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在當今數字化轉型浪潮中，企業(yè)軟件正迎來一場深刻的變革。Salesforce作為全球領先的SaaS巨頭，正在押注AI工作流革命，致力于將傳統(tǒng)的SaaS模式轉變?yōu)椤胺占窜浖保⊿ervice as Software）。其核心戰(zhàn)略是通過Agentforce和數據云（Data Cloud）兩大支柱，構建一個AI驅動的智能體（AI-driven agents）生態(tài)系統(tǒng)，從而實現企業(yè)生產力的大幅提升。本文將深入剖析Salesforce的這一戰(zhàn)略布局，探討其在AI原生時代的發(fā)展前景以及面臨的競爭挑戰(zhàn)。

Salesforce 正在從根本上重構其技術棧，包括數據層、元數據層、用戶界面和工作流，以實現原生 AI 驅動。

Salesforce 聯合創(chuàng)始人兼 CEO 馬克·貝尼奧夫（Marc Benioff）正在為企業(yè)軟件的下一個時代勾勒一幅大膽的愿景。

在 4 月 25 日接受 the CUBE 獨家采訪時，貝尼奧夫概述了 AI 驅動的智能體（AI-driven agents）和統(tǒng)一數據架構將如何把軟件即服務（SaaS）轉變?yōu)槲覀兯Q的 “服務即軟件”（Service as Software）。在這一模式中，基于軟件的數字 Agent 將增強每一個業(yè)務流程。

這位 Salesforce 掌舵人常調侃稱，如今的 CEO 們是 “最后一代僅領導人類員工的高管”，這凸顯了他堅信的 “AI agents（也就是很多人說的 “agentic AI”）很快將在所有企業(yè)中與人類并肩工作”。

我們的觀點是，這場 “數字勞動力” 革命可能比 15 年前的云計算和移動浪潮更具顛覆性，它將從根本上重新定義應用程序的功能。

在本次深度分析中，我們將聚焦 Salesforce 的 Agentforce 和數據云（Data Cloud）戰(zhàn)略，這兩大支柱構成了其代理式愿景（agentic vision），并探討它們如何使該公司有望成為我們所說的首家 “純軟件超大規(guī)模服務商”。

我們還將考察更廣泛的行業(yè)背景，包括與微軟的競爭動態(tài)，以及 Salesforce 與 Snowflake、Databricks 和亞馬遜云服務（AWS）等平臺的互操作性。

Agentforce：引領 “服務即軟件” 時代的 AI Agent

Agentforce 是 Salesforce 推出的全新 AI 驅動企業(yè) Agent 平臺，這些自主或半自主的軟件助手嵌入其所有應用程序中。

貝尼奧夫對這些 Agent 的潛力充滿期待，正如他在過去 6 到 9 個月里所闡述的：“自創(chuàng)立 Salesforce 以來，我從未像現在這樣對工作感到興奮 …… 感覺就像在創(chuàng)辦一家初創(chuàng)公司?！?/p>

其目標并非僅僅打造聊天機器人，而是構建一個與業(yè)務數據和工作流緊密集成的智能體層（agentic layer），從而提升人類生產力。

貝尼奧夫透露，Salesforce 內部已在積極推廣 Agentforce：“我們目前有數萬名員工在使用 Agentforce …… 但他們現在能訪問的數據并沒有超出原有權限范圍 …… 數據仍然通過共享模型（sharing model）進行管控?！?/p>

換句話說，這些 AI Agent 可以代表 Salesforce 執(zhí)行任務，但需遵循與人類用戶相同的訪問控制和治理規(guī)則。我們認為，這體現了 Salesforce 的務實策略：在現有軟件角色之上疊加 AI Agent（而不是取代它們），從而在不破壞數據政策的前提下立即提升生產力。

貝尼奧夫對 Agentforce 的愿景極具野心：他宣稱，通過將這類 ‘智能體’（agentic）能力深度植入工程、服務及支持部門的工作流，可實現跨部門生產力提升 50%。這一數字相比此前幾個月提出的 30% 增幅目標顯著躍升。若能持續(xù)數年保持這種復利式增長，將產生變革性影響。

事實上，早期客戶部署案例已展現出這一愿景的可行性。例如，根據 Salesforce 披露的信息，迪士尼（Disney）正利用其 AI Agent 技術優(yōu)化主題公園運營。

貝尼奧夫（Benioff）表示，迪士尼現已實現 “智能體流動性”（agent fluidity），數千個面向游客的 AI Agent 可實時同步接入客戶偏好、游樂設施可用性等系統(tǒng)數據，進而推薦個性化體驗。這種實時協(xié)同能力若由人工團隊操作，幾乎難以實現。

“智能體流動性”（agent fluidity）即 AI Agent 能夠跨數據集和應用程序無縫流動，這正是 ‘服務即軟件’（service-as-software）理念的早期實踐范例。

研究表明，Agentforce 通過整合 Salesforce 全維度的客戶上下文（包括技術與操作元數據、業(yè)務邏輯及工作流知識），能夠實現自動化和個性化水平的新突破，而這些能力在幾年前還 ‘根本不可能實現’。

公司聲明顯示，Salesforce 于 2024 年年中推出的首批 AI 驅動 Agent（專注于自動化高頻服務任務），幾乎立即獲得強勁市場響應。

據該公司宣稱，短短幾個月內，已有超過 5,000 家機構部署該方，其中約 3,000 家采用付費版本。這印證了 Agentforce 已具備清晰的商業(yè)化路徑。承載 Agentforce 的 Data Cloud 與 AI 產品組合，在 2025 財年實現年化經常性收入（annualized run-rate revenue）接近 10 億美元。

早期成功在整個 Salesforce 生態(tài)中形成了飛輪效應。新的 AI 功能推動了對 Salesforce 主要云服務的需求；內部管理層指出，這產生了可衡量的 “光環(huán)效應”，推動了產品升級和跨云擴展。研究顯示，最近完成了數十筆七位數的 AI 交易，表明 Agentforce 在客戶錢包份額和粘性方面均釋放了價值。

因此，關鍵在于該戰(zhàn)略是對 Salesforce 現有應用套件的增強，而非稀釋。Salesforce 沒有押注于單一的、獨立的通用 AI，而是將特定領域的 Agent 直接嵌入其平臺，利用已有的統(tǒng)一數據、元數據和工作流邏輯。這種方法避免了只有技術最成熟的企業(yè)才能承擔的昂貴的 “自行集成” 項目。

同時，該公司還在為一個市場平臺奠定基礎，客戶和合作伙伴可以在這個市場平臺中發(fā)布專業(yè)Agent，這一舉措將擴大網絡效應，并進一步鞏固 Salesforce 在企業(yè)工作流中的核心地位。

數據云：Salesforce AI 愿景背后的四維數據引擎（4D data engine）

支撐 Agentforce 并構成 Salesforce 戰(zhàn)略核心的是其數據云（Data Cloud）。

簡而言之，數據云是 Salesforce 的統(tǒng)一實時數據平臺。它將 Salesforce 內部應用程序和外部來源的數據聚合并整合為貝尼奧夫所稱的 “豐富的業(yè)務狀態(tài)四維地圖”。

這是 Salesforce 架構的根本性轉變。

具體而言，數據云不再讓每個應用程序孤立存儲數據，而是成為所有 Salesforce 服務的單一事實來源和上下文。

在與 Salesforce 核心工程和產品負責人的對話時可知，該公司一直在重寫核心應用程序（如銷售云、服務云、Tableau 等），以深度集成數據云。

一個典型例子是 Tableau，這個被 Salesforce 于 2019 年收購的分析平臺。貝尼奧夫透露：“Tableau 現在擁有語義層、數據層、操作層和元數據層，并且可以作為嵌入式應用程序集成到我們核心應用程序中的 Slack 里。這在很大程度上為未來奠定了框架?！?/p>

也就是說，Tableau 已基于數據云重建，現在可以原生地出現在其他 Salesforce 應用程序中（例如，你可以在 Slack 或銷售云中直接查看 Tableau 可視化內容）。

這種嵌入式分析和跨應用數據共享正是數據云的目標。這種深度集成對 AI Agent 的有效性至關重要：Agent 需要統(tǒng)一的實時數據和通用元數據框架，才能在不同業(yè)務職能間智能運作。

Salesforce 數據云（Data Cloud）的設計目標不僅在于打破內部數據孤島，更致力于連接外部數據生態(tài)系統(tǒng)。

貝尼奧夫（Benioff）強調 “數據流動性”（data fluidity）概念，即在不強制將所有數據遷移至 Salesforce 自有存儲層的前提下，實現跨平臺、跨應用的數據聯邦化（federate data）整合。通過戰(zhàn)略合作，Salesforce 已將多家主流第三方數據平臺實質轉化為數據云（Data Cloud）的擴展組件。

例如，Salesforce 與云數據倉庫 Snowflake 建立了雙向 “零復制”（zero copy）數據共享。這使得 Salesforce 數據云可以實時查詢 Snowflake 中的數據（反之亦然）。

具有諷刺意味的是，Salesforce 使用的 “數據云” 一詞正是 Snowflake 最早提出的。

Salesforce 還與 Databricks 建立了類似的合作伙伴關系，將 Lakehouse 數據納入其中，客戶可以將 Databricks 的數據湖與 Salesforce 數據云結合，甚至將他們自己在 Databricks 上創(chuàng)建的 AI 模型引入 Agentforce。

數據表明，Salesforce 正在擁抱開放的集成策略：與其將 Snowflake 或 Databricks 視為競爭對手，Salesforce 更傾向于與它們進行互操作，以豐富 Salesforce 的 360 度客戶視圖。

AWS 是 Salesforce 的另一個關鍵合作伙伴。Salesforce 的 Hyperforce 基礎設施計劃使其軟件能夠在 AWS 等公共云上全球運行，并且 Salesforce 正與 AWS 緊密合作進行集成。

例如，將 Salesforce 平臺與 AWS AI 服務和數據湖連接。這種開放性是明智之舉，它擴展了 Salesforce 的覆蓋范圍，Salesforce 正力爭成為下一個（純軟件）超大規(guī)模服務商。

該戰(zhàn)略的實現得益于允許 Salesforce 的 AI Agent 訪問其原生應用之外的數據，根據需要接入外部數據湖或數據倉庫。

正如貝尼奧夫所言，一旦數據通過數據云實現統(tǒng)一或聯邦化，它就會受益于網絡效應——具有諷刺意味的是，Snowflake 首席執(zhí)行官弗蘭克·斯洛特曼（Frank Slootman）在其著作《數據云的崛起》（Rise of the Data Cloud）中也曾強調這一點。

對客戶而言，這意味著以前困在 ERP 數據庫或營銷數據湖中的信息，現在可以直接為 Salesforce 中 AI 驅動的銷售或服務 Agent 提供支持。

這是一個強有力的價值主張。值得注意的是，Salesforce 的數據云戰(zhàn)略也強調了信任和治理。

在采訪中，貝尼奧夫反復強調，治理在 Agent 時代并不會消失?！皵祿仨氁阅撤N方式進行管理，”他表示，“這不會因為 Agent 或 AI 而消失?！?/p>

Salesforce 正在利用其在企業(yè)安全方面的優(yōu)勢（如細粒度共享模型和元數據驅動的訪問控制）來確保，即使數據流動更加自由，它依然受到治理。

當微軟 CEO 納德拉（Satya Nadella）提到專用的 SaaS 應用可能會逐漸消失，未來的 AI Agent 可以直接與原始的 CRUD（創(chuàng)建、讀取、更新、刪除）數據庫進行交互時，貝尼奧夫表示強烈反對。

他認為這個想法不切實際，表示 “把所有數據丟進一個大倉庫，然后讓員工去翻找這些數據”會帶來嚴重問題。的確，這需要一個確定性的軟硬件層來協(xié)調訪問、執(zhí)行權限并為 Agent 提供數據的語義理解。

與此同時，納德拉的觀點也有一定的道理，越來越多的智能體層將被用來管理數據并簡化用戶的訪問。在 Salesforce 的模型中，數據云正是這個層級，它不僅統(tǒng)一數據，還為數據打上元數據、定義和策略標簽。

研究表明，這種方法最初會受到那些需要在創(chuàng)新與合規(guī)之間找到平衡的企業(yè)客戶的青睞。簡單地讓生成式 AI 在沒有治理的數據上自由發(fā)揮，正如納德拉設想的那樣，可能會變成一個合規(guī)的噩夢。

但隨著 AI 技術的進步，納德拉的場景在某些環(huán)境下可能會逐漸得到認可。

成為 “純軟件” 超大規(guī)模服務商

我們研究的一個關鍵論點是，Salesforce 正在推進其成為首家純軟件超大規(guī)模服務商的雄心。

傳統(tǒng)超大規(guī)模服務商（如 AWS、微軟 Azure 和 Google Cloud）通過向數據中心基礎設施投入數百億美元來實現規(guī)模效應。而 Salesforce 則通過純軟件和 SaaS 平臺追求同樣的覆蓋范圍和影響力，避開了擁有物理計算設施的資本密集型模式。

借助 Hyperforce，該公司可以在全球公有云上部署其技術棧，充當 “超級云”（supercloud），抽象各云平臺的底層復雜性和原語，提供全球覆蓋和多租戶能力，同時保持軟件公司的投資模式。

當前 Salesforce 的銷售成本（COGS）中，云服務支出占據顯著比例 —— 這正呼應了 Andreessen Horowitz 風投機構 Sarah Wang 與 Martin Casado 在《萬億美元悖論》（Trillion Dollar Paradox）中闡述的核心論點。

但我們認為，通過與云服務商（如 AWS、Azure 等）簽署長期批量協(xié)議（volume agreements）進行價格談判，可有效管控此類成本。從商業(yè)模式角度看，這種輕資產運營模式對 Salesforce 而言反而更具吸引力。

本財年，Salesforce 的營收預計將達到約 500 億美元，并實現健康的自由現金流，而三大云服務商（加上 Meta）的資本支出總和超過 3000 億美元。由此可見，企業(yè)無需達到超大規(guī)模的硬件投資水平，也能通過生態(tài)寫作復制超大規(guī)模的經濟效應。

這一戰(zhàn)略的核心在于將數據云和 Agentforce 提升為凌駕于通用基礎設施之上的價值層。數據及其提取的智能化成為 Salesforce 的護城河，而非服務器、存儲和網絡技術。

通過將 Agent、工作流和聯邦數據集直接融入客戶的日常流程，Salesforce 試圖將自己定位為異構環(huán)境中的中立編排層。這種互操作性戰(zhàn)略（延伸至 Snowflake、Databricks、AWS，甚至微軟 365 等競爭領域）使 Salesforce 成為企業(yè)云棧的連接樞紐。

實際上，該公司試圖充當統(tǒng)一 disparate 系統(tǒng)的軟件大腦，同時將數據中心運營的繁重工作留給其他方。

實現這一愿景需要投資，而 Salesforce 似乎正在加大投入。該公司扭轉了去年的緊縮政策，新增約 2000 個銷售和工程崗位，加速 AI 和 Agentforce 進程。

管理層已開始將數據云和 AI 作為獨立項目提供指導，凸顯其戰(zhàn)略重要性。該部門的年化收入將繼續(xù)快速增長，領導層也在暗示其有望達到數十億美元的規(guī)模。

如果成功，Salesforce 將完全通過訂閱軟件和基于使用量的許可模式提供超大規(guī)模服務，從而改寫云經濟規(guī)則，并重新定義 AI 時代的超大規(guī)模服務商。

競爭與行業(yè)背景：微軟、SaaS 廠商、AI 生態(tài)系統(tǒng)與 “服務即軟件” ?競賽

將生成式 AI Agent 嵌入企業(yè)軟件的熱潮已成為行業(yè)新的軍備賽。

眾多現有 SaaS 廠商、云公司、AI 領軍企業(yè)和初創(chuàng)公司都在推出自己的數字助手，但對 Salesforce 而言，最大的競爭對手非微軟莫屬。

從 CRM 和協(xié)作領域開始的長期競爭，如今正體現在 AI 平臺上：微軟推行基于 Azure 和 Office 棧的封閉垂直整合模式。

相比之下，Salesforce 似乎將自己定位為中立的跨云連接樞紐，其中 Agentforce 充當編排層，可訪問任何受治理的數據源，保留企業(yè)依賴的業(yè)務應用上下文。

從概念上講，重視透明度和強大元數據的組織可能更傾向于這種結構化模型，而非與單一云廠商綁定的黑箱 Agent。

但行業(yè)格局仍在變化。

下圖展示了企業(yè)技術研究公司（Enterprise Technology Research）最新調查的支出數據，該調查覆蓋了 1800 多名信息技術決策者。

縱軸顯示凈得分（Net Score）的支出速度，橫軸代表每個平臺在數據集中的重疊度（Overlap）或滲透率。

在這里特意挑選了一些直接爭奪行業(yè)主導地位的廠商（如微軟、甲骨文等），以及通過 AI 持續(xù)創(chuàng)新保護自身領域的 SaaS 和數據治理廠商，并特別標出了 Salesforce。

這組數據的重點在于：這是一個競爭激烈、市場擁擠的環(huán)境，且存在高度碎片化的數據孤島。無論是 Salesforce 還是其他廠商，想要打破這些孤島，都絕非易事。

企業(yè)技術研究公司的最新支出數據

Salesforce 仍面臨許多關鍵挑戰(zhàn)，包括：

• 1. 技術棧的成熟度和質量；
• 2. Salesforce 軟件領域之外的客戶體驗；
• 3. 客戶對 Salesforce 平臺的信任意愿；
• 4. 替代方案的創(chuàng)新和質量——如 Palantir、ServiceNow、Workday、SAP、甲骨文、微軟、谷歌、AWS 等，均在各自領域構建類似能力；
• 5. 新興的橫向集成替代方案，如 IBM、UiPath、Celonis（目前正與 SAP 就數據訪問展開競爭）；
• 6. 定價：Salesforce 基于席位的定價模式從未被視為對客戶友好，而 Agentic AI 的定價仍處于起步階段，計算失誤可能引發(fā)客戶反彈。

另一個競爭焦點在于數據基礎設施。

Snowflake、Databricks、Google 和 AWS 都在爭奪企業(yè)數據湖和數據倉庫的標準記錄系統(tǒng)地位。與其在原始數據存儲層面與這些平臺正面交鋒，Salesforce 選擇與它們集成。

據 Salesforce 表示，Data Cloud 可以直接讀寫外部 lakehouse（湖倉一體架構），然后將經過整理的數據片段嵌入到 Salesforce 應用中，由 Agentforce 來執(zhí)行相應操作。

這種策略消除了客戶對數據重復存儲的擔憂，使 Salesforce 成為現代數據架構中的一等參與者，也體現了該公司在 AI 時代下 “不會有單一廠商掌控所有企業(yè)數據” 的堅定信念。

我們認為，那些能夠實現高效互通、避免客戶鎖定的平臺集成商，將獲得最大價值。同時，廠商也必須意識到打造新 “護城河” 的重要性。

最后，我們認為 Salesforce 的 “服務即軟件” 戰(zhàn)略值得關注，其架構深度尤為突出。在很多廠商只是將聊天機器人附加到舊系統(tǒng)之上時，據我們由 George Gilbert 領導的研究顯示，Salesforce 正在從根本上重構其技術棧，包括數據層、元數據層、用戶界面和工作流，以實現原生 AI 驅動。

這種體系化能力可能成為真正的差異化優(yōu)勢，但也伴隨著執(zhí)行風險。作為純軟件型 “超大規(guī)模云廠商”（hyperscaler）運作，需要與公有云合作伙伴緊密協(xié)作，在使用規(guī)模擴大時精細控制成本，并能向客戶證明投資回報。

早期跡象表明，這一價值主張正在產生共鳴：已有多個七位數級別的 AI 合同簽署，Agentforce 的采用情況也看似強勁。

但 Salesforce 仍需持續(xù)證明：其聯邦式、平臺化的戰(zhàn)略，能在 AI Agent 從炒作走向企業(yè)日常應用的過程中，超越封閉生態(tài)和新興專業(yè)玩家。

Salesforce 能否在 AI 原生規(guī)模競爭中勝出？

如你所知，我們一直偏好由創(chuàng)始人領導的公司，因為我們相信這類組織在某些方面具有獨特優(yōu)勢，尤其是在“緊迫感”方面。

Salesforce 正以一家志在塑造下一個企業(yè)科技十年的公司的姿態(tài)快速前進。通過推出 Agentforce 和 Data Cloud，它明確提出了我們稱之為 “服務即軟件”（Service-as-Software）的愿景 —— 將自己定位為未來數字勞動力的創(chuàng)建者與治理者。

從目前來看，客戶采用速度迅猛，AI 驅動產品的年化收入增長迅速，相關技術已深度集成進 Salesforce 的核心應用中，釋放出積極信號。

但這場競賽才剛剛開始。微軟憑借其雄厚的資金實力和無處不在的市場覆蓋力，加上眾多 SaaS 對手和 AI 原生創(chuàng)業(yè)公司的涌入，競爭壓力可想而知。

盡管如此，Salesforce 憑借其平臺規(guī)模、數據驅動型應用、創(chuàng)始人愿景以及開放聯邦式策略，擁有了一個極具意義的勝出機會。

如果公司能保持執(zhí)行節(jié)奏，它或許能夠實現一個前所未有的里程碑：僅通過軟件本身（無需自建硬件基礎設施）創(chuàng)造出 “超大規(guī)模” 級別的商業(yè)價值。

未來 12 到 24 個月將是至關重要的驗證期。在公司內部，Salesforce 設定了一個宏大目標：通過 AI Agent 推動整體生產力提升超過 50%；對外，則計劃將 AI 能力嵌入到其全部客戶群中，并推動 Data Cloud 和 AI 相關產品的收入規(guī)模達到數十億美元。

隨著每一家廠商都在精細打磨自己的 AI Agent 戰(zhàn)略，競爭激烈程度勢必進一步升級。

但 Salesforce 擁有一個清晰且由 CEO 親自驅動的藍圖。

這家公司已積累了相當的動能：大型 AI 合同接連落地，客戶開始獲得實實在在的投資回報，平臺的全球影響力也持續(xù)擴大。

如果能保持當前軌跡，Salesforce 有望在 2020 年代后期重新定義 “云時代領導者” 的形象，確立其 “企業(yè)級 AI 首選平臺” 的地位，并重寫純軟件時代的 “超大規(guī)?！?經濟學。