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全球企業(yè)軟件激戰(zhàn)正酣:SAP與Salesforce 誰主沉???國內(nèi)廠商為何斷層式落后?

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在全球企業(yè)軟件領(lǐng)域,兩大巨頭SAP與Salesforce正經(jīng)歷一場深刻的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。

這兩家年?duì)I收均達(dá)400億美元量級(jí)的行業(yè)領(lǐng)軍者,正將競爭焦點(diǎn)從傳統(tǒng)的企業(yè)應(yīng)用軟件,全面轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)云與智能體 AI(Agentic AI)這一新興戰(zhàn)場。

目擊這場戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向的背后,是 AI 從“效率工具”向“增長引擎”的質(zhì)變。當(dāng) AI 成為驅(qū)動(dòng)全球商業(yè)的核心中樞,企業(yè)競爭的本質(zhì)也演變?yōu)閷?duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的掌控能力,以及智能決策生產(chǎn)力的雙重較量。

而SAP與Salesforce 對(duì)數(shù)據(jù)云戰(zhàn)略的全力投入,正是基于這樣的認(rèn)知:新型數(shù)據(jù)架構(gòu)正在重構(gòu)數(shù)據(jù)管理的底層邏輯,成為 AI 時(shí)代的“數(shù)字基建”。

近期雙方的戰(zhàn)略動(dòng)作,清晰印證了這一趨勢:

? Salesforce宣布以80億美元收購數(shù)據(jù)管理龍頭企業(yè)Informatica,構(gòu)建“數(shù)據(jù)集成—治理—智能分析”的全鏈路能力;

? SAP則與Databricks 達(dá)成深度合作,推出商業(yè)數(shù)據(jù)云解決方案,聚焦工業(yè)場景的數(shù)據(jù)融合需求。

盡管兩家企業(yè)的發(fā)展路徑迥異,SAP起源于大型機(jī)時(shí)代的企業(yè)流程管理,Salesforce脫胎于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的客戶關(guān)系管理,但在AI浪潮中卻錨定了相同的戰(zhàn)略坐標(biāo),它們共同面臨一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn):

如何在顛覆性的技術(shù)變革中延續(xù)增長神話?對(duì)此,雙方展現(xiàn)出高度一致的破局思路,請(qǐng)往下看。

01

數(shù)據(jù)優(yōu)先:重構(gòu) AI 競爭底座

無數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,無 AI 未來”已成為行業(yè)的共識(shí)。從數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖到湖倉一體,概念的不斷迭代背后,是企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)治理能力的深層焦慮。

相比之下,“數(shù)據(jù)云”憑借其跨架構(gòu)整合、全生命周期管理和智能化分析的能力,正成為企業(yè) AI 轉(zhuǎn)型的確定性選擇。它不僅是技術(shù)工具的升級(jí),更是將數(shù)據(jù)從“業(yè)務(wù)附屬品”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皯?zhàn)略資產(chǎn)”的系統(tǒng)工程。

02

Agentic AI革命

SAP 與Salesforce 均將“應(yīng)用 + 智能體”視為核心戰(zhàn)略組合,但切入點(diǎn)各具特色:

? Salesforce 以 Agentforce 為支點(diǎn),聚焦客戶交互場景,通過智能體重塑服務(wù)體驗(yàn);

? SAP 在 Sapphire 大會(huì)上展示的智能應(yīng)用矩陣,則深耕供應(yīng)鏈、制造等工業(yè)場景,讓智能體成為流程優(yōu)化的“數(shù)字伙伴”。

兩者達(dá)成的共識(shí)在于:應(yīng)用不再是最終目標(biāo),而是智能體的數(shù)據(jù)“燃料泵”,也就是說傳統(tǒng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)生成的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),將成為驅(qū)動(dòng) AI 模型持續(xù)迭代的重要來源,從而形成“數(shù)據(jù)→智能→決策”的閉環(huán)。

03

應(yīng)用軟件角色躍遷

當(dāng) AI 成為商業(yè)決策的大腦,傳統(tǒng)企業(yè)軟件正經(jīng)歷從“操作入口”到“數(shù)據(jù)供給者”的質(zhì)變。例如:銷售管理軟件不再只是記錄訂單的工具,而是為需求預(yù)測模型提供實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù);供應(yīng)鏈系統(tǒng)也不再僅限于流程管控,而是成為庫存優(yōu)化算法的訓(xùn)練素材。

這種轉(zhuǎn)變并非功能疊加,而是一次商業(yè)邏輯的重構(gòu)。未來,軟件的價(jià)值將通過“數(shù)據(jù)產(chǎn)出質(zhì)量”與“智能適配能力”來衡量。

綜上所述,這場競爭的意義早已超越企業(yè)層面:SAP 與 Salesforce 的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,實(shí)質(zhì)上是在為全球企業(yè)提供一套 AI 時(shí)代的轉(zhuǎn)型方法論。它們所構(gòu)建的,不僅是一套技術(shù)產(chǎn)品,更是一套“數(shù)據(jù)定義戰(zhàn)略、智能驅(qū)動(dòng)增長”的商業(yè)操作系統(tǒng)。

反觀國內(nèi)市場:差距顯著,如何破局


盡管用友、金蝶等本土廠商也在積極布局 AI 與數(shù)據(jù)中臺(tái),但整體仍面臨幾大痛點(diǎn):

第一,企業(yè)軟件生態(tài)割裂,數(shù)據(jù)價(jià)值難以釋放

當(dāng)Salesforce通過收購Informatica強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理能力,SAP與 Databricks合作構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)云時(shí),國內(nèi)廠商的數(shù)據(jù)中臺(tái)仍大多停留在“數(shù)據(jù)湖”階段,缺乏真正的智能化治理能力。

客戶雖購買了數(shù)據(jù)中臺(tái),但仍需手動(dòng)清洗、對(duì)齊數(shù)據(jù),AI 模型訓(xùn)練效率低下,難以真正釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。

第二,智能體 AI 落地難

國內(nèi)廠商的 AI 應(yīng)用多停留在智能客服、報(bào)表自動(dòng)化等淺層場景,缺乏像Salesforce Agentforce或SAP工業(yè)智能體那樣的深度業(yè)務(wù)重構(gòu)能力。因此,AI 往往淪為錦上添花的附加功能,而非推動(dòng)業(yè)務(wù)增長的核心引擎。

第三,客戶不愿為“數(shù)據(jù)+AI”買單

國內(nèi)企業(yè)更傾向于為“看得見”的功能付費(fèi),如審批流、報(bào)表輸出等,但對(duì)數(shù)據(jù)治理、AI 模型訓(xùn)練等底層能力投入意愿較低。

相較之下,Salesforce的AI產(chǎn)品。如Einstein已實(shí)現(xiàn)規(guī)模化訂閱收入,而國內(nèi)廠商仍在依賴項(xiàng)目制交付盈利。

第四,生態(tài)短板明顯

相比SAP與Databricks的合作直接打通了工業(yè)數(shù)據(jù)與 AI 分析鏈路,國內(nèi)廠商的生態(tài)合作仍以“云資源綁定”為主,技術(shù)協(xié)同性不足。企業(yè)軟件廠商難以借助外部技術(shù)生態(tài)的力量,只能自行造輪子,導(dǎo)致研發(fā)成本高、創(chuàng)新速度慢。

綜上所述,與SAP和Salesforce相比,中國企業(yè)在數(shù)據(jù)治理和 AI 深度應(yīng)用方面仍有明顯差距。但中國市場也具備獨(dú)特優(yōu)勢:場景復(fù)雜度高、數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、政策支持力度強(qiáng)。若能聚焦行業(yè)痛點(diǎn),構(gòu)建“數(shù)據(jù)+AI+場景”的閉環(huán),或許能在 AI 時(shí)代找到差異化的突破口。

破舊立新

在充滿顛覆性的當(dāng)下,唯一限制企業(yè)發(fā)展的天花板,或許正是自身的認(rèn)知邊界。

正如SAP與Salesforce所昭示的那樣:當(dāng)數(shù)據(jù)云成為數(shù)字血脈,當(dāng)智能體成為決策伙伴,商業(yè)領(lǐng)袖們需要的不僅是技術(shù)工具,更是敢于突破陳規(guī)、重構(gòu)未來的想象力。

而這,正是最好的“造夢時(shí)代”。

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