對于已經(jīng)在 CRM、ERP 等核心業(yè)務系統(tǒng)上砸下數(shù)百萬美元的企業(yè) CIO 來說，這究竟是華爾街的資本炒作，還是即將到來的滅頂之災？
實際上，Agentic AI 絕對是一個改變游戲規(guī)則的顛覆者，但它的影響方式可能與大眾的想象截然不同。行業(yè)專家的共識是：傳統(tǒng)核心軟件不會立刻消亡，但它們的收費模式、交互界面和競爭格局將被徹底重塑。
以下是 Agentic AI 重塑企業(yè)軟件市場的 6 個核心趨勢：
不要指望大企業(yè)明天就會拔掉 Salesforce 或 SAP 的網(wǎng)線。Forrester 分析師指出，核心業(yè)務系統(tǒng)被 AI 完全接管可能還需要幾十年的時間。現(xiàn)階段，老牌巨頭通過將 AI 智能體“無縫嵌入”現(xiàn)有平臺，反而能幫助 CIO 從已有的巨額投資中榨取更多價值。
這是 CIO 最該關注的紅利！傳統(tǒng)的“按席位（Seat）訂閱”模式即將過時。Bain & Co. 指出，當 AI 智能體取代了人工任務，客戶將要求“為完成的工作付費”，而不是為“賬號登錄權”付費。IDC 預測，到 2028 年，70% 的軟件供應商將轉向基于使用量或業(yè)務結果的定價策略。
AI 智能體不在乎數(shù)據(jù)存在 CRM 還是 ERP 里，它只在乎能否拿到數(shù)據(jù)來完成任務。因此，傳統(tǒng)的軟件分類界限正在模糊。微軟、甲骨文、SAP 都在瘋狂整合底層數(shù)據(jù)，構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，以支持跨系統(tǒng)的復雜 AI 工作流。
缺乏深度的簡單單點工具（如輕量級任務管理、普通表單）將很快被 AI 免費復制并淘汰。而擁有極高行業(yè)壁壘、深度垂直的工具（如醫(yī)療 EHR 系統(tǒng) Epic、建筑軟件 Procore）則會因為其無可替代的領域知識而活得更好。
業(yè)務人員只需用大白話輸入需求，AI 就能自動寫出一個生產(chǎn)力 App——這就是 Vibe Coding。它將低代碼/無代碼推向了極致。這不僅會讓業(yè)務部門繞開臃腫的傳統(tǒng) IT 采購，甚至可能顛覆某些中低端 SaaS 供應商的飯碗。
未來的員工將不再需要在十幾個不同的 SaaS 后臺（UI）之間疲于奔命。底層的 ERP 和 CRM 依然在運轉，但它們將被隱藏在一個“Agentic 編排層”之后。員工只需與一個統(tǒng)一的對話框交流，超級智能體就會自動跨系統(tǒng)調用資源并完成任務。
面對 Agentic AI 的浪潮，CIO 不能做袖手旁觀的看客，而應主動出擊，將其轉化為降本增效的利器。
核心洞察：
Agentic AI 的本質不是“替換你的 ERP”，而是“解放你的員工并重構你的 IT 賬單”。過去的 SaaS 采購是買“工具”，未來的 AI 采購是買“數(shù)字勞動力”。誰能率先掌握調度這些“數(shù)字勞動力”的能力，誰就能在企業(yè)內部擁有絕對的話語權。
落地場景與行動路徑：
重判軟件價值，開啟商務談判新籌碼（立即行動）
場景：重新審視現(xiàn)有的 SaaS 訂閱合同。如果 100 個客服賬號中，有 30% 的工作量已經(jīng)被現(xiàn)有的 AI 客服助手承擔，這 30 個賬號的價值就應該被重新定義。
路徑：主動向供應商施壓，要求試點“按 API 調用量”或“按解決工單數(shù)量（Outcome-based）”的混合定價模式，直接削減 IT 的經(jīng)常性開支。
構建企業(yè)級“Agent 編排層”（中短期布局）
場景：解決員工“系統(tǒng)切換疲勞癥”。比如，銷售在釘釘/企微/飛書里輸入“幫我查一下 A 客戶的欠款并生成一份催款郵件”，AI 智能體自動去 ERP 查賬單，去 CRM 查客戶郵箱，并生成草稿。
路徑：不要急于推翻現(xiàn)有的核心系統(tǒng)，而是引入或自研一個統(tǒng)一的 Agent 平臺（如基于企業(yè)微信/飛書的 AI 助手），通過 API 串聯(lián)底層的“煙囪系統(tǒng)”，讓 AI 成為員工唯一需要面對的超級入口。
擁抱 Vibe Coding，賦能“全民開發(fā)者”（長期演進）
場景：業(yè)務部門經(jīng)常提一些長尾、瑣碎的 IT 需求（如某個臨時活動的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)），IT 部門排期困難。
路徑：引入成熟的 AI 代碼生成工具（如 GitHub Copilot、Cursor）或搭載 AI 的低代碼平臺，培訓業(yè)務關鍵用戶（Key Users）使用自然語言自己“寫”出長尾應用。IT 部門的角色從“寫代碼的接單員”轉變?yōu)椤疤峁?shù)據(jù)接口與安全護欄的治理者”。
原文：Agentic AI重塑企業(yè)軟件市場的六個專家洞察
企業(yè)軟件的消亡或許被極大地夸大了，但Agentic AI（AI自主智能體）將深刻影響CIO（首席信息官）的投資組合和戰(zhàn)略——有時是以意想不到的方式。
圖源：Rob Schultz / Shutterstock
Microsoft（微軟）的CEO（首席執(zhí)行官）?Satya Nadella（薩蒂亞·納德拉）最近預測，傳統(tǒng)商用應用將在Agentic AI時代被重構，這一言論引起了一些關注。
投資者對Agentic AI可能顛覆企業(yè)軟件市場的擔憂在2月初達到頂峰，當時Anthropic發(fā)布了Cowork——一款明顯對微軟Copilot構成挑戰(zhàn)的產(chǎn)品——引發(fā)美國軟件股大幅拋售。
但“SaaS（軟件即服務）終結論”僅僅是華爾街的現(xiàn)象，還是會影響那些已經(jīng)在運行關鍵業(yè)務流程的企業(yè)軟件系統(tǒng)上投入數(shù)百萬美元的企業(yè)CIO呢？“SaaS已死”這種說法是真實的，還是言過其實了呢？
毫無疑問，Agentic AI是一個改變游戲規(guī)則的因素，但或許是以意想不到的方式。以下是行業(yè)觀察家們的看法。
一、老牌企業(yè)將獲得早期優(yōu)勢
行業(yè)展望：在可預見的未來，現(xiàn)有市場領導者可能會通過將智能體嵌入其現(xiàn)有平臺，在可預見的未來保持大部分主導地位。
就軟件市場的命運而言，F(xiàn)orrester（弗雷斯特）分析師Kate Leggett（凱特·萊格特）表示：“存在投資者和公司估值的情況，然后才是大型企業(yè)實際發(fā)生的情況，以及這些變化將發(fā)生的時間線?！?/span>
她告訴CIO（《首席信息官》雜志）：“核心應用程序不會很快消失”，盡管邊緣地帶會有所侵蝕。就時間線而言，Leggett（萊格特）說：“這類核心業(yè)務負載完全被AI智能體接管可能需要幾十年的時間?！?/span>
行業(yè)顧問William Flaiz（威廉·弗萊茲）補充說：“高管層不會做出淘汰CRM（客戶關系管理）系統(tǒng)的決定?！比欢髽I(yè)CIO有強烈的動機在現(xiàn)有平臺上添加Agentic AI，以便從他們目前數(shù)百萬美元的投資中獲取更多價值，“他們正在研究如何利用現(xiàn)有工具做得更好，”他說。
“對于這些老牌企業(yè)所面臨的顛覆程度，存在很多極端化判斷，”Technology Business Review Inc.，/TBRI高級分析師Alex Demeule（亞歷克斯·德梅勒）表示，“顯然，AI將對軟件供應商產(chǎn)生重大影響。但當我們展望未來，以5到10年的時間跨度來看，與我們在股價中看到的情況相比，他們在向AI時代轉型方面的定位要好得多。”
Demeule（德梅勒）補充說：“談到大型企業(yè)，我認為將自主權交給Agentic系統(tǒng)的風險目前還不存在?！?/span>他預測Agentic AI將逐步推出，并且在未來許多年里人類仍將參與其中。
二、Agentic AI將改變定價模式
行業(yè)展望：Agentic AI將引發(fā)從基于訂閱的定價模式向基于使用量或結果的定價模式的重大轉變。
Interarbor Solutions總裁兼首席分析師Dana Gardner（達納·加德納）表示：“中短期內，人們較少擔心淘汰和替換記錄系統(tǒng)，更多的是關注這些供應商目前定價權水平的終結?！?/span>
他補充說：“精明的CIO將利用AI降低IT總成本?！盇I智能體能夠理解商業(yè)應用的使用量和使用模式，CIO將能夠把這些見解轉化為更有利的合同。
Bain & Co.在一份關于AI對SaaS市場影響的報告中表示：“如果智能體取代了人工任務，客戶將期望根據(jù)結果而非登錄次數(shù)付費。像Intercom和Salesforce這樣的領導者已經(jīng)在朝著這個方向轉變。根本轉變是停止對訪問收費，開始對完成的工作收費。”
IDC在其FutureScape: Worldwide Agentic AI 2026 Predictions（《未來展望：全球Agentic AI 2026預測》）報告中稱，到2028年，單純按席位定價將過時，70%的軟件供應商將圍繞新的價值指標（如使用量、結果或組織能力）重構他們的定價策略。
Forrester的Leggett（萊格特）表示，這種從訂閱定價模式的轉變可能會以多種方式呈現(xiàn)。例如，一位訂閱了100個席位的CIO可以將其中10個或20個席位換成按使用量/按成效定價。供應商可能會提供不同的許可層級或靈活選項，其中包括某種基于智能體的定價?；蛘哳檰柨梢越槿?，提供管理Agentic AI實施的服務，并按結果的一定比例收費。
三、軟件平臺將合并，催生新的競爭
行業(yè)展望：由于AI智能體不在乎數(shù)據(jù)來自何處，CRM和ERP（企業(yè)資源規(guī)劃）等傳統(tǒng)企業(yè)軟件類別的界限將變得模糊。
為了有效運行，AI智能體需要訪問數(shù)據(jù)，無論數(shù)據(jù)存儲在哪里。SaaS供應商認識到這一必要性，正在打破CRM、ERP、IT服務管理以及其他類別的界限。
Leggett（萊格特）指出，像Oracle（甲骨文）和Microsoft（微軟）這樣的供應商正在構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，這些平臺與開源的MCP/Model Context Protocol（模型上下文協(xié)議：一種用于支持復雜AI工作流程的協(xié)議）集成，以支持基于AI的復雜工作流程。
Oracle提供一套基于云的ERP和CRM應用程序集成套件，以及一個完全托管的自主平臺。微軟在其Dynamics365框架下提供ERP和CRM功能，以及基于SLM/Small Language Model（小型語言模型：一種比大語言模型更輕量級且成本效益更高的語言模型）的特定行業(yè)自主產(chǎn)品。
SAP正在將其Signavio業(yè)務流程管理套件、用于企業(yè)架構管理的LeanIX SaaS工具以及其Joule AI智能體集成到一個連貫的系統(tǒng)中。
Salesforce正在將其Mulesoft集成和自動化平臺即服務產(chǎn)品與Data360客戶數(shù)據(jù)平臺及其Agentforce AI平臺合并。
IT服務管理巨頭ServiceNow最近完成了對Agentic AI平臺供應商Moveworks的收購，并在CRM領域向Salesforce發(fā)起挑戰(zhàn)。
四、贏家與輸家
行業(yè)展望：Agentic AI將對單點工具廠商產(chǎn)生重大影響；那些擁有通用應用程序的供應商將面臨困境；那些擁有特定領域工具的供應商更有可能生存下來。
Forrester的Leggett（萊格特）將企業(yè)軟件市場分為三個部分。她表示，像工作流、電子表格或輕量級項目管理應用程序等簡單的單點產(chǎn)品“將在相當短的時間內消失”，因為它們很容易被復制，且沒有差異化優(yōu)勢。
高垂直領域專用應用更能抵御干擾，因為它們提供深入的領域專業(yè)知識，并與CAD（計算機輔助設計）或醫(yī)學成像等相鄰系統(tǒng)集成。例如，用于EHR（電子健康記錄）管理的Epic和Cerner、用于制藥和生命科學領域的IQVIA，或建筑領域的Procore。
TBRI的Demeule（德梅勒）也指出，這些老牌供應商之所以能夠生存下來，正是因為每當出現(xiàn)潛在顛覆時，它們都能夠成功轉型，無論是從本地部署轉向云端，還是從永久許可證轉向訂閱模式。
五、Vibe Coding（氛圍編碼）將擾亂某些細分市場
行業(yè)展望：Vibe Coding（氛圍編碼）可能會擾亂SaaS供應商的主導地位，使終端用戶能夠自行創(chuàng)建應用。
Vibe Coding是指使用AI智能體根據(jù)簡單的自然語言提示編寫軟件，它將低代碼/無代碼運動推向新高度。
例如，通過Vibe Coding，終端用戶可以要求OpenAI ChatGPT、Google Gemini、Anthropic Claude、Cursor Chat、GitHub Copilot或其他工具在傳統(tǒng)CRM或ERP平臺之外構建一個生產(chǎn)力應用程序。
Leggett（萊格特）表示，Vibe Coding是一個真正的威脅，因為它有可能使員工更具生產(chǎn)力，同時避開傳統(tǒng)的企業(yè)軟件平臺——對許多終端用戶來說，這些平臺臃腫且過于復雜。
另一方面，技術不夠成熟的組織可能沒有技能或信心構建和部署影響關鍵任務工作流程的自己的智能體。
Demeule（德梅勒）說：“就單點解決方案而言，我們認為Vibe Coding具有破壞性。但與管理整個客戶數(shù)據(jù)庫或供應鏈數(shù)據(jù)庫的能力相比，構建單點解決方案的能力更容易受到干擾?！?/span>
六、Agentic編排層出現(xiàn)
行業(yè)展望：傳統(tǒng)的SaaS應用程序仍將存在，但它們可能會隱藏在Agentic編排層之后。
分析師們一致認為，未來的用戶界面將不是傳統(tǒng)的SaaS平臺，而是自主的。這并不意味著底層的CRM或ERP會消失，而是會被隱藏起來。
IDC分析師Bo Lykkegaard（博·利克加德）表示：“復雜性是SaaS模式的阿喀琉斯之踵。每個SaaS應用都需要自己的學習曲線和用戶界面，通常使用零散且效率低下。AI提供了一個引人注目的解決方案。用戶無需在多個儀表板之間導航，而是可以與由智能體驅動的對話界面進行交互，這些界面可以跨系統(tǒng)執(zhí)行任務。結果呢？AI成為新的界面層，它抽象掉了復雜性，自動化了重復流程，并重新定義了企業(yè)使用軟件的方式?！?/span>
TBRI的Demeule（德梅勒）設想了一種編排智能體，它根據(jù)哪種方法在效率方面更合適，以及成本和能源使用等其他考慮因素，將任務分配給LLM（大語言模型）、SLM或RPA/Robotic Process Automation（機器人流程自動化：一種用于自動化業(yè)務流程的技術）工具。
未來幾年將出現(xiàn)的問題是，企業(yè)CIO是從他們當前的供應商那里獲得這種功能，還是從OpenAI、Anthropic、Palantir、UiPath等顛覆者那里獲得。
