對話金蝶中國助理總裁王建偉：當AI泡沫擠破，應用層才會迎來盈利的曙光

作者｜ 孫梅欣

編輯｜呂棟

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“企業管理AI公司”轉型。到了年末的全球創見者大會上，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發展對軟件行業帶來的影響，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，但對企業而言，真正可落地的商業化模式仍在摸索：“我們未來扮演的角色，不再只是為企業提供軟件工具，而是通過AI產品為企業需求提供決策、作出判斷，這將重構軟件企業的管理邏輯。”

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，平等地給每個行業都帶來了顛覆性震動，軟件企業尤甚。“AI會不會殺死SaaS”、“大模型能否替代傳統ERP”，成為行業無法回避的命題。

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“訂閱優先、AI優先、全球化”的戰略。“都說全面擁抱AI，但怎么擁抱、定力有多深，都是對企業的考驗。”王建偉透露。

談及AI技術帶來的沖擊與危機，他表示，“AI技術帶來的產業革命，讓大家都站在了同一起跑線上。每個行業、每個企業都在轉型，區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發布了多個面向企業的日常管理類AI工具，其所涉及的法務、財務等領域和SaaS系統的覆蓋面高度重疊，在資本市場引發了軟件與 SaaS 板塊的估值震動。

從行業來看，IGV ETF（北美技術軟件指數）已經從年初的每股108.17美元，回落到如今每股凈值85.18美元左右，回撤幅度超過21%。J.P.Morgan二月初發布的研究報告顯示，美股軟件板塊市值在一個月的時間里就蒸發超過1萬億美元。全球頭部企業中，甲骨文、SAP等公司股價從今年2月至今，累計跌幅已經超30%。

在這樣的背景下，金蝶國際股價同樣從1月末開始持續下探，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。同為國內軟件行業龍頭的用友網絡情況也類似，1月至今市值蒸發超過146億元。

但是，畢竟有著30多年的發展，金蝶在軟件行業依然保持了大企業組織架構的優勢：一是多年積累讓金蝶能為企業提供大量數據，呈現在應用當中；二是滲透進企業的應用場景，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，同樣是軟件企業不可或缺的護城河。

在這些優勢之上，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工程師與企業就具體場景對話，還增加了多個共研共創項目組，“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的研究路徑優化提升企業效率；二是研發能夠重構企業內部業務場景的新一代AI原生產品。

軟件管理邏輯將被重構

在3月的業績會上，金蝶管理層提到，AI正把企業管理軟件從“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，而是定義企業管理AI、定義智能體，幫助企業實現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實現業務結果價值。

“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，在企業傳統流程中頗為復雜。

“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，有效提升企業整體經營價值。”

這其中，最關鍵的是金蝶需要在龐大的企業組織架構中，發現并理解企業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，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，就是信創國產替代下的契機。”他坦言，大型企業的組織架構更為復雜，產品能在這種復雜體系內跑通，才能向中小型企業輸出標準化產品。

他提到，與大型企業客戶更多采用共研共創的方式合作。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，是與企業共研共創的基礎。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、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。”

在金蝶軟的戰略當中，“全球化”有著和“AI優先”同等重要的地位。疊加中國企業集體出海契機，為中國軟件公司帶來了新的發展機遇。

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，但不少地區信息化程度高、需求旺盛，金蝶進入海外市場，能為當地企業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，金蝶海外業務目前仍在培育期，收入基數相對較小。業績顯示，去年公司海外業務營收為 0.42 億元，占總營收比例不足 0.6%。

在“全球化”戰略目標下，“技術出海”也有很多路要走。

傳統商業模式被顛覆，新模式在哪里？

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

隨著AI智能體技術從投入期邁入商業化落地階段，如何定價正成為行業博弈的新焦點。目前業內主要存在兩種模式：一是延續算力邏輯的“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，如果按業務場景的結果收費，智能體可通過解決具體問題，按實際節省成本的比例收費，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化曙光，可以通過訂閱向C端收費，但應用行業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。如何在研發投入與企業盈利之間找到平衡，始終是軟件企業面臨的考驗。

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。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，應用系統成本才會降低，商業化才有可能實現盈利。”

他算了一筆賬：軟件行業的投入中，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化：“近期Sora的關閉證明了這一點。當無法實現商業轉化，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的態度去研究它、使用它，在研發層面投入它：“而這一次，我最關心的還是，我自己能不能先學會它。”