SaaS 还成立吗

执行摘要

SaaS 不会死,但会从人打开的前台界面,退成 Agent 调用的后台能力。人不再点它,Agent 调它。

SaaS 这门生意成立,靠一个没人明说的前提:操作软件只能靠人。所以软件做成屏幕上的界面,按席位收费,界面越顺手越值钱。Agent 第一次让软件能替人操作软件,也包括操作别的 SaaS。前提塌了,软件就从被人操作的工具,变成替你办事的劳动力。名词变动词。

四幕地图

1. 形态解剖(第1、2章)。先把 SaaS 拆开看清楚:它是什么,靠哪几条前提活着。再逐条看哪些前提正被 Agent 打破,其中"人当操作者"这条最致命。
2. Agent 形态(第3、4章)。从工具到劳动力是本质变化,不是给老软件加个聊天框。界面随之改写:人看的屏幕变少,机器调的接口变多。
3. 现状即竞争(第5、6、7、8章)。竞争格局、典型案例的实际拆解、海外谁在领跑,以及中国这边的特殊局面:订阅制底盘本来就没建起来,却已经有两股力抢着往上叠 Agent。
4. 命运与终局(第9、10章)。四类软件按"退成什么"分类排队。再给五年后的企业软件形态一个判断。

最锋利的几个判断

• "人当操作者"被打破,是所有变化的源头。 其他前提的松动都是它的连锁反应。看不懂这一条,后面全看不懂。
• SaaS 整体退居后台。 价值不在那张界面,在底下的数据和能力。界面是 Agent 用的,不是人用的。
• 系统 of record 最稳,工作流型最危险。 攥着唯一权威数据的(账、客户、合同),Agent 越多越要调它,地位更稳。只是把人的点击串成流程的,Agent 自己就能串,最先被吃掉。
• 计价从按席位转向按结果。 没有人坐在席位上了,按人头收费的逻辑站不住。能收的是办成的事。

第一章 SaaS 是一种什么形态

先给判断。SaaS 的本质,是一种"人坐在屏幕前操作的工具"。一个人打开浏览器,登录账号,在图形界面里点选、填写、拖拽,把一件工作做完。软件厂商不再把光盘卖给你,而是把这套界面持续租给你用。这个形态过去二十多年统治了企业软件。仅"云应用服务"这一项,2025 年全球开支就从上一年的 2508 亿美元涨到 2991 亿美元,逼近三千亿¹。

要看懂 SaaS 为什么长成今天这样,得先看清它站在哪五根柱子上。这五条前提一旦立住,后面每一条都能被单独拆开来检验。

支撑 SaaS 的五条前提

1. 多租户的云交付。一套软件实例,服务所有客户。Salesforce 把这套架构称为"独特的、多租户、元数据驱动、专为云而设计",自 1999 年起就用它支撑互联网规模的关键任务应用²。这是 SaaS 区别于本地部署最底层的工程决策,也是后面四条得以成立的地基。
2. 人操作的图形界面是唯一入口。用户通过浏览器进出,软件假设屏幕对面坐着一个会看会点的人。整个产品的注意力都投在"这个人怎么用得顺手"上。
3. 工作流固化在界面里。一笔订单怎么走、一个客户怎么跟进、一张报销怎么审,这些流程被一步步画进了页面和按钮。用户照着界面给定的路径走,软件就是把组织的做事方法固化成了可点击的步骤。
4. 系统是数据的沉淀地(system of record)。客户名单、合同、工单、财务流水,都长期存在这套系统里。它不只是工具,更是企业某一类数据的权威来源,谁要查、要改、要对账,都回到这里。
5. 按席位订阅。有多少人用,就买多少个账号,按月或按年付钱。收入随用户人头走,而不是随软件被调用了多少次走。

五条扣在一起,SaaS 就是:一套云上多租户的软件,以图形界面为唯一入口,把工作流固化下来,成为数据的沉淀地,再按使用它的人头收钱。这套定义统治了一个时代。它怎么赢的,先要回到上一次形态跃迁。

上一次跃迁:从装箱软件到云订阅

SaaS 不是软件的第一形态,而是对前一种形态的颠覆。1990 到 2000 年代,标准交付方式是本地部署:厂商用 CD 或 DVD 把软件交给你,你在自己的机房里装³。一套企业软件包以光盘交付,售价可高达数百万美元,安装要花 6 到 12 个月,还得先在硬件和网络上大笔投入⁴。

1999 年 2 月,Marc Benioff 等四人在旧金山创立 Salesforce,用浏览器访问的 CRM 去取代这套昂贵的本地套件⁴⁵。Benioff 当时的说法很直白:让软件更容易买、更容易用,把它民主化,不需要复杂的安装、维护和周期性升级⁴。2000 年 2 月,公司以"软件的终结"为主题公开发布,打出"No Software"的广告,正面挑战传统企业软件⁴⁵。这套订阅加多租户的模式,把企业软件的使用门槛拉了下来,客户数最终超过 15 万⁴⁵。

跃迁不只发生在企业软件。两个标志性事件,把"从买断到订阅"这件事钉进了大众认知。

一是 Adobe。2013 年 5 月,它终结了售价约 2500 美元的永久授权套件 Creative Suite,改卖订阅服务 Creative Cloud,CS6 成了最后一个能买断的盒装版本⁶。这个决定极具争议,Change.org 上要求撤回的请愿征集到超过 5 万个签名⁶。Adobe 也付了代价:2013 财年总营收下滑 8%⁶。但到 2014 年底,Creative Cloud 订阅用户已达 340 万,远超此前买断的客户数,成为 SaaS 转型最被反复引用的成功样本⁶。它转型的动因也很现实:盗版估计吃掉了 Photoshop 约六成的潜在收入,升级周期又从 18 个月拉长到 36 个月,买断模式越来越扛不住⁶。

二是微软。它推出 Office 365 取代一次性买断的 Office,并自 2022 年 1 月 1 日起,不再允许通过 Open License 计划续订永久授权,把客户和合作伙伴往云上的 CSP 平台推⁷。

订阅相对买断的好处,叙事上很清楚:分层定价能随业务扩缩,需求变了不必重买整套软件³⁷。但厂商从买断切到订阅时,习惯一次性付费的老客户会觉得"怎么突然要一直交钱",这种摩擦在 Adobe 的请愿里看得很真切³⁷。

它当年凭什么赢

SaaS 能把本地部署掀翻,靠的是四件本地部署给不了的东西。

边际成本低。多租户的关键在于:单一软件实例服务所有客户,新增一个客户几乎不增加部署成本²⁸。本地部署每签一个客户都要去现场装一遍,SaaS 不用。这是经常性收入这套经济模型能成立的工程基础²⁸。

即时更新、免安装。浏览器访问,不需要在本地装、维护、做周期性升级,这是"No Software"主张的核心卖点⁴。对照装箱软件 6 到 12 个月的部署周期,这是根本性的差异⁴。厂商改一次,所有客户当天就用上新版本。

订阅现金流被资本市场长期高估值。经常性收入意味着可预测,这恰恰是资本最愿意付溢价的东西。2025 年 BVP Cloud 100 上榜企业总价值首次突破 1 万亿美元,达 1.1 万亿,同比增长 36%;平均营收倍数 20 倍 ARR,入选企业平均营收增速回升到 75% 同比⁹。在成熟市场,公有 SaaS 公司的现金流已普遍改善,这反过来印证了订阅模型成熟后的盈利能力¹⁰。

可组合。都在云上、都有账号体系和接口,不同 SaaS 之间能互相打通、拼成一条工作流。这是装箱软件那种各装各的、彼此隔绝的形态做不到的。

今天的体量

这套形态的盘子有多大,可以用几个数字框出来。2025 年全球公有云终端用户开支预计达 7234 亿美元,同比增长 21.5%;其中 SaaS 仍是单一最大的支出板块,约占公有云总开支的四成¹¹¹。往上看一层,2026 年全球软件开支预计约 1.44 万亿美元,增速从 2025 年的约 11.5% 加速到约 15.1%,主要由生成式 AI 拉动¹²。再往上,2026 年全球 IT 总开支预计首次超过 6 万亿美元¹³。SaaS 是这座金字塔里被验证最充分、跑得最久的一层。

裂缝已经出现:按席位的松动

但五根柱子里,最先晃动的是"按席位订阅"这一根。按用户定价仍是最主流的模式,可占比在掉:2025 年有 57% 的 SaaS 公司以按用户定价为主,低于 2024 年的 64%¹⁴。用量计费在快速上来,在被分析的定价模型中占比升到 43%,比 2024 年高了 8 个百分点;最大的那批软件公司里,已有 77% 把消费或用量计费纳入了收入模型¹⁴¹⁵。席位加用量加固定费的混合模式正在成为过渡形态,有报告称 2025 年 43% 的公司在用混合模型,预计到 2026 年底升到 61%¹⁶。

这条裂缝不是偶然。它和 AI 直接相关。当 AI 功能被大规模塞进 SaaS,软件的成本就开始随调用量走,而不再随用了它的人头走,这和按席位的逻辑根本对不上¹⁵¹⁶。本报告接下来要做的,就是顺着这条裂缝,把前面立起的五条前提逐条拆开,看 SaaS 这个形态在 AI 面前还剩多少。

1. Gartner Forecasts Worldwide Public Cloud End-User Spending to Total $723 Billion in 2025 Gartner
2. Multi Tenant Architecture Salesforce Developers
3. Software as a Service (SaaS) versus traditional On-Premise License Models Newired
4. How Salesforce Built the Modern SaaS Business Model Economy Insights
5. Salesforce History: Your Guide from 1999 - 2022 Salesforce Ben
6. Adobe Shifts to Creative Cloud (2013) Stratrix
7. End of Microsoft's Perpetual Licensing Era ClientsFirst
8. The Rise of SaaS: How Salesforce and Marc Benioff Changed Software ROUTE06
9. The Cloud 100 Benchmarks Report 2025 Bessemer Venture Partners
10. （权威数据）2025年8月中美SaaS行业规模、增速和未来发展预测对比 人人都是产品经理
11. Global cloud spend to surpass $700B in 2025 as hybrid adoption spreads: Gartner CIO Dive
12. Gartner: Software Spend Now $1.44 Trillion in 2026, Revised Back Up to 15.1% SaaStr
13. Gartner Forecasts Worldwide IT Spending to Grow 9.8% in 2026, Exceeding $6 Trillion For the First Time Gartner
14. SaaS Pricing Benchmark Study 2025: Key Insights from 100+ Companies Monetizely
15. State of Usage-Based Pricing 2025 Report Metronome
16. Hybrid Pricing in SaaS 2026: Seats, Usage, Outcomes SaaS Magazine

哪些前提正被 Agent 打破

SaaS 这门生意建立在五条沉默的前提上：人是软件唯一的操作者；图形界面是唯一入口；按席位收费天经地义；用户被锁在单一工作流里；谁握住数据,谁就握住客户。过去二十年没人质疑这五条。Agent 来了之后,五条同时晃动。

晃动的程度有权威背书。Gartner 预测,到 2026 年底,40% 的企业应用将集成任务型 AI Agent,而 2025 年这一比例还不到 5%,2024 年不到 1%⁸。另一项被 Deloitte 2026 科技预测引用的 Gartner 判断是,到 2030 年,企业 SaaS 支出中至少 40% 将从按席位转向按用量、按 Agent 或按结果计费⁷。Deloitte 把机制说得更直白:订阅与按席位授权可能让位于按用量与按结果的混合计费,而 Agent"可以让一个用户拥有许多用户的能力,从而减少组织所需的席位数",直接威胁现有厂商的收入流⁷。中国这边的表述同构:企业可能不再需要为每个员工买席位,因为少数用户甚至自动化代理就能完成过去整个团队的活,软件价值正从"工具使用"转向"成果交付"¹²。中文财经圈把这轮冲击称作 SaaS 板块数千亿乃至万亿市值的蒸发。

下面逐条对五条前提验明正身:哪条已经破,哪条只是松动,哪条暂时还守得住。

前提①:人是唯一操作者 —— 破

这一条已经塌了。a16z 的 Seema Amble 给出了最干脆的论断:"一个 Agent 不需要浏览器。它需要的是 API、上下文、指令,以及行动的能力。"¹操作者从人换成了软件本身,这不是趋势预测,是已经发生的事。

支撑它落地的是管道。2024 年 11 月,Anthropic 发布 MCP（Model Context Protocol),定义为连接 AI 助手与数据所在系统的新标准,用一个协议替代过去碎片化的逐个集成,发布即附带 Google Drive、Slack、GitHub、Postgres 等预置 server³。它的工作方式是:client 向 server 索要工具清单,server 用自然语言描述每个工具能干什么、怎么调用,交给大模型,模型决定调哪个、由 host 执行再把结果回灌对话。这就是"软件替人操作软件"的标准接口。2025 年 OpenAI、Google DeepMind、Microsoft 先后采纳,同年 12 月 Anthropic 把 MCP 捐给 Linux 基金会下的 Agentic AI Foundation,事实标准的地位坐实。

结果已经能数出来。Salesforce 用 Agentforce 在大约半年到九个月里完成了超过 100 万次客户对话,Benioff 说客服里"50% 是 Agent,50% 是人"⁵。一半的活,操作者已经不是人。

前提②:GUI 是唯一入口 —— 松动

入口正在多出一个,但旧入口不会消失。a16z 的说法是,过去"UI 就是产品":企业软件靠界面强制数据规范,靠肌肉记忆制造粘性;而 Agent 开始颠覆这一模式,它们不通过 UI 交互,直接读写底层数据¹。Deloitte 描述的新入口形态是,Agent 接受一个自然语言目标,自己推理出步骤,并发访问多个系统,不需要人逐步点击⁷。GUI 由此从"唯一入口"退成"入口之一"。

但别急着写墓志铭。a16z 自己也认为界面不是消失而是分层:它会变成动态的 Agent 层,传统 system of record 退到后台成为商品化的持久层,这是替换入口,不是取消入口¹。出于审计、信任、以及对 Agent 的不放心,不少企业短期内仍然要一个人看得见、点得动的界面。这一条是松动,不是破。

前提③:按席位收费 —— 松动,且受冲击最大

这是五条里最痛的一条,因为 AI 替代掉的恰恰是席位本身,座位数下降直接打在收入上。Bessemer 的 AI 定价手册说得明白:AI 原生公司正在抛弃按席位的定价,转向把收入与可衡量结果直接挂钩的按用量、按产出、按结果模式,理由是"客户醒来想的不是 token,而是解决了什么问题、完成了多少工作"⁶。三种主流计量随之出现:按消耗(API/token)、按工作流(每完成一个任务)、按结果(每个成功结果)⁶。反定位的打法已经成型:Bessemer 和 a16z 都拿 Decagon 举例,它按处理的对话数收费,而不是按 Agent 席位;在位厂商面临的是 Netflix 之于 Blockbuster 式的两难,很难自己蚕食自己的席位收入²⁶。

席位被砍是硬证据。Benioff 公开说要把客服从 9000 人减到约 5000 人,"因为我需要更少的人头",2025 年起客服成本已降约 17%⁵。Klarna 称 AI 帮它裁员 40%,员工从约 5000 降到近 3000,AI 承担了相当于 853 名全职客服的工作量¹³。座位少了,按座位卖软件的钱自然少。大厂的计量方式也在改:微软 Copilot Studio 2025 年 9 月起把 Agent 计量单位从"消息"改为"Copilot Credits",可预付 25000 个 Credits/包($200/包/月),也可纯按量每 Credit $0.01 不设承诺⁹；Salesforce 2025 年 5 月推出弹性的 Flex Credits,$0.10/动作,10 万 credits 卖 $500¹⁰。

但反方力量同样硬,所以是松动而非破。Salesforce 2025 年 10 月又推出 AELA(Agentic Enterprise License Agreement),回到以席位为主的打包,$125 起/用户/月,把"数字员工"重新塞进席位,Benioff 说客户推动要更多灵活性,并预期把对客户的变现能力放大三到四倍⁴。Gartner 的 Jan Cook 解释,客户偏好席位是因为预算可预测、ROI 能先算;SAP 用"AI units"、ServiceNow 在席位里内置信用额度上限,本质都是"席位外壳加底层用量控制"的混合⁴。Salesforce 如今三套定价模型同时跑,一套都没杀¹¹；Forrester 的 Lisa Singer 预测厂商会走"固定费加特定动作按量"的混合路线⁴。所以这一条的准确说法是:席位没消失,但内核被掏空,外面包了一层用量与结果。

前提④:工作流锁定 —— 被绕

不是被攻破,是被绕过去了。企业正从"一工具一任务"转向"一 Agent 一结果",把 5 到 10 个 SaaS 订阅压成单一编排流:Agent 可以同时访问三个系统,而人要分别登录三个应用⁷。a16z 点破了底层真相——多年来企业软件收入靠的是历史性的工作流锁定,而非真正的技术壁垒;一旦 Agent 跨栈跑完多步任务、人从此不登录 dashboard,工作流租金就会崩塌¹。互操作标准在帮 Agent 抄近路:MCP 管 Agent 与工具、A2A 管 Agent 之间,跨系统编排的成本被压低,单一 SaaS 内部的流程闭环不再是必经之路³。

反方提醒同样重要。a16z 说 Agent 杀死的是肌肉记忆这道护城河,杀不死操作逻辑和上下文,后者反而更重要,因为 Agent 需要显式的规则、权限、流程定义才能安全行动²。流程编排的"逻辑层"可能从某个 SaaS 内部迁出,但它不会消失,只会换地方落脚。

前提⑤:system of record —— 暂时还在

这一条还守得住,数据归属仍是锚,但锚正在贬值。a16z 给出新的防御姿势:向下沉到数据模型、权限、工作流逻辑、合规,向上扩到网络、专有数据生成、真实世界执行;同时警告一句要命的话——"如果剥掉 UI、把数据库暴露出来,你究竟还剩下什么?"暴露 API 会把原本有粘性的产品变成可替换的数据层,单纯存数据不构成壁垒¹。在另一篇里,a16z 反对"SaaS 末日论",认为代码从来不是价值所在,更好的模型不是让应用层变薄而是让它更有能力,专有数据、网络效应、流程工程在 AI 下反而增强²。成功的 AI 原生公司会努力成为核心的 system of record,靠积累专有结果数据建立壁垒。中国侧给出的同向护城河是四条:行业 know-how 与浸润、企业与客户间的深厚信任及高迁移成本、人性化服务体系、完整生态¹²。

张力也在这里。a16z 自己承认,system of record 可能退到后台,变成商品化的持久层,战略杠杆让渡给控制智能执行环境的人,也就是员工真正使用的那个 Agent 层¹。数据还在你手里,但价值捕获正从"持有数据"上移到"调度数据的 Agent 层"。护城河没干,水位在降。这正好接上全书主线:SaaS 不是被消灭,而是从前台界面退成 Agent 调用的后台能力。

1. Is Software Losing Its Head? a16z · 2026-05-13
2. Good news: AI Will Eat Application Software a16z · 2026-03-02
3. Introducing the Model Context Protocol Anthropic · 2024-11-25
4. Salesforce opts for seat-based AI licensing The Register · 2025-12-12
5. Salesforce CEO Marc Benioff says his company has cut customer service jobs as AI steps in: 'I need less heads' Yahoo Finance · 2025
6. The AI pricing and monetization playbook Bessemer Venture Partners · 2026-02-09
7. SaaS meets AI agents: Transforming budgets, customer experience, and workforce dynamics (TMT Predictions 2026) Deloitte · 2025-11-18
8. Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025 Gartner · 2025-08-26
9. Billing rates and management — Microsoft Copilot Studio (Copilot Credits, pay-as-you-go) Microsoft · 2025-09-01
10. Salesforce Introduces New Flexible Agentforce Pricing to Accelerate the Digital Labor Revolution Salesforce · 2025-05-15
11. Salesforce Now Has 3+ Pricing Models for Agentforce. And Maybe Right Now, That's The Way to Do It. SaaStr · 2025
12. AI浪潮下的SaaS变局：席位付费模式受冲击，行业护城河何在？ 澎湃新闻/证券之星 · 2026-02-11
13. Klarna CEO says AI helped company shrink workforce by 40% CNBC · 2025-05-14

从工具到劳动力:Agent 形态的本质

先说结论。Agent 形态的本质,是软件不再被人操作,而是替人去操作——包括去操作别的软件。过去你打开一个应用,自己点、自己填、自己导数据;现在你交代一件事,软件自己规划、自己调工具、自己看结果、再自己往下走。软件因此从一个名词(你打开的那个 SaaS),变成了一个动词(一件被干完的活)。人的位置也跟着变:从操作者退到管理者和验收者,负责派活、审结果、担责。

这不是修辞。三家最有发言权的机构给出的定义,口径高度一致,都指向同一个内核:目标驱动、跨系统、自主多步、需要监督。

定义性特征:模型自己掌控管道

Anthropic 把所有由大模型驱动的系统统称为"智能体系统",并在内部切出两类。一类是工作流,开发者用预先写死的代码路径去编排模型和工具,模型只负责填空;另一类是智能体,模型自己动态决定流程和工具调用,自己掌控如何完成任务。一句话区分:工作流里"你拥有管道",智能体里"模型拥有管道"¹。它给出的运行机制更直白——智能体本质上就是大模型在一个循环里,基于环境反馈使用工具;每一步都要从工具调用结果、代码执行里拿到真实反馈,并在检查点或遇阻时暂停,等人来给反馈。这套机制适用于那些"难以或无法预测要走几步"的开放性问题¹。

OpenAI 的说法是:智能体是代表你独立完成任务的系统。它的对比句很关键——传统软件是让用户去简化和自动化工作流,智能体则能以高度独立性替用户把同样的工作流执行掉。一个智能体由三件东西构成:模型、工具、指令²。

LangChain 的工程定义最朴素:智能体就是用大模型来决定应用控制流的系统。它承认这个边界是模糊的,于是引用 Andrew Ng 的看法——别争是不是 agent,把"智能体性"当成一条光谱,像汽车自动驾驶分级一样有不同程度,从低到高是路由、可循环的状态机,再到能自己造工具、记住并复用的自主体³。

三家拼在一起,共同内核就一句话:不再是人发一句、模型答一句,而是模型自己规划→调用工具→看结果→再决策的闭环。中国信通院的表述如出一辙:通过动态规划引擎与工具调用框架,构建"感知-决策-执行"的闭环,让任务执行从流程固化转向动态优化¹⁰。

跨系统:软件替人去操作别的软件

"跨系统"这条特征,在计算机使用(computer use)能力上变成了字面意义。a16z 给出的论据最直接:计算机使用让智能体在没有编程接口时,也能像人一样操作软件——点界面、登录、发文件,从而覆盖那些没有 API 的长尾工具,以及主导大企业的遗留系统,比如 Epic、SAP、Oracle⁶。这就是软件替人去操作别的软件。

a16z 把这类智能体叫"智能体同事",说它们可以像人类团队一样被再培训、按需扩容;对创业公司而言,核心机会是自动化工作、攫取劳动力支出;并断言计算机使用是迄今为止在复制人类劳动能力上最重大的进展⁶。现实里 Manus 这类通用智能体就被描述成能筛简历、规划假期、分析股票组合的端到端选手——它替你把一件件事干完,而不是给你一个工具界面⁸。

软件从名词变动词,人从操作者变验收者

Foundation Capital 把这层翻转讲透了:从"软件即服务"翻成"服务即软件"。软件业卖的是工具的使用权,结果还得客户自己用工具去拿;服务业里,拿结果的责任落在卖方身上。智能体做的,就是把这个责任接过来——卖的是产出,不是工具⁴。它进一步提出"智能体系统"的概念:多个智能体像人类团队那样分工协作、互相学习,从单一工具升级成一套真正能做决策、能执行任务的工作系统⁴。

人退到哪儿?退到管理者加验收者。a16z 的框架是人转向管理和监督,而非被完全替代⁶;Anthropic 明确要在智能体设计里保留人类检查点,用来给反馈、担责任¹。派活、审结果、担责,这三件事就是新角色的全部内容。

最能说明"卖产出不卖工具"的,是定价方式跟着迁移。Foundation Capital 描述定价从按席位转向按结果,并举 Intercom 的 AI 客服为例——每成功解决一次收 $0.99,把付费和价值直接对齐⁵;a16z 也判断 AI 正在推动向按结果定价迁移⁹。

锚点:数字劳动力,买的是产出

这套形态值钱在哪?Foundation Capital 的核心论点是:真正的盘子不是大家熟悉的约 $2000 亿 SaaS 市场,而是企业每年砸进工资和外包服务的约 $4.6 万亿——这才是智能体要吸收的劳动力支出。当一组智能体能干完一整份工作,它就被记成"人力成本",而不是"软件开支",量级更大的预算因此被打开⁵。它的对照案例很扎心:Salesforce 一年营收约 $350 亿,只是全球销售与市场营销工资 $1.1 万亿的一个零头⁴。

a16z 同口径,称之为"软件吞噬劳动力",目标从约 $4000 亿软件支出转向约 $13 万亿劳动力支出。它的例子更具体:一家眼科诊所一年订 Office 才花 $500,雇一个前台却要 $47000;要是有软件能干掉 90% 的前台活,还能 24 小时、多语言,诊所愿意付的就不是 $500,而是接近人力成本的一小部分,比如 $20000⁷。这一年里,AI SRE、AI SDR、AI 会计、AI 律师助理一类创业公司,卖的都是"替代某个岗位",不是流程加速器⁵。

需要监督:把期望校准到当前的可靠性

"需要监督"是这套形态绕不开的特征,有硬数据支撑。业界常用 L1–L4/L5 给自主性分级:L1 辅助、L2 半自主(AI 处理常规、人审例外)、L3 自主(AI 拥有流程、人监控)、L4 自我导向¹¹。2026 年的部署现状是,绝大多数生产系统停在 L2–L3,L4 只在特定环境出现,还不是企业标准;多数组织被建议从 L2 起步,因为 L2 用 20% 的风险换 80% 的价值¹¹。

能力曲线确实陡。METR 的衡量指标叫"任务完成时间地平线"——智能体能以 50% 成功率自主完成、按人类专业人员耗时计量的任务长度。这个地平线 2019 至 2025 年大约每 7 个月翻一倍,2024 至 2025 年加速到每 4 个月翻一倍;到 2026 年初,前沿系统已能自主处理需人类约 14 小时以上的编码任务,任务跨度从不到 30 秒到 8 小时以上。外推下去,2027 年约 1 个工作日,2028 年约 1 个工作周¹²。

但要看清那个限定词:这是 50% 可靠性下的数字。这正是验收不能省的原因。Gartner 预测,到 2027 年底,超过 40% 的智能体 AI 项目会被取消,原因是成本攀升、商业价值不清、风控不足,当前模型还不够成熟,缺乏长期自主达成复杂业务目标的能动性;它还估计,数千家号称做智能体的厂商里只有约 130 家是真的,其余是"智能体洗白",把助手、RPA、聊天机器人换个名字⁹。同一家给的正向判断也指明了方向:到 2028 年,至少 15% 的日常工作决策将由智能体 AI 自主做出(2024 年为 0%),33% 的企业软件将内置智能体 AI(2024 年不足 1%)⁹。

中美双轨:数字员工被当资产定价

中国侧的叙事落在"数字员工"上。信通院判断,智能体正成为数字员工的雏形,自主性不断增强;并指出高度封装的通用智能体产品,能拿到比顶级大模型更好的性能表现——也就是说,封装成能干活的角色,比裸模型更有实用价值¹⁰。产业判断是,2026 年全球智能体商业化呈中美双轨:中国依托超级 App 流量、消费场景与支付闭环,走高频多端、交易闭环、全民智能体的路线,预计到 2026 年底超过 40% 的企业级应用深度嵌入任务特定型智能体¹³。

最能说明"软件被当劳动力资产争夺"的,是一桩资本事件。Meta 于 2025 年 12 月 29 日宣布,以约 $20 亿(报道区间 $20–25 亿)收购通用智能体公司 Manus(母公司 Butterfly Effect,源自中国北京、武汉,2025 年中迁至新加坡);Manus 当时已有数百万用户,年化经常性收入超 $1 亿。此后这笔交易在 2026 年 4 月被中国国家发改委叫停⁸。一个估值,一次监管反应,共同印证了一件事:能替人干活的软件,正在被当作劳动力来定价和争夺。

1. Building Effective AI Agents Anthropic
2. A Practical Guide to Building Agents OpenAI
3. What is an AI agent? LangChain · 2024-06-28
4. A System of Agents brings service as software to life Foundation Capital
5. The $4.6T Services-as-Software opportunity: Lessons from the first year Foundation Capital
6. The Rise of Computer Use and Agentic Coworkers a16z · 2025-08-28
7. 顶级风投a16z最新报告:SaaS已死,AI应用的护城河来自三方面(Software is eating labor) 36氪
8. Meta just bought Manus, an AI startup everyone has been talking about TechCrunch · 2025-12-29
9. Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 Gartner · 2025-06-25
10. 信通院《人工智能产业发展研究报告(2025年)》解读(智能体成'数字员工'雏形) 中国信通院
11. Levels of Autonomy: L1-L5 AI Agent Autonomy Scale ASDLC
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界面会怎么变

先给判断：界面不会消失，会分层。今天一个 SaaS 界面同时干两件事，让你录入、也让你确认。Agent 进来之后，这两件事被劈开。录入这一层退场，由 agent 替你点、替你填、替你跑流程；确认这一层升上来，变成你看 agent 干了什么、批不批、要不要拦。a16z 把话说得直接：传统那种"人手动在框里输入"的 SaaS 范式会谢幕，chat 只是第一个实验性界面，接下来界面会被重新设计成供人 review 工作或做质检的形态¹。

这不是界面死亡，是界面换岗。Built In 的说法是从"花哨的视觉设计"转向"背景里的隐形编排"，AI 在后台无缝管理 app 和工具，人只说出要什么然后看结果，设计师的活从"用视觉层引导操作"变成"管理 agent 之间的通信和失败场景"²。InfoWorld 给的是更狠的架构版本：传统开发把后端 API 和前端 UI 分开，新模型用 MCP 让 agent 直接在后端行动，前端"退化成一组定义"，chat 顶上来当前端³。三家说的是同一件事的三个切面——执行层归 agent，监督层归人。

监督界面的四种形态

形态一，对话直达。最激进的论调是"AI agent 就是前端"：用户说出意图，UI 按需生成，而不是永久预建³。但鼓吹这条路的人自己也划了边界。InfoWorld 作者承认，人通常更愿意保存并复用好用的 UI，而不是每次靠 prompt 重新拼。他的原话是：有时想让 AI 找去加德满都的便宜机票再弹个买票界面，但通常直接就去 Expedia 了³。这句话很重要，它说明 chat 不是终点，是入口。

形态二，审批队列。这是 human-in-the-loop 的标准落地。LangChain 把它拆成三种：只通知不行动（比如提示有文件待签），不确定时提问（比如要不要参会），以及把拟议动作交给人批准、编辑或反馈（比如起草一封外发邮件）⁴。工程上，LangChain 的 Deep Agents 用 interrupt 能力实现：哪些工具需要审批用参数指定，审批支持 approve、edit、reject 三态⁴。这套设计的目的写得明白——降低部署风险、用熟悉的沟通方式建立信任、支持 agent 长期学习⁴。

形态三，监工台。审批多了就需要一个收件箱。LangChain 的 Agent Inbox 就是这个，定位是"和 human-in-the-loop agent 交互的收件箱式 UX"，把 Slack 式通知换成融合了邮件和工单特征的专用界面，显示你与 agent 之间所有未决的沟通线⁵。它提供四个动作：原样批准、改参数后批准、给文字反馈而不接受原动作、忽略让 agent 继续⁵。支撑这一切的概念是 ambient agents——它们监听事件流自主行动、同时处理多任务，不需要人每次发起对话，人就退到监督位⁴。

形态四，生成式界面。界面的一部分或全部由 agent 在运行时生成、选择、控制，而不是开发者写死。a16z 描了两条路：一条是 LLM 按应用状态选界面组件，另一条是通过一句 prompt 即时拼装组件、按用户意图定制¹。落地标准正在收敛到"受约束、声明式"输出，也就是 agent 只能发允许清单里的组件，不能吐裸代码，相关标准有 AG-UI、Google 的 A2UI、Vercel AI SDK 的 streamUI 等¹³。SAP 给企业侧定了调：文本界面灵活但难处理结构化业务数据，传统 GUI 擅长展示数据但昂贵僵硬，生成式界面是"两者之间未被满足的需求"，它推动软件从静态套件转向"按用户意图即时生成的临时控制中心"⁶。SAP 的原话是，企业软件的未来不是把聊天机器人螺栓在遗留屏幕上，而是围绕用户意图凭空生成的定制化 mission control⁶。

2026 年的产品已经长这样

这不是预言，是已发布的东西。中美都把监督界面当成了主战场。

几个细节值得看。Salesforce 把话挑明：AI agent 最大的挑战不是技术本身，是控制⁷。它的呼叫中心监督台 2026 年改名 Agentforce Service Command Center，主管在一个台子上同时盯 AI 和人类坐席⁸。微软 Agent 365 加了审批与发布流，管理员发布前集中审查 agent 的能力、数据访问、权限和合规态势，防止 agent 泛滥⁹。Devin 是"PR 审查式"监督的典型：过去一年解题快 4 倍、资源效率高 2 倍，PR 合并率从 34% 升到 67%，但它仍像个初级工程师，需要清晰需求，处理不了含糊的端到端项目¹³。这几个产品落在监督界面的不同形态上，但共识一致——agent 干活，人在闸门上。

"软件没有界面"成立在哪，不成立在哪

这句口号需要切两半。在高信任、问责低的场景，界面确实可以薄到只剩一句话。临时查个数、订张机票、跑个一次性分析，结果错了代价小，那让 agent 直接干、对话里看一眼就行。但在高问责场景，界面省不掉。InfoWorld 作者尽管主张 agent 即前端，结论还是给了反方：设计良好的图形界面有显著优势，用户倾向保存复用好 UI 而不是反复 prompt，UI 工程师是被增强而非被取代，转型为"上下文架构师"，给 agent 定义可操作的界面 schema 和沙箱³。

Built In 把成立条件说得最清楚：透明和控制是必需品，用户必须能在任何时刻打断、纠正或取消 AI 动作，并理解系统为什么这么选；信任靠准确的上下文理解和可预测行为建立，不靠新奇感；一旦 AI 反复误解请求，信任崩塌，用户会退回手动流程²。把这条对照 ChatGPT agent 的设计就懂了——它在敏感动作前停下来要批准、在金融站点要求你留在屏幕前盯着¹¹¹²，正是因为这类场景里"看不见 agent 在干什么"等于不可接受。a16z 的框架本身就把 review 和质检列为新界面的核心用途，界面重心从录入转向复核¹，这恰恰是高问责场景界面不可省的理由。

所以意图直达和仪表盘不是谁取代谁。意图直达管入口，仪表盘和审批队列管出口。任务越重、越不可逆，监督界面就越厚。

这盘有多大

结论先行：监督界面不是小众工具，是企业软件的下一个默认形态。Gartner 的几条预测给了量级。到 2030 年，80% 的企业软件和应用将是多模态，融合文本、语音、视觉，2024 年这一比例还不足 10%，多模态会让 AI 跨任务主动采取行动¹⁵。到 2028 年，超过 20% 的数字职场应用将用 AI 个性化算法为员工生成自适应体验；同期 33% 的企业软件将内置 agentic 能力，2024 年还不足 1%，agentic AI 将自主做出至少 15% 的日常工作决策¹⁶。还有一条更直接指向界面收敛：到 2028 年，30% 的财富 500 强会收敛到单一融合文本、语音、视觉的 AI 渠道¹⁶。

把这些数字和前面的产品拼起来，方向很清楚。执行界面在缩，监督界面在长，中间夹着一层正在标准化的生成式界面。未来几年最值钱的前端工作，不是设计更漂亮的录入表单，是设计让人放心地把活交出去、又能随时收回来的那块玻璃。

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第五章 商业竞争格局

这场竞争的战线不在功能,在数据的归属。过去二十年,SaaS 的护城河是"记录系统":谁存住客户数据,谁就锁住客户,Salesforce 的 CRM、SAP 的 ERP 都靠这条法则收席位费。a16z 的判断是,AI 让模型能直接跨运营数据读写和推理,把 CRM、ITSM 从被动数据库变成自主工作流引擎,记录系统的主导地位正在被削弱¹。同一家机构在 2025 年初就给出更狠的结论:"把人的任务做成软件、按人头收费"这条黄金法则不再成立,AI 应用进入软件直接替代劳动力的阶段¹。到 Big Ideas 2026,Sarah Wang 写得更直白:2026 年记录系统将真正开始失去首要地位,软件叙事从被动追踪工作转向主动执行工作,接口从 chat 转向 action,设计从 human-first 转向 agent-readable²。

换成生意话:存量巨头守记录系统,往上叠一层 Agent;Agent 原生厂商从行动层切入,想把记录系统降格成一个可低摩擦读写的数据库,绕过整个 SaaS 收费结构¹。下面逐一看两边的位置。

存量巨头:守住数据,往上叠 Agent

Salesforce 是守方里反击最快的。FY26(截至 2026 年 1 月 31 日)全年营收 415 亿美元,同比增长 10%,GAAP 营业利润率 20.1%³。真正的看点是 Agent 业务:Agentforce 的 ARR 达到 8 亿美元,同比增长 169%;Agentforce 加 Data 360 合计 ARR 超过 29 亿美元,同比增速超过 200%³。发布以来累计成交超过 29,000 笔 Agentforce 交易,而且超过 60% 的 Agentforce 与 Data 360 订单来自存量客户扩张³。这正是记录系统的存量优势:有数据、有客户关系,Agent 顺势卖进去。Benioff 把话说满,称已把 Salesforce 重建为 Agentic 企业的操作系统,并把 FY30 营收目标上调到 630 亿美元³。公司甚至自造计量单位"智能体工作单元"(AWU)来度量 agent 干的活,累计交付 24 亿个 AWU,处理 token 超过 19 万亿、同比增 5 倍³。

ServiceNow 守的是 IT 与企业服务流程这块记录系统。其 GenAI 产品 Now Assist 在 2025 年 ACV 已超 6 亿美元,管理层把 2026 年目标定在 10 亿美元,并在年内上调全年 AI ACV 目标至 15 亿美元⁵⁶。2026 年一季度订阅营收 36.71 亿美元,同比增长 22%;Now Assist 年合同价值超百万美元的客户数同比增长超过 130%⁷。更关键的是续约数据:续约 Now Assist 的客户 2025 年平均把 ACV 扩了约 3 倍⁵。ServiceNow 的战略口径是 AI 到本十年末占总 ACV 三成以上,2030 年订阅营收翻倍到 300 亿美元以上⁵⁶。这是典型的存量巨头打法:不抢入口,靠既有流程把 Agent 渗进去再扩 ACV。

微软的两面性最强。365 Copilot 付费席位截至 2026 年 1 月底约 1610 万,是发布以来最强的单季净增⁸;到 2026 年春,纳德拉确认突破 2000 万付费席位,单季净增约 500 万,同比增长超 160%⁹。约 70% 的财富 500 强已购买 Copilot 许可⁹。但隐患也在数字里:付费席位只占微软商用 M365 用户基数约 3.3%,多份独立调查显示只有两到三成的已购席位每周真在用⁹。许可数和真实使用之间的落差,就是"货架软件"风险:买了不用,续约时就站不住。微软靠 Office 这套记录系统把 Copilot 塞进每个工位,但塞进去不等于用起来。

SAP 守的是最硬的记录系统 ERP,态度也最保守。Business AI 已成主要增长引擎,被计入四季度云订单的三分之二;2025 年总云 backlog 创纪录达 770 亿欧元,同比增 30%¹⁰。产品侧到 2026 年一季度已有 30 多个专用 agent、2500 多个 Joule Skills,agent 构建器 Joule Studio 在一季度 GA,叙事从功能丰富的 App 转向处理业务流程的 agent¹⁰。但 SAP 自己的口径很克制:大规模企业 AI 采用仍处早期,向消费型定价的转变是渐进的,订阅营收仍是基础¹⁰。守着最深的数据,反而最不急着自我颠覆。

Agent 原生厂商:从行动层切入

另一边是不背记录系统包袱的挑战者。它们直接做"完成的工作",估值曲线远比存量巨头陡。

Sierra 是这一派的旗帜,创始人 Bret Taylor 当过 Salesforce 联席 CEO,等于从守方阵营出来打守方。公司用约 21 个月做到 1 亿美元 ARR¹¹。2026 年 5 月再融约 9.5 亿美元,投后估值约 158 亿美元,由 Tiger Global 和 Google 旗下 GV 领投,此时营收口径约 2 亿美元 ARR¹²。商业模式是纯按结果收费,只对完成的工作计费而非订阅:agent 替企业认证患者、处理退货、补办信用卡、协助申请房贷;客户既有 Discord、Ramp、SoFi 这类科技公司,也有 ADT、Cigna、SiriusXM 这类传统企业¹²。这是对席位制最正面的否定:不卖工具,卖结果。

Decagon 同样做客服 agent,估值曲线陡到离谱。2024 年 10 月约 6.5 亿美元估值,2025 年 6 月 15 亿美元,到 2026 年完成 2.5 亿美元 Series D 时估值翻到 45 亿美元,不到半年涨三倍,并以同一估值完成首次员工 tender offer¹³。2025 年新增 100 多家全球企业客户,含 Avis、Mercado Libre、Deutsche Telekom,个别客户把支持团队缩减了 80%¹³。缩减 80% 这个数,就是行动层厂商讲给 CFO 听的故事:省的是人头,不是软件预算。

编程是行动层切入最猛的战场。Anysphere 旗下 Cursor 的 ARR 曲线:2025 年初约 1 亿美元,年中 5 亿,年底破 10 亿,到 2026 年 2 月约 20 亿美元,公司对 2026 年底预期 60 亿以上¹⁴¹⁵。2025 年 11 月完成 23 亿美元 Series D,估值 293 亿美元,Nvidia、Google 作为新投资方进入¹⁴。2026 年 4 月有报道称其在洽谈约 20 亿美元新融资、投前估值约 500 亿美元,但这是洽谈阶段报道,未经官方确认¹⁵。Cursor 不在任何巨头的记录系统里,它直接长在开发者的工作流上,这是 Agent 原生最干净的样本。

Glean 走的是另一条路:不跟巨头抢某个职能,而是做企业 AI 中间层。2026 年 5 月 ARR 突破 3 亿美元,较 2025 年底约 2.08 亿美元增长约 89%,财富 500 客户数同比近翻倍¹⁶。2025 年 6 月 Series F 融资 1.5 亿美元,估值 72 亿美元¹⁷。它坐在大模型和企业内部系统之间,提供跨多模型抽象、基于专有 Enterprise Graph 的检索,以及权限感知的治理层;在 AI 预算收紧的环境里,Glean 干脆把省 token 成本当主卖点¹⁶。这是一个聪明的卡位:既不是记录系统,也不只是单点 agent,而是想当所有 agent 的地基。

定价:从席位到按结果

定价范式的转移,是这场竞争最实的证据。最典型的是 Agentforce:18 个月里换了三套定价并同时运行。发布时 2 美元一次对话;2025 年 5 月推出 Flex Credits,每个 action 约 0.10 美元;2025 年底又推出 125 美元起每用户每月的 per-user 许可,席位重新成为外壳但内含数字劳动力;最新还有按结果计费的行业化定价。三套同时跑,客户自选⁴。Sierra 则是纯按完成结果收费¹²,ServiceNow 和 SAP 在叠加消费型定价的同时保留订阅底盘⁶¹⁰。a16z 已经明确把按人头收费列为失效的旧法则²。连守方自己都在拆自己的席位制,这就不是挑战者单方面喊话。

估值:公开 SaaS 在被折价

资本市场的态度更直接。公开 SaaS 估值大幅压缩,2025 至 2026 年中位数约 6 到 8 倍 NTM 营收,远低于 2021 年峰值的 20 到 40 倍;SaaS Capital Index 截至 2026 年 5 月底的 ARR 倍数中位数为 3.4 倍¹⁸。增长侧,整个板块营收增速已连续约三年下滑,不少公司今年增速指引低于 10%¹⁸。一边是存量 SaaS 被按"AI 颠覆担忧"折价,一边是 Cursor、Sierra 这些 Agent 原生公司拿到几十倍营收的估值。市场已经用钱投了票:它相信行动层的故事,不相信记录系统能靠加一层 Agent 守住溢价。

中国侧:同一条战线,不同的入口

中国市场的竞争从 2026 年 3 月起明面化。钉钉推"悟空"企业级 AI 原生工作平台,飞书发布 aily 等企业级 agent 产品,两家在 B 端 AI agent 商业化上正面交锋¹⁹。格局上分两类:云原生集成型靠各自的云和企业服务生态,如阿里云百炼、腾讯元器;开放架构型支持与钉钉、企业微信、飞书等 OA 标准化对接²⁰。企业 agent 形态从工作流 Agent 向推理 Agent 再到多智能体演进,2026 被称为企业多智能体元年²⁰。和美国不同,中国的入口之争先发生在 OA 和办公协同层,而不是 CRM、ERP,但底层逻辑一样:谁握住企业的工作流入口,谁就有资格往上长 agent。

谁的位置更稳

结论分三档。最稳的是有深数据、又肯自我换血的存量巨头,Salesforce 是样板:Agentforce 八成订单来自存量客户,证明记录系统能把 Agent 卖出去³;ServiceNow 同理,靠续约扩 ACV⁵。其次是 Agent 原生里真正绕开记录系统的,Cursor 和 Sierra 长在巨头管不到的工作流上,按结果收费,增长最猛但要靠持续融资续命¹²¹⁴。最危险的是只把 AI 当功能贴上去、却没换商业模式的:微软 Copilot 是警示样本,席位卖爆了,真实使用率却只有两三成,货架软件风险一旦在续约季兑现,席位数会缩水⁹。一句话:记录系统不会一夜崩塌,但它给的不再是定价权,只是把 Agent 卖进去的门票。

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实际案例深拆

形态有没有真的变,不看口号,看五个标志性案例的真金白银。结论先放在这里:客服已经跑通了"按结果付费",编程工具的形态被彻底改写,平台级 AI 助手的采用是真的、回报是分化的;而 Klarna 那条"用自建 AI 取代企业软件"的路,走了一半又拐了回来。下面逐个拆,每个都落到一句话:形态到底变了多少。

一、Klarna:激进替换,然后部分回头

Klarna 是这一轮里跑得最快、也最早撞墙的样本。2024 年 2 月 27 日,它上线由 OpenAI 驱动的 AI 客服,首月就完成 230 万次对话,接掉约三分之二的咨询,工作量相当于 700 名全职客服;客户满意度和人工持平,平均解决时间从 11 分钟压到 2 分钟以内,覆盖 23 个市场、35 种以上语言、24 小时不停;公司预计这一项 2024 年带来约 4000 万美元的利润改善¹²。到 2025 年第三季度,这套系统的年度成本规避约 6000 万美元,工作量相当于 853 名客服,响应时间比上线前快 82%,复购咨询下降 25%³。

真正引爆讨论的是 2024 年 8 到 9 月。CEO Siemiatkowski 公开说"我们刚刚关停了 Salesforce,几周内将关停 Workday,我们正在关停很多 SaaS 供应商,因为我们能自己做整合"⁵。媒体的标题是"用自建 AI 取代企业软件"。Salesforce 的 Benioff 直接在公开场合追问"他到底是怎么做到的"⁶。

但后来的澄清把故事改写了。Klarna 并不是用大模型直接顶替这些系统。Workday 换成了 Deel,Salesforce 的 CRM 换成一组它拒绝点名的"其他 SaaS 工具"加内部方案,而且还在用 Salesforce 旗下的 Slack。官方口径是"由 AI 辅助的整合,帮助打造更轻的技术栈"——AI 是黏合剂,不是替代主体⁴。

更关键的转折在 2025 年 5 月。Klarna 公开转向"人机混合",重新招人工客服。Siemiatkowski 承认纠偏过头:"真正投资于高质量的人工支持,才是我们的未来方向";他还说"成本不幸成了过于主导的评估因素"³。AI 仍然接掉约三分之二的咨询,但复杂的、情绪敏感的问题交回给人。

形态变了多少:客服的执行层确实被 AI 重做了,而且回报可量化。但"AI 一键替换整个 SaaS 栈"是被夸大的叙事——真实路径是 SaaS 换 SaaS 加 AI 整合,且裁人裁过了头还得回招。

二、Salesforce Agentforce:被替代者的反击,数据是真的

有意思的是,被 Klarna 拿来当靶子的 Salesforce,自己的 AI agent 产品卖得比谁都快。Agentforce 是 Salesforce 26 年历史上 ARR 爬坡最快的产品,超过当年的 Sales Cloud⁷⁸。

成交节奏:FY25 Q4 约 5000 单,到 FY26 Q3(截至 2025 年 10 月 31 日)累计 18500 单、其中付费 9500 单,再到 FY26 Q4(截至 2026 年 1 月 31 日)累计 29000 单,环比增长 50%⁷⁸。ARR 方面,FY26 Q3 Agentforce 单独突破 5 亿美元、同比增长 330%,与 Data 360 合计近 14 亿美元;到 FY26 Q4,Agentforce 单独约 8 亿美元、同比增长 169%⁷⁸。

落地不是 PPT。FY26 Q3 生产环境账户数环比增长 70%,当季处理 3.2 万亿 tokens,Data 360 摄入 32 万亿条记录、同比增长 119%;当季 Agentforce 与 Data 360 的预订里,有一半来自老客户扩张⁸。但渗透率还早:Dreamforce 2025 时约 15 万客户里只有约 12000 个采用,渗透率约 8%⁸。公司整体 FY25 营收 379 亿美元、增长 9%,FY26 Q3 单季创纪录 103 亿美元⁷。

形态变了多少:企业软件巨头把 agent 装进自家平台卖,是真有人买、真在产线上跑。但 8% 的渗透率说明这还是早期渗透,不是全面替代。

三、Sierra 与 Decagon:按解决付费,真的跑通了

客服赛道最值得看的不是规模,是定价方式的变化。这两家把"按结果付费"从概念做成了营收。

Bret Taylor 的 Sierra 2024 年 2 月推出,7 个季度做到 1 亿美元 ARR(截至 2025 年 11 月 21 日),自称增长最快的企业软件公司之一⁹¹⁰。第三方 Sacra 的估算更激进:2024 年底约 2600 万 ARR,2025 年底约 1.3 亿,到 2026 年 5 月约 2 亿¹¹。估值同步跳:2025 年 9 月 Greenoaks 领投 3.5 亿美元、估值 100 亿;2026 年 5 月 GV 与 Tiger Global 领投 9.5 亿美元 E 轮,投后 158 亿¹¹。它的定价是结果导向——主要按"每次对话"或"每次成功解决"收费,而不是订阅,叠加高接触的实施与持续优化,打包进多年合同;Taylor 公开主张 AI agent 就该按结果定价⁹¹¹。客户里 50% 营收超 10 亿美元、20% 超 100 亿美元,包括 Deliveroo、Discord、SoFi、Sonos、Cigna、SiriusXM 等;Rocket Mortgage 的数字助手让购房者转化"快 4 倍"⁹¹¹。

Decagon 是另一极的印证。第三方估算 2024 年底约 1000 万 ARR,2025 年 10 月约 3500 万年化,当年新增 100 多家全球企业客户,含 Avis、Mercado Libre、Deutsche Telekom¹³。估值半年翻三倍:2025 年 6 月 C 轮估值 15 亿,2026 年 1 月 D 轮 2.5 亿美元、估值 45 亿¹²¹³。它给两种价:按对话(每条来询固定费、有量级折扣),和更贵的按解决(只有 AI 不靠人工成功解决才收费)¹³。成效也实:有客户把支持团队砍掉 80%;Chime 部署后联络中心运营成本下降超 60%、NPS 翻倍¹²¹³。

形态变了多少:这是五个案例里形态变化最彻底的一类。软件从"卖席位"变成"卖结果",AI 不解决问题就不收钱——商业模式本身被重写,而且营收和大客户都验证了它跑得通。

四、Cursor 与 Devin:开发工具被重做了一遍

编程工具这块,形态剧变最直观。

Cursor(Anysphere)的 ARR 曲线几乎不像 SaaS:2025 年 1 月破 1 亿,6 月 5 亿,11 月破 10 亿,2026 年 2 至 3 月超过 20 亿年化,被称作应用层 SaaS 史上最快爬坡,公司据报目标 2026 年底超 60 亿¹⁴¹⁸。2025 年 11 月 13 日 Accel 与 Coatue 领投 D 轮 23 亿美元、投后估值 293 亿;2026 年初有报道说它在洽谈以 500 亿估值再融 20 亿¹⁸¹⁴。它不是一个开发者玩具:破 10 亿 ARR 时企业占比约 45%(2024 年底 4 亿 ARR 时只有约 25%),到 20 亿时近 60% 营收来自大企业合同;据称 64% 的财富 500 强在用,5 万家以上企业,每天用它写 1 亿行以上企业代码¹⁴¹⁸。

Devin(Cognition)展示的是定价和并购的剧烈程度。2025 年 4 月 Devin 2.0 把"AI 软件工程师"从 500 美元一个月砍到 20 美元起,降幅 96%,改用基于算力单元(ACU)的用量计费¹⁵。ARR 从 2024 年 9 月约 100 万,涨到 2025 年 6 月约 7300 万;2025 年 7 月收购 Windsurf(带来约 8200 万 ARR、350 多家企业客户),2026 年 5 月披露年化运行营收约 4.92 亿¹⁶。这桩收购的背景很说明问题:2025 年 7 月 Google 以 24 亿美元的许可交易挖走 Windsurf 的 CEO 后,Cognition 几天内火速把 Windsurf 收了,9 月估值达 102 亿¹⁶¹⁷。要泼一盆冷水:早期 Devin 自主完成任务的成功率曾被指仅约 15%¹⁷。

形态变了多少:开发工具的形态被重做了——从卖编辑器,到卖"按算力计费的 AI 工程师";营收和企业渗透是真的,但 Devin 早期 15% 的成功率提醒一句,"自主写代码"和"卖得动"是两回事。

五、微软 Copilot:渗透很广,回报很分裂

最后看平台级嵌入的样本。规模上没人比得过:微软称 Copilot 家族月活约 1.5 亿(FY26 Q1 口径),超 90% 财富 500 强在用;FY26 Q3 财报会上称 M365 Copilot 付费企业席位突破 2000 万,单季新增约 500 万²⁰²¹。要注意这个口径混了企业和消费者,含 GitHub Copilot、Windows、Edge、Bing。

问题出在"买了用不用"。尽管月活过亿、七到九成财富 500 强持牌,但只有约 20% 到 30% 的付费席位每周真被使用;企业激活率约 35.8%,意味着每买 1000 个许可约 358 人真在用、642 个零回报;一家持 5 万许可的财富 500 强,每年可能在闲置席位上浪费超过 1300 万美元²⁰。价格是每用户每月 30 美元、年付,还得叠加已有的 M365 订阅²⁰。ROI 两极分化:有企业在写邮件、整理会议纪要这类具体任务上省了 20% 到 40% 时间,Forrester 给一个 2.5 万人、年营收 62.5 亿美元的复合组织估出 116% 的 ROI、净现值 1970 万美元、人均每月省 9 小时;另一些则因使用率太低,根本测不出生产力提升。最大障碍是数据治理,也就是过度共享的顾虑²⁰。

把镜头拉远,质疑更尖锐。MIT 的 Project NANDA 报告《The GenAI Divide》(2025 年 8 月,基于 150 次访谈、350 份员工调查、300 个公开部署)发现,95% 的企业生成式 AI 试点没带来可测的财务回报;主因不是模型不行,而是没法把 AI 嵌进工作流和组织;向专业厂商采购或合作的成功率约 67%,自建只有它的三分之一;过半预算砸在销售营销,但最大 ROI 其实在后台流程自动化¹⁹。

形态变了多少:嵌入式 AI 的铺货是真的广,但渗透不等于使用,使用不等于回报。这一案例正好呼应 Klarna 的教训和 MIT 的发现——能落地拿到回报的,是把 AI 嵌进具体流程的那部分,不是买了许可就算数。

小结

五个案例放在一起,形态变化的真实程度是分层的:客服(Sierra、Decagon)在商业模式层面变得最彻底,按结果付费跑通了;编程工具(Cursor、Devin)在产品形态和计费方式上被重做;平台级助手(Agentforce、Copilot)铺货广、回报分化,还在早期渗透;而 Klarna 证明了边界——激进替换会反弹,真正稳的是 AI 接执行、人接复杂判断的混合形态。一句话:形态确实在变,但变得最实的地方,是"AI 干掉具体工作量"并能按结果计价,而不是"AI 替换掉整个软件栈"。

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第七章 谁在领跑

谁最接近完成从工具到劳动力的形态跃迁，看四样东西就够了：形态退得有多彻底（从"人点界面"退成"被调用的后台能力"）、敢不敢按结果定价、客户有多大、跑得稳不稳。其中按结果定价是最硬的试金石。它意味着厂商敢对"软件替人干完活"承担风险。这件事正在分赛道发生：客服普遍按成功解决次数收费，销售按完成的工作收费，Salesforce 用"工作单元"按动作消耗计价，编程从订阅转向按用量和 token 计费。¹²⁴⁵¹¹

客服：最像劳动力，按结果收费已是主流

领跑者是 Sierra，Bret Taylor 与 Clay Bavor 创办。它 2025 年 11 月做到 1 亿美元 ARR，只用了 21 个月，当时估值 100 亿美元；2026 年 2 月 ARR 过 1.5 亿；5 月 4 日完成 9.5 亿美元 E 轮，估值约 150 至 158 亿美元，Tiger Global 与 GV 领投，累计融资超 10 亿美元。¹²Sierra 的核心是按结果定价，按完成的工作收费，约每解决一次 1.5 美元，而不是卖席位。客户里有 Deliveroo、Discord、Ramp、Rivian、SoFi、ADT、SiriusXM、Cigna，传统大企业的采用速度比创始人预想的还快，平台据称服务了超过四成的财富 50 强。¹²

另一头部是 Decagon。2025 年 10 月年化收入 3500 万美元，2024 年底还只有 1000 万，Q3 的 GAAP 收入和 ARR 同比都涨了三倍以上；2026 年 1 月 D 轮后估值 45 亿美元，累计融资约 4.8 亿；一年新增 100 多家全球企业客户，包括 Notion、Duolingo、Rippling、Affirm、Chime、Avis、Mercado Libre、Deutsche Telekom。³Decagon 提供两种收费：按对话固定收，或者只在 AI 不需要人工介入、独立解决问题时才收，后者更贵。横向比一下，Sierra 约 1.5 美元一次解决，Intercom Fin 约 0.99 美元并附带百万美元的效果保证。这个赛道的护城河是深嵌进企业的工单和 CRM 系统、攒下解决路径的数据、做到企业级合规与可观测。¹³

编程：形态最彻底，规模最大

这是 Agent 兑现得最透的赛道，从代码补全一路退到自主交付。Cursor（Anysphere）是领跑者，年化收入从 2025 年 1 月的 1 亿，到 6 月 5 亿、11 月 10 亿，再到 2026 年 2 月的 20 亿，约三年走完，被称作史上扩张最快的 B2B 软件公司；2026 年传出以约 500 亿美元估值新融资的洽谈，此前 D 轮估值约 293 亿。¹⁰

Anthropic 的 Claude Code 代表"软件自己写软件"。公开发布约半年就破 10 亿美元年化收入，2026 年 2 月运行率超 25 亿，比年初翻了一倍多，企业用途占其收入一半以上。母公司 Anthropic 2026 年 2 月 12 日完成 G 轮，融资 300 亿美元，估值 3800 亿，整体运行率 140 亿，过去三年每年约十倍增长，500 多家客户年付超 10 万美元，财富 10 强里 8 家是它的客户。⁵Cognition 的 Devin 走全自主路线，ARR 运行率从 2025 年中约 7300 万涨到 2026 年 5 月约 4.92 亿；2025 年 7 月收购 Windsurf（Codeium），带来约 8200 万 ARR 和 350 多家企业客户；2026 年 5 月以 250 亿美元投前估值完成 10 亿美元以上融资，自称约 89% 代码由 AI 自写。¹²¹³规模最大的存量入口仍是 GitHub Copilot，2025 年 7 月总用户约 2000 万，2026 年 1 月付费订阅 470 万、同比增 75%，铺到了约九成财富 100 强；2026 年起转向按用量和 token 计费，标志着从卖席位向卖用量的转向。¹⁴¹⁵

护城河各有不同：Cursor 占住编辑器交互和多模型路由，绑住开发者习惯；Anthropic 押底层模型的编码能力；Cognition 押端到端的规划、写码、测试一条龙。它们 15 到 30 倍的收入估值，说明市场是按劳动力而非工具给它们定价。¹⁰¹²

销售与 CRM：Agentforce 用"工作单元"重新定价

巨头转型的代表是 Salesforce Agentforce。2026 财年 Q4（截至 2026 年 2 月 25 日）：Agentforce ARR 达 8 亿美元、同比增 169%；累计签约超 2.9 万单、环比增 50%；累计交付 24 亿个 agentic work unit（AWU）、环比增 57%；Benioff 称已把近 20 万亿 token 转化成这些真正干活的工作单元；Salesforce 全年总营收 415 亿美元、增 10%。⁴它的形态意义是从"人点 CRM 界面"退成"Agent 按动作消耗执行"，并已发展出按对话、按动作的多种消费式计价，Summer '26 引入多智能体编排。护城河是自有的 CRM 数据、Data 360 和 Slack 的工作上下文，让 Agent 有可操作的对象。⁴¹¹

纯创业的 AI SDR 位置不稳。11x 在 2025 年 3 月被 TechCrunch 曝出 ARR 注水，声称约 1000 万实则约 300 万，还伪造客户 logo；Clay 本质是数据和 GTM 基础设施，不是自主 SDR，整套月费约 1700 至 5000 美元。可见销售赛道把结果跑通的难度高，可靠性是最大瓶颈。¹¹

办公协作：席位规模 Microsoft 最大，知识 Agent 看 Glean

规模最大的办公 Agent 是 Microsoft 365 Copilot。2026 财年 Q3（截至 2026 年 4 月 29 日）付费企业席位达 2000 万，单季净增 500 万，是发布以来最快的三个月；Accenture 一家就超 74 万席位，是史上最大单笔 Copilot 胜绩，Bayer、J&J、Mercedes-Benz、Roche 各超 9 万席位，标准企业价 30 美元一席一月。¹⁵知识与横向 Agent 的独立领跑者是 Glean，2026 年 5 月 ARR 破 3 亿美元，2025 年底约 2.08 亿，约九个月翻倍；它把卖点改成"帮企业砍 AI 预算"，核心是权限感知的知识图谱加 Agentic Engine。护城河是跨企业系统、带权限合规的检索与上下文。⁷⁹

横向 Agent 平台：从产品转向"建 Agent 的操作系统"

OpenAI 2025 年 10 月推出 AgentKit，含可视化的 Agent Builder、版本化的多智能体工作流、预置 Dropbox 和 Google Drive 等连接器的 Connector Registry，并把 Operator、deep research 和对话能力合进 ChatGPT 的 agent 模式，Operator 的独立站点已下线，同时推出可直连 Slack 和 Salesforce 的 Workspace Agents。这是"软件退成被 Agent 调用的后台能力"的平台化落点。¹⁶¹⁷Anthropic 走模型加协议的路线，Claude Code 既是产品也是 Agent 基建，配合工具使用和 computer use，让 Claude 成为可被编排去操作其他软件的劳动力，企业用途已占其收入过半。⁵独立横向 Agent 的明星是 Manus，2025 年 12 月年化约 1.25 亿、月环比超 20%，2026 年 6 月年化约 4.5 亿；总部已从中国迁到新加坡，CEO 肖弘，定价 39 到 199 美元一月按 credits 计；2026 年 4 月 Meta 拟约 20 亿美元收购被中国监管叫停，腾讯、红杉、真格等早期中资股东推动约 20 亿美元回购并谋划港股 IPO。⁶

中国：领跑者大多嵌在超级平台里

开发平台看字节扣子（Coze）。它是国内领先的 AI Bot 与 Agent 开发平台，2026 年集成插件生态、工作流引擎和长短期记忆，能一键发布到微信公众号、飞书、钉钉、抖音和自定义 Web，2025 年起开源，被看作对标 Dify 的国内主力。⁸办公侧看飞书和钉钉。飞书 2026 年 3 月 19 日发布多款企业级 Agent：升级版 Aily 智能体可当常驻联系人、内置办公技能加自定义业务技能；飞书妙搭用自然语言生成业务系统，有案例称用百余元 token 生成市价 2 万元的系统；多维表格 AI 搭建能从自然语言直接出数据表、仪表盘、问卷、权限乃至整套业务系统；还推出对接火山引擎、Kimi、扣子、MiniMax、智谱的 OpenClaw 官方插件。它的底牌是沉淀了企业完整的工作上下文——消息、文档、组织关系、权限体系，和 Glean 的护城河同构。⁸¹⁸钉钉 2026 年 2 月的 8.2.10 版全面升级 AI 群聊，给每个群配"主动服务型 Agent"和"AI 小钉"，@ 一下就能用自然语言查聊天记录、管任务、改群设置，并开放 AI 助理平台供企业创建组织内或市场助理。⁸

编程侧，字节 Trae 是黑马，2026 年 6 月 Trae 2.0 发布后用户量据报破 1200 万，此前约 600 万，提供 IDE、Builder、SOLO 三种模式，SOLO 和 Builder 2.0 可约 10 分钟生成完整项目，主打中文自然语言生成和免费。¹⁹阿里云通义灵码 2026 年 5 月 20 日中文名改为"Qoder CN"，自 2025 年 8 月上线据称服务全球超 500 万用户，Qoder 1.0 从 AI IDE 迈向智能体自主开发工作台，提供全自动执行的编程智能体，并设了终端命令禁止名单这类安全机制。²⁰

领跑者地图

一条分界线

美国的领跑者已经普遍跑通了按结果或按用量定价，拿到 1 到 20 亿美元级的 ARR 和百亿美元级估值，Sierra、Cursor、Anthropic、Salesforce、Glean 都把形态跃迁兑成了真金白银。¹³⁴⁵¹⁰中国的领跑者更多嵌在超级平台里，字节扣子、飞书、钉钉、阿里 Qoder，靠工作上下文加免费低价扩规模，独立按结果定价和公开营收披露都偏少。唯一全球化、营收高增的独立横向 Agent 是 Manus，但它已迁出中国，还卷进了被监管叫停的收购争议。^68181920

1. Bret Taylor's Sierra reaches $100M ARR in under two years TechCrunch
2. Sierra Raises $950M at $15B Valuation, Eyes Transformation Beyond Customer Support CMSWire
3. Decagon revenue, valuation & funding Sacra
4. Salesforce Delivers Record Fourth Quarter Fiscal 2026 Results Salesforce Investor Relations
5. Anthropic raises $30 billion Series G funding at $380 billion post-money valuation Anthropic
6. Manus revenue, funding & news Sacra
7. Glean Surpasses $300M ARR: Unrivaled Enterprise Context Fuels AI Adoption Glean
8. 飞书发布多款企业级 Agent 覆盖个人智能伙伴与业务系统 量子位
9. Glean's top line crosses $300M as AI budget cutting becomes its major selling point TechCrunch
10. Cursor in talks to raise $2B at $50B valuation after hitting $2B ARR in three years The Next Web
11. Salesforce Now Has 3+ Pricing Models for Agentforce SaaStr
12. Cognition revenue, valuation & funding Sacra
13. Cognition, maker of the AI coding agent Devin, acquires Windsurf TechCrunch
14. GitHub Copilot is moving to usage-based billing GitHub Blog
15. Microsoft Copilot Reaches 20 Million Paid Enterprise Seats Let's Data Science
16. Introducing AgentKit OpenAI
17. Introducing ChatGPT agent: bridging research and action OpenAI
18. 飞书发布多款企业级Agent 覆盖个人智能伙伴与业务系统 新华网
19. Trae 2.0深度评测：字节跳动AI IDE用户突破1200万，SOLO智能体架构 AIToolLab
20. 首发｜今天，通义灵码将正式更名（Qoder CN） 新浪

中国镜像：没建起的订阅制底盘，与抢着叠 Agent 的两股力

先给判断。美国的 Agent 叙事，是在一个跑通了的 SaaS 订阅制底盘上做改写：从按座席卖软件，转向按结果卖劳动力。中国不一样。中国的 SaaS 订阅制本就没建起来，定制化重、付费意愿低、被项目制挤压。所以 Agent 形态落到中国，不是"打破前提"，而是在一个没跑通的底盘上再叠一层。两股力在抢这一层：平台型把 Agent 收进超级应用入口，传统软件商把 Agent 嫁接到存量大客户身上。前者赌入口，后者守存量，谁都没解决最底下那个问题。

底盘问题：订阅制在中国本就没跑通

规模不算小。2023 年中国 SaaS 市场约 581 亿元，增速 23.1%；通用型 SaaS(ERP、CRM、办公协同)占约 65%，垂直 SaaS 占约 35%，零售、金融等行业渗透率已超 20%，但每个细分都是一两家独大¹。问题在转化。到 2024 年，中国 SaaS 企业用户约 915 万家，占全国法人约 43%；付费的只有 102 万家，占比约 11%¹。多数企业把"客户需求碎片化"列为规模化最大障碍，其次是"对 AI 功能付费意愿不足"¹。

更狠的说法是"99% 亏损"。中国企业级 SaaS 毛利率通常 55%-60%，但销售费用率加研发费用占比超过 50%，过去三年平均净利润率几乎为负；某上市公司单个获客成本四年内从 0.7 万元涨到 2.6 万元，翻了近四倍²。结构性原因有五条：资本驱动的低价免费战压垮全行业利润；客户留存差、增长全靠新签，根子是没做客户成功；获客成本与产品价值倒挂；陷在"完全按客户需求做定制"的误区里无法复制，困在低利润、少创新、增收不增利的怪圈；中小客户生命周期短、复购低²。

头部厂商的账面更直白。用友 2024 年预计亏损 17.2 至 19.2 亿元，是上市以来最大亏损；金蝶 2024 年权益持有人应占亏损约 1.42 亿元，已连亏多年，同比缩窄约 32.3%；微盟四年累计亏损 40 多亿，云学堂两年累计亏损约 8.7 亿²⁶。对照美国就知道差在哪：Salesforce 用续约率而非签约数衡量健康度，专设客户成功经理；Adobe 转订阅后销售费用占比下降，2014 到 2020 年净利润年复合增速 64.24%；ServiceNow 2023 年收入 109.8 亿美元、增速 22%，用 AI 把客户效率提升 20%-40%²。中国缺的不是产品，是"按结果留住客户"这件事。

平台型：把 Agent 收进超级应用入口

第一股力是协同办公三家。2025 年这个市场约 300 亿元，钉钉份额 32.7% 居首，企业微信 23.4%，飞书 18.9%，三家合计超 75%，另一口径说覆盖率达 92%³⁴。表面是工具竞争，底下是三种企业哲学：钉钉以流程为中心，企业微信以客户为中心，飞书以知识工作者为中心⁴。

钉钉押得最重，喊出 All in AI。到 2025 年底企业组织数 2600 万、付费组织 19 万以上，A 股上市公司里 79% 在用(5191 家中),平台 AI 应用数达 141 万³。创始人陈航说钉钉"彻底变了，转型为 AI 操作系统"，要"让 AI 成为执行主体，人类成为决策者和指挥官"，并推出录音硬件 DingTalk A1 和定位"AI 的身体"的 DingTalk Real，还有涉及 AI 硬件的"D 计划"；钉钉预计是三家里最先盈亏平衡的³。飞书 2025 年 7 月升级多维表格，CEO 谢欣宣布它将接入企业微信和钉钉，企业微信已可安装、钉钉在审核，平台之间互相渗透³，难点在打进非互联网、非技术型的传统大公司。企业微信则靠微信生态的连接优势，在客户侧落地 Agent。

平台型的逻辑是：既然单独卖 SaaS 收不上钱，就把 Agent 做成超级应用里的能力，用入口和组织规模摊薄成本。这绕开了"按座席收费"的死结，但也意味着 Agent 的价值被绑在入口里，很难像美国那样单独定价、按结果计费。

项目制惯性：用友、金蝶在存量上嫁接 Agent

第二股力是传统软件商。它们不另起炉灶，而是把 AI 做成嵌进既有核心系统的智能体平台加低代码搭建，靠存量大客户和行业 know-how 卡位。用友基于 YonGPT 推了 7 个 HR 智能体，2024 年 8 月升到 2.0 并上线智能体构建平台，2025 年 3 月发"用友 BIP 企业 AI"、8 月发"用友 BIP 5"，以"AI×Data×Process"原生融合为核心，接入 DeepSeek、号称 10 分钟搭企业级智能体、可调 4000 多个企业 API，2026 年 2 月又发 LOM 本体大模型⁵¹³。金蝶 2023 年 8 月发苍穹 GPT(含中国首个财务管理大模型)，2024 年 5 月推 Agent 开发平台，2025 年 5 月升 2.0，提供 1000 多个 AI 应用模板，企业低代码就能配专属智能体⁷。

转型确有起色。用友 2025 年营收预计 91.7 至 92.7 亿元、转正增长，上半年云服务收入 27.63 亿元占营收 77.2%，云服务 ARR 26.5 亿元同比增 13.7%；AI 相关合同前三季度签约超 7.3 亿元¹²⁵。金蝶 2024 年集团收入约 62.56 亿元增 10.2%，云服务占 81.6%，云订阅 ARR 约 34.3 亿元增 20%，苍穹/星瀚的净额续费率达 108%，经营性现金流 9.34 亿元增 42.9%⁶；2025 上半年 AI 相关合同超 1.5 亿元⁷。续费率过百、现金流转正，说明大客户底盘确实在稳。但这条路的天花板也清楚：它靠的是存量定制关系，AI 是给老系统加智能，而不是重定价。项目制的惯性还在。

Manus：形态成立，底盘缺席

中国不是出不了全球级的通用 Agent。Manus(母公司蝴蝶效应)就是证据：它不聊天，核心是自动规划任务、拆解流程并执行结果，2025 年 3 月海内外同时爆发、月底开始商业化，12 月中旬 ARR 突破 1 亿美元，累计处理超 147 万亿 token、创建超 8000 万台虚拟计算机⁸。资本也认：2025 年 4 月完成 7500 万美元 B 轮、投后估值 5 亿美元(腾讯、红杉中国、真格、Benchmark);12 月 30 日被 Meta 以"数十亿美元"收购，是 Meta 史上第三大收购，仅次于 WhatsApp 和 Scale AI，90 后创始人肖弘出任 Meta 副总裁⁹。

这件事两面都得看。它证明中国能跑出全球级的通用 Agent 形态和付费模式；它也暴露了隐忧——高端 AI 能力被海外巨头收编、外流，连中方资本拟斥 20 亿美元回购股权都成了新闻⁸⁹。形态成立，但形态之下没有一个本土的、跑通的商业底盘把它接住。

判断

把美国镜像摆过来对照就清楚。a16z 的论断是 SaaS 逻辑(精简流程、按人头收费)已不成立，软件能替人干活时客户愿按结果付费，竞争对象从 500 美元的软件预算变成数万亿美元的劳动力市场——一家诊所花 500 美元买 Office、却花 4.7 万美元雇前台，愿为 AI 前台付约 2 万美元¹¹。100 位 CIO 的调研也印证：企业 LLM 预算未来一年预计平均增长 75%，AI 从创新基金(占比从 25% 降到 7%)变成核心 IT 永久预算项，客户支持领域 90% 以上在测第三方工具¹⁰。

美国是在跑通的订阅制上重写定价，把软件预算撬向劳动力预算。中国的难处在于，订阅制这一层本就没建起来：付费率 11%、获客翻四倍、头部集体亏损¹²。Agent 化对中国更像在没跑通的订阅制之上再叠一层。平台型赌入口、把 Agent 收进超级应用，项目制守存量、把 Agent 嫁接到大客户定制上，两股力都在回避同一个问题——客户成功和按结果付费始终没立起来。Manus 说明形态不缺，缺的是接住形态的底盘。中国镜像里照出的，不是同一条路的另一种走法，而是两股拉力之间，那块一直没补上的地基。

1. 2025年中国SaaS行业发展现状及市场前景分析 中研网
2. 99%亏损：SaaS，该醒了！ 腾讯新闻
3. 钉钉 All in AI 硬件，2026行业"三国杀"或变天？ 腾讯新闻 · 2025-12-30
4. 钉钉VS飞书，贴脸对打这五年 新浪财经 · 2025-07-23
5. 中国企业 AI 破局时刻到来！三重突围让Agent商业价值落地 用友网络
6. 金蝶国际公布2024年年度业绩，云订阅转型实现高质量增长 金蝶国际
7. 新一代企业级AI平台-苍穹AI管理助手 金蝶国际
8. Manus上岸了，其他人呢？ 投资界
9. 恭喜Manus！收购背后，是科技巨头对AI Agent路径的肯定 新浪财经 · 2025-12-30
10. How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI in 2025 a16z
11. Latest Report from a16z: SaaS Is Dead, AI Apps' Moats Stem from Three Aspects 36Kr
12. 用友网络科技股份有限公司2025年年度报告/业绩预告 巨潮资讯 · 2026-04-18
13. AI Agent 打通企业AI落地的"最后一公里" 用友网络

SaaS 退成什么:四类软件的命运

先给结论:SaaS 不会死,但会被重新排序。Deloitte 在 2026 年 TMT 预测里把节奏说得很清楚——2026 年是试验、能力增强、市场缓慢重构之年;到 2030 年,35% 的单点 SaaS 工具会被 AI agent 取代,或被吸收进更大的 agent 生态;而要完整替换整套企业应用,需要 5 年以上。¹需求一侧已经动起来:75% 的组织计划在 2026 年投资 agentic AI,当前有 39% 的领导者已经专门为此拨款。¹

定价模式的崩塌,是这场重排序最硬的证据。软件正从一件"人来用的工具",退成一项"被 agent 调用的能力"。Deloitte 预测到 2030 年至少 40% 的企业 SaaS 支出会转向按用量、按 agent、按结果计费,而当下已有 83% 的 AI-native SaaS 公司提供按用量计费。¹IDC 说得更绝:到 2028 年纯席位制定价将过时,70% 的软件厂商会围绕用量、结果或组织能力重构定价。⁴

行业为此造了个词,"SaaSpocalypse"——SaaS 末日,指 agent 取代传统单点方案。但这个叙事被简化了。AlixPartners 的判断是:真正的重构不是软件集体死亡,而是拥有数据和治理能力的平台胜出,依赖 UI 的工具被淘汰。它测算的 500 家 PE 投资的北美软件公司里,有 24% 属于"高度暴露"于 AI 替代风险。⁵a16z 给的框架更基础:Salesforce、SAP 这类横向巨头的护城河,历来来自拥有记录系统和高昂的切换成本;但 agent 把"数据录入"和"报表输出"两头模块化,正在拆掉这层锁定,行业从"存储信息"转向"在信息上执行"。¹⁵

所以不能笼统说 SaaS 完了。按它在企业里扮演的角色,要分成四类来看命运。

记录型:退成后台真相之源,最稳

结论:冲击最低。CRM、ERP、HRIS 这类记录系统,会退到后台,变成 agent 调用的数据底座,护城河从界面转移到数据和合规。

AlixPartners 的 Jordan Berger 把道理讲透了:ERP 在它作为金钱、库存、风险的"真相之源",且出错会带来真实财务、监管或运营责任的地方,仍然不可或缺。记录系统的结构性优势是深度数据所有权、合规要求、审计痕迹、监管锁定,这些是自治 agent 没法去中介化的。⁵

最常被拿来当反例的 Klarna,其实证明的恰恰是另一面。它 2024 年高调宣布关停 Salesforce 和 Workday,但 CEO Siemiatkowski 2025 年 3 月亲自澄清:不,我们没有用大模型替代 SaaS,把 CRM 数据塞进 LLM 有明显局限;我们是用 Neo4j 等技术自建技术栈,把数据当知识汇聚起来。他还说,我不认为这是 Salesforce 的终结,可能恰恰相反。²CX Today 核实,Klarna 实际是把 CRM 换成了别的 SaaS、HR 换成了 Deel,把 1200 个 SaaS 应用的数据整合进自建的 Neo4j 知识栈,并非纯 AI 替代。³¹⁶

领先厂商都看明白了一件事:数据才是护城河,不是模型。Salesforce 收购 Data Cloud,就是要让客户数据无缝接入 AI、降低对外部大模型的依赖;金蝶也承认智能体成效很大程度上取决于高质量数据。¹¹Salesforce 在 2025 财年第四季度把核心平台改名 Agentforce 360,底层是 Data 360,定位就是为大规模 agentic 自动化提供统一的数据底座。¹⁴

巨头的打法是把 agent 嵌进记录系统,而不是被它绕过。Oracle 已在 Fusion Cloud ERP/SCM/HCM/CX 里嵌入 600 多个 AI agent;Microsoft 把 Copilot 跨 Dynamics 的 ERP 和 CRM 集成。¹SAP Business AI 走 Foundation、Embedded、Customized 三层架构,2024 年第四季度约 50% 客户交易已含 AI 应用。¹²中国同构:用友推 YonGPT 和 BIP 企业级 AI,已有 6.5 万家大中型企业用 BIP;金蝶把"云·苍穹"升级为企业级 AI 平台,推五大智能体。¹¹¹²记录系统迭代最慢,中文行业分析判断财务等系统可能要 6 到 8 年才采纳 AI,原有应用不变、只叠加 AI。¹¹

工作流型:最危险,易被 agent 编排绕过

结论:冲击最高。审批、工单、项目管理这类点工具,主要价值就是在核心基础设施之上叠一层 UI 和简单流程,agent 能很快复制。

AlixPartners 说,靠附加看板或简单工作流赚钱的厂商最先承压,agent 能很快重建这种价值。⁵Forrester 的 Kate Leggett 的措辞是核心应用短期不会消失,但会有边缘的侵蚀;简单的工作流和项目工具会很快消失,而像医疗 Epic、建筑 Procore 这种嵌入领域专长与合规的垂直应用被隔离保护。原因在于,agent 不在乎数据来自哪里,正在溶解 CRM、ERP、ITSM 之间的品类边界。⁴中文分析对这一类点了三处要害:用户从数据输入输出变为自动化、按席位计费改为按智能体计费、程序员工作被替代导致裁员——三条都打在商业模式根基上。¹¹

编排层正在取代工作流引擎,案例已经落地。Salesforce 2025 年 10 月 1 日完成对 Regrello 的收购,作为 Agentforce Operations 的基础;该产品用"蓝图"思路摄取文档、自动编排取数和走审批,后台 agent 跨割裂系统自治工作,把审计、入职等流程周期最多缩短 70%,消除 80% 的数据录入等手工任务。¹³Agentforce 3 还加了 Command Center 指挥中枢,同时支持 A2A 和 MCP 协议。¹³ServiceNow 是 Salesforce 在工作流自动化预算上的最大对手,两家在客服、ITSM、CRM 和 agentic 编排多线交火——"工作流"这一层正被重新定义为"谁来当编排者"。¹³

宏观证据也指向同一方向:早期部署里目标工作流环节生产率提升 35% 到 55%,部分组织全面部署 agent 后 12 个月内把特定 SaaS 品类支出砍掉 30% 到 50%;Gartner 预测到 2026 年 40% 的企业应用会部署任务专用 agent。⁶CIO 还点出"vibe coding"让员工用自然语言自建 agent,绕开被认为臃肿的传统平台。⁴

协作型:转成 agent 的工作台和上下文来源

结论:冲击中等。文档、会议、IM 这类工具沉淀的是组织上下文和权限,正好成为 agent 的语境来源,价值从"人用的界面"变成"喂给 agent 的上下文"。

Glean 是最直接的样本。它从企业搜索工具转型为"界面之下的层",定位在大模型与企业内部系统之间的中间件,做三件事:跨多模型抽象、用专有 Enterprise Graph 映射检索企业信息、权限感知的治理层。¹⁰它的 agent 在 Slack、Google Workspace、Microsoft 365、Salesforce、Jira 之上做统一搜索与执行——不只回答,还能开 Jira 工单、更新 Salesforce 商机、发 Slack 摘要、起 GitHub PR、触发 ServiceNow 请求,把协作工具变成 agent 的工作台。⁸¹⁰

体量印证赛道成立:Glean 2025 年 6 月 Series F 融资 1.5 亿美元、估值 72 亿美元,较上轮近乎翻倍;ARR 2025 年底 2.08 亿美元,2026 年 5 月达约 3 亿美元。⁸⁹¹⁰CEO Jain 的站位很清楚:不把 OpenAI、Anthropic、Google 当对手,而当伙伴;企业更想要中立的基础设施层,而不是被 Microsoft、Google 锁定的垂直助手。¹⁰这层的关键能力是治理:按访问权限过滤、逐行生成引用、对照源文档校验防幻觉。⁸¹⁰MCP 协议让不同模型、数据源和工具即插即用,加速了这种工作台化。¹²

分析型:前端被对话吃掉,语义层留存

结论:可视化前端冲击高,底层语义层留存。BI 的仪表盘最暴露,会被自然语言和 agentic 分析吸收;留下来的价值上移到语义层和受治理的数据底座。

2024 到 2025 年 Gartner ABI 魔力象限的领导者——Microsoft、Salesforce/Tableau、Google、Qlik、Oracle、ThoughtSpot——靠的就是从传统仪表盘转向对话式数据交互。2024 年生成式 AI 让仪表盘变成对话,用户用自然语言提问即得洞察;2025 年成熟为 agentic analytics,agent 能做多步分析、自动出报表、主动 surface 洞察,焦点从"易用"转向"决策自动化"。⁶产品上,Google Looker 推 Conversational Analytics,Microsoft 的"Chat with your data"提供全屏独立 copilot;ThoughtSpot 把 2025 趋势概括为"from dashboards to decisions",强调 headless BI 把洞察送到用户需要的地方,而不强迫进入独立 BI 工具——前端被解耦。⁶

但要平衡地说:ThoughtSpot、AtScale 都更倾向"增强而非替换"。AtScale 说 GenAI 改变的是 BI 的用户界面,不消除底层基础设施。⁶⁷真正的地基是语义层:AtScale 实测大模型直接查原始数据模型准确率低于 20%,接入受治理的语义层后超过 95%;否则各家专有语义会把指标定义和治理规则困成孤岛。一家一级银行的基准测试显示,同一查询成本差异是 17.93 美元对 0.0008 美元。⁷

四类命运一览

把四类拼起来看,这场重排序的规律就出来了:谁离"真相和责任"越近,谁越稳;谁只是在别人的数据上叠了一层界面和流程,谁越先被 agent 接管。记录型退到后台当地基,分析型的前端被对话吃掉、底层语义留存,协作型变成喂 agent 的语境,工作流型则直接被重写为"谁来编排"。SaaS 没有末日,只有重新分工。

1. SaaS meets AI agents: Transforming budgets, customer experience, and workforce dynamics (TMT Predictions 2026) Deloitte · 2026
2. Klarna CEO doubts that other companies will replace Salesforce with AI TechCrunch · 2025-03-04
3. Klarna Didn't Replace Salesforce & Workday with AI; It Replaced Them with Alternative SaaS Apps CX Today
4. 6 ways agentic AI will reshape the enterprise software market CIO
5. How AI Agents Are Reshaping ERP in the 'SaaSpocalypse' Era erp.today
6. Gartner Magic Quadrant for Analytics and BI Platforms 2025 (Conversational/Agentic Analytics trends) ThoughtSpot
7. From Queries to Agents: The Evolution of Conversational BI in the GenAI Era AtScale
8. Glean Raises $150M Series F at $7.2B Valuation to Accelerate Enterprise AI Agent Innovation Glean
9. Glean Doubles ARR to $200M. Can Its Knowledge Graph Beat Copilot? Futurum Group
10. The enterprise AI land grab is on — Glean is building the layer beneath the interface TechCrunch · 2026-02-15
11. 企业管理软件之问第一问:AI Agent时代,SaaS走向升级还是毁灭? 网易
12. GenAI行业专题报告:ERP厂商积极拥抱AI浪潮,管理范式升级 新浪财经 · 2025-06-29
13. Agentforce Operations tackles workflow orchestration / Salesforce Launches Agentforce Operations TechTarget
14. Salesforce makes its Agentforce 360 case to be your AI agent platform Constellation Research
15. The Death of SaaS as We Know It: Counter-Intuitive Truths from the AI Frontier (a16z framing) Medium
16. Klarna Plans to 'Shut Down SaaS Providers' and Replace Them With Internally Built AI Inc.

终局:五年后的企业软件形态

先给判断。五年后的企业软件不会消失,但会换一张脸。前台是 Agent,人通过对话和审批跟它打交道;后台是退居幕后的记录系统和能力 API,不再有人天天盯着仪表盘录数据。人坐在监督位上:派活、验收、担责。企业买的不再是工具,而是结果。IT 预算会从"按席位买软件"挪向"按用量付 Agent、按人力替代算账"。这不是某一家的预言,而是巨头、顶级 VC 和 CIO 调查正在共同指向的方向。

形态怎么变:软件"塌进"Agent 层

最锋利的说法来自纳德拉。2024 年 12 月的一档播客里,他说业务应用"大概就会在 Agent 时代全部塌掉",因为它们本质上就是带一堆业务逻辑的增删改查数据库;业务逻辑会跑到 Agent 上,而 Agent 是跨多个库的增删改查,不再区分后端是谁¹。他还戳破了 SaaS 当下的空转:上一次真正打开一个业务应用是什么时候?买了一堆许可证几乎不用,总有某个人在往里录数据¹。微软的打法是用 Dynamics 当后端,再用 Agent 把客服、财务运营整块收掉⁷。

a16z 把这个判断系统化成一句话:软件正在失去它的"头"。这个"头"就是给人用的界面。Agent 不需要仪表盘和可视化流程,它直接走 API 从记录系统取数,不必碰那个为"人盯流程"设计的 UI²。防御的重心从界面黏性,转向数据质量、工作流逻辑、合规基础设施和执行能力²。但 a16z 也划了条冷静的边界:AI 拉低了重建一个记录系统前 80% 的成本,可剩下 20%——边角情况、合规、谁授权了哪个 Agent、它代表谁、能做什么——仍然可守²。这就是 Agent 原生公司不会一夜清场的技术理由。

买结果不买工具:范式与钱袋子

更彻底的提法是"服务即软件"(Service-as-Software)。Foundation Capital 在 2024 年 11 月给出框架:软件不再只是组织工作的工具,而是成为工人本身,能理解、执行并改进过去由人交付的服务⁴。他们的钱袋子逻辑是,AI 开始吃进"内部工资 + 外包服务"两块预算,未来五年这是 4.6 万亿美元的机会⁵。对照很直观:Salesforce 一年约 350 亿美元营收,对应的却是全球约 1.1 万亿美元的销售与市场人力工资⁵。三段演进随之清晰:Phase 1 是 SaaS,软件辅助人,靠人手录入事后净化过的数据;Phase 2 是 LLM 加 Agent 实时处理结构化与非结构化数据、自主取数发起动作;Phase 3 是多个专精 Agent 像受训团队一样协作互学⁴。

a16z 同口径:不再争抢那 500 美元的软件预算,而是去分数万亿美元的劳动力市场。美国企业花在知识型劳动力上的钱超过 5 万亿美元,B2B SaaS 只有约 2300 亿美元⁶。定价锚也跟着换:从"Salesforce 300 美元一席位一个月",变成"一个初级会计 6 万美元一年",AI 正把定价推向按结果计费⁶。Sequoia 的角度是价值归属:2025 年的 AI 50 显示 Agent 开始接管真实工作流,而历史上达到十亿美元营收的公司多在应用层,所以它押注"AI Agent 经济"——整个公司围绕 Agent 的编排、推理、执行来构建⁸。

预算正在搬家

这不是空谈,CIO 的账本已经动了。2026 年初的调查显示,IT 预算增速降到 3.4%;近一半 CIO 说 AI 的钱直接从已有软件条目里出,45% 的 AI 预算是替换而非新增¹⁷。定价结构在翻转:46% 的 CIO 预期按用量、按结果定价会更普遍,29% 认为按席位定价将萎缩,约 30% 的 AI 预算投向 agentic AI¹⁷。席位压缩的逻辑被 SaaStr 的 Jason Lemkin 一句话点破:如果 10 个 AI Agent 能干 100 个销售的活,你不需要 100 个 Salesforce 席位,只要 10 个¹⁷。已有现成动作:Publicis Sapient 公开把传统 SaaS 许可砍掉约一半换成生成式 AI 工具,Klarna 公开表示要弃用 Salesforce CRM 云和 Workday¹⁷。

大盘数据印证方向。Gartner 测算 2026 年全球 AI 支出约 2.59 万亿美元,同比涨 47%,AI 占整体 IT 支出约 41%,高于 2025 年的约 32%¹¹。其中专用 AI Agent 软件从 2025 年的 864 亿美元跳到 2026 年的 2065 亿美元,涨约 139%,是增长最快的细分¹¹。

谁赢:三种可能稳态

形态会变,但终局并不唯一。值得分清三种稳态、各自的触发条件和早期信号。Benioff 代表的就是其中一种声音的底气。他在财报会上定调:这不是软件的终结,是"逼着人把活全干了"那种软件的终结,唱衰 SaaS 的空头大错特错¹⁵。可他的反驳本身已承认前台在变——他反复描述 Agent 自主处理客服、线索资格、流程自动化,还预言两年内用 Slack 的 Agent 会比人多,把 Agent 框定为企业软件的下一次进化²。纳德拉与 Benioff 的分歧实质是:前者赌应用层塌进 Agent 层,后者赌 AI 是增强层、靠自家平台供给"数字劳动力"²。

稳态之外的早期信号

除了上表,还有三条轨道在铺。一是按结果计费已落地:Agentforce 的弹性定价用 credit 把动作明码标价,取代了早期 2 美元一对话那种因不可预测被诟病的模式¹³¹⁵。二是人力替代被公开计量:Klarna 与 OpenAI 合作的 AI 客服上线首月处理 230 万次对话,相当于 700 名全职客服的工作量,覆盖 67% 对话,预计 2024 年带来约 4000 万美元利润改善¹²。但要冷静——Klarna 后来承认人砍得太狠,2025 年 5 月重新招募高端支持岗¹⁷。三是 Agent 经济的支付协议在搭:Stripe 推出让 AI Agent 与商家程序化成交的开放标准,Visa、Mastercard 发行网络代币让被授权 Agent 代付而不暴露卡号,Etsy、Coach、URBN 等品牌已早期接入¹⁴。机器替机器买单的轨道正在通。

中国镜像

方向一致,路径不同。2025 年 AI 在中国 SaaS 里不再是插件,而是重构产品形态的主引擎,超过 90% 的 SaaS 产品已嵌入 AI¹⁶。金蝶定下"AI First",推苍穹与 Cosmic AI 平台、称约 17 万企业活跃用户,AI 带动其 SaaS ARR 增长约 35%;用友推 YonGPT 智能体平台;钉钉、企业微信、飞书各自做 Agent¹⁶。中国协同办公市场 2023 年约 102 亿元,预计 2026 年增至约 163 亿元¹⁶。中美都在走"记录系统退后台、Agent 上前台",区别是中国更依附超级 App 与平台生态¹⁶。

不预言,留三道闸门

收尾要克制。最重要的降温器还是 Gartner:超过 40% 的 agentic AI 项目会在 2027 年底前被取消,原因是成本失控、商业价值不清、风控不足,当下模型还不具备自主达成复杂业务目标、长期遵循细微指令的成熟度,市场上还充斥着给旧产品贴 Agent 标签的"agent washing"⁹。但方向性增长同时真实:Gartner 预测到 2028 年 33% 的企业软件应用将内含 agentic AI,高于 2024 年的不足 1%;到 2026 年底 40% 的企业应用将集成任务型 AI Agent,高于 2025 年的不足 5%⁹¹⁰。增长是真的,落差也是真的。两者并存,恰恰说明"分层共存"比"一夜上位"更可能。终局图已经画出轮廓:前台 Agent、后台记录系统、人在监督位、买结果不买工具。哪种稳态胜出,要看上面那几道闸门哪扇先被推开——而不是现在就替它下结论。

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