Salesforce全面拥抱AI：从席位制走向结果计费

2026年9月，Salesforce在Dreamforce大会期间正式发布AIforce。这家拥有27年历史的SaaS龙头，在过去十多年间持续推进AI化：从2018年打通业务数据的Customer 360，到2022年整合实时数据的Data 360，再到2024年能独立调用工具执行任务的Agentforce。

在这一演进过程中，Salesforce直面了一项根本变革——颠覆自身赖以生存二十多年的软件操作入口。

过去，Salesforce的护城河建立在繁复的企业工作流与操作界面上：企业录入线索、配置审批流和建立看板，组织习惯随之固化，并为更多员工席位付费。但在AI时代，当员工在对话框中动动嘴就能完成复杂操作，传统CRM界面的使用频次面临骤降。Salesforce推出的AIforce顺应了这一趋势，允许员工直接在Claude、Slack等第三方界面调用其底层数据与业务规则。

从界面层退居能力层，Salesforce主动对操作入口做出妥协，试图以开放换取更大的生态位。

从“软件终结”到“SaaS颠覆”

2000年，成立不久的Salesforce打出“软件终结”（The End of Software）的旗号，向Siebel和Oracle等传统本地部署巨头宣战。凭借网页端访问、按订阅付费、集中维护更新的轻量化模式，Salesforce彻底重塑了软件行业的商业模式。

26年后，轮到SaaS模式自身面临考验。随着Anthropic为Claude Cowork开放覆盖销售、法律、财务的插件生态，大模型厂商正从底层模型向企业应用腹地渗透，引发了传统软件股的市场波动。

然而，上一轮产业变革并未消灭所有老牌软件厂商。Oracle通过收购Siebel与NetSuite、将全线业务云化完成转身，2026财年总收入达674亿美元。历史证明，行业洗牌的关键在于谁能更迅速地适应交付形态的跃迁。如今，AI Agent正在接管繁重的人工操作，软件交付的核心价值也正从“提供工具”转向“节省工作量”。

十年演进：从辅助预测到全面智能体化

Salesforce的AI探索经历了长达十年的迭代：

1. 预测期（2016-2022年）：收购深度学习团队并推出Einstein，聚焦销售线索评分、流失预测等“小而专”的垂直任务，AI主要作为提升现有产品粘性的功能点。
2. 生成式辅助期（2023年）：集成OpenAI模型发布Einstein GPT，帮助销售生成邮件、客服拟定回复，但仍由人工审核和把关。
3. 自主智能体与开放期（2024-2026年）：Agentforce登场，支持企业构建自主智能体以执行跨系统动作。2026年，Salesforce全面走向开放，通过Headless 360与AIforce将底层能力解耦并接入外部大模型。

目前，Salesforce已搭建起完整的企业AI技术栈：底层由Data 360与Informatica提供数据沉淀；中间层由Agentforce与Atlas引擎调度推理；最外层则通过AIforce兼容多种办公入口，企业可按需选用OpenAI、Anthropic或Salesforce自研的Koa模型。

商业模式革新：从席位制走向结果计费

产品形态的变迁同步催生了商业模式的重构。

传统SaaS的营收核心是员工席位数。随着AI接管人工操作，Salesforce开辟了新的计费维度。财报显示，截至2027财年第二季度，Agentforce的年经常性收入（ARR）已突破15亿美元，同比增速超过240%。尽管这在其简单年化约453.8亿美元的总收入中占比仅为3.3%，但其增长曲线印证了企业对数字劳动力的采购意愿。

目前，软件行业的收费体系正经历由浅入深的演进：

• 席位扩展包：在传统订阅基础上增加生成式AI点数限制；
• 动作/工作量计费：从按次计费逐步引入Flex Credits和AWU（Agentic Work Unit，智能体工作单元），依据模型推理与工具调用消耗结算；
• 按结果计费：如同初创公司Sierra以“已解决客服问题、成功挽回订单”作为收费标准，Salesforce也已在部分产品中试水成功解决才收费的模式。

SaaS企业在AI时代的核心壁垒

当生成式对话界面成为公用品，传统软件公司的立身之本被重新审视。要在AI时代实现长期生存，竞争关键集中于三项能力：

1. 沉淀企业业务上下文：如同Palantir派遣工程师深度驻场梳理流程，Salesforce系统内记录的业务规则、审批链路与客户资产，构成了AI无法凭空生成的业务知识库。
2. 工程化与成本控制：通过混合搭配开源大模型与专用推理模型，在控制Token调用成本的同时保证业务完成率。