文 | 智讯智库分析师 施展
Salesforce开放软件入口，让AI调用积累的数据与流程，并探索新的收费方式与竞争优势。
从“软件末日”到“SaaS末日”，交付方式的变化不断重排软件行业的竞争。
十年AI演进，从预测、生成内容走向执行任务，并把业务能力开放给外部入口。
AI业务快速增长，收费从席位扩展到工作量，部分产品开始按结果收费。
新的护城河取决于理解客户、控制交付成本，以及长期稳定地完成业务。
2026年9月15日，Salesforce在Dreamforce期间发布 AIforce[1]。
这家已经27年的老牌SaaS龙头，在过去10年内已经似乎已经为AI化做足了准备：
2018年，Customer360开始连接销售、客服、营销等业务，让分散在不同部门的客户信息能对应到同一个[2]。
2022年，推出Genie，后来发展为Data360，进一步把企业各处的数据连接起来，供业务系统实时使用[3]。
2024年，Agentforce登场，Salesforce开始把查询信息、调用工具和执行任务交给智能体[4]。
数据逐渐连通，业务规则可以被调用，智能体也开始承担工作。
到了这一步，Salesforce必须重新面对一件支撑了自己二十多年的东西——企业员工每天使用软件的入口。
这个入口背后，是Salesforce过去20多年积累的护城河：一家企业最初购买Salesforce，可能只是为了管理销售线索；随着业务扩大，更多部门接入，新的字段、审批、权限和应用不断增加，迁移成本由此累积。
当所有人都习惯了Salesforce的信息输入流程、管理界面、数据看板，这一套看似只是前端展现的系统，实际已经深深嵌进了企业的组织和工作习惯。积重难返的操作习惯，使Salesforce能死死的粘住客户，当客户生意变大，就会需要更多的席位，Salesforce就能低成本的卖出更多钱。
但AI正在改变这一关系，当企业员工在聊天框里动动嘴皮子，就能实现过去一整套复杂的输入、管理、分析、执行的操作，谁还愿意打开Salesforce那繁重的页面呢？
Benioff给出的答案就是AIforce。
AIforce允许员工在Claude、Slack等界面里，直接调用Salesforce的数据和业务流程，不必再打开熟悉的CRM页面[1]。本质上就是允许Salesforce把客户已有的数据、权限、业务规则和执行能力接到客户授权的其他他AI界面上。
AIforce就是对操作入口的妥协。
为什么Salesforce会主动选择这一战略？退居中间层，是AI时代SaaS企业涅槃重生的革命？还是悬梁刺骨的暂时忍耐？
26年前“软件末日”与26年后的“SaaS末日”
2000年2月7日，成立还不到一年的Salesforce在旧金山举行正式发布活动，主题叫“The End of Software”，软件的终结。一个月后，Benioff又雇来演员，在CRM巨头Siebel的会议场外组织了一场模拟抗议。抗议者手上拿着的也是“反对软件”的标语[5]。
这家刚刚起步的公司，在成立的第二年，扛起了“软件末日”革命的大旗。
当时，企业购买软件往往是一项大工程。买许可证，准备服务器，安装系统，再请实施团队把软件接进公司的业务；客户在员工真正用上产品之前，就要承担一笔可观的投入，更别说此后的维护、升级和扩容带来新的成本。
Salesforce把这些工作搬到了自己这一边。客户通过浏览器使用软件，按订阅付费，服务器、维护和版本更新由供应商负责。
这套模式让客户降低了开始使用软件的门槛，而Salesforce获得了持续的订阅收入。只要客户留下来，增加员工、接入更多部门，收入就有机会跟着增长，软件商的利益和客户的利益在长期得到了统一。
“软件末日”这把刀，砍向的是当时的软件巨头Siebel和Oracle。
按2000年末至2002年末计算，伴随着互联网泡沫，Oracle累计跌去约63%[6]，Siebel跌去约89%[7]。
2026年1月30日，Anthropic为Claude Cowork推出插件功能，并开放了11个插件，覆盖销售、法律、财务、数据分析、客服等领域[8]。这发出了一个崭新的信号——大模型公司正在从模型本身，向企业应用进发。
这迅速引起了市场的恐慌。2月3日，拥有Westlaw法律数据库的汤森路透股价下跌近18%[9]，全球最大的学术出版商和专业信息服务商RELX下跌14%[9]。Salesforce当日也下跌近7%，从2026年初到2月5日，这家SaaS龙头当年的股价损失已接近三成[10]。
26年前的“软件末日”与26年后的“SaaS末日”，商场就是永不眠的战场。
不过，2000年那场“软件末日”，并没有终结所有“老登”软件公司的命运。
Oracle在2005年宣布以约58.5亿美元收购Siebel[11]，次年完成交易[12]。
Oracle也开始改变交付方式，Fusion Cloud Applications把财务、人力资源、供应链等应用搬到云端，客户通过订阅使用；2016年，它又以约93亿美元收购云ERP公司NetSuite[13]，进一步覆盖中小和中型企业。
Salesforce当年推广的模式，逐渐成为Oracle自己经营的一部分。
2026财年，Oracle总收入已经达到674亿美元，约为2000年的6.7倍[14,15]。其中，云应用和云基础设施合计收入340亿美元，已经超过总收入的一半[14]。
所以重要的可能不是谁革了谁的命，重要的永远都是如何更快、更好地适应变化。
今天，Salesforce同样站到了这个位置。
一家企业可以订阅销售、客服、营销、协作等不同产品，每个产品都有自己的界面、权限和操作方法。员工在系统之间切换，把信息录进去，再按照流程推动下一步工作。
智能体可以读取信息、整理材料、调用工具，并逐步执行跨系统的任务。员工提出需求之后，原来需要亲手完成的一串操作，有机会交给AI处理。
软件仍在运行，但使用软件的人数、频率和方式，都可能发生变化。
26年前，Salesforce替客户承担服务器、维护和升级，换来了订阅收入；26年后，AI让软件商有机会进一步承担操作软件、推动流程和完成任务的工作。客户购买软件时，能够衡量的价值，也开始向完成了多少工作、节省了多少成本靠近。
作为上一届宫斗冠军的Salesforce，又是如何迎接波澜壮阔的AI时代呢？
Salesforce的AI化实际已经启动了十年
早在2015年，Salesforce就开始开发商机评分模型，用于自己的销售团队，希望它帮助员工判断客户和商机[16]。
2016年5月18日Salesforce的季度业绩电话会上，Benioff提出，要把公司转向AI-first[17]，他谈到机器学习、深度学习，以及刚刚收购的MetaMind——一家把深度学习做成企业可用服务的AI公司，核心能力是分析、识别和分类文本与图片。
这次电话会清楚表达了公司的AI战略。同年9月，Einstein正式发布[16]。
Einstein早期的研究负责人Richard Socher，随着2016年MetaMind被收购加入Salesforce。他领导的团队研究深度学习和自然语言处理，曾在2018年发表decaNLP，尝试用一个模型处理十种语言任务[18]。
Richard带领下的早期Einstein，本质是围绕具体业务场景训练模型，相比现在的大模型，那个时候的Einstein是妥妥的小且专。核心解决的是线索是否值得跟进，商机是否可能成交，客户更可能购买什么商品，这一类预测问题[16]。
2017年的Einstein Analytics和Prediction Builder，把分析和建模扩展到更多业务人员[19,20]。2018年正式商用的Einstein Bots，已经能够处理常见客服请求、收集信息，再把复杂问题交给人工[21]。
2018年，高管仍把AI定价称为早期探索，但模型的使用规模已经在扩大，Salesforce在2018年披露Einstein每天超过10亿次预测[22]，到2020年超过800亿次[23]，2022年达到1750亿次[24]。
这一时期，AI主要帮助Salesforce提高已有产品的竞争力，而不是以独立产品进行售卖。
转机仍然22年是OpenAI ChatGPT的横空出世。
2023年3月，首发就集成了OpenAI的Einstein GPT发布。销售人员可以让它根据客户资料写邮件，客服可以让它准备回复，营销团队可以让它生成文案[25]。6月，Salesforce宣布AI Cloud，让企业能够选择不同厂商的模型[26]。9月，公司公布Einstein Copilot，准备让员工通过对话使用CRM[27]。
此时，AI主要帮助人查信息、准备内容，人仍然负责检查和推进工作。
2024年9月，Agentforce发布，企业可以自由构建智能体、且给智能体配置任务，让它查询资料、选择下一步，再调用工具执行，初始公开价格是每次对话2美元[4]。12月，Salesforce公布Agentforce 2.0，宣布进一步增强信息检索和任务处理能力，并将智能体接入Slack[28]。
2025年3月，Agentforce 2dx打开了自动触发机制，进一步加强了AI的自动化探索。当数据发生变化达到设定的条件时，AI就启动相应任务，不必每次等员工开口。10月，Agentforce 360把智能体、数据平台、业务应用和Slack进一步整合，让AI能够更容易取得信息、执行任务以及与人协作[29]。
到了2026年，Salesforce开始彻底的开放之路。
2026年4月，Headless 360开始把更多平台能力开放给智能体[30]。9月，AIforce与Claudeforce公布，把入口留给了Claude或者Slack[1]。
从小模型嵌入到部分模块，到联合大模型的多环节应用，到Salesforce界面内的智能体化，再到26年的公司整体MCP化，Salesforce走完了AI探索到AI原生化的所有环节。
Data 360负责连接企业数据，让AI知道客户是谁、发生过什么；Informatica帮助整理数据、检查质量，Tableau提供分析。Customer 360里的销售、客服和营销应用，则保存着企业的业务记录与规则[29]。
在这些能力之上，Agentforce负责构建和部署智能体，Atlas组织任务步骤，决定什么时候执行代码、什么时候调用模型[31]。模型可以选择OpenAI、Anthropic等厂商，也可以使用Salesforce针对企业任务训练的Koa[32]。
最外面，AIforce把这些能力带到不同入口。Claudeforce让员工在Claude里工作，Slackforce让团队在Slack里协作，Agentforce Coworker则保留了Salesforce自己的使用界面。Headless提供接口，允许其他智能体接入；合作伙伴也可以通过AgentExchange补充新的动作和行业应用[1]。
Data 360和Customer 360是构建了Salesforce过去20年积累的企业上下文和Skill库，是最核心的闭环资产。Agentforce和Atlas是产品形态上的自动化和智能化，而AIforce则是入口的多样化，是顺应时代的产物。
AI除了改造Salesforce的产品，也将深层次改造它的商业模式
AI可以单独赚钱了且增速很快，但仍不是收入主体
2016年推出Einstein时，Salesforce主要希望用AI增强CRM的竞争力。一部分功能额外收费，一部分包含在原有订阅里[20]。公司不断公布预测次数和客户案例，却长期没有单列AI收入，外界很难判断AI究竟带来了多少新增业务。
生成式AI与Agentforce出现后，财务披露开始变得具体。
2026年财年末，Salesforce单独拆出来Agentforce ARR。
Agentforce集合了多种收费方式，既可以按员工席位订阅，也可以按对话或智能体执行的动作付费。例如，每次对话2美元；采用Flex Credits时，标准文字动作通常消耗20积分，按公开价格折合约0.1美元[33]。
2026年财年末（2026年1月），这项指标达到约8亿美元[34]。
最新公布的2027财年第二季度业绩（截至2026年7月31日），更是给资本市场打了一剂强心针。Agentforce ARR超过15亿美元[35]，同比增速从第一季度的205%，提高到超过240%（尽管新纳入了Slackbot和Headless 360进统计范围）[35,36]。
这些数字至少能说明，AI相关产品已经形成了值得关注的商业规模，且仍在快速增长。8月26日，公司公布财报并上调全年收入预期[35]；次日，Salesforce股价上涨约22.6%[37]。
不过值得注意的是，AI带来的收入，仍然只是一小部分。
2027财年第二季度，公司收入为113.45亿美元，简单年化约为453.8亿美元。以此作为规模参照，15亿美元Agentforce ARR约相当于其3.3%，包含数据业务的39亿美元合计ARR约相当于其8.6%。
AI有可能影响行业从「席位制」转为「工作量计费」，继而走向更激进的「按业务结果计费」
Salesforce的AI商业化经历了两次变化。
第一次，是在软件订阅之外，为生成式AI增加付费额度。2023年7月，Sales GPT和Service GPT分别被纳入每用户每月50美元的Sales Cloud Einstein和Service Cloud Einstein套餐，包含有限的Einstein GPT积分，用量增加后，客户可以购买扩展包[38]。这与大模型会员制有相似之处，都是先购买包含额度的使用权，再为更多用量付费。
第二次，是在按员工购买使用权之外，增加按智能体执行动作收费的方式。Agentforce最初采用每次对话2美元的定价。2025年5月，Salesforce推出Flex Credits，把计费进一步细化到具体动作，例如查询客户资料、更新记录或调用业务流程[35]。
2026年Salesforce又推出AWU（Agentic Work Unit），用于统计智能体处理提示词、完成推理和调用工具等工作量[39]。
尽管Salesforce还未开始直接按照AWU计费(Flex Credits是目前一种折衷方式），但这给了Salesforce很大的优化空间，让其有动机思考：在同样工作量的情况下，如何优化平台的调用、推理机制，消耗更低的实际计算成本。
Token的收费模式代表服务商只提供模型或者工具，不负责实际的过程行为；AWU则往前走了一步，让客户看到实际的工作量。
软件服务商逐步承担起智能体执行的效率，但距离客户想要的业务结果仍然差一步。Salesforce前联席CEO Bret Taylor离职创业的Sierra，走的就是「按结果付费」这一模式。
Sierra一开始想解决的，是让AI直接代表企业服务客户。客户提出退款、修改订阅、查询订单等要求，智能体连接企业的CRM、订单和其他业务系统，尝试把事情办完。
也因此其收费方式和客户约定的交付结果强挂钩——例如，已解决的支持问题、已挽救的取消订单、追加销售、交叉销售或任何其他有价值的成果[40]。
解决了才收钱，没解决就免费。
这一模式极大的加强了客户的信任度，2025年11月Sierra披露其ARR达到1亿美元规模[41]，截至2026年8月的公开披露，其ARR已达到2亿美元[42]。
Salesforce也已在Help Agent等特定产品中尝试采用成功解决计费[43]，新公司与老公司的路线开始接近。
在AI时代，软件服务的竞争逐渐落到同一件事上——能否以客户愿意支付的价格，持续交付可核验的结果，并从中保留利润。
一个更值得思考的问题，SaaS企业在AI时代的护城河是什么？
这不禁让我们思考，要做到「可持续交付业务结果」的背后，究竟是什么呢？
答案可以拆成三件事：极致理解客户需求，把AI用得划算，以及长期稳定地交付。
首先，理解客户，走到客户前线、沉淀客户资产。
在这一方面，Palantir是最新被市场认可的代表。它的前线部署工程师（FDE）深入医院、工厂等实际业务场景，与客户一起梳理问题、处理数据、开发应用，并负责从第一次沟通到最终部署的完整过程。
Palantir将前线部署经验与AI能力结合，其业务增长为这一模式提供了商业验证。2026年第二季度，Palantir收入达到19.35亿美元，同比增长93%；营业利润率从约27%升至47%[44]，股价也屡创新高。
Salesforce多年积累的价值实际也体现在这里，企业配置在系统中的客户资料、审批权限和业务流程，记录着实际的运转方式，20多年积累的“企业上下文”是其核心的资产。
同时，大模型公司也在努力构建自己的“企业上下文”，试图构建类似的FDE模式理解客户需求。OpenAI于2026年5月宣布成立OpenAI Deployment Company，初始投资超过40亿美元，并同意收购约有150名部署工程师和专家的Tomoro[45]；Anthropic与埃森哲于2025年12月扩大多年合作，约3万名埃森哲专业人员将接受Claude培训[46]。
深入客户现场，理解复杂流程，再把经验沉淀成下一家客户也能使用的能力。
其次，理解AI、融合AI，并能高性价比完成任务。
模型是其中一部分，部署、维护、人工审核和返工也同样重要。因此，在任务完成率和模型成本上，软件服务商可以掌控和优化AI能力，同时加强工程化约束。
随着开源模型能力的增强，怎么选择模型、怎么适配工程，都成为软件服务商建立护城河的关键。Salesforce一边与Claude合作，一边开发自己的适配CRM场景的Koa推理模型[32]，正有可能基于这一考虑。
最后，长期稳定地交付，一方面是长期服务的信誉，一方面是长期经营的现金流保证。
系统上线后，还要维护、升级、处理故障，并适应客户不断变化的流程。如Oracle对采用持续创新模式PeopleSoft产品，实行滚动十年的Premier Support政策，目前承诺支持至至少2037年[47]，这类长期承诺，是老牌软件厂商信誉的一部分。
现金流则为长期经营的承诺提供支撑，Salesforce在截至2026年1月31日的财年，经营现金流达到150亿美元[34]，这些资源使它有能力持续投入研发、基础设施和客户服务。
回到最开始，在这个AI时代，老牌的软件服务商要怎么避免被“革命”？Salesforce在用入口，以时间换更大的空间，构建自己新的护城河。
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