輪到企業級AI應用了。

6月伊始，軟件行業的市場情緒迎來反彈——之前市場認為AI會替代大部分軟件，但大量公司的業績證明，AI反過來幫助了軟件的發展。

例如，云和數據庫軟件Snowflake的股價在短短三個交易日上漲了超50%，原因就是其一季度營收增長33%至13.9億美元，剩余履約義務（RPO）達到92.1億美元，同比增長38%，遠遠超過了市場預期。

之前，市場的普遍焦慮是，大模型會不會讓傳統軟件變得多余？如果AI可以直接理解自然語言、直接生成報表、直接回答問題，那還需要ERP嗎？還需要OA嗎？還需要CRM嗎？這個邏輯推演下去，所有企業軟件公司似乎都面臨著被AI架空的風險。

但當下正是反思的好時候，這些焦慮其實包含了兩個錯誤方向。一是通用大模型廠商開始試圖向上穿透做行業解決方案，他們相信自己有能力直接給企業提供價值，越過中間的所有軟件層。二是外界覺得傳統軟件廠商如果沒有自己的大模型，就會在AI時代被邊緣化。

兩種路徑都在重復同一個假設：企業AI的價值鏈條是垂直整合的，誰擁有模型誰就擁有最終話語權。但企業軟件四十年歷史反復證明了一個相反的規律：價值分層才是常態，垂直整合從來不是終局。

操作系統不替代應用軟件，數據庫不替代ERP，云計算不替代SaaS。每一層都有獨立的生存邏輯和價值空間。大模型也不會成為企業軟件的“終極形態”，而是成為新的基礎設施層——就像互聯網協議棧中的TCP/IP，它提供能力，但不替代上層應用。

以用友、金蝶這類軟件為例，之前市場同樣予以看衰，但當海外軟件市場傳來好消息，用友股價也拉出一個漲停，可見市場的定價高度依賴于AI敘事。但在實際業務中，這類公司可能根本不需要成為AI公司，而是需要成為讓企業能夠安全、可控、高效地消費AI能力的中間層。

這個中間層的價值在于，數據治理、流程編排、權限管理、合規審計在外人看來屬于企業業務中的“臟活累活”，但恰恰是38年企業軟件經驗積累的核心資產。在今年的2026用友全球生態大會上，用友網絡董事長兼CEO王文京曾表態：“AI不會殺死軟件，而是讓軟件煥生”。

或許，經歷過多個技術周期的從業者對產業規律的認知，總是有一定正確性的。

一、垂直整合是偽命題，水平分層才是終局

“AI顛覆軟件”的敘事之所以流行，是因為它抓住了兩個直覺。第一，大模型看起來無所不能，它似乎可以直接理解用戶意圖并完成任務，跳過了傳統軟件層層遞進的交互邏輯。第二，消費互聯網的“超級APP”模式讓人們習慣了一個平臺解決所有問題。

但接觸過企業業務的從業人員會更清楚，企業軟件的邏輯與消費互聯網有著本質區別。

消費互聯網追求的是最短路徑——用戶想訂外賣，直接打開美團，不需要經過中間環節。企業軟件追求的是可控路徑——一個財務審批流程不能跳過合規節點，一個采購訂單不能繞過預算檢查，一個員工數據不能越權訪問。大模型的智能在這些場景中，必須被約束在規則的籠子里。

這正是“分層”必然存在的根本原因。理解、生成、推理，模型能力自然越強越好，但上層審批、核算、對賬這類業務邏輯有自己的規則。一個好的編排層，應該負責把模型的輸出翻譯成業務系統能理解的動作，同時把業務系統的要求翻譯成模型能理解的約束條件。沒有這個中間層，大模型在企業場景中就是一個“聰明的黑箱”。

它能回答問題，但無法保證合規；它能生成報告，但無法對接數據源；它能理解意圖，但無法執行受控的流程。而建設這個中間層需要AI技術，但更需要對復雜組織工作流的深刻理解。

以用友為例，它打造的面向云與智能轉型的產品用友BIP，底層是基于企業業務數據的分析引擎，上方還有貫通十大核心業務領域的智能業務流程、統一數據體系和統一智能入口，基本做到了企業AI的“嵌入式操作系統”——不替代上層應用，不重復底層模型，而是讓AI能力在企業語境中被正確調用、有效治理、合規運行。

用友BIP5去年8月發布后，用友在去年四季度實現了盈利。這之中存在一定的業務聯系。起碼在真實業務場景中，企業對這類產品的接受度是有保證。

那么反過來，大模型企業或者一些小的創業公司能做這件事嗎？事實上，大模型廠商向上穿透的嘗試已經在證明這條路的困難。一個通用大模型可以寫出漂亮的營銷文案，但它無法理解一家制造企業的成本核算邏輯；它可以回答“這個季度的銷售趨勢如何”，但它無法對接不同系統中的數據口徑差異。

大模型的能力優勢在開放域任務中明顯，在封閉域任務中卻會受到嚴格限制。這個限制不是模型本身能解決的，它需要應用層的適配和編排。用友YonGPT的定位就是企業服務大模型，它所做的不是重復造底層模型的輪子，而是讓底層模型更理解企業語境。

二、決定生存半徑的是生態位，而非規模

平臺思維在消費互聯網的成功，讓外界對企業級AI領域產生了一種幻覺：認為“平臺+生態”仍然是制勝公式。雖然從產品層面，它們有協同的價值，但這種類比忽略了企業軟件采購的根本邏輯。

CIO和CFO的決策框架不會只停留在平臺的功能層面，開放平臺在消費場景中是吸引力，在企業場景中卻是風險來源。企業需要的是責任邊界清晰、交付結果可量化、出了問題可追責的供應商關系。尤其是大型央企、國企、制造業龍頭，大型企業均不太能接受系統的松散耦合。

用友并非這種結構松散的平臺提供者，它是深度產品化的公司，服務了鞍鋼、復星、中核、中國國航等大量看重端到端交付承諾的企業。

產品化的本質是責任邊界的清晰化，產品解決一個明確的問題，有明確的SLA，有明確的服務團隊。這種看似“傳統”的商業模式，在企業級AI時代正在重新獲得優勢。用友的信任資產，也值得被計價。

從財報數據來看，2026年一季報顯示，用友網絡營業收入為14.59億元，同比增長5.90%，其中新一代核心產品用友BIP實現收入5.54億元，同比增長26.8%。業績拐點的背后，是公司“用友BIP”產品持續交付和AI功能開始產生付費價值。在AI時代，這也說明客戶相信供應商有能力在未來持續迭代、持續服務、持續保障。

在技術和服務雙重需求增長的情況下，AI時代的企業軟件競爭，必然不是平臺規模的競爭，而是生態位深度的競爭。把AI能力產品化、服務化、責任化，將是一條行之有效的商業化道路。

從用友BIP的定位來看，用友BIP企業AI產品矩陣包含了IaaS、PaaS、BaaS/SaaS 三層，可以覆蓋“基礎設施彈性”“交付靈活性”“AI嵌入能力”三個企業級市場的核心需求。面對市場的變化，用友正在有預謀地持續升級。

三、AI轉型的ROI曲線被嚴重誤讀

從商業化角度看，市場對AI應用的普遍假設是：試點成功→逐步推廣→規模化部署→價值釋放。但我們應該知道，企業級軟件的現實替換，是有加速度的。

比如，一個ERP系統的切換涉及數據遷移、流程再造、人員培訓、組織變革，成本在前置階段集中爆發，收益在后續階段緩慢釋放。而從整個企業應用市場來看，前期就是這樣點狀的替換過程持續涌現，等到一個臨界點（比如AI產品經過大量企業級驗證后走紅），那么應用就會加速鋪開，從而快速把AI的商業化曲線拉起來。

觸發決策的觸發器是什么？過去是技術換代周期，比如從Windows 7升級到Windows 10，或者從本地部署遷移到云端。現在就是技術本身，AI讓升級基礎設施這件事有了一個合格的理由。

所以，用友AI功能增加本身不是關鍵信號，因為競爭對手也在做類似的事情。關鍵是客戶是否開始把AI視為觸發基礎設施升級的正當理由，也就是逐漸開啟大規模應用AI產品的周期。用戶選擇應用，用友就會有交付。從用友一季報的數據來看，合同負債增長和BIP產品的持續交付，正在印證這個邏輯正在發生。

這意味著，用友的機會窗口與AI炒作周期并不同步，也許要在市場對AI更加冷靜后，才是擴大應用的好時機。因為當市場炒作降溫、泡沫擠出時，真正需要替換系統的企業反而更容易做出決策。那時候，供應商的交付能力、服務承諾、長期存續性成為更重要的考量因素，而這些正是用友相對于AI原生創業公司的結構性優勢。

如果用一句話總結用友的AI戰略，應該是這樣的：用友的目標不是做出最聰明的應用，而是做出最能讓企業放心使用的AI應用。這個目標決定了用友在AI時代的競爭方式——比誰對客戶場景理解更深、誰的交付更穩定、誰的服務更及時。

在AI焦慮彌漫整個軟件行業的今天，這或許就是用友在AI時代最被低估的底牌。