美国 SaaS 巨头主动交出界面，收入仍在增长，它们留住的是数据、规则和权限。中国不缺 AI 入口，缺的是入口背后可被调用的业务能力。

撰文｜顾青云

编辑｜沈菲菲

过去二十年，企业软件行业一直在做一件事：想方设法让用户留在自己的系统里。

无论是 Salesforce 的 CRM、Oracle 的 ERP，还是国内的用友、金蝶，商业逻辑大同小异：把企业的业务流程搬进软件，让员工习惯使用自己的产品，再通过账号、功能模块、项目收费。

但在 2026 年，SaaS 行业最重要的生存模式正在瓦解。

9 月份的旧金山 Dreamforce 大会上，Salesforce 正式发布了 AIforce，将客户数据、业务流程和权限能力通过 MCP、API 等方式，开放给外部智能体。企业员工不需要打开 Salesforce 的网页，就可以通过 AI 工具完成业务操作。

一个月后，另一家软件巨头 Workday 也宣布推进智能体平台的 " 无头化 "，并与 Anthropic 展开合作，让员工能够直接在 Claude 中查询人力、财务数据，甚至发起审批流程。

于是，一个问题开始在企业服务行业蔓延：当 AI 成为所有企业软件的统一入口，SaaS 还有存在的必要吗？

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界面正在消失，

但 SaaS 的护城河没有消失

要理解这轮变化，首先要搞清楚一个问题：企业为什么愿意为 SaaS 持续付费？

不少人的答案可能是功能、数据和用户习惯。

一家企业使用 Salesforce 管理客户，使用 Workday 管理员工，使用 Oracle 管理财务。随着业务不断深入，逐渐成为企业日常运转的一部分：员工需要学习操作，管理者需要适应流程，IT 部门需要维护系统。

使用时间越长，替换成本越高。

国内企业服务行业曾流传过一个颇具代表性的故事。

一家大型银行使用 Oracle ERP 多年，内部员工一直抱怨系统复杂、操作繁琐。后来，银行决定开发自己的 ERP 系统。但在新系统立项时，业务部门提出的第一条要求却是：新界面最好和 Oracle 保持一致。

原因很简单。

大家虽然觉得旧系统难用，但已经习惯了它的操作方式。

可当员工不再需要亲自操作，而是让 AI 代替自己完成任务时，界面是否友好、菜单是否复杂，几乎没有意义。客户只关心三个问题：能不能连接系统，能不能获取需要的数据，能不能完成指定的操作。

是否意味着 SaaS 时代结束了呢？答案是否定的。

举个简单的例子。

员工可以让 AI 查询本月采购预算，也可以让 AI 根据历史数据生成一份采购建议。可进一步要求 AI 去采购价值 100 万元的设备，情况就完全不同了：谁有权发起采购？谁负责审批？预算是否充足？供应商是否符合要求？付款需要经过哪些流程？

企业必须有一套明确的身份认证、权限管理、业务规则和审计机制，恰恰是 Salesforce、Workday 等企业长期积累的核心能力。

比如 Workday 与 Anthropic 的合作中明确强调，员工通过 Claude 发起的请求，仍然需要遵守 Workday 原有的权限和业务规则，相关修改也需要经过用户确认。

这也解释了为何 Salesforce 敢主动开放自己的能力：交出去的是操作入口，留下的是数据、规则和业务执行的控制权。甚至可以说，AI 正在帮助 SaaS 建立一种新的客户绑定关系。

过去，企业软件依靠用户习惯形成黏性；未来，则可能依靠智能体与业务系统之间的调用关系形成黏性。一旦企业把销售、财务、人力等核心流程交给智能体执行，底层软件的稳定性、数据质量和规则体系将越来越重要。

所以，AI 并不是简单地消灭 SaaS，正在迫使 SaaS 企业回答一个问题：当用户不再需要你的界面，你还能为企业创造什么价值？

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从卖服务到卖结果，

SaaS 的商业模式正在重构

如果说界面的消失改变了企业软件的产品形态，AI 带来的另一场变化，直接触及了 SaaS 的商业模式。

SaaS 最典型的收费方式是按账号、按席位收费。

一家企业有 100 名销售人员，就购买 100 个 CRM 账号；有 500 名员工，就按照相应规模采购人力资源系统。

智能体的出现，正在打破这个前提。

假设一家企业原本需要 100 名客服人员处理客户咨询，现在通过 AI 智能体，只需要 20 名员工负责复杂问题和人工审核。这家企业还有必要购买 100 个客服软件账号吗？

对于依赖席位收费的 SaaS 公司来说，显然不是一个好消息。

资本市场的情绪也印证了这一点：4 月中旬，美国软件行业指数 IGV 一度较高点下跌约 37%。因为投资者担心，AI 不仅会取代部分企业员工，还会连带减少企业购买的软件账号。

但随后出现的变化，刷新了资本市场的认知。

Salesforce 最新披露的季度收入达到 113.5 亿美元，同比增长 11%。其中 Agentforce 与数据平台 Data 360，合计年化经常性收入已经接近 39 亿美元；另一家企业巨头 ServiceNow 的 AI 业务年合同价值也突破 10 亿美元，并将全年目标上调至 15 亿美元。

这些数字至少说明了一件事：

企业软件并没有因为 AI 的普及而失去全部商业价值。相反，一部分 SaaS 公司已经开始从 AI 应用中获得新的收入。

更关键变化在于，收费对象正在发生转移。

企业过去购买的是使用软件的权利；现在越来越愿意为软件实际完成的工作付费。

Salesforce 已经开始使用 " 智能体工作单元 " 衡量 AI 的工作量，第二季度交付量达到了 32 亿个，环比增长 97%。

在客服领域，类似的变化更加直观。

Zendesk、Intercom 等企业已经探索按照问题解决次数收费，而不是简单按照客服账号数量收费。比如一套 AI 客服系统每成功解决一个问题，收取约 1 至 2 美元。

也就是说，企业软件正逐渐从按人收费，转向按工作量、按任务，甚至按结果收费。

当然，这种转型还处于早期阶段。

例如一个客服智能体回答了用户的问题，但用户对结果并不满意，这算不算成功解决？如果 AI 完成了一笔采购，却因为判断错误造成损失，责任应该由谁承担？

但产业方向已经越来越清晰。

未来，企业软件的竞争不再只是功能多少、界面是否友好，而是谁能够更高效、更可靠地完成业务任务，比拼的是 AI 真正理解企业、遵守规则并完成工作的能力。

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中美 AI 的差距，

正在从模型能力转向生态

为何美国的 SaaS 企业重新回到了增长轨迹，国内仍弥漫着唱衰 SaaS 的声音呢？原因不是 SaaS 没有价值，而是贫瘠的 SaaS 土壤，可能撑不起 AI 占领工作入口的野心。

就产品层面来看，中国的 AI 生态并未掉队。

腾讯推出了 WorkBuddy，字节有 TRAE，阿里有 Qoder，飞书、钉钉等办公平台也在持续引入 AI 能力。无不在让 AI 从简单的问答工具，变成能够处理文档、调用工具、执行任务的工作助手。

进一步深入到智能体背后的工具，会发现中美存在明显差异。

以 Claude、Codex 等海外 AI 工具为例，用户已经可以通过插件、MCP 或其他连接方式，让 AI 与 Notion、Figma、GitHub、Jira 等第三方服务协同工作。AI 不再只是一个独立的聊天窗口，逐渐成为连接不同软件的工作平台。

相比之下，国内不少智能体产品的能力仍然主要集中在自家生态。

尽管飞书、钉钉、WorkBuddy 等平台都在积极拥抱 MCP 等开放协议，但开放接口不等于形成开放生态。腾讯的产品更容易调用腾讯系服务，阿里的产品与阿里云、钉钉等体系结合紧密，字节则围绕飞书及自身工具建立能力。

摆在面前的问题是：AI 想要跨越不同厂商的边界，究竟有多少成熟、标准化、可被授权调用的业务能力？

美国 SaaS 市场经过二十多年的发展，形成了相对成熟的专业软件分工。企业可以选择 Salesforce 管理客户，Workday 管理人力资源，ServiceNow 管理 IT 服务，再通过各种接口把系统连接起来。

这些软件并不是为了 AI 时代而生，但长期的标准化、云化和 API 建设，使它们具备了被智能体调用的基础。AI 的出现，相当于在已有的软件生态之上，增加了一个新的交互层。

国内企业软件市场的发展路径，并不完全相同。

不少大型企业习惯按照自身组织架构和管理流程定制软件，即企业提出需求，软件厂商负责开发；业务发生变化，再通过二次开发调整系统。满足了客户的个性化要求，却也带来了一个问题：大量软件能力沉淀在项目里，而非可以面向不同客户重复销售、重复调用的标准化产品。

并非是国内的 SaaS 企业没有意识到变化。

金蝶推出智能体平台灵基，尝试将企业的业务数据、管理知识和业务规则转化为 AI 可以理解和使用的上下文；用友正在推进 AI 与企业管理软件的融合 ...... 难的不是推出一个智能体产品，而是把底层业务能力标准化。

相对乐观的是，传统软件时代每增加一种业务需求，往往意味着新的功能开发、接口适配和系统集成；可当大模型具备了自然语言理解、代码生成和工具调用能力，有机会将过去依赖大量定制开发的工作，转化为智能体对标准化工具的组合调用。

当智能体逐渐成为新的工作入口，围绕数据治理、身份认证、业务规则、跨系统连接、执行审计等环节，都可能产生新的专业服务需求，改变长期依赖项目定制、人力交付的商业模式。

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写在最后

一个成熟的企业 AI 生态，不仅需要足够聪明的模型，还需要大量能够被安全调用、持续创造业务价值的软件服务。

模型决定 AI 能有多聪明，软件生态决定 AI 到底能干多少活。

当越来越多企业开始让 AI 直接参与业务执行，真正值得关注的，已经不单单是谁能做出下一个聊天入口，还包括谁能成为新入口背后，不可或缺的业务能力提供者。

对于中国 SaaS 行业来说，AI 照出了多年沉积的软肋，却也可能是一次重新洗牌的机会。

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