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      剛盈利就轉身!金蝶再砸AI,是破局還是新一輪燒錢?

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      對于金蝶軟件而言,2025年是一個具有特殊意義的年份。上市公司層面,金蝶國際過去五年累計虧損13億元,2025年實現扭虧為盈,歸母凈利潤為0.93億元。

      也正是在這一年,金蝶宣布全面向“企業(yè)管理AI公司”轉型。到了年末的全球創(chuàng)見者大會上,金蝶將“金蝶云”品牌升級為“金蝶AI”,表明擁抱AI的決心。

      業(yè)績的扭虧為盈意味著金蝶經過多年投入,終于證明了SaaS訂閱轉型中的商業(yè)價值。但剛盈利就再度轉向對AI領域的投入,也讓市場擔心,這是否意味著又給金蝶帶來成本壓力?

      就AI發(fā)展對軟件行業(yè)帶來的影響,觀察者網與金蝶中國助理總裁、市場中心聯席總裁王建偉近期展開了對話。



      金蝶中國助理總裁 王建偉

      談及AI浪潮與信創(chuàng)國產替代帶來的顛覆與機遇,王建偉坦言,人們都知道AI技術革命將帶來深遠影響,但對企業(yè)而言,真正可落地的商業(yè)化模式仍在摸索:“我們未來扮演的角色,不再只是為企業(yè)提供軟件工具,而是通過AI產品為企業(yè)需求提供決策、作出判斷,這將重構軟件企業(yè)的管理邏輯。”

      他也對當下的AI資產泡沫保持警覺:“或許當泡沫擠破的時候,應用領域才會迎來盈利的曙光。”



      AI技術來了,在摸索中前進

      從OpenAI到DeepSeek,過去幾年AI大模型的快速鋪開,平等地給每個行業(yè)都帶來了顛覆性震動,軟件企業(yè)尤甚。“AI會不會殺死SaaS”、“大模型能否替代傳統(tǒng)ERP”,成為行業(yè)無法回避的命題。

      而金蝶國際2025年的盈利成績單,在某種程度上消弱了這一擔憂。商業(yè)上實現盈利至少說明,SaaS可以深度融入AI技術,并由此催生新的價值增長點。

      事實上,金蝶在2024年初便提出了“訂閱優(yōu)先、AI優(yōu)先、全球化”的戰(zhàn)略。“都說全面擁抱AI,但怎么擁抱、定力有多深,都是對企業(yè)的考驗。”王建偉透露。



      談及AI技術帶來的沖擊與危機,他表示,“AI技術帶來的產業(yè)革命,讓大家都站在了同一起跑線上。每個行業(yè)、每個企業(yè)都在轉型,區(qū)別在于不同意識下的轉型路徑。”

      焦慮并非沒有依據。今年1月末,美國AI獨角獸Anthropic發(fā)布了多個面向企業(yè)的日常管理類AI工具,其所涉及的法務、財務等領域和SaaS系統(tǒng)的覆蓋面高度重疊,在資本市場引發(fā)了軟件與 SaaS 板塊的估值震動。

      在這樣的背景下,金蝶國際股價同樣從1月末開始持續(xù)下探,從當時14.4港元/股的報價,一度跌幅接近4成,直到近期才開始有所回調,回到9.1港元/股的價格。同為國內軟件行業(yè)龍頭的用友網絡情況也類似,1月至今市值蒸發(fā)超過146億元。

      但是,畢竟有著30多年的發(fā)展,金蝶在軟件行業(yè)依然保持了大企業(yè)組織架構的優(yōu)勢:一是多年積累讓金蝶能為企業(yè)提供大量數據,呈現在應用當中;二是滲透進企業(yè)的應用場景,可以與AI技術結合,轉化、提升、孵化基礎能力;三是長期合作積累下的客戶信任度,同樣是軟件企業(yè)不可或缺的護城河。



      在這些優(yōu)勢之上,王建偉認為,金蝶要做的就是加速技術革命的演進。“體系內談得最多的就是,如何用AI工具對技術、產品和框架進行迭代。”他舉例,金蝶投建了2030實驗室,招聘高級別AI工程師與企業(yè)就具體場景對話,還增加了多個共研共創(chuàng)項目組,“就是為了在摸索中前進”。

      金蝶眼下在兩個維度進行大量技術迭代:一是針對現有SaaS,通過AI+SaaS的研究路徑優(yōu)化提升企業(yè)效率;二是研發(fā)能夠重構企業(yè)內部業(yè)務場景的新一代AI原生產品。



      軟件管理邏輯將被重構

      在3月的業(yè)績會上,金蝶管理層提到,AI正把企業(yè)管理軟件從“人操作軟件”推向“軟件自主完成工作”的新階段。董事長徐少春的判斷是,金蝶最擅長的不是寫代碼,而是定義企業(yè)管理AI、定義智能體,幫助企業(yè)實現AI落地。

      王建偉對此作了進一步闡釋。他認為,未來金蝶的核心產品不再是打包好的套裝軟件,而是通過內部軟件在價值場景中的使用幫助企業(yè)實現業(yè)務結果價值。

      “過去軟件是解決問題的工具,但未來是以結果為導向。我們的產品在企業(yè)內部將類似智慧大腦,以AI方式進行各種決策。無論是ERP還是CRM,這些軟件都是系統(tǒng)在解決問題過程中調用的工具,由AI去抓取、分析,并作出決策、判斷。”



      他以大型制造企業(yè)中的呆滯料管理為例,每年僅物料就會有數億元的損失浪費。如何提高利用率,在企業(yè)傳統(tǒng)流程中頗為復雜。

      “當我們使用呆滯料智能體這類新工具,輸入結果需求,它就能通過ERP的數據,分析物料存放時間、采購市場價格、處理方式等等信息,最終給出實際解決方案,有效提升企業(yè)整體經營價值。”

      這其中,最關鍵的是金蝶需要在龐大的企業(yè)組織架構中,發(fā)現并理解企業(yè)真正的痛點和迫切需求。

      需要提到的是,在地緣政治沖突與信創(chuàng)國產替代的大背景下,市場也多出了不少讓金蝶進場的準入機會。

      “尤其是大型民營企業(yè),這幾年我們參與替換了一些國外產品的項目,包括進入濰柴雷沃、云南中煙等企業(yè),就是信創(chuàng)國產替代下的契機。”他坦言,大型企業(yè)的組織架構更為復雜,產品能在這種復雜體系內跑通,才能向中小型企業(yè)輸出標準化產品。

      他提到,與大型企業(yè)客戶更多采用共研共創(chuàng)的方式合作。特別在具體使用場景中,一些在基礎崗位上積累了數十年經驗的工人,掌握著更深的know-how,是與企業(yè)共研共創(chuàng)的基礎。同時,通過定制化沉淀經驗,再在適度范圍內復制推廣,能夠提高效率避免重復浪費。



      這也是在最新的AI技術挑戰(zhàn)之下,金蝶所努力的方向。畢竟,目前AI日常管理類工具所覆蓋的還是通用場景,而在龐大組織架構當中的細分場景,當前的AI工具用途是否匹配,又是否有合適的人將傳統(tǒng)技術和AI工具結合,也是切實存在的具體問題。

      以及,雖然市面上普遍認為AI工具可以“無所不能”,但到具體場景當中,依然有AI所觸及不到的行業(yè)、場景和空間。同時,大型組織架構之間所存在的信任度,也是當下AI技術所不能比擬的。這些方面,都是金蝶在面對AI沖擊之下,希望向下滲透的部分,

      王建偉強調,金蝶最看重的不是市場覆蓋面和規(guī)模,而是接下一個、交付好一個的口碑:“我們仍會以成本和利潤為考量,不會為承接項目一味壓低價格,做好市場價值的維護者。”

      在金蝶軟的戰(zhàn)略當中,“全球化”有著和“AI優(yōu)先”同等重要的地位。疊加中國企業(yè)集體出海契機,為中國軟件公司帶來了新的發(fā)展機遇。



      早在2023年,金蝶集團總裁章勇就曾表示,公司力爭在2026年拿下亞太第一的市場規(guī)模,在2030年進入全球前五。因此,今年金蝶在海外市場的表現,顯得尤為關鍵。

      王建偉表示,盡管海外市場由多家全球軟件巨頭主導,但不少地區(qū)信息化程度高、需求旺盛,金蝶進入海外市場,能為當地企業(yè)提供一個性價比更高的產品選擇。

      在出海路徑上,金蝶也有明確分工:一方面是面向“一帶一路”沿線與中國友好的國家;另一方面針對歐美市場,則以卡塔爾、沙特等使用相同標準的國家為跳板,按照歐美標準打磨場景功能價值,為進入歐美市場做好前期準備。

      不過到目前為止,從體量來看,金蝶海外業(yè)務目前仍在培育期,收入基數相對較小。業(yè)績顯示,去年公司海外業(yè)務營收為 0.42 億元,占總營收比例不足 0.6%。

      在“全球化”戰(zhàn)略目標下,“技術出海”也有很多路要走。

      傳統(tǒng)商業(yè)模式被顛覆,新模式在哪里?

      從產品工具到成為提升企業(yè)價值的“智慧大腦”,變化的不只是技術迭代,還有商業(yè)模式的顛覆。

      隨著AI智能體技術從投入期邁入商業(yè)化落地階段,如何定價正成為行業(yè)博弈的新焦點。目前業(yè)內主要存在兩種模式:一是延續(xù)算力邏輯的“按Token收費”,二是更具想象力但尚未跑通的“按結果收費”。

      王建偉舉例,如果按業(yè)務場景的結果收費,智能體可通過解決具體問題,按實際節(jié)省成本的比例收費,也可以按Tokens消耗的流量收費。“但最終商業(yè)化通過哪種模式實現,現在大家都在探索。”

      他坦言,AI大模型如今已現商業(yè)化曙光,可以通過訂閱向C端收費,但應用行業(yè)目前是大模型真正的付費端,收費端的方式,目前還沒有哪家真正跑通。



      金蝶AI套件產品藍圖

      事實上,剛剛在訂閱模式上實現盈利的金蝶,如今再度向AI領域轉型,也意味著在新領域將重新進入大量投入階段。如何在研發(fā)投入與企業(yè)盈利之間找到平衡,始終是軟件企業(yè)面臨的考驗。

      對此,王建偉有自己的觀察。他認為,當前各大模型在數據層面已現瓶頸,模型幾乎已對各行各業(yè)的標簽打完,推演接近頂峰,現有算法技術已難以進一步調優(yōu)。各大模型迭代版本更新速度放緩,便是具體體現。

      “當算力到達瓶頸時,就會出現大幅降低GPU能力來降算力的趨勢。算力下降后,應用系統(tǒng)成本才會降低,商業(yè)化才有可能實現盈利。”

      他算了一筆賬:軟件行業(yè)的投入中,50%—60%用于算力設備,25%—35%用于購買數據語料填位,剩余10%—15%才是人員成本。算力成本,正是當下軟件行業(yè)最沉重的負擔。

      對于這一時間點何時到來,王建偉樂觀地認為數年內可見:“當效率工具用盡,就只能降算力成本,并且每年會保持20%—30%的效率提升。”他認為,技術迭代不會無止境地投入,最終目的還是實現商業(yè)化:“近期Sora的關閉證明了這一點。當無法實現商業(yè)轉化,純粹的技術突破便失去了意義。”

      在王建偉看來,無論是技術革新還是市場變化,始終不變的,是具備解決企業(yè)痛點的能力。“蒸汽革命如此,AI技術革命也一樣,而這才是企業(yè)真正的‘護城河’。”

      無論如何,AI時代已經來臨。順勢而為的轉變,是面對技術革命顛覆時的信仰,還是切實踏出生路的解決方案,也只有時間才能給出答案。

      但至少在當下,王建偉說,公司從上到下都帶著擁抱AI的態(tài)度去研究它、使用它,在研發(fā)層面投入它:“而這一次,我最關心的還是,我自己能不能先學會它。”

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