(shù)據(jù)幾個層面持續(xù)推進；同時，用友對企業(yè)自身的經(jīng)營與管理實現(xiàn)了AI化，將AI應(yīng)用于自身的研發(fā)、交付、營銷、服務(wù)等全業(yè)務(wù)過程與管理變革，以大幅提高經(jīng)營效率并降低經(jīng)營成本。

Palantir收入暴增109%的現(xiàn)實啟示

Agent在企業(yè)軟件中的價值無可厚非，它有潛力成為能夠處理完成任務(wù)的數(shù)字化工作者。與過去傳統(tǒng)自動化RPA的區(qū)別在于，Agent通過理解上下文實現(xiàn)跨企業(yè)系統(tǒng)不同部分的協(xié)同工作。例如，Agent可以監(jiān)控庫存、與供應(yīng)商協(xié)調(diào)、檢查預(yù)算并調(diào)整計劃，同時遵循既定的業(yè)務(wù)規(guī)則。同時，多個Agent也可以協(xié)同工作，例如，一個Agent監(jiān)控供應(yīng)鏈，一個Agent管理生產(chǎn)計劃，如果出現(xiàn)供應(yīng)商延誤，Agent可協(xié)調(diào)調(diào)整計劃并通知相關(guān)團隊成員。

但目前來看，Agent的終局形態(tài)還只是換上了大模型的外衣，沒有把背后“數(shù)據(jù)→語義模型→決策→行動”這一整條鏈路打通，沒有穩(wěn)定、可計算的業(yè)務(wù)語義層，所謂“多步推理、自動執(zhí)行”就會很快翻車。

筆者注意到近期一個帶有哲學理念的概念：本體（Ontology），這是美國公司Palantir的核心。理解Palantir，就是理解這條鏈在工程和產(chǎn)品層面長什么樣。

值得一提的是，Palantir在2025財年的美國本土企業(yè)軟件收入增長近109%，相比之下，Salesforce、SAP、Adobe等軟件廠商同年收入增長均在10%左右。Palantir大力和SAP、英偉達、云廠商等合作，其目的是現(xiàn)有企業(yè)IT堆棧之上做統(tǒng)一的AI+數(shù)據(jù)操作層，而不是重造ERP。

在Palantir，本體不是單純的數(shù)據(jù)模型，它把一個決策拆成三塊：數(shù)據(jù)、邏輯、操作，并統(tǒng)一建模在一個語義空間里。放在企業(yè)側(cè)，即把人、設(shè)備、訂單、倉庫、任務(wù)等抽象成統(tǒng)一的業(yè)務(wù)對象和關(guān)系網(wǎng)，相當于給企業(yè)建了一張可計算的業(yè)務(wù)地圖。有了這張地圖，任何分析、規(guī)則或模型輸出，都可以精準地落到“哪個訂單、哪個工廠、哪個航班、哪個告警”上，而不是停留在一個孤立的報表或評分上。

同時，Palantir并不開發(fā)大模型，它提供的軟件其實是讓客戶連接和組織存儲在ERP、CRM、數(shù)據(jù)庫等系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，通過提供最佳工具讓其開發(fā)并利用這些數(shù)據(jù)。

目前來看，Palantir仍是Agent+企業(yè)軟件的早期形態(tài)，只不過它用的是規(guī)則、知識圖譜、傳統(tǒng)AI和復雜工程。今天的Agent則是在它的路線圖上往前走：用大模型做推理+自然語言接口，把原本只有Palantir這種重型廠商才能做的動作，變成更多企業(yè)可用、成本更低的形態(tài)。

客戶的選擇，其實正告訴你答案

如果Agent終有一天會變成如水煤電一樣（過去是云計算）易于獲取的資源，這還是構(gòu)成企業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵嗎？

筆者注意到，國內(nèi)某全球500強企業(yè)內(nèi)部，從2024年下半年起的一年內(nèi)，內(nèi)部員工就已經(jīng)創(chuàng)建有8000多個Agent。

而在對AI應(yīng)用接納較慢的制造業(yè)，某鋼鐵企業(yè)通過過去一年的實踐，已經(jīng)在企業(yè)內(nèi)部17個場景構(gòu)建了50多款A(yù)gent。

“AI和數(shù)據(jù)的結(jié)合要穿透到所有的業(yè)務(wù)流程里，這是下一代ERP及所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)要研究的方向。唯有這樣，AI才能在企業(yè)場景中持續(xù)發(fā)揮價值。”該鋼鐵企業(yè)的核心思路是在數(shù)據(jù)層面對業(yè)務(wù)進行解耦，將每個最小的業(yè)務(wù)流程解耦后，再通過數(shù)據(jù)串聯(lián)起來進行重構(gòu)。

謹慎態(tài)度的客戶除了觀望，也仍在小范圍測試Agent，盡管這項技術(shù)處于萌芽階段，短期內(nèi)幾乎不可能開發(fā)出值得信賴的通用型Agent。

BCG波士頓咨詢公司指出，Agent的早期采用者已經(jīng)實現(xiàn)工作流周期加快20%至30%，并顯著降低后臺運營成本。普華永道指出，有落地的企業(yè)反饋，使用Agent后決策周期縮短了55%，生產(chǎn)力提高了66%。一家B2BSaaS公司在實施基于Agent的智能營銷活動后，潛在客戶轉(zhuǎn)化率提高了25%。

Allganize近期調(diào)研顯示，近60%的受訪者計劃在一年內(nèi)采用Agent；對于已經(jīng)使用或準備使用Agent的公司而言，最重要的任務(wù)是與現(xiàn)有系統(tǒng)實現(xiàn)無縫集成，近40%的公司將此列為首要關(guān)注點。業(yè)務(wù)領(lǐng)導者寄希望于Agent解決的主要挑戰(zhàn)包括：減少加班和長時間工作（35.7%）、解決人才短缺問題（33.2%）、提高數(shù)據(jù)利用率（32.2%）以及減輕繁重的工作負擔（27.7%）。

可以看到，今天的企業(yè)無非焦慮的一點是，他們被灌輸了“采用AI等新技術(shù)應(yīng)用，可能存在先進與落后之分，落后就要挨打，甚至被市場所淘汰?！?/p>

但這樣的問題定義可能太粗淺了。從老板到員工不是沒有在用AI，開源的或商業(yè)套件，但企業(yè)就是沒有看到價值結(jié)果。

究其根因，企業(yè)只是把AI應(yīng)用或者Agent看成是一個可以替代員工的工具，而不是把AI真正意義上融入企業(yè)的業(yè)務(wù)流程，把AI塑造成一個能夠在具體場景中，被定義、被測評、被管控且能夠為企業(yè)業(yè)務(wù)結(jié)果負責的“員工”系統(tǒng)。

真正意義上做到這一點，AI就不再是當下粗淺地定義企業(yè)先進與落后之分的標簽了，而是企業(yè)如何將AI與自身業(yè)務(wù)進行深度融合與創(chuàng)新，將成為塑造其差異化競爭力的關(guān)鍵。

同樣的道理，企業(yè)軟件的價值不在于技術(shù)本身，而在于解決業(yè)務(wù)問題的能力。無論底層是傳統(tǒng)代碼還是vibe coding，客戶最終還是為解決問題付費。唯有客戶為價值買單，中國的企業(yè)軟件才能進步。（作者 | 楊麗，編輯 | 蓋虹達）