第一批用 AI 代替人力的公司，已经开始后悔了。

在过去两年里，有一批科技公司走在了所有人前面。它们不只是采购 AI 工具、试点 AI 流程，而是直接用 AI 替换掉真实的人——裁掉销售、裁掉客服、裁掉内容团队，然后向投资者讲述一个利润率改善、效率跃升的动人故事。

Salesforce 是这批公司里最有代表性的那一个。这家全球最大的 CRM 软件公司，由创始人 Marc Benioff 亲自站台布道，高调宣称 AI Agent 将终结传统客服模式，并以此为由，在 2023 年至 2025 年间持续裁减数以千计的一线员工。与此同时，Benioff 在各种公开场合把他们公司押注的 AI 旗舰产品 Agentforce 描述成一场革命的开始。

最新的财务数据，却给这场革命泼了一盆冷水。

Salesforce 营收增长了 12%，这个数字看上去尚可，但剔除新收购的 Informatica 贡献，有机增长率只有 8%。更值得警惕的是，公司对来年的增长指引仅为 10%-11%，其中还包含了约 3 个百分点来自 Informatica 的并表贡献，也就是说，剔除收购因素，Salesforce 的真实有机增长预期只有 7%-8%，甚至弱于刚刚过去的这一年。一家曾经年增速超过 20% 的云计算巨头，如今靠收购来维持增长的门面，靠裁员来撑起利润的体面。

财报之外，还有一个细节更耐人寻味。2025 年 12 月，有报道称 Salesforce 多位高管的内部表态称，公司承认在 AI 替人这件事上 " 过于自信 "，低估了复杂场景下 AI 的局限性，裁撤大量有经验的客服人员后留下了 AI 无法填补的空缺。对此，Salesforce 官方随即发出声明进行澄清，将这轮裁员重新定性为 " 战略性人员再平衡 "，而非承认决策失误。

这不禁让我们思考，AI 代替人类，真的可行吗？

裁员裁到大动脉

Salesforce 的激进裁员从三年前就露出苗头。

2023 年，Salesforce 宣布裁员约 8000 人，占全体员工的 10%。彼时，这一消息与硅谷的整体寒冬叙事融为一体，被普遍解读为科技行业过度扩张后的理性收缩。没有人太过在意。毕竟，Meta 裁了，亚马逊裁了，Google 也裁了，大家都在降本增效。

但 Salesforce 的裁员，从一开始就带着一种与众不同的底气，不是迫不得已的收缩，是主动选择的 " 用 AI 换人 "。

Marc Benioff 在随后数月里，开始频繁在公开场合表达一个核心判断：AI Agent 的能力已经足以替代大量人工客服和销售支持岗位。2024 年，他进一步宣称，公司当年不会再招聘任何销售人员，因为 Agentforce 可以完成这些工作。

更狠的是，Salesforce 砍掉的不是边缘性的后台岗位，而是深度嵌入客户关系链条的核心人员。

在 SaaS 行业，有一类岗位叫做客户成功经理，简称 CSM。他们的工作不是拉新，而是守住已有的客户，跟进使用情况，解决实际问题，在续约节点前提前介入，推动客户增购更多功能。说白了，客户买完软件之后，钱还能不能续进来，很大程度上靠的就是这批人。

而 Salesforce 在这一轮裁员中，显著压缩了客户成功团队的规模。据多位前员工和行业分析师的描述，这支队伍在 2023 至 2025 年间经历了多轮收缩，部分区域的大客户覆盖密度大幅下降。

结果是什么？客户关系开始松动。

没有人跟进续约，没有人在客户遇到问题时第一时间出现，客户自然会开始盘算这笔钱花得值不值。这种盘算不会立刻反映在财报上，但时间久了，终究会在数字上显现出来。

现在，那个时间点到了。

Salesforce 最新财报显示，剔除 Informatica 并表的贡献，有机增长只有 8%。财务官 Robin Washington 在电话会上提到，Agentforce 的增长被市场营销、电商和 Tableau 业务的疲软所抵消，而这几条线恰恰是人员削减最集中的地方。

Agentforce 自己的数据也没有想象中亮眼。最新季度 ARR 达到 8 亿美元，但对照公司全年 460 亿美元左右的营收预期，这个数字只占约 1.7%，和 Benioff 描述的那场 AI 革命之间，还有相当长的距离。

分析师在电话会上问到，Agentforce 的增长是否在蚕食老业务。对于这个问题，Benioff 没有正面作答，而是将话题引向了公司的历史积累与创新方向。

这个问题目前还没有答案，但它被提出来本身，已经值得关注。

裁员裁掉的是成本，但一并裁掉的，是那些用时间和信任积累起来的客户关系。而在 SaaS 这门生意里，这恰恰是最难重建的东西。

从 " 软件已死 " 到增长熄火

要理解 Salesforce 今天的处境，必须先理解它曾经站在多高的地方。

1999 年，Marc Benioff 从甲骨文辞职，在旧金山创立 Salesforce。他当时喊出的口号，在行业里几乎是石破天惊的四个字：" 软件已死 "。

彼时，企业软件的主流模式是买断制，客户一次性购买昂贵的授权许可，自己架设服务器，自己维护系统，一用就是十年八年，痛苦而低效。Benioff 的判断是，这种模式正在走向终结，未来属于通过互联网按需订阅的云端服务，即 SaaS 模式。

这个判断，在当时几乎无人认同。投资人嘲笑他，同行不屑一顾，连他昔日的老板、甲骨文创始人 Larry Ellison 也公开唱衰。

但历史证明，Benioff 是对的。

Salesforce 用了十五年，把 CRM 这个原本枯燥的企业软件赛道做成了一门性感的生意。

公司于 2004 年上市，随后持续扩张，在 CRM 市场的份额多年稳居全球第一，一度超越 SAP、甲骨文等老牌对手的总和。2021 至 2022 年，疫情加速了企业数字化转型，Salesforce 迎来了历史上最辉煌的增长周期——年收入突破 260 亿美元，市值一度冲破 2500 亿美元，营收增速连续多季度维持在 20% 以上。

那是 SaaS 行业最后一段集体狂欢。

2022 年之后，一切开始逆转。全球通胀与加息压力迫使企业大幅削减 IT 支出，客户开始重新审视每一份软件订阅的性价比。Salesforce 引以为傲的先落地、再扩张打法开始遭遇阻力，增购的驱动力下降，续约的谈判变得更加艰难。

与此同时，Salesforce 自身也埋下了一些隐患。2021 年，公司以 277 亿美元收购企业协作平台 Slack，创下当时最大的软件收购案之一。然而整合进展迟缓，Slack 在 Salesforce 体系内的协同效应始终未能充分释放，也未能有效抵挡微软 Teams 的持续蚕食。这笔收购，至今仍被不少分析师视为资本配置上的失误。

进入 2024 至 2025 年，Salesforce 又豪掷约 80 亿美元收购数据整合平台 Informatica，试图通过外延并购重新拉高增速。这笔交易直到近期才完成并表，支撑了最新季度财报相对好看的 12% 增速。但正如 The Information 的分析所指出的，过度依赖并购来驱动增长，并非可持续路径，资本市场也对此保持着高度警惕，财报发布后，Salesforce 股价盘后下跌约 5%。

更深层的问题，在于 Agentforce 的战略悖论。

公司在 2024 至 2025 年间大力推销 Agentforce，把它包装成下一代企业 AI 平台，声称能够自主处理客户服务、销售跟进、数据分析等大量工作。

但财务官 Robin Washington 的表述，却在不经意间揭示了一个让人不安的可能性：Agentforce 的新增收入，是否正在以侵蚀旧有业务为代价？企业客户采购了 Agentforce，就相应削减了对 Salesforce Marketing Cloud、Commerce Cloud 和 Tableau 的订阅。换言之，客户花的钱没有增加，只是从左口袋转移到了右口袋。

这种 " 内部蚕食 " 效应，是 AI 时代企业软件公司普遍面临的一个结构性困境。新产品足够好，老产品就会被替代；但如果替代发生在自己内部，那净增长就是零，甚至是负数。

一个曾经用 " 软件已死 " 颠覆行业的人，现在可能正在经历自己的产品被自己的 AI 颠覆。

AI 用人，边界在哪里？

Salesforce 的困境，在商业世界里并非孤例。它不过是一个最先被放大的案例，而类似的故事，正在不同行业、不同规模的公司里悄悄上演。

刘明（化名）是一家财经媒体机构的主编。这家机构运营着三个平行的内容账号，在各自的垂直领域都有一定的读者基础。两年前，他手下有不到十名记者，各自负责采写、运营，团队虽然不大，但产出稳定，与读者之间建立了清晰的信任关系。

然后，老板发现了 AI。

" 他不是那种慢慢测试的人，" 刘明说，" 他直接就决定了，不需要那么多人，AI 可以写。" 去年，这家机构在极短的时间内完成了一轮大裁员，全职记者被全部裁撤，只保留了刘明和几名兼职供稿人。老板的逻辑很清楚：省下人力成本，用 AI 补上产能缺口，利润率直接改善。

结果是，产能确实还在，内容也还在发，但读者感受到了。

文章开始变味。内容还在发，但读者能感觉到不对劲，经常反馈文字流畅，却没有什么实质的东西。更直接的问题来自 B 端客户。这家机构原本为企业客户提供分析报告和行业稿件，裁员之后，稿件质量明显下滑，客户陆续反映内容像是 AI 生成的，没有深度，数据来源也说不清楚。老板的应对方式是自己上场，直接用 AI 出稿，对外称经过了深度优化。结果适得其反，部分客户就此终止了合作。

" 他以为裁掉记者，AI 可以无缝接管，" 刘明说，" 但他没有想到，我们卖的从来不只是文字，我们卖的是对一个行业的判断力，是采访关系，是编辑的眼光。这些东西，AI 给不了。"

刘明的故事，与 Salesforce 的困境，有一个惊人相似的底层逻辑：被裁掉的，不只是 " 可以被替换的劳动力 "，而是维系客户信任和产品价值的隐性基础设施。

这个问题，在管理学层面上正在引发越来越严肃的讨论。研究者们开始区分两类岗位：一类是 " 流程性工作 "，即遵循既定规则、输出标准化结果的任务，AI 在这一类工作上的替代效率已经相当高；另一类是 " 关系性工作 "，即依赖信任、判断、情境理解和长期积累来创造价值的工作，比如大客户维护、深度采访、咨询顾问、战略谈判，这类工作，AI 目前仍然无法真正承接。

Salesforce 所犯的错误，以及那位财经媒体老板所犯的错误，在本质上是一样的：把两类工作混为一谈，然后用 "AI 能做 " 的逻辑，大刀阔斧地砍掉了 "AI 还做不好 " 的部分。

更重要的是，这种错误的代价，往往不会立刻显现。SaaS 公司的续约周期是 12 至 24 个月，媒体内容的信任消耗是缓慢的，品牌的受损是渐进的，等到数字开始变难看，再想重建，成本是裁员节省下来的数倍。

那么，AI 在公司治理中，究竟应该用多少？

这个问题，到目前为止没有人给出一个精确的答案。但可以确定的是，答案不应该来自一张成本对比表，而应该来自对岗位价值的细致拆解：这个人在做的事情，究竟有多少是规则执行，有多少是关系积累？前者，AI 可以接手；后者，贸然替换，风险极高。

投资者也在意识到这一点。Salesforce 过去一年的股价表现落后于标普 500，市场对于那些过度依赖 "AI 叙事 " 而内生增长乏力的软件公司，正在给出越来越保守的估值。

第一批用 AI 员工的公司，正在用真实的业绩，为所有后来者划出一条红线：AI 是杠杆，不是替代品。用对了，它放大人的价值；用错了，裁掉的不只是员工，还有公司自己的未来。