全球企业软件激战正酣：SAP与Salesforce 谁主沉浮？国内厂商为何断层式落后？

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在全球企业软件领域，两大巨头SAP与Salesforce正经历一场深刻的战略转型。

这两家年营收均达400亿美元量级的行业领军者，正将竞争焦点从传统的企业应用软件，全面转向数据云与智能体 AI（Agentic AI）这一新兴战场。

目击这场战略转向的背后，是 AI 从“效率工具”向“增长引擎”的质变。当 AI 成为驱动全球商业的核心中枢，企业竞争的本质也演变为对数据资产的掌控能力，以及智能决策生产力的双重较量。

而SAP与Salesforce 对数据云战略的全力投入，正是基于这样的认知：新型数据架构正在重构数据管理的底层逻辑，成为 AI 时代的“数字基建”。

近期双方的战略动作，清晰印证了这一趋势：

• Salesforce宣布以80亿美元收购数据管理龙头企业Informatica，构建“数据集成—治理—智能分析”的全链路能力；

• SAP则与Databricks 达成深度合作，推出商业数据云解决方案，聚焦工业场景的数据融合需求。

尽管两家企业的发展路径迥异，SAP起源于大型机时代的企业流程管理，Salesforce脱胎于互联网时代的客户关系管理，但在AI浪潮中却锚定了相同的战略坐标，它们共同面临一个关键挑战：

如何在颠覆性的技术变革中延续增长神话？对此，双方展现出高度一致的破局思路，请往下看。

01

数据优先：重构 AI 竞争底座

“无数据战略，无 AI 未来”已成为行业的共识。从数据仓库、数据湖到湖仓一体，概念的不断迭代背后，是企业对数据治理能力的深层焦虑。

相比之下，“数据云”凭借其跨架构整合、全生命周期管理和智能化分析的能力，正成为企业 AI 转型的确定性选择。它不仅是技术工具的升级，更是将数据从“业务附属品”转变为“战略资产”的系统工程。

02

Agentic AI革命

SAP 与Salesforce 均将“应用 + 智能体”视为核心战略组合，但切入点各具特色：

• Salesforce 以 Agentforce 为支点，聚焦客户交互场景，通过智能体重塑服务体验；

• SAP 在 Sapphire 大会上展示的智能应用矩阵，则深耕供应链、制造等工业场景，让智能体成为流程优化的“数字伙伴”。

两者达成的共识在于：应用不再是最终目标，而是智能体的数据“燃料泵”，也就是说传统业务系统生成的实时数据，将成为驱动 AI 模型持续迭代的重要来源，从而形成“数据→智能→决策”的闭环。

03

应用软件角色跃迁

当 AI 成为商业决策的大脑，传统企业软件正经历从“操作入口”到“数据供给者”的质变。例如：销售管理软件不再只是记录订单的工具，而是为需求预测模型提供实时交易数据；供应链系统也不再仅限于流程管控，而是成为库存优化算法的训练素材。

这种转变并非功能叠加，而是一次商业逻辑的重构。未来，软件的价值将通过“数据产出质量”与“智能适配能力”来衡量。

综上所述，这场竞争的意义早已超越企业层面：SAP 与 Salesforce 的战略转型，实质上是在为全球企业提供一套 AI 时代的转型方法论。它们所构建的，不仅是一套技术产品，更是一套“数据定义战略、智能驱动增长”的商业操作系统。

反观国内市场：差距显著，如何破局

尽管用友、金蝶等本土厂商也在积极布局 AI 与数据中台，但整体仍面临几大痛点：

第一，企业软件生态割裂，数据价值难以释放

当Salesforce通过收购Informatica强化数据治理能力，SAP与 Databricks合作构建统一数据云时，国内厂商的数据中台仍大多停留在“数据湖”阶段，缺乏真正的智能化治理能力。

客户虽购买了数据中台，但仍需手动清洗、对齐数据，AI 模型训练效率低下，难以真正释放数据价值。

第二，智能体 AI 落地难

国内厂商的 AI 应用多停留在智能客服、报表自动化等浅层场景，缺乏像Salesforce Agentforce或SAP工业智能体那样的深度业务重构能力。因此，AI 往往沦为锦上添花的附加功能，而非推动业务增长的核心引擎。

第三，客户不愿为“数据+AI”买单

国内企业更倾向于为“看得见”的功能付费，如审批流、报表输出等，但对数据治理、AI 模型训练等底层能力投入意愿较低。

相较之下，Salesforce的AI产品。如Einstein已实现规模化订阅收入，而国内厂商仍在依赖项目制交付盈利。

第四，生态短板明显

相比SAP与Databricks的合作直接打通了工业数据与 AI 分析链路，国内厂商的生态合作仍以“云资源绑定”为主，技术协同性不足。企业软件厂商难以借助外部技术生态的力量，只能自行造轮子，导致研发成本高、创新速度慢。

综上所述，与SAP和Salesforce相比，中国企业在数据治理和 AI 深度应用方面仍有明显差距。但中国市场也具备独特优势：场景复杂度高、数据规模庞大、政策支持力度强。若能聚焦行业痛点，构建“数据+AI+场景”的闭环，或许能在 AI 时代找到差异化的突破口。

破旧立新

在充满颠覆性的当下，唯一限制企业发展的天花板，或许正是自身的认知边界。

正如SAP与Salesforce所昭示的那样：当数据云成为数字血脉，当智能体成为决策伙伴，商业领袖们需要的不仅是技术工具，更是敢于突破陈规、重构未来的想象力。

而这，正是最好的“造梦时代”。