Agent取代SaaS？Salesforce貝尼奧夫：不，它是個增強層
今年以來，Agent（智能體）成爲科技公司們關注的重點。此前，微軟CE0薩提亞·納德拉就曾大膽預言:“AI Agent將取代所有SaaS（軟件即服務）。”
而SaaS龍頭Salesforce 的創始人兼首席執行官馬克·貝尼奧夫則秉持不同的意見，他認爲，AI不會簡單替代SaaS，而是充當增強層，並依託現有平臺來爲未來提供數字化勞動力。
貝尼奧夫在過去幾個月反覆提及一個觀點：AI智能體將推動“軟件即服務”（SaaS）轉變爲“服務即軟件”（Service as Software）的新模式——基於軟件的AI智能體將會增強企業的每一個業務流程。
在他看來，未來的企業核心不再是一套孤立的軟件工具，而是由無形的數字智能體驅動、與人類並肩工作的“數字勞動力”。他甚至半開玩笑地說，今天的CEO們很可能是“最後一批僅領導人類員工隊伍的高管了”。
若如他所言，那麼這場由AI智能體驅動的“數字勞動力”革命的顛覆性可能將遠超十五年前的雲計算和移動互聯網浪潮，這不僅是產品迭代，更是一場可能顛覆企業運營模式的革命。
然而，AI 時代已是巨頭林立，尤其是在企業級市場擁有強大雲基礎設施和 Office 生態的微軟，更是 Salesforce 最直接的競爭對手。在這場 AI 角逐中，Salesforce 能否構建起獨特的護城河？
Agentforce與Data Cloud的“雙輪驅動”
Salesforce 爲“服務即軟件”願景構建了清晰的落地路徑：Agentforce（AI智能體平臺）和 Data Cloud（統一實時數據平臺）。這兩者並非孤立的產品，而是深度耦合、互爲表裡。
Agentforce是Salesforce在2024年9月推出的AI平臺，企業可以在上面創建自主的Agent。據Salesforce稱，Agentforce推出短短几個月內吸引了超過 5000 家組織，其中約 3000 家爲付費用戶。
與市面上常見的通用型 AI 助手不同，Salesforce 的 Agentforce的核心優勢在其深度整合能力。Agentforce 能夠結合企業既有的 CRM 數據、業務邏輯和工作流知識，爲銷售、服務、營銷等核心業務流程提供智能增強和自動化能力。貝尼奧夫透露，目前Salesforce 內部已有數萬名員工正在使用 Agentforce，通過將這些智能體功能融入工作流程，部門生產力有望提升 50%。
據瞭解，迪士尼正在使用 Salesforce 的 AI agents 來增強主題公園的運營。數千個 AI agents 同時協作，根據遊客偏好、設施可用性等實時數據，爲遊客推薦個性化體驗。貝尼奧夫指出“智能體流動性”（agent fluidity）這一概念，即智能體能夠在不同數據集和應用間自如遊走，這是人類工作人員難以做到的。
2025財年第三季度數據顯示，Salesforce拓展勢頭強勁，共簽署了2000多筆AI交易（其中超過200個Agentforce交易），而AI相關訂單中，超過100萬美元的大額訂單同增兩倍，包含Agentforce 所在的 Data Cloud 和 AI 業務線2025財年年度經常性收入已近10億美元，這些有力地證明了 Agentforce 在提升客戶錢包份額和客戶粘性方面的價值。
在貝尼奧夫眼中，Agentforce旨在增強而非取代現有軟件和人類員工。他強調，即使擁有強大的自主能力，智能體也必須遵循與人類用戶相同的訪問控制和治理約束，避免數據濫用和合規風險。
如果說 Agentforce 構建了 AI 時代的“數字員工”，能夠自主執行任務，那麼驅動這些智能體高效、準確執行任務的，正是 Data Cloud 構建的強大數據底座。
Data Cloud 的核心價值在於打破傳統企業應用的數據孤島。它整合來自 Salesforce 內部應用（如 CRM）和外部系統（如 ERP、數據倉庫）的數據，形成一個統一、實時更新的“事實真相”來源。
更關鍵的是，Data Cloud 不只是簡單匯聚數據。它通過構建語義層和元數據層，讓 AI 智能體能夠理解數據的含義、上下文和業務邏輯，爲智能決策和自主行動提供精準的“導航”。想象一個服務智能體，能在與客戶交互時實時訪問其購買歷史、服務記錄、營銷互動等全方位數據，從而提供高度個性化、預測性的服務——這就是 Data Cloud 爲 Agentforce 提供的“全景視野”。
同時Salesforce 正在重寫其核心應用，例如讓 Tableau 的分析能力直接嵌入到 Slack 或 Sales Cloud 中，實現數據與業務流程的無縫融合。
不求“擁有”，但求“連接”：Salesforce的開放棋局
值得深入分析的是，Salesforce 在數據策略上選擇了一條獨特的路。它沒有強制客戶將所有數據搬遷到自己的雲上，而是擁抱開放。通過與 Snowflake、Databricks 等第三方數據平臺建立“零複製”共享連接，Data Cloud 可以直接訪問企業分散在各處的數據，無需昂貴且耗時的數據遷移。與 AWS 的合作也允許 Hyperforce 連接到 AWS 的 AI 服務和數據湖。
這種“不求擁有數據，但求連接數據”的策略，將 Data Cloud 定位爲跨異構數據環境的“連接器”。在微軟推行以 Azure 爲核心的“垂直一體化”AI 策略，試圖提供從底層算力到上層應用的端到端閉環方案時，Salesforce 則試圖扮演一個“中立的編排者”角色。其核心邏輯在於，在 AI 時代，能夠最大限度地利用企業現有數據資產、提供最佳互操作性、並避免客戶廠商鎖定的平臺，將獲得更大的價值。
Salesforce認識到企業數據天然分散，通過 Data Cloud 和 Agentforce 成爲這些異構系統之間的“軟件大腦”或“連接中樞”，讓智能體能夠安全、受控地訪問任何數據源。這種對數據治理和互操作性的強調，也直接回應了納德拉關於“智能體直接與原始數據庫交互”可能帶來的治理風險，爲大型企業提供了更可控的 AI 應用路徑。
傳統雲巨頭（AWS、Azure、GCP）通過投入千億級美元建設和運營遍佈全球的數據中心來實現超大規模。Salesforce 卻試圖通過軟件層面創新達到類似的規模。通過 Hyperforce 基礎架構，統一了各種雲的基礎，使Salesforce可以藉助公共雲合作伙伴快速安全地擴展，屏蔽了底層雲平臺的差異，爲客戶提供全球一致的多租戶服務，同時無需承擔物理基建的重資產。
這種模式的邏輯是，與其在商品化的基礎設施上投入重金，不如將資源集中在構建基礎設施之上的高價值軟件層——比如 Data Cloud 和 Agentforce。數據和從中提取的智能，以及連接和編排企業異構系統的能力，成爲 Salesforce 新的護城河。
雖然需要向公共雲支付大量費用（這也是其銷售成本的重要組成部分），但這筆運營支出相對固定資產投資更具靈活性，還可以通過長期批量協議管理成本。這種模式可以在保持軟件公司投資特點的同時，複製超大規模的經濟效益，甚至可能改寫雲經濟的遊戲規則。
AI企業軟件賽道的博弈
AI 浪潮下，企業軟件市場正上演一場激烈的站隊與博弈。
最直接的競爭來自微軟。憑藉 Azure 雲、Office 365 和 Dynamics 365 的強大組合，微軟推行的是“垂直一體化”策略，試圖提供一個從底層算力到上層應用的端到端 AI 解決方案。Salesforce 的“開放連接”策略，恰恰與微軟形成了路線之爭——是選擇被綁定在單一巨頭的生態內，還是通過一箇中立平臺連接分散的數據和應用？大型企業客戶需要在創新與合規之間權衡，Salesforce 強調數據治理和互操作性的模式，可能更容易獲得他們的信任。
但戰場遠不止於此。ServiceNow、Workday、SAP、Oracle 等 SaaS 巨頭也在各自領域構建 AI 能力；Snowflake、Databricks 等數據平臺是底層基石的爭奪者；UiPath、Celonis 等提供橫向流程自動化方案。這是一個擁擠且數據高度分散的市場，Salesforce 需要在多個戰線同時競爭。
實現“服務即軟件”併成爲“純軟件”雲巨頭，對Salesforce 而言，挑戰並不小。
首先是技術整合與成熟度。將 AI 深度嵌入企業核心流程並與各種外部系統集成，對技術棧和客戶現有系統的改造能力提出了很高要求。其次是客戶信任和整體用戶體驗。AI 能力需要在 Salesforce 核心應用之外也提供無縫、一致的體驗。最後，一直爲人詬病的基於用戶席位的定價模式，在引入 AI 智能體後如何調整，既體現 AI 價值又不顯得昂貴，是影響大規模普及的關鍵硬骨頭。
儘管如此，由創始人貝尼奧夫親自掌舵並驅動這場轉型，爲 Salesforce 帶來了初創公司般的緊迫感和執行力。公司逆勢增加招聘、提升 AI 產品收入指引，都顯示出公司押注 AI 的決心，。早期積極的市場反饋和大型 AI 交易的落地，是戰略奏效的信號。
未來雲圖的重塑者？
未來 12-24 個月，將是檢驗 Salesforce 的關鍵窗口期。在內部，它要證明智能體能大幅提升自身運營效率；在外部，它要說服更多客戶擁抱其“服務即軟件”的戰略，推動相關產品收入邁向新的量級。
這場關於企業 AI 領導權的爭奪戰只會愈發激烈。微軟的垂直整合、其他廠商的專業能力、以及不斷涌現的創新方案，都將考驗 Salesforce 的執行力和戰略定力。
但如果 Salesforce 能夠保持目前的勢頭，成功扮演好那個“中立的軟件大腦”和“連接樞紐”的角色，並證明其“純軟件”超大規模模式的可行性，它或許真的能在 AI 時代重塑雲計算的格局，成爲一個不同於傳統雲巨頭的全新形態的領導者。這不僅關係到 Salesforce 的未來，也預示着企業軟件和雲計算行業可能迎來的深刻變革。