2025年人工智能专题报告：软件公司的重估，Tokens批发

一、大模型加速融入，Agent重新定义软件能力边界

DeepSeek-R1“高性能+高性价比+高开放度”三重优势显著，重构全球大模型竞争格局。 开源 DeepSeek-R1 比肩顶尖闭源大模型，高性能确保了模型在企业级应用中应对复杂场 景处理任务时的高效性和准确性，DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术， 在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理 等任务上，DeepSeek-R1 性能比肩 OpenAI o1 正式版。而在成本上，由于大量算法创新， DeepSeek-R1 推理所需的计算资源大幅减少，其 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元 （缓存命中） / 4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元，大约是 OpenAI o1 的 1/30。

DeepSeek 的开源模式和低成本大幅降低了人工智能进入各行业的门槛，企业级 AI 应用正 在出现裂变式增长，AI 在 B 端应用落地加速，Agent 已逐步开始在 ERP、CRM、OA、HRM、 MES 等核心企业软件中发挥作用。中国信通院对百余个 AI 大模型应用场景案例进行综合 分析：大模型已在多行业落地，覆盖研发设计、经营管理、营销推广等多个生产环节，助 力企业在业务、技术、管理等全方面提效。而随着大模型成本下降以及各大软件平台对大 模型的整合技术日益成熟，基于大模型构建的 Agent 将在多个应用场景中迅速落地，其高 效的任务执行能力和自主学习机制有望重塑软件公司。 根据信通院统计，经营管理环节的应用案例在企业全价值链中占比达 50%，涵盖智慧办公、 经营分析、智能流程等场景，以辅助人工提升工作效率为主。由于该类场景见效快、风险 低，通过大模型基础能力加私域少样本数据即可达到场景性能要求，成为最适合模型快速 落地的场景。而行业方面，根据信通院统计，金融行业为落地探索最多的行业。

随着模型效率越来越高，以及工具套件愈加丰富，AI 应用在多样性和个性化方面取得了显 著提升。同时，随着应用场景的不断细分，越来越多的特定场景化应用出现。以实践案例 中应用最多的问答助手为例，在知识管理、客服服务和营销推广等领域，均形成了具备行 业特性和专业能力的定制化应用。

1.1 AI+ERP：大模型重塑企业“大脑”，从资源管控到智能决策

ERP 作为企业资源统筹的“大脑”，通过 AI 大模型可实现从流程记录到智能预测的跃迁。 ERP（企业资源计划）系统在企业中扮演着核心的角色，它整合了企业的各个部门和业务 流程，包括财务、采购、销售、库存管理、生产等，实现了信息流、资金流、物流等的集 成，帮助公司实现了跨部门、跨业务的高效协同管理。传统的 ERP 系统主要侧重于企业内 部的数据记录和流程管理，如财务会计、库存控制、订单处理等。其核心功能是确保数据 同步，从而支持企业的基本运营需求。而大模型赋能之后，AI 可基于 ERP 内部数据，优化 供应链预测精度、自动化财务审计等，甚至还可以生成生产策略报告，推动 ERP 从“记录 工具”进化为“策略共创者”。

AI Agent 潜力巨大，能在企业应用的各类场景发挥较大作用。例如，在生产环节，AI 可 以实时监测设备运行状态，智能调度生产任务，使生产线停工时间减少30%，产能提升20%； 在销售环节，AI 销售助手可依据客户行为数据自动跟进潜在客户，为销售人员推送个性化 销售策略，助力该线索转化率提升 35%，销售周期缩短 20%。 用友网络推出了用友 BIP 企业 AI，基于“国产企业软件+国产大模型”的企业数智化双轮 引擎，通过三层架构，将 AI 技术与企业业务深度融合。1）第一层：用友 BIP 为企业 AI 构建一体化数智底座，整合分散的数据和各类系统，构建坚实的数据和技术基础，全面接 入 DeepSeek、豆包、通义千问等国产通用大模型，依托专注于企业业务与经营管理领域的 专业大模型 YonGPT，形成“AI 通用能力+行业 Know-How”的智能平台。3）第二层：用友 BIP 深度融入核心业务场景，将 AI 技术能力体系广泛嵌入财务、人力、供应链、营销、采 购、制造、研发、项目、资产、协同等 10 大核心应用领域，并升级至“智能解决方案”， 实现 AI 全场景的业务流程自动化和智能化。3）第三层：作为用友 BIP 企业 AI 的核心入 口，数智员工（智友）具备智能规划、自动执行、快速反馈、自主决策等核心能力，不仅 能够管理用友预制的 1000 多个企业业务与管理智能体，还可以管理企业自主开发的海量 智能体。

而另一家 ERP 龙头金蝶国际搭建苍穹 Agent 平台，并接入 DeepSeek。早在 2017 年，金蝶 便开始布局 AI。2024 年，金蝶基于金蝶苍穹大模型发布了苍穹 Agent 平台以及 AI 管理助 手苍穹 APP。2025 年 2 月，金蝶将 DeepSeek 全面集成至金蝶云全线 SaaS 应用及金蝶云苍 穹平台，提供更高效、安全与低成本的智能解决方案。 苍穹作为企业级 AI Agent，可提供企业级财务分析、运营分析、合同智能审查、人才智 搜等能力。目前，金蝶基于苍穹平台已构建财务、人力资源、供应链、制造等领域 100+ 个 AI 应用，助力企业持续改善业务流程、提升分析决策能力，实现降本增效。苍穹 Agent 平台提供多模型混合应用能力，能够根据不同的业务需求，灵活调用 DeepSeek、金蝶苍穹 大模型等业界领先的 AI 大模型进行业务处理。此外，基于金蝶 KDDM 统一元数据模型，苍 穹能够快速了解企业的表单、流程、报表以及数据，从而打通 AI 和数字化平台之间的连 接。通过深度整合企业内部的各类数据资源，苍穹可以实现企业内部数据的高效利用，为 企业的决策提供有力支持。

1.2 AI+OA：走向智能协同，企业“神经中枢”全面升级

作为企业“神经中枢”，OA 系统深度集成 AI 后将更好地实现流程的自动化、智能化，效 率有望大幅提升。OA（Office Automation）即办公自动化软件，是企业或组织内部用于 日常办公事务管理和协作的软件系统，是企业用于优化内部流程、提升协作效率的核心工 具，类似企业“中枢神经”。协同办公是与企业流程和知识最紧密的领域，此前的 OA 系统 专注于文档管理、邮件处理、会议安排等基础功能，通过标准化的工作流程来规范企业管 理，提高工作效率。而现在随着 AI 技术深度集成，OA 的功能得到进一步拓展。例如，AI 可以赋能工作流，通过智能选人、审批路径推荐等功能，优化流程管理，简化操作步骤， 实现更高效的业务流转；同时，AI 可帮助实现公告通知、表单创建、全文检索等自动化操 作，极大提升员工信息检索效率，进而提高工作效率。 泛微网络推出泛微数智大脑 Xiaoe.AI，并全面接入 DeepSeek 大模型。2024 年 12 月，基 于在协同管理软件平台、全程数字化业务运营和 AI 智能领域多年沉淀的技术、知识和经 验，泛微推出自带 50+智能体服务和 100+智能业务组件的数智大脑 Xiaoe.AI 平台。数智 大脑 Xiaoe.AI 采用“大模型+小模型+智能体”的技术支撑架构，提供从办公、人事、合 同、营销、采购、项目、客服、资产、档案等多种场景下的智能化场景应用；从而形成， 一个智能化的事务办理统一入口、一个智能的数据分析平台、面向整个业务过程的业务智 能体自定义平台。在 Xiaoe.AI 架构中，大模型为组织提供通用的知识学习和推理能力， 再结合小模型，提供如意图识别、文本纠错、语音识别等功能，为组织构建适用于不同业 务场景的智能体，从而实现组织的智能化落地。今年，泛微将数智大脑 Xiaoe.AI 全面接 入 DeepSeek 大模型。

沿着“大模型+协同运营领域模型+场景+智能体+知识库”策略，致远互联发布新一代智能 体产品家族 CoMi Family。CoMi 包括四层结构、五大特性，覆盖从底层技术到上层应用的 全链路能力。四层结构：CoMi 入口（门户/数字人/助手/开放服务）、CoMi Agents（自研/ 第三方/客户定制 Agents）、CoMi Builder（企业智能体定制平台）、协同运营领域模型（组 织/权限/流程/任务/决策模型）。五大特性：智能门户、数字员工、角色化智脑、多智能 体协作、灵活定制。 目前，CoMi 已推出企业智能问数、协同工作助理、企业知识问答、组织效能专家、合同风 险助理、公文拟审助理、应用开发助理、IT 安全助理等十余款垂直场景智能体。在 BI 问 数场景，传统的做法是找专门的数据分析人员，先预制看板，再从各个地方去抓取数据， 最后生成有洞察分析的深度报告，往往需要花费一到两周时间。现在有了智能问数 Agent， 只需要跟 CoMi 说一句话：“今年的合同情况如何？有没有风险？”。当这句话输入给合同 经营决策助手后，CoMi 会快速调用了六个智能体来处理这个任务，包括数据抽取 Agent、 数据分析 Agent、风险洞察监测 Agent 等，一步步拆解任务，每个任务都交给不同的 Agent 来处理，最后能快速生成一份比较有深度的合同经营分析 PDF 报告。

1.3 AI+CRM：打造企业智能“感知网络”，进一步挖掘客户资产价值

卡位前端的客户筛选、触达，中间客户线索和数据的流通，以及后续的客户运营等等核心 环节， CRM 与 AI 大模型深度结合后有望进一步激活客户资产价值。CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理系统，是统筹、管理企业与客户之间交互活 动的软件平台，它将来自销售、营销、客服等多个渠道的客户信息汇聚一堂，打破数据孤 岛，让企业对客户有全方位、连贯性的认知。CRM 是 AI Agent 切入的重要场景，AI 驱动 的 CRM 不仅能管理客户数据，更通过预测性分析（如客户生命周期价值预测、商机挖掘等） 驱动订单增长，字节跳动推出的《生成式 AI 商业落地白皮书》中提到，AI 销售是“十大 生成式 AI”最有价值的场景之一。而根据麦肯锡报告，生成式 AI 在营销和销售中的应 用每年可以带来约 3.3 万亿美元的全球生产力提升。 迈富时打造 Al-Agentforce 智能体中台，重塑营销及销售传统流程。迈富时 Al-Agentforce 智能体中台全面接入 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1，涵盖营销智能体、销售智能体、经营 决策智能体以及搜索智能体，已应用于金融保险、招商、消费与零售、汽车、人力资源、 教育、医疗大健康等多行业。其中，销售智能体不仅能分析销售会话，优化沟通策略，还 能监测话术执行情况，帮助销售团队精准识别改进点，从而持续提升销售转化率。

迈富时的销售智能体不仅能分析销售会话，优化沟通策略，还能监测话术执行情况，帮助 销售团队精准识别改进点，从而持续提升销售转化率。

二、MaaS带来软件公司的重估：Tokens批发

2.1 MaaS生态：走向AGI的关键

我们认为，MaaS 是包着 AI 大模型的应用软件——把 AI 大模型包到软件里面，以软件形 式呈现给用户，其内核是 tokens。在大模型中，Token（词元） 是文本处理的基本单元， 可以是单词、字幕、符号等，tokens 的值不是固定的，tokens 的长度具体模型的 Tokenizer （分词器）规则。传统互联网接口收费是按照 API 调用次数收费的，即如果价格是 0.1 元 /次，则接口每调用一次收取 0.1 元。而大模型由于运算成本较高，所以通常按照用量计 费，而衡量量大量小的因子则是 token。 MaaS（Model as a Service，模型即服务）最早于 2012 年提出。2012 年，美国数据科学 家 DJ Patil 首次提出 Maas 概念，即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务，使企业 能够快速地构建、部署和监控模型，无须开发和维护底层基础架构”，以此来适应 AI 模型 需求快速增长的情况此时 MaaS 多以 AI 能力开放平台的形式存在，平台之上承载人脸识别、 光学字符识别(OCR)等特定场景的 AI 能力。该类 AI 能力由若干个模型及规则、数据库等 组合构成，但覆盖功能和场景有限应用方式较为单一，主要以工具包(SDK)等方式嵌入至 业务系统传统 AI 模型落地成本低且泛化性不足，MaaS 所带来的增益尚不明显。

MaaS 成为大模型应用落地的主要形态，根据毕马威预测，MaaS 将是 AGI 生态构建的核心。 ChatGPT 掀起大模型热潮后，2022 年 11 月阿里云在云栖大会上围绕大模型再次提出了 MaaS 概念。阿里云 CTO 周靖人对 MaaS 做了如下表述“MaaS 最底层的含义是要把模型作 为重要的生产元素，围绕模型的生命周期设计产品和技术，从模型的开发入手，包括数据 处理、特征工程、模型的训练和调优、模型的服务等，提供各种各样的产品和技术。” 可 以明确的是，MaaS 并非一个技术层，而是一种理念。 而后，2023 年年初 ChatGPT 拉下 AI 新时代的序幕，海内外进入“百模大战”阶段，MaaS 这一理念被广泛提及、验证，并逐渐被亚马逊、微软以及腾讯、百度等大厂重视，将其作 为自己在新时代 AI 技术变革中转型的新选择。

MaaS 模式下，AI 大模型以及相关能力被封装起来，以服务形式对用户提供，其核心目标 是降低 AI 技术使用门槛，使用户能够快速高效地构建、部署、监控、调用模型，无须开 发和维护底层基础能力。MaaS 模式简单来说就是，模型开发者将训练好的 AI 模型部署在 云端，以 API 接口、平台服务、模型服务、数据集服务、AI 应用开发服务等多种形式提 供给企业或个人用户使用，用户无须自己进行复杂的模型训练和维护，按需调用模型功能， 按使用量付费或者订阅付费即可，最常用的方式之一是按照 tokens 消耗量计费。

MaaS 具备技术低门槛、模型可共享、应用易适配的特性。MaaS 围绕模型生产、模型调用、 模型应用开发等过程，提供包括平台服务、模型服务、数据集服务、AI 应用开发服务在内 的全栈服务，具有如下特性：1）技术低门槛：有助于将模型普惠更广泛的用户群体；2） 模型可共享，推动行业资源的有效利用和技术进步；3）应用易适配，使得模型服务能够 快速融入业务场景。 对于企业客户来说，MaaS 模式的优势在于，大模型部署得更专业，运行速度快，且稳定 性和并发性高；此外，按 tokens 计费调用，让企业享受更好的服务的同时按需购入，成 本也较低。

2.2 软件厂商的角色：Tokens批发商

我们在第一章中列举了 Agent 在 ERP、CRM、OA 等环节的落地案例，可以看到软件公司凭 借行业 know-how 积累、工作流重构与数据闭环能力，正在将 AI 大模型转化为可落地的生 产力工具。例如 ERP 型软件可将大模型包进去，实现财务模块优化、供应链智能管理、预 算优化等功能。 软件公司扮演的角色是“Tokens 批发商”：软件公司通过 API 接口从大模型厂商那里获取 AI 能力，将大模型集成到自己的软件产品中，以一种更易用的形式提供给下游企业客户。 下游企业客户在使用这些 AI 增强的产品时，一方面需要支付软件费用，一方面会根据调 用量来支付 AI 大模型费用，这种计费方式通常基于“tokens”；另外，对于 AI 功能也可 以选择订阅付费。 这种模式下软件厂商实现了三层价值传递：技术层调用大模型厂商 API、中间层基于行业 数据和工作流打造 AI 功能模块、应用层按 Token 量或订阅制向客户收费。在这个过程中， 软件公司扮演“Tokens 批发商”的角色，在不拥有底层 AI 技术的前提下，向客户提供高 价值的 AI 产品及服务，并从中获得收益。

以汉得信息为例：汉得信息基于自研 AIGC 平台，借助火山引擎 HiAgent 平台和豆包大模 型，打造了营销领域的智能交互平台。汉得信息推出融合 AIGC 平台 H-COPILOT，基于 ERP/SRM/MOM 等企业管理软件的现有业务流程，通过模型访问与模型组合配置管理，完成 对大模型的组合调用（云端与本地化大模型和端侧小模型的组合调用），使用知识库并建 立向量库管理，对现有业务流程基于岗位信息与执行内容进行编排，同时兼顾用户角色权 限访问设置，并标准化各类企业内部 APP 或 SaaS 服务 APP 调用。 在营销领域，汉得信息基于自研 AIGC 平台，借助火山引擎 HiAgent 平台和豆包大模型， 通过 OTO 模式，构建智能交互引擎。汉得信息打造了线上线下一体化智能交互平台，陆续 推出一系列智能体，包括智慧导购智能体、导购训练智能体、智慧服务智能体、运营质量 检查智能体、竞品洞察智能体、SEO 优化智能体等诸多智能体，并在客户项目中场景化落 地，加速营销智能化升级。 在智慧导购智能体案例中，汉得自主研发的线上电商商城深度集成豆包大模型，包含个性 化的推荐、用户评价总结，产品参数快速查询等功能。无论是对商品的售前问询，结合用 户需求的购物建议和引导，购物需求的建议，还是对售后服务政策的咨询，智能导购均能迅速、专业、准确地予以回应与悉心指导，提升消费者对于购物咨询的满意水平，提升购 物过程中的用户体验。

汉得信息表示，2024 年有超过百家头部客户选择部署 H-COPILOT 平台，构建自己的智能化 应用，覆盖制造、营销、财务、供应链、人事、数据等各个业务域，累计研发完成近百个 智能体应用。 税友股份基于“税务垂域知识库”与“定制化大模型引擎”双轮驱动，打造财税垂域人工 智能平台“犀友”。在垂域知识库方面，犀友沉淀超 10 万条结构化税务规则，覆盖政策法 规、行业案例、风险预警等场景，支持动态更新与语义关联检索。在大模型引擎方面，犀 友采用“模型即插件”架构，兼容 ChatGLM4-1、DeepSeek 系列、Qwen 系列等主流模型， 通过动态负载均衡算法实现场景适配（如 DeepSeek 处理复杂政策推理，Qwen2.5 优化多轮 对话体验）。税友股份于 2024 年 10 月起开始对接和试用 DeepSeek 开源模型和 api 接口， 已经将其应用于公司亿企赢 SaaS 平台坐席咨询服务、数智化运维等场景。 税友股份与阿里云保持紧密合作。税友表示，在企业数智财税服务方面，公司 90%以上基 础设施使用的是阿里云。公司“犀友”AI 智能体应用平台通过 API 调用，将通义千问大模 型应用于数智化运营、财税咨询、爱搜税等多个 AI SaaS 场景中。 公司打造的财税 Agent 在发票处理、税务申报及财务分析等多场景中表现出色，有望显著 提升财税工作效率和质量，带来公司增长新动能。截至今年 3 月，税友直接服务超 100 万 中小企业，赋能财税代理服务行业支撑服务超700万小微企业，拥有活跃企业用户 900 万， 付费企业用户 615 万。产业层面，财税 AI Agent 通过自动化、智能化处理财税业务，提 供专业财税咨询服务，助力广大企业降低运营成本，提高工作效率。商业层面，财税 AI Agent 为税友股份带来了新的增长机遇，有望提高产品 ARPU 值及增加业务粘性，吸引更多 高价值企业客户。

2.3 软件公司的重估：现金流更可持续

DeepSeek 这样高性能且高性价比的模型的出现，让下游企业客户的付费意愿大大增强。2 月春节开工后，政务、金融、教育、医疗等千行百业掀起尝鲜浪潮。根据爱分析的统计， 截止 2 月 21 日，已有约 45%的央国企部署了 DeepSeek 模型。而除了企业，像广东、江苏、 内蒙古、江西等多地政务服务系统也宣布接入 DeepSeek 系列大模型。 软件厂商对于用户场景有着深入的理解和洞察，将 AI Agent 与企业应用软件深度结合后， 可以获得两部分收入，一部分是软件本身收入，一部分是 AI 收入。软件厂商依然通过销 售其核心的企业软件产品（如 ERP、CRM、OA 等）获得收入，这些软件解决了企业的基本管理需求，并且在日常运营中扮演着不可或缺的角色。而当用户利用嵌入到企业应用中的 AI Agent 执行特定任务时（例如数据分析、智能客服等），可以按照使用量即 tokens 数量 来计费，这种方式允许客户只为实际使用的 AI 能力付费，降低了初始成本，也让他们可 以享受到最新版大模型。而那些有长期稳定需求的客户，也可以采用订阅付费方式。 MaaS 生态下，作为“Tokens 批发商”的软件公司迎来重估的机遇——大模型的更新频率 变快，使得企业客户愿意采用 Tokens 按需调用方式或是订阅模式为 AI 功能付费，从而使 得软件公司的现金流更稳定、可持续、可预测。很多传统软件功能更新以年为单位，客户 购买后可稳定使用数年。而大模型的迭代周期缩短至周/月级别，单个版本价值存续期急 剧缩短。因此，相较于一次性购买的传统软件，企业或将更愿意为能够性能持续升级、成 本持续降低的 AI Agent 付费。所以在 MaaS 模式下，企业客户如果根据实际使用的 tokens 量或是选择特定功能模块的订阅来支付费用，将带来持续且可预测的收入，有望带来软件 公司价值重估机遇。 我们认为，大模型厂商通过 API 提供模型能力的商业模式具有较高的成本利润率，基于这 种高利润率，模型厂商可以在一定程度上向“Tokens 批发商”软件厂商让利，即 AI 有望 为软件厂商创造可观收入增量，空间或可达千亿甚至万亿元。根据 DeepSeek 测算，如果 所有 token 都按照 DeepSeek-R1 的 tokens 定价计费，DeepSeek 每日理论成本利润率达到 545%。软件厂商将 AI 大模型融入产品后，基于庞大客户群通过整合下游企业需求能形成 一定采购规模，或将具备较强的议价能力，有可能从模型厂商处获得一定的 tokens 折扣， 再赚取差价，AI 有望贡献可观收入增量。

三、继续看好软件公司估值修复

回顾 2013 年-2015 年以“移动互联网”和“互联网+”为主线的行情：2013 年-2015 年， 智能手机渗透率快速提升，3G 牌照发放，微信、微博、手机淘宝等移动端 APP 兴起并成为 爆款，移动互联网逐步融入日常生活，我国移动端网民数量高增。移动端各领域相继出现 C 端杀手级应用，包括手游、移动端视频、手机打车、移动端搜索引擎、手机支付等，而 4G 牌照发放后网速显著提升，民众生活方式逐渐被颠覆。同时，企业信息化、产业数字化 开始推进并加速。2015 年 3 月，“互联网+”首次被写进政府工作报告。B 端与 C 端需求共 振，技术与政策共振，与这场技术变革联系紧密的 TMT 板块景气度上升。 在此期间，软件公司从传统 IT 服务商升级为数字化转型的核心载体，受政策出台、技术迭代与市场需求的多重驱动，估值快速攀升。企业互联网化持续推进，这一时期软件公司 估值重构的核心在于市场对技术革命所开辟的行业新空间进行了重新定价。以用友网络的 互联网化为例，公司在此期间全面进军企业互联网服务业务和互联网金融业务，持续推进 企业互联网服务业务的落地，引领行业开拓企业互联网的新产品和新模式，将业务边界从 传统软件销售拓展至新兴领域，推进传统企业业务模式的互联网化创新。2015 年，用友互 联网服务业务和互联网金融业务取得快速增长，互联网服务业务实现收入 0.9 亿元，同比 增长 11360%，互联网金融业务实现收入 0.8 亿元，同比增长 1263%；截至 2015 年 12 月 31 日，公司企业互联网服务业务的企业客户数超过 80 万家。

而 2018-2020 年期间，国内软件公司迎来云化行情。“互联网+”持续深化，疫情期间企业 数字化转型需求旺盛，叠加工信部《推动企业上云实施指南（2018-2020 年）》明确提出新 增百万家企业上云目标，直接拉动云服务市场增长。以金蝶国际、广联达、用友网络等为 代表的国内软件企业，积极拥抱云计算技术，加速从一次授权销售模式向 SaaS（软件即服 务）模式转变。

在此期间，软件公司估值提高，且 PS 估值跟云收入占比成正比，云化收入占比越高，PS估值越高。此时，估值提升的逻辑在于云化转型有望让软件公司的现金流变得更加持续且 可预测。传统软件销售模式依赖于一次性购买费用，这种收入方式不稳定且难以准确预测 未来收益。然而，随着云化转变，软件公司能够提供基于订阅的服务，这种模式鼓励客户 定期支付费用以持续访问产品和服务。通过这种方式，企业不仅能够获得稳定的经常性收 入，还能更好地预测未来的现金流。此外，订阅模式有助于增强客户的粘性和忠诚度，因 为用户对产品的依赖度增加，从而进一步确保了收入流的稳定性与持续增长潜力。

从 2021 年初开始国内软件公司多经历股价大幅回调，目前估值水平普遍较低，存在显著 修复空间。我们选取金蝶国际、用友网络、广联达、恒生电子、石基信息、卫宁健康、深 信服进行分析，可以看到虽然今年来股价有所上涨，但目前这几家典型软件公司 PS 估值 区间还是在 5-10x，相比前一轮“云化”行情下平均 15-20x 的 PS，已显著降低。 类似“云化”，我们认为当前国内软件公司的估值修复可基于“AI 化”程度，AI 化程度越 高即 AI 收入越高时，估值越高。软件公司作为“tokens 批发商”将通用 AI 能力转化为 垂直场景的标准化服务模块，大规模采购底层大模型的 tokens 资源后通过用量计费模式 或订阅制向下游客户输出，带来更为稳定持续的现金流，从而拉动估值提高。“AI 化”驱 动软件公司估值提升源于两个维度:1）按 tokens 调用量计费或订阅模式改善现金流，重 塑估值模型；2）AI 收入天花板较高，从而为公司带来高利润增量。

四、重点公司分析

4.1 MCP：Agent生态的“万能插座”，有望推动AI商业化加速

MCP 是 Anthropic 主导发布的一个开放的、通用的、有共识的协议标准，简化了 AI 大模 型与数据、工具和服务之间的交互方式，有助于 AI Agent 整体能力提升以及生态建设。 2024 年 11 月 25 日，Anthropic 正式发布模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）。 2025 年 3 月 27 日，OpenAI 支持 MCP。截至 2025 年 3 月，已有超过 1000 个基于 MCP 协议 构建的社区服务器和数千个集成 MCP 协议的应用。具体来看：1）MCP 是一个标准协议， 就像给 AI 大模型装了一个 “万能接口”，让 AI 模型能够与不同的数据源和工具进行无 缝交互。2）MCP 旨在替换碎片化的 Agent 代码集成通过建立通用标准，服务商可以基于 协议来推出它们自己服务的 AI 能力，从而支持开发者更快的构建更强大的 AI 应用。开发 者也不需要重复造轮子，通过开源项目可以建立强大的 AI Agent 生态。3）MCP 可以在不 同的应用/服务之间保持上下文，增强整体自主执行任务的能力。

国内大厂跟进，Agent 规模化落地加速。4 月 9 日，阿里云百炼上线业界首个全生命周期 MCP 服务，无需用户管理资源、开发部署、工程运维等工作，5 分钟即可快速搭建一个连 接 MCP 服务的 Agent。百炼平台首批上线了高德、无影、Fetch、Notion 等 50 多款阿里巴 巴集团和三方 MCP 服务，覆盖生活信息、浏览器、信息处理、内容生成等领域，可满足不 同场景的 Agent 应用开发需求。而腾讯云则发布了 AI 开发套件，支持 MCP 插件托管服务， 插件开发、部署、运维全打包，且支持第三方 MCP 服务。字节火山引擎也已支持 MCP 协议。 百度有望将在 2025 年 Create AI 大会期间发布云厂商中首家专门面向 MCP 的门户商店 MCP store。

4.2 用友网络：国内ERP龙头，打造用友BIP企业AI探索发展新路径

用友网络是国内企业管理软件龙头，产品矩阵完善，提供面向企业管理各个领域的产品。

面向超大型和大型企业，公司提供的核心产品称为用友 BIP，是一个融平台、应用和 生态于一体的服务集群。整个服务集群分为三大层次：第一层是平台底座层，包括技 术平台、低代码开发平台、连接集成平台、业务中台、数据中台、智能中台。第二层 是各领域应用，提供财务、人力、供应链、营销、采购、制造、研发、项目、资产、 协同等核心领域。第三层是生态层，公司跟很多细分行业和领域的生态伙伴合作，把 他们的产品服务跟用友的平台和应用一起，共同服务不同行业的客户。

面向成长型企业，用友提供：1）YonSuite：成长型企业商业创新平台，基于云原生 微服务架构，为企业提供全场景、一站式纯公有云 SaaS 服务。2）U9 cloud：聚焦中 型和中大型制造企业，提供数智制造全场景解决方案，全面服务中国制造全球化。3） U8 cloud：成长型集团云 ERP，推动企业敏经营、轻管理、简 IT，帮助成长型集团 企业重塑新的商业模式，赋能企业高速发展、云化创新。4）U8+：是成长型企业经营 管理平台。

面向小微企业，用友旗下成员企业畅捷通作为中国领先的小微企业财税及业务云服务提供商，对小微企业数智化转型实现全生命周期赋能。

依托“国产企业软件+国产大模型”的双轮驱动，用友构建了企业 AI 三层架构体系。1） 智能平台层：底层接入 DeepSeek、通义千问等通用大模型，YonGPT 完成企业场景专业化 训练与增强。2）模型平台层：提供 Prompt 工程、插件扩展、Agent 调度、RAG 增强等 AI 工程能力，强化应用与知识融合。3）应用场景层：嵌入十大核心领域（财务、人力、供 应链、采购、制造、营销、资产、项目、研发、协同），全面升级为智能解决方案。 公司在企业服务领域深耕36 年，积累了深厚的客户基础与行业覆盖能力。截至 2024年底， 公司云服务累计付费客户数达到 87.25 万家，其中新增客户 15.75 万家，覆盖大型集团、 成长型企业及小微企业，客户基础呈现强黏性与广延性并存的特点。在大型集团客户方面， 用友已累计签约 44 家一级央企，并成功服务包括招商局集团、中国中化、中交集团、中 国中车、保利集团、中国海油等在内的大批国家级与行业级龙头企业。在高端制造、能源、 电信、金融等核心行业拥有广泛的样板客户，如中国移动、中盐集团、比亚迪、大疆等， 形成“以点带面”的规模示范效应。在小微企业领域，控股子公司畅捷通累计付费客户数 达到 77.5 万家，其中云订阅客户新增 14.3 万家。 海外市场方面，用友已在 40 多个国家 和地区完成交付服务，服务客户超过 1300 家，其中 60%为海外本地企业，40%为中企出海 客户。在生态建设方面，注册开发者累计超过 116 万人，ISV 伙伴总数达 3680 家，BIP 平 台原生开发生态稳步壮大，形成广泛的客户触点与多层次的产业生态覆盖，推动产品价值 持续释放。

4.3 金蝶国际：云转型迈入里程碑，构建企业管理AI新标准

金蝶国际是中国企业服务数智化转型的先行者，深耕云计算、人工智能与企业管理融合创 新，致力于构建面向未来的企业管理云服务平台。金蝶自 2020 年启动“一箭三星”战略， 基于金蝶云·苍穹 PaaS 平台，推出面向不同企业体量的三大核心 SaaS 产品：金蝶云·星 瀚（大型企业）、金蝶云·星空（中型企业）、金蝶云·星辰（小微企业），构建出以 AI 与 订阅服务为驱动的全场景企业管理体系。 在 AI 重塑企业管理的浪潮中，金蝶以苍穹为基座、以智能体为方向，通过持续技术突破 与场景沉淀，构建企业管理 AI 新标准。金蝶国际围绕“AI 优先，订阅优先”的战略方向， 持续推进云转型和 AI 创新，基于金蝶云·苍穹企业级 AI 平台，构建了从智能助手、数字 员工到企业智能体的演进路径，致力于为中国及全球企业构建新质生产力。金蝶依托苍穹 平台、星瀚平台、星空平台和星辰平台，结合自身在企业服务领域 30 余年的积淀，融合 大模型技术，面向不同体量的企业推出智能化解决方案。技术层面，金蝶在 2024 年进一 步升级苍穹 AI 平台，发布 AI 管理助手与苍穹 APP，构建 Agent 平台框架，引入 DeepSeek 模型并完成集成，加速了 AI 能力在产品层的融合应用。

在大型企业市场，金蝶已构建出涵盖财务、HR、供应链、制造、研发等百余 AI 应用 场景的 AI 生态，苍穹 AI Agent 平台已签约海信、温氏集团、中船九江等头部客户， 推动智能合同、智能财务、HR AI 助手等场景高效落地。星瀚产品已上线 20 多个 AI 应用，赋能近 20 家大型企业智能化转型。

在中型企业领域，星空旗舰版强化“AI 优先、制造领先”的行业定位，聚焦“智能 Boss 助手、AI 记账、智能分析大屏”等 AI 场景，助力客户从业财融合迈向智能管理。

在小微企业市场，金蝶持续推出“开箱即用”的 AI 产品，包括小微 AI 助手、AI 开单、AI 记账等工具。

金蝶在中国大型、成长型与小微企业市场均建立了深厚客户生态与行业口碑。在大型企业 市场，金蝶聚焦央国企与行业龙头客户，加快 AI 能力落地，苍穹与星瀚已服务海信集团、 温氏集团、招商局、中石油、中航集团、通威股份、中船九江、青岛啤酒、希音国际、传 音控股等重点企业。AI 合同审阅、HR 助手、智能财务等场景广泛部署落地，推动企业管 理向智能体演进。在中型企业市场，金蝶云·星空客户总数达 4.4 万家，新签专精特新企 业超过 1,500 家，其中国家级“小巨人”企业覆盖率达 46%。星空出海解决方案助力 340 家中国企业布局印尼、新加坡、越南、泰国等海外市场，代表客户包括 OPPO、OTTO、美塞 斯、唐群座椅、雄韬电源等。在小微企业市场，金蝶通过金蝶云·星辰与精斗云产品持续 领先，聚焦“开箱即用”AI 场景。已有超过 7,500 家小微企业部署 AI 助手、AI 开单、AI 记账等智能应用，实现 90%开单效率提升、10 倍记账效率提升。星辰还发布了多语种版本， 迈出小微 SaaS 国际化关键一步。

4.4 广联达：国内数字建筑平台龙头，AI有望打造增长新引擎

广联达是国内数字建筑平台龙头。公司主营业务全面覆盖建筑工程从设计、成本管理到施 工管理的全过程，形成了以“数字设计、数字成本、数字施工”三大业务为核心的数智化 产品体系。此外，公司还布局教育、金融、城市等延展性数字化解决方案，构建覆盖产业 链全参与方的服务能力。

数字成本类业务是公司的核心业务板块，主要面向建筑工程项目管理各参与方，以 SaaS 模式提供涵盖工具、数据的软件产品和服务；并通过行业 AI 赋能，帮助客户高 效地进行成本全过程精细化管理。数字成本业务包括广联达算量系列产品、计价系列 产品、工程数据服务（广材网、指标网）、工程交易产品等。

数字施工类业务聚焦项目施工阶段的物资、劳务、智能设备等管理，提供从项目级到 企业级的“平台+组件”解决方案，融合 IoT、AI、BIM 技术，助力施工现场精细化、 智能化。

数字设计类业务以公司自主知识产权三维图形引擎为核心，推出数维房建设计、数维 道路设计、Concetto 设计平台等产品，实现从方案、施工图设计到设计算量一体化， 支撑建筑项目高质量建造。

建筑行业 AI 能力成为公司的新引擎。2024 年，广联达以 AecGPT 为核心打造行业 AI 生 态，加速 AI 与 BIM 的深度融合。公司在“All in AI”战略指导下，正式推出面向建筑行 业的大模型平台——AecGPT，标志着其在建筑领域 AI 大模型的全面落地，围绕设计、成 本、施工三大主线场景，融合人工智能技术与自身数字建筑平台，打造了多款场景化 AI 应用，并逐步集成至现有的传统软件体系中，形成新一代的 AI 赋能产品矩阵。 AecGPT 平台已与行业 BIM 平台、工程知识库完成深度融合，重点布局如智能物资管理、AI 施工场布、智能设计推荐、自动识图识量、构件智能检索与语义关联、停车位智能排布、 机电管综路径优化等高频场景，推动建筑企业从“工具型数字化”向“认知型智能化”转 变。同时，广联达持续推出了一系列基于 AecGPT 的 AIGC 创新产品，包括：构件搜索引擎 智能推荐系统、AI 辅助建筑空间布局方案生成器、施工现场安全智能识别系统、项目图纸 智能分析与校审助手等，显著提升设计效率与现场管控质量。 基于 AI 与 BIM 融合的新产品正在进入商业化阶段。以智能算量助手、AI 清标系统为代表的 AI SaaS 应用，已在施工单位等落地，推动公司数字成本业务向智能化迈进。同时， Concetto 智能设计平台也完成迭代升级，实现方案生成、设计出图的 AI 辅助闭环，在国 内外设计院中加快推广。随着 AIGC 能力逐步嵌入广联达全生命周期数字化产品体系，广 联达有望在建筑 AI 应用商业化进程中率先突破，从底层技术、平台能力到 SaaS 商业模式 全面受益。

深耕建筑行业逾 25 年，累计服务数十万家客户，形成高粘性的服务生态圈。公司在施工、 设计、造价、开发等核心环节构建起领先的客户服务能力，已累计服务数十万家建筑相关 企业与项目，覆盖全国主要地产开发商、施工总包单位、设计院及造价咨询机构等建筑产 业链核心客户，形成高粘性的服务生态圈。广联达以“算量+计价+数据+交易”一体化的 产品能力，广泛服务于大型央国企、头部房企、地方城投平台。在施工领域，广联达数字 施工平台已实现对 3.5 万家施工企业、14 万人的覆盖。在设计端，广联达通过数维房建、 数维道路、Concetto 等产品推动三维正向设计、设计算量一体化在重点设计院的落地，累 计覆盖 1440 家道路设计项目，并已在多家头部设计院完成标杆打造。在海外市场，广联 达旗下 CubiCost、Gsite、MagiCAD 系列产品已广泛应用于马来西亚、印尼、英国、芬兰 等国家。

4.5 鼎捷数智：制造业“数智”时代领跑者

鼎捷数智是制造业“数智”时代领跑者，从 ERP 向智能制造全链布局延伸。公司的主要业 务涵盖工业软件、智能制造、 工业互联网相关领域的产品与解决方案，专注于制造业领 域的数字化和智能化。

数字管理类业务涵盖了鼎捷最为核心的、自主的 ERP 产品，并依据不同企业对象的规 模， 以 T100（面向大型及超大型企业）、E10（面向 中大型企业）和易飞（面向中小 型企业）等提供 适配的数字化管理服务。

研发设计及生产控制类业务是公司围绕智能制造 在设计端及生产端的业务布局，以自 主的 PLM、 MES 系统为主要业务产品。

AIoT 类业务是公司基于鼎捷雅典娜工业互联网 平台、设备云工业 APP 以及 OT 设备产 品等提供 智能工厂 AIoT 解决方案和服务，推动企业车间 自动化与工艺智能化改造。

工业互联网平台是鼎捷打造的以数据驱动和知识 封装为核心的雅典娜 PaaS 平台，作 为支撑企业 数智化转型的数字底座。

过去一年，依托雅典娜工业互联网平台，融合 OpenAI 的 GPT 技术，鼎捷推出了一系列单 点创新应用并在原有传统工业软件系统的基础上集成了 AI 创新工具集推出新一代产品。 鼎捷 IndepthAI 智能体平台已与 DeepSeek 大模型完成集成，平台在数据分析、智能决策、 流程优化等方面的能力有望进一步提升。自 ChatGPT 发布以来，鼎捷即在大模型赋能制造 业发展领域做出了快速响应，既包括推出融合 GPT 技术的单点创新应用，如 ChatFile 企 业知识机器人、企业级智能问答机器人 ChatQA、企业级自助式智能问答数据分析工具 ChatBI 以及在中国台湾地区发布的结合微软 OpenAI 的个人智能助理“娜娜帮我”等，又 在原有传统软件系统的基础上集成了创新工具集推出全新一代产品，如 AI 智能 PLM 产品 全生命周期管理系统。 鼎捷在 AIGC 的迅速响应很大程度是基于其自身打造的雅典娜工业互联网平台。 鼎捷雅典娜是以智驱中台、业务中台、数据中台、知识中台、互联中台为支撑，将领域知识（工业 机理、算法模型等）和管理知识（经营管理的原理、制度和方法等）封装进企业知识图谱， 完成行业知识封装，并基于不断变化的业务数据和知识图谱驱动企业进行科学管理决策。 而在雅典娜 PaaS 平台上层，鼎捷已逐步构建了一系列基于行业的专业 SaaS 应用，当前主 要是装备制造云及零部件制造云。以零部件制造云为例，鼎捷聚焦汽车零部件企业“试制 合规”、“销售预测”、“供应链数据整合”、“生产调度”、“质量检测”、“设备预 测性维护”、“数据质量改善”等业务场景，推出了体系云管家、供应天眼、预测透镜、 试验优测、试研北斗等云应用。其中典型的如预测透镜，通过对于内外部数据的实时感知 以及内置的各种 AI 算法，为企业提供科学的供应链需求预测。以雅典娜的知识中台及数 据中台为基础，融合 OpenAI 的生成式人工智能技术，鼎捷亦快速搭建 ChatFile、ChatBI 等 AIGC 类 SaaS 应用。

客户基础优势显著，在多个行业积累深厚，累计服务超 5 万家客户。根据 24 年半年报， 在过去 40 多年的发展中，公司凭借对多个聚焦行业的业务形态、业务需求、业务模式的 深刻理解和服务经验沉淀，为全球累计超 5 万家客户提供数智化转型，实现“智能+”变 革。大型集团客户包括复旦微电子、东富龙、老板电器等众多样板案例，专精特新客户近 800 家。在中国台湾地区，公开发行上市企业公司业务的覆盖家数已达 77%；在中国大陆 地区，根据亿欧智库发布的《2022 中国制造业 ERP 研究报告》，公司在制造业 ERP 软件市 场销售份额位居本土厂商第一，为 14.8%。在半导体领域，公司深耕超 25 年，拥有完整的 产品线支撑半导体行业数智化转型，累计超过 900 家半导体产业链企业成功案例，全球头 部半导体厂商中鼎捷合作占比约三成；Aspencore 发布的 2024 年中国 IC 设计百强榜中， 鼎捷客占率约 40%，其中 MCU 芯片、电源管理芯片、存储器芯片细分领域 Top10 强中，鼎 捷客占率占比均超 60%；在汽车零部件领域，已累计服务国内近千家企业，A 股上市汽车 零部件企业客占率近 20%。在装备制造领域，公司深耕超 20 年，已服务超 7000 家装备制 造行业客户；在电子领域，A 股上市消费电子企业客占率近 40%。

4.6 汉得信息：国内领先的数字化综合服务商，AI Agent打造第二增长极

积极追求业务转型升级，汉得信息从单一的实施服务商转变为“软件+实施+运营”的数字 化综合产品及解决方案服务商。公司以全球化布局、自主技术驱动、全场景覆盖为核心竞 争力，形成了横向覆盖制造、营销、财务、供应链各个业务领域管理应用软件产品和解决 方案，纵向涵盖 PaaS 平台+数据应用+AI 智能化应用的平台化智能化能力赋能体系，涵盖 企业数字化所需的“管理应用+数据应用+AI 智能化应用+PaaS 平台。 公司自主产品和服务体系与 AI 技术的深度融合，持续构建 AI 智能化深度竞争力。基于平 台化智能化产品和能力沉淀，公司通过“产品+服务”双轮模式，进一步加持自主产品业 务板块“产业数字化”、“财务数字化”，同步提升传统业务板块“泛 ERP”“ITO 外包”的 交付质量和交付效率，为企业提供从战略规划到落地实施的全周期数字化支持。公司于 2019 年开始布局企业级 AI 应用相关的能力，并于 2023 年开始形成产品及服务的商业化， 向市场输出。在 2024 年形成了较为全面的能力体系：1）工具层面：公司 2023 年推出 AI PaaS 融合平台，能够帮助企业快速接入多模型，通过预置成型应用组件+丰富的 AI 编排功能， 支持企业高效搭建个性应用，并提供一整套满足 B 端管控要求的管理工具。2）应用层面： 基于 AI PaaS 融合平台，公司在营销、供应链、制造、财务等业务领域规划了数十个业务 智能体逐步进行开发，诸如智慧导购、智能客服、智能物流调度、财务共享精灵等智能体 已率先在头部客户实际场景中落地。3）服务层面：公司将利用自身经验为企业提供部署及训练私有模型的系列服务。公司经过数年的研发及实践，已形成完整的能力，且在特定 业务领域已经成功训成垂直模型并商用，可以为企业提供完整的方案及服务。4）模型层 面：公司在自主 PaaS 平台 H-ZERO 之上，基于 DeepSeek-Coder 模型和 H-ZERO 平台的源码 训练代码大模型，为企业加持代码智能辅助能力。同时也正在多个行业领域构建垂直业务 的专业模型，逐步推出商用。 立足中国，服务全球，累计服务超 7000 家头部客户。公司成立 20 多年来，累计服务超 7000 家行业头部企业，覆盖制造、金融、零售、能源等多个领域，包括超过 300 家中国五 百强企业，以及超过 100 家世界五百强企业，助力企业提升运营效率、效益及市场竞争力， 成为企业管理与数字化智能化技术之间的桥梁。公司立足中国，服务全球，构建了全球化 的服务网络，迄今为止，公司在全球 80+国家具有实施经验，覆盖亚洲、北美、欧洲、东 南亚、大洋洲和非洲等多个国家与地区。

4.7 税友股份：财税SaaS龙头，发布“财税AIBM战略”

税友股份是国内领先的财税数智化平台和数字政务服务商。依托在财税信息化领域二十余 年的深厚积淀，公司已构建起覆盖企业端与政府端的双轮驱动业务格局，持续引领财税服 务与税费治理的数字化转型进程。数智财税业务是税友股份面向企业市场的核心业务，以 “亿企赢”平台为基础，打造“财税实务、合规税优、财经管理”三层次服务体系，为中 小微企业、财税机构与大型集团提供涵盖 SaaS 工具与专业服务的一体化解决方案。数字 政务业务聚焦于税务、人社、财政等政府部门的信息化建设，公司深度参与金税四期、个 税 APP、社保费征管、税收大数据风控等核心项目。公司正由传统项目服务模式向“数据 治理+应用服务”的模式升级，积极推动政务系统的国产化适配与数据要素价值开发。 税友股份在财税垂直领域加快构建 AI 战略生态，2025 年 3 月正式发布“财税 AIBM 战略” 及 AI Agent 产品，以 Agentic AI 为驱动，系统构建面向企业端与政务端的智能财税生态 圈。发布会上，税友联合沙利文重磅发布《聚焦财税场景的 AIBM 生态服务行业白皮书》， 明确指出财税行业已进入从“基础代账”向合规税优”加速转型阶段，AI 驱动的 AIBM 生 态正成为行业变革的核心力量。围绕“亿企赢”数智财税服务云平台，税友通过深度整合 财税知识图谱、大模型、智能流程引擎等核心能力，打造具备全链路智能化能力的财税 AI 中台。公司已基于百亿级 Token 财税语料构建起具备自主知识产权的“犀友”财税大模型 群，为 AI 驱动的 SaaS 服务打下专业化数据和算法底座。公司在 2024 年已完成“犀友” 模型备案，并构建基于百亿 Token 财税语料的大模型训练体系，推动 AIGC 能力嵌入“亿 企赢”平台。在应用层面，公司已推出一系列嵌入式 AIGC 功能，如智能报表填制、发票 识别与归类、个税申报预判、财税问答助手等模块，广泛嵌入至“亿企赢”核心 SaaS 产 品中，构建出“工具+智能+专家”融合的新一代云服务体系。其中，以“智能问答+知识 推演”双驱动的 AI 助手已覆盖中小微企业日常申报、税优筹划等高频应用场景，显著提 升客户操作效率与合规水平。

税友的 AI 架构不仅面向企业端，也深入嵌入数字政务系统中。在金税四期、个税系统、 社保费征管平台等国家级项目中，公司通过 AI 辅助风控规则建模、数据洞察与智能预警 功能，助力税务机关实现更强的"以数治税"能力，并在浙江、安徽等地落地信创版云化电 子税务局系统，率先实现税务系统的智能化与国产化融合。此外，公司基于长期参与金税 四期、个税系统和社保费项目的实践，打造 G 端 AI Agent 产品，涵盖智能语音坐席、自 动取数、问数分析、智能报告生成等功能，助力税务机关构建新型智慧税费治理体系。

税友股份客户基础雄厚，在企业端与政府端双向深耕，构建起覆盖全国、广泛触达的财税 数智化服务网络。截至 2024 年 12 月末，公司“亿企赢”数智财税服务云平台累计活跃企 业用户约 1070 万户，付费用户达 707 万户，在中小微企业财税服务领域占据领先地位。 平台用户涵盖制造、金融、人力资源、科技、医疗、物流、商贸等多个行业，服务能力持 续向大型集团企业延伸。在大型客户与行业标杆建设方面，旗下“亿企薪福”平台为招商 银行、上海外服、中智集团等龙头企业提供薪酬、社保、个税一体化服务，月服务人次已 突破 5100 万，客户数量超过 20 万家，行业覆盖广泛。在“亿企数科”集团智慧财税平台 方面，公司已在金融、能源、大健康、先进制造等多个重点行业积累批量落地案例，助力 集团企业实现财税共享、合规管控与智能分析。 在政府客户领域，税友股份深度参与金税四期、个税 APP、社保费征管等国家级项目，持 续服务国家税务总局及省级税务局，在税收征管与税费数据治理领域拥有极高客户粘性与 项目落地能力。同时，公司正在拓展财政、人社等领域，推动政务客户服务从系统建设向 数据资产服务跃迁。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）