編者按：

2026 年初，AI 公司發(fā)布可直接替代部分專業(yè)軟件功能的智能體工具，引發(fā)了市場對傳統(tǒng) SaaS 企業(yè)商業(yè)模式的深度恐慌，導致全球軟件股 " 地震 "，出現了 "SaaS 末日 " 的論調。

作為歐洲最大的軟件公司，SAP 也在面臨來自技術和資本市場的雙重壓力。值此關鍵節(jié)點，SAP 全球 CEO 柯睿安撰文，不僅有力回擊 "AI 將殺死軟件 " 的激進敘事，也宣示了公司全面押注 AI 的戰(zhàn)略決心。

柯睿安的核心觀點是，市場誤讀了顛覆的力量。他認為，AI 非但不會威脅企業(yè)軟件，反而使其變得比以往任何時候都更為關鍵。他提出了一個重要的 " 價值遷移定律 "：在每次平臺級技術變遷中，初期價值集中在底層算力與模型，但持久的價值最終會向上遷移至應用層，在那里技術轉化為實際的業(yè)務成果。因此，集成了深厚行業(yè)知識、統(tǒng)一業(yè)務數據和嚴格治理的企業(yè)軟件系統(tǒng)，將成為驅動 AI 智能體可靠、安全運行的 " 可信自治操作系統(tǒng) " ，軟件正成為 AI 的 " 超能力 "。

與此同時，這篇文章也為企業(yè)軟件如何擁抱 AI 指明了方向。柯睿安指出，企業(yè)級 AI 的成功關鍵在于 " 智能體與治理的結合 " ，真正的挑戰(zhàn)在于將 AI 部署于復雜的端到端業(yè)務流程中，并確保全面合規(guī)與審計可追溯。這也是 SAP 的差異化競爭戰(zhàn)略：最終的贏家不會是僅在基礎模型上略占優(yōu)勢的企業(yè)，而是那些在應用層交付真實業(yè)務價值的企業(yè)——基于深厚領域專長、跨職能深度整合與規(guī)模化治理能力。

AI 是繼互聯網以來最具深遠影響的技術變革，也是企業(yè)級軟件領域最具顛覆性的力量。原因并非 AI 會威脅軟件，而是 AI 離不開軟件。推理能力、代碼生成、自主智能體的突破已成為現實，并將重塑每一個行業(yè)。

我對此有切身感受。AI 正在為 SAP 自身運營帶來兩位數的效率提升。在去年第四季度的云業(yè)務單子中，超過三分之二的客戶選擇同時采納 AI 功能。制造企業(yè)正借助 AI 智能體實現報價流程自動化，大幅縮短響應時間。咨詢團隊每周可節(jié)約約四分之一的工作時間，用于創(chuàng)造更高價值的工作。這絕非空談，而是在企業(yè)級規(guī)模上真實發(fā)生的變革。

每一次重大平臺級變遷，都遵循一個規(guī)律：初期，價值往往集中在技術棧的底層，即算力、模型和基礎設施，就像淘金熱中的 " 鏟子 "。隨著時間推移，持久的價值會向上遷移至應用層，技術在此轉化為切實的業(yè)務成果?；ヂ摼W如此，云計算如此，AI 亦然。軟件并未行至終點，而是剛剛啟程。換言之，軟件正成為 AI 的 " 超能力 "。

真正的價值所在

在 AI 能力與生產力實質性突破的推動下，各行各業(yè)正投入數十億美元布局 AI。然而，許多企業(yè)仍難以將試點項目轉化為可衡量、覆蓋全局的業(yè)務成果。根本原因眾所周知：數據環(huán)境碎片化、流程孤島化、治理機制不一致，以及將 AI 簡單 " 外掛 " 于陳舊的遺留系統(tǒng)之上。

無論行業(yè)或規(guī)模如何，我接觸的每一位客戶都提出同一個核心訴求：他們需要真正理解自身業(yè)務、并且安全可靠運行的 AI。這意味著必須擁有集成化的應用系統(tǒng)、統(tǒng)一協同的業(yè)務數據，以及清晰可控的治理體系。缺少這些基礎，AI 只能在真空中運轉，與業(yè)務現實脫節(jié)。

如果 AI 無法理解財務如何聯動采購、供應鏈如何銜接制造、交易背后的合規(guī)準則，以及異常情況如何處理，它就無法可靠地支撐企業(yè)運營。哪怕一個微小失誤，比如使用過期、不完整或錯誤的數據，都可能在不知不覺中引發(fā)連鎖反應，演變?yōu)闆Q策失誤、異常交易和重大損失。AI 并未取代軟件，反而凸顯了那些在在規(guī)模化協同中發(fā)揮核心作用的系統(tǒng)不可或缺的價值。

企業(yè)級 AI 的成功關鍵，在于智能體與治理的結合

構建一個 AI 智能體正變得越來越容易，但這只是冰山一角。真正的挑戰(zhàn)在于，如何將其部署于端到端的供應鏈或財務關賬流程中，同時確保全面合規(guī)和審計可追溯。編排調度能力、策略執(zhí)行與流程確定性，是贏得信任的關鍵門檻。部署的自主智能體越多，用于約束、管理和監(jiān)督它們的治理系統(tǒng)就越有價值。這正是那些早已支撐了全球核心業(yè)務的平臺所具備的核心優(yōu)勢所在。

智能體規(guī)?；\行所需的三大能力

要實現可靠且可衡量的業(yè)務成果，智能體必須具備三項能力。第一，將深厚的行業(yè)與領域知識內嵌在系統(tǒng)之中，使其理解業(yè)務語境、關聯關系與端到端流程；第二，基于準確且語義豐富的業(yè)務數據，構建可信的單一事實來源；第三，具備企業(yè)級治理能力，包括校驗規(guī)則、合規(guī)檢查、審批流程、身份管理與審計追蹤，確保自治運行始終安全可控。

正是這些要素，構成了真正能夠可靠支撐企業(yè)運行的 AI，這與僅在演示場景中表現亮眼的 AI 有本質區(qū)別。

變與不變

AI 讓軟件的開發(fā)更高效、成本更低。大語言模型將逐步走向商品化。隨著使用模式從 " 用戶驅動 " 向 " 智能體驅動 "" 轉變，商業(yè)模式也將隨之演進。全新的交互界面將不斷涌現，用戶將通過與 AI 對話完成任務，而非在應用中層層點擊，前端界面也將實時動態(tài)生成。

但是，企業(yè)對持續(xù)更新、合規(guī)治理的系統(tǒng)的需求，只會愈發(fā)強烈。AI 提高了對安全更新、基于遙測數據持續(xù)優(yōu)化以及統(tǒng)一管控機制的要求，而這些正是成熟 SaaS 的核心優(yōu)勢。AI 智能體不會取代企業(yè)軟件，而是以其為基礎運行。

最終的贏家，不會是僅在基礎模型上略占優(yōu)勢的企業(yè)，而是那些在應用層交付真實業(yè)務價值的企業(yè)——基于深厚領域專長、跨職能深度整合，并具備規(guī)?；渴鹬卫砟芰?。

軟件正成為可信自治的 " 操作系統(tǒng) "。洞察這一趨勢的企業(yè)，將把 AI 深度嵌入支撐全球經濟運行的系統(tǒng)中。其余企業(yè)或許會不斷開展更多試驗、生成更多原型，卻始終困惑于成果為何落后于預期。

未來，軟件還將繼續(xù)長青。