股价飞涨、市销率58倍的palantir正面临诸多质疑,这似乎是一种合理的担忧,想要稳住股价的确要拿出更佳表现。但另一边,华尔街正看好市销率只有8倍、2025第三季度财报净利润同比增长25%的Salesforce,认为这或许提供了一个低价买入的投资空间。
近期,Salesforce也正大力推广其AI代理软件,寄希望与此成为新的增长点,但能不能借此再次成为股市黑马尚需打个问号。
营收持续下滑,Salesforce转攻净利润
SaaS(Software as a Service,软件即服务)服务模式,相较于上一代传统软件许可证销售模式,在灵活模块化定价和线上交付、无需线下硬件维护等模式上对企业客户尤其是大量中小企业有着极强的吸引力。
从2005年至2015年的近十年间,SaaS产业伴随着底层云计算技术的成熟和兴盛,实现了快速发展。踩在SaaS红利上的Salesforce,其后多年在PaaS、生态、收购等业务布局上的做法,也成为众多SaaS企业参考和模仿的对象。作为SaaS鼻祖和最大的CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)软件服务提供商在过去二十多年间有着不可磨灭的地位。
据2023年IDC针对CRM市场的一份报告显示,Salesforce市场份额达到了21.7%,并且远超微软、Oracle、SAP等后四位竞争对手的市场总和。
但时代的回旋镖还是会打在自己身上。由于SaaS的模式相比盈利性更加关注持续不断的营收和稳健的现金流,一旦经历营收放缓,Salesforce不得不将重点转移到降本增效等手段以提高盈利能力。
在2024财年第三季度财报中,Salesforce单季营收增长已经下滑至11%,这种减速仍在继续,直至2025财年第三季度的营收仅增长8%,预计第四季度收入增长7%至9%。2022财年之前,Salesforce的年营收增长则一直保持在20%以上的水平。
2023年1月,曾经与创始人Marc Benioff一同担任联合CEO的Bret Taylor突然离职,而后Salesforce不仅裁撤并购部门,就连业务人员也在大刀阔斧缩减。
当然,过程中的转机在于,Salesforce为推动AI与CRM软件融合所下的工夫。2024年下半年,Salesforce正式布局AI Agent(代理)产品Agentforce。正如外界对Agent所期待的,Marc Benioff介绍,这项技术用于创建和操作AI代理,能够在Salesforce的Slack通信应用中处理复杂的问题。
Gartner将Agentic AI列为2025年十大技术趋势之一。在如今外界所烘托的气氛下,没有人会否认Agent在AI应用中的价值。“现在整个公司最重要的事情,是以AI Agent优先。”Marc Benioff表示。
2024年9月,Agentforce发布后,Benioff就对销售团队下达了硬性要求:销售必须在每一笔订单中将Agentforce打包销售给客户。12月,Agentforce 2.0版本对模型推理能力进一步优化实现的同时,Salesforce计划再招2000名销售为这款新品拓宽市场。此外,第二代Agentforce技术将于2025年2月开始向客户提供。
那么Agent是不是能重构CRM在内的企业软件?从本质来看,过往企业软件往往以权限驱动,通过设置权限来区分不同角色所看到的界面和使用的功能。这种以结果导向的思路,带来的最大矛盾就是使用者和管理者永远处于两个思维来使用同一套软件。为满足企业每个角色的使用价值,企业软件只能无限广地开发和组合系统功能点。这与Agent开发视角将完全不同。
Agent训练需要足够丰富的场景,以及每个场景下足够丰富的数据。同时在付费问题上,现如今想要让企业决策者为员工购买AI生产力工具同样很难,因为AI工具往往是为个人生产力而服务的,但是付费的却成为了企业决策者。放眼国内,钉钉等开放了Agent功能的产品,在收费问题上依然是谨慎的,更常见的还是面向企业员工收取订阅式会员制模式。
Salesforce将宝压在了AI Agent,但也成为Salesforce的挑战。
被看好的Agent
在Salesforce布局Agent之前,这一概念已经被不断捧高。
Agent可以理解是AI代理,AI智能体,或AI助手。OpenAI将Agent定义为“以大语言模型为大脑驱动的系统,具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力,能够自动化执行完成复杂任务的系统。”
其中关键点是,Agent是基于大模型驱动实现的,不仅会推理决策,还能够自主使用工具,完成复杂任务。有了大模型只是有了聪明的大脑,拥有Agent则相当于长出了灵活的手脚,能像人一样主动完成连续性任务。
在诸多领域,Agent有其落地的可能性场景,比如金融顾问、法律顾问,针对销售、客服场景的助理,面向办公会议时的沟通工具等等。但就目前而言,要想真正实现这一步,当前的技术还有很大待提升空间。
今年1月,OpenAI终于将预热两年的Agent发布提上日程。这款名为“Operator”的Agent,能够在用户的指示下通过计算机自主完成任务,例如编程、预订行程。
相较之下,微软则用Copilot(副驾驶)表达其对Agent的理解。自2023年3月发布365 Copilot至今,微软已将Copilot融合其多条产品线,包括辅助编程的Github Copilot、辅助办公的Microsoft 365 Copilot、辅助客户沟通的Viva Copilot、辅助业务流程的Dynamic 365 Copilot等。目前微软还将建立Copilot Studio服务于企业创建开发Agent。
不过,从“副驾驶”字面意思理解,微软Copilot仍无法自主执行和结束任务,作为人类辅助,在使用Copilot时,依然需要人类输入Prompt对执行结果进行调整。
那么,Salesforce发布的Agent究竟是一款什么样的产品?
从Einstein到Agentforce
Salesforce正全力追赶在AI领域错失的机会。
早在2016年,Salesforce就推出了人工智能平台“Einstein”,起初的理念是希望通过AI使得Salesforce CRM更加智能化和自适应,不仅仅用于提高销售效率,还可应用于客户服务、市场营销和分析等多个方面,使企业更具竞争力。但多年下来,Einstein的AI能力并没有取得预想中的效果,外界评论称其已经远远落后于一些先进的创企。
ChatGPT爆火后不久,Salesforce就与OpenAI合作采用GPT模型,将其大模型能力与其产品Einstein相结合,包括推出Einstein GPT模型,对话式AI工具Einstein Copilot等。
而后,Salesforce通过技术收购获得了AI初创公司Airkit.ai的大模型技术,再加上GPT模型,共同为Agentforce奠定了大模型能力基本盘。值得一提的是,Salesforce还进行了一轮人事调整,将人工智能主管Adam Evans任命为首席执行官,此前他正是创立了Airkit.ai。
2024年下半年,Salesforce正式布局AI Agent(代理)产品Agentforce,与CRM、Slack、MuleSoft、Tableau等系统实现无缝集成。Salesforce将Kaylin Voss提拔为AI Agent和数据管理销售主管,该岗此前并没有专职负责人。Voss因而也将负责两款重要产品:Agentforce和Data Cloud。
与早期的聊天机器人不同,Agent本质上是可以在没有人工干预的情况下就可以自主行动,包括做出推理决策,以及采取行动实现特定目标。
Agentforce可用于销售代理、客服代理等多个单一场景。例如,销售发展代表,全天候与潜在客户互动;销售教练,帮助培训销售团队并让销售人员练习推销;客服代理,取代聊天机器人来处理客户服务;营销代理,为客户寻找产品、进行购买并跟踪订单。
目前,Agentforce由Salesforce的Einstein AI升级版Atlas Reasoning Engine提供支持。为降低幻觉问题,Atlas推理引擎通过高级推理和检索增强生成(RAG)技术进行了改进,使Agent能够处理更复杂、多步骤的问题并提供更准确、更精确的答案。同时,RAG技术让用户能够通过提供Agent响应的内联引用来验证信息。换句话说,通过引用确切的来源信息,可让用户自行检查Agent答案输出的准确性。
在数据层面,客户可选择Agentforce与Data Cloud(集成管理客户数据)进行集成,后者提供了集成、统一和协调客户数据和元数据,用于Agent数据访问和模型训练。除此之外,Salesforce还配备Agent Builder、Model Builder和Prompt Builder三款工具以适用于各行业各场景下Agent开发。
Agent商业化求解
从商业模式上讲,Agentforce是基于客户根据使用情况收费。
在2024年12月的财报电话会议上,Salesforce发言人指出,Agentforce每次对话收费2美元,并且预计到2026财年末部署量有望达到100万。该发言人称,自10月底销售Agentforce以来,已经达成约200笔订单交易,在洽谈的项目达数千笔。不过目前来看,这些微薄的项目订单尚未对其收入带来重大影响。
美国银行分析师Brad Sills在一份报告中表示:“我们估计Agentforce可以在2026财年和2027财年分别带来1%至2%的收入增长。”
华尔街预计人工智能产品将提升一项关键财务指标:当前剩余履约义务(CRPO,current remaining performance obligations)是递延收入和订单积压的总和。据Salesforce财报显示,当前剩余履约义务约为264亿美元,同比增长10%;第三财季经营现金流约为19.8亿美元,同比增长29%,自由现金流约为17.8亿美元,同比增长30%。
一位与Salesforce有业务往来的人士表示,Agentforce基于使用量计费的定价模式有个问题,即很难提前预估使用情况,可能会高于客户预算。
Agentforce发布后,Salesforce对销售的硬性要求是,每笔订单都要捆绑Agentfoce一起销售给客户。这种捆绑销售的例子其实在业内并不少见,对于客户最直接的影响将是价格上涨。
此外,想要使用Agentforce,Salesforce建议客户租用Data Cloud,这是一项存储Agentforce在决策过程中使用的文件的服务,这样的产品组合模式对Data Cloud的需求量也有一定增长。对于具备一定数据架构基础的客户而言,更容易用上Data Cloud,并且能极大缩短AI应用落地时间。
据Salesforce销售顾问称,Data Cloud的定价基于客户存储的数据量,不过即便使用规模较小的企业而言,每年的费用也容易超过10万美元。如果将收费模式与云客服厂商Zendesk和Intercom对比,显然并不存在明显价格优势。
Salesforce渠道合作伙伴之一的DemandBlue指出,部分客户可享受的Salesforce产品折扣基本在10%~50%,折扣多少取决于客户的使用频率。该伙伴还表示,预计DemandBlue所覆盖的200个客户中会有5-7个在年底前会使用Agentforce。这些客户多数都是用于提供客户支持或自动回答与销售相关问题的场景。
尚未建立Agent能力护城河,Salesforce腹背受敌
在Benioff看来,Agent最终可能会取代Salesforce的软件应用(如销售云和客服云产品),并且过去按需订阅付费的商业模型也将被颠覆。
但这一进程中有不少竞争者。
目前来看,微软Dynamics Copilot作为Salesforce Agentforce的低价替代品,已经在悄悄攻入Salesforce腹地。同时,一些客户企业也在通过测试其他Agent应用,从而取代Salesforce,以减少在Salesforce上的开支。据外媒透露,此前Salesforce客户之一的床垫制造商Casper从Sierra(OpenAI董事会主席、Salesforce前联席CEO Bret Taylor创办的一家Agent初创公司)那里购买了AI代理软件。Salesforce曾试图劝阻该客户,但丝毫不起作用。
知情人士表示,Casper的高管最初对使用Sierra的平台处理不太积极,并选择仅将其用于客户支持。但Sierra的AI代理为Casper带来了非常好的效果,因此该公司开始尝试将其用于销售。
初创公司Attio和Day.ai也正在构建新一代CRM软件,其关键技术之一就是利用AI获取Salesforce未捕捉到的信息。Salesforce由于基于传统数据库架构,在通话记录或电子邮件等非结构化数据的挖掘方面往往受限。Day.ai正在利用AI大模型提供有关客户管理的更详细信息,比Salesforce所能提供的功能更多。例如,销售可以查看某家企业的联系人列表,同时还能描述出企业哪些高管对其推销的产品持保留意见等等。这些信息都是通过分析企业客户的的电子邮件数据进行记录和自动存储的。
但这种替代策略也还存在问题:如果仅为了取代Salesforce而构建大模型应用,那么后续的客户数据管理谁来支撑?
Salesforce CEO Benioff就此前多次抨击对手之一的微软,称其Copilot产品体系,对问题的回答不准确,容易泄露企业敏感数据等种种问题。尽管微软凭借其生产力套件(Microsoft Office 365)和其他企业软件解决方案,可以接触到大量企业客户,但它并不像Salesforce拥有大量高质量的业务数据,而这些业务数据往往是留存在CRM系统软件上。
2024年10月,微软宣告将为其Dynamics 365实现Copilot升级,并发布在销售、服务、财务和供应链等超过十个场景的Agent。这一举措无疑将激化与Salesforce的竞争。
但这并不代表Agentforce已经足够成熟。一些已经测试过Agentforce的Salesforce客户尚未大规模使用该技术,原因就是在于这款产品还不够完善,包括准确性问题。另一位客户还表示,对于任何一款新软件,他们通常需要12到18个月才能从试用过渡到在关键业务系统中运行。
这也意味着,Salesforce是否能够凭借Agentforce或更新一代的AI产品实现增量业务收入,还要打个问号。(本文首发于钛媒体APP,作者 | 杨丽,编辑 | 盖虹达)
Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.