2025年AIGC系列报告之全球B端AI应用进展如何：海外积微成著，国内星火初燃

一、 AIGC 发展现状：toC vs toB

我国 AIGC 产业发展目前已形成两类主要业态，其一主要面向 C 端用户，提供的 产品以模态划分为文本生成、图片生成、音频生成、视频生成等多样内容形态； 其二是主要面向 B 端企业客户，提供特定领域的专业服务。

1、toC 端 AIGC 应用发展迅猛

toC 端 AIGC 应用发展迅猛。根据 QuestMobile 发布的《2025 年中国移动互联 网春季报告》，截至 2025 年 3 月，AI 原生 App 活跃用户数达 2.7 亿，同比增长 了 536.8%，月人均使用时长达到 123.6 分钟，同比增长了 32.7%。同时，行业 核心玩家的月活用户量“三大梯队”也基本形成：亿级用户（DeepSeek、豆包）、 千万级用户（元宝、Kimi）和 800 万级用户（即梦 AI、文小言、纳米 AI 搜索）。

DeepSeek 等开源大模型也促进各行业的 AI 化持续加速，以插件形态（即 In-App AI) 布局站内智能应用成为各家最优选择，截至 25 年 3 月，育儿母婴行业、拍 摄美化行业、移动音乐行业、移动社交行业与人工智能结合最为积极，相关 APP 的“AI 化”进度分别达到 33.3%、31.7%、18.8%、15.9%。 我们认为我国在 toC 端 AIGC 应用领域具备较强优势，主要系以下原因：

C 端应用土壤肥沃：基于人口数量和数字化训练形成的规模优势。中国人口 规模巨大，教育普及程度高，导致了数字化人口的迅速增长。根据中国互联 网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至 2024 年 12 月，中国网民规模达 11.08 亿人，互联网普及率升至 78.6%。其中， 3.31 亿人表示自己听说过生成式人工智能产品，占整体人口的 23.5%；有 2.49 亿人表示自己使用过生成式人工智能产品，占整体人口的 17.7%。在 生成式人工智能用户中，利用生成式人工智能产品回答问题的用户最为广泛，占比达 77.6%；将生成式人工智能产品作为办公助手的用户占比达 45.5%。

头部科技公司主导的 C 端应用 AI 创新。目前，我国 AI 大模型产业已从 2023 年的“百模大战”演变为向头部模型收敛集中，其中科技公司如阿里巴巴、 腾讯、字节跳动等为成为 AI 大模型的主力军，C 端市场是这些公司深耕多 年的领域，成为 AI 应用率先落地场景。

消费者驱动技术创新，C 端 AI 应用用户体验感全面领先。我国 C 端 AI 产 品延续了传统 C 端应用的创新驱动模式，暨消费者驱动创新，根据他们在 产品体验过程中的感受提出创新问题，形成渐进创新的技术发展路径。以抖 音为例，产品从 C 端治理开始，通过管理好 C 端社区，满足消费者体验需 求，获得技术研发的动力，因此形成了自身在算法方面的核心技术。因此， 我国 C 端 AI 应用在用户界面、用户体验等方面保持全面领先。

C 端 AI 应用“容错率”更高。普通消费者借助 AI 工具，通常看中的是反馈 结果的参考性、使用体验和交互性，而非结果的绝对准确性。但 B 端场景下， 让 AI 分析销售业绩、采购成本、员工绩效，“一本正经胡说八道”是决不 允许的。因此，C 端 AI 应用更易普及。

（1）AI 技术高度融入产品带动美图公司业绩高增

以美图公司为例，公司 2024 年实现收入 33.4 亿元，同比增长 23.9%；经调整后 归属于母公司权益持有人净利润 5.86 亿元，同比增长 59.2%。自 2019 年以来， 美图公司已连续六年实现净利润正增长，总收入与净利润的增长主要得益于 AI 技术高度融入影像与设计产品，持续提升功能效果，带动高毛利的付费订阅收入 快速攀升。 美图奇想大模型（MiracleVision）于 2024 年 1 月通过《生成式人工智能服务管 理暂行办法》备案后，持续升级图像生成与视频生成能力，全面应用于美图旗下 影像与设计产品，助力电商、广告、游戏、影视、动漫五大行业的工作流提效。 与此同时，美图公司在自研视觉大模型基础上，积极部署调用优质模型能力，形 成优势互补效应，从而持续提升产品能力和盈利能力。

美图持续打造效果出色的应用，带来付费订阅用户数的快速提升。2024 年，美 图秀秀、美颜相机连续 9 年夺得中国图片美化赛道和拍照摄影赛道用户规模第一 名；Wink 全球月活跃用户数突破约 3000 万，成长为美图产品矩阵中仅次于美图 秀秀和美颜相机的第三大应用。效果出色的产品也带来付费订阅用户数的快速提升，截至 2024 年 12 月，美图付费订阅用户数约 1261 万创下历史新高，同比增 长约 38.4%，订阅渗透率约为 4.7%。

我们认为美图公司在 AI 领域的成功归功于以下几点。 1）产品用户基础广大：在生成式 AI 大范围普及之前，美图公司已绑定大量粘性 客户，这些用户在 23 至 24 年自动转变为美图 AI 产品的用户，为公司 AI 产 品快速普及奠定基础。根据美图公司 2022 年年报， 2022 年 12 月，美图公 司月活跃用户数达 2.43 亿，美图 VIP 用户达 560 万。据 QuestMobile 发布 的《2022 年中国移动互联网实力价值榜》数据，美图公司旗下美图秀秀、美 颜相机分别蝉联图片美化、拍照摄影赛道用户规模 NO.1 应用。 2）AI 产品的人性化设计：以美图秀秀为例，公司打造全能 AI 修图神器，支持 一键像素级人像美颜、一键随心换发型发色、一站式全能修图，一站式动态 美容、美图 AI 全家桶等功能。

2、产品成效是检验 B 端 AI 应用的核心指标

C 端 AI 应用已进入流量变现阶段，B 端 AI 应用仍重在产品打磨。目前，大部分 C 端生成式 AI 应用仍支持免费使用，只要有“新鲜感”，消费者就愿意尝试。 对于 toB 市场，不同于美国企业习惯为软件服务支付高溢价，国内企业更倾向“硬 件+免费软件”模式，导致我国 B 端应用付费率及利润率偏低。我们认为 B 端应 用需要看到 AI 功能带来的实际改变，以广告为例，AppLovin 凭借 AI 广告华丽 变身，从而获得美国资本市场的认可。

（1）AppLovin 凭借 AI 华丽变身

Axon AI 的推出是 AppLovin 爆发的拐点。Axon AI 作为公司自主研发的 AI 广 告引擎，驱动公司广告产品 AppDiscovery，通过高效大规模的竞价机制，在毫 秒级速度下精准匹配广告主需求与媒体流量供给，帮助广告主最大化投放回报。

商业模式从“点击付费”转变为“效果付费”。AppLovin 的收入来源基于为广 告主带来的实际效果，而不是按照传统广告投放的每次展示、点击或安装收取固 定费用。效果类广告模式要求投放的广告能够带来真实且高质量的用户互动，确 保每一轮投放都能实现广告主关注的核心指标。AXON AI 的算法通过智能预测 最可能下载或产生互动的用户，并针对这些高价值展示机会进行出价，从而实现 广告效果最大化。通俗来说，Axon AI 可以计算出用户爱看的广告，然后精准推 送，让用户“心甘情愿”付费。

AI 为 B 端应用市场开拓新的业务空间。生成式 AI 技术正推动 B 端应用从“工具 属性”向“智能伙伴”升级，传统工具类产品无法实现的功能可以依靠智能体去 完成，从而为产品本身打开新的业务空间。以“AI+医疗”为例，在医生无法被 取代的大环境下，医疗信息化系统通过 AI 影像分析，辅助医生提升诊断效率。 根据 Signify Research 2025 的统计，全球 AI 医学影像市场规模达到 217 亿美元， 年复合增长率 39.2%；根据 WHO 报告，我国三甲医院 AI 辅助诊断系统渗透率 超 65%，基层医疗机构则通过云端 API 调用实现技术普惠。

（2）Tempus AI：首家以 AI 为核心的精准医疗企业

Tempus AI 是全球首家以 AI 为核心的精准医疗上市公司，聚焦肿瘤学、心血管 疾病、罕见病等领域，构建“数据生成-分析-应用”闭环生态。 如果电商能精准匹配人与商品，为什么医疗不能精准匹配患者与治疗方案？ 2015 年，公司创始人莱夫科夫斯基的妻子被诊断出乳腺癌，而他在陪伴治疗的 过程中，发现医生在制定治疗方案时，往往依赖零散的基因检测报告和纸质病历， 缺乏系统化的历史疗效数据支持，这种“盲人摸象”式的决策，不仅延长了治疗 周期，还可能导致患者错过最佳治疗窗口。莱夫科夫斯基作为高朋网的联合创始 人，他深谙数据驱动和需求匹配的威力，因此他决定将电商的“匹配逻辑”移植 到医疗领域，创立了 Tempus AI。

2023 年 6 月，公司发布 Tempus One 正式商用版，内置大语言模型，基于 250PB 多模态数据训练，结合 Transformer 架构与医学知识图谱，支持实时检索数百万 份临床数据并生成诊疗建议。2025 年 1 月，Tempus One 推出全新 GenAI，可 查询数百万份非结构化文档，用于研究和临床护理。

2024 年 4 月，公司发布 Tempus Next。Tempus Next 作为一款创新解决方案， 核心目标在于推动精准医疗的普及应用并提升患者治疗效果。通过与电子病历系 统（EMRs）的无缝集成，该平台能够整合临床记录、分子生物学信息、影像数 据等多维度数据资源，进行深度分析以精准定位诊疗过程中偏离护理指南的情况， 为个性化医疗决策提供科学依据。

2025 年 1 月，公司在美国推出健康助手 Olivia App。该应用程序允许患者将个 人健康信息整合至统一平台，既可通过电子健康记录（EHR）对接 1000 多家医 疗系统，同步健康设备数据以追踪每日指标，也可手动上传各类健康记录。Olivia 将这些数据整理为动态时间线，患者可随时查看检验结果、影像报告、就诊摘要， 甚至直接分享 DICOM 影像等深层临床数据至医疗团队。依托人工智能功能，患 者 可 针 对 健 康 记 录 提 问 、 生 成 健 康 信 息 摘 要 ， 此 外 ， 应 用 还 可 连 接 clinicaltrials.gov 等外部资源，为现有健康数据生成的个性化洞察提供补充。

莱夫科夫斯基将高朋网的三大核心能力——规模化获客、动态定价、生态协同— —复刻至医疗领域。Tempus AI 利用 AI 技术将原始医疗数据提炼为高纯度商业 价值，在医院端、药企端、患者端均取得了成功。

企业在 AIGC 领域的投资拥有巨大潜力。根据 Sequoia Captial 的报告 《Generative AI’s Act o1》，2010 年全球软件市场规模为 3500 亿美元，其中云 端软件市场仅占 60 亿美元，表明当时云端技术尚处于萌芽阶段；到 2024 年， 云端技术已成为主流，软件市场总值增至 6500 亿美元，其中云端市场高达 4000 亿美元，成为推动整体增长的重要引擎。在同口径统计中，2024 年 AI 软件收入 为 30 亿美元，表明生成式 AI 和 AI 应用领域仍处于发展的初期阶段，为企业在 生成式 AI 领域的投资提供了强有力的数据支持和明确的发展启示。

服务成果是 AI 时代 B 端应用的核心价值。红杉资本的报告《生成式 AI—代理性 推理的全新篇章》中提出，生成式 AI 正在改变应用层的商业模式，从以往的“基 于授权的软件模式”转变为“按结果收费的服务模式”，暨传统云计算时代的软 件即服务转变为 AI 时代的软件即服务。因此，服务成果成了核心价值，AI 应用 成了劳动替代品，可直接完成一项任务，如法律分析、营销转化等。AI 应用针对 的是服务市场，规模以数万亿美元计，远大于传统意义上的软件市场。

传统云计算时代的软件即服务：基于云计算的商业模式，企业不再需要购买 和安装软件，而是通过互联网访问由云提供商管理的软件服务。用户按需订 阅服务，支付使用费。

AI 时代的软件即服务：生成式 AI 和代理性推理（agentic reasoning）时代 的新商业模式，不仅交付软件功能，更利用 AI 将原本依赖人力完成的具体 服务自动化，通过软件直接提供服务成果，用户按成果或服务完成次数付费。

2024 年我国软件服务市场近 10 万亿元。以国内市场为例，根据工信部运行监测 协调局数据，2024 年我国软件产品收入 3.04 万亿元，但信息技术服务收入高达 9.22 万亿元，AI 时代软件即服务的终极目标为利用 AIGC 技术替代服务市场， 市场空间较传统软件产品大幅提升。 与 C 端 AI 应用不同，我国 B 端软件企业在 AIGC 领域的发展与海外企业相比仍 有差距，主要系以下原因：

我国与海外企业对软件产品付费意愿的差距：根据 Gartner 的统计，2024 年全球 IT 支出将达到 5 万亿美元，其中，软件支出 1.03 万亿美元，占全球 IT 支出超过 20%。中国市场，2024 年我国 IT 支出 3.9 万亿人民币，其中， 软件支出 2870 亿人民币，占比仅为 7%，与海外市场相比有较大差距。不同于美国企业习惯为软件服务支付高溢价，国内企业更倾向“硬件+免费软 件”模式，导致我国 B 端软件付费率处于偏低。

海外软件巨头在 AI 应用研发阶段有一定先发优势：海外软件巨头在产品研 发阶段直接选择与 OpenAI、Google 等头部大模型合作，产品直接调用当下 最强的 AI 能力；而我国通用大模型仍处于追赶阶段，2025 年 DeepSeek r1 出现大幅拉近国内大模型与海外头部大模型的差距。

海外软件巨头聚焦 AI 应用效果，更早进入效果付费阶段：如前文所述，服 务成果是 AI 时代 B 端应用的核心价值，例如 Applovin 的商业模式已从“点 击付费”转变为“效果付费”。此外，海外人工费用远高于国内市场，如果 一款 AI 应用能帮助企业降低人员开支，则更易打开市场，以 Salesforce 的 Agentforce 为例，产品内置 service agent 功能，每周能独立处理 83%的客 户咨询，在客服领域减轻对人工客服的需求。国内市场，目前我国 AI 应用 仍处于产品打磨阶段，在 HR、电商等行业可以实现人工替代。

（3）北森控股：7 大 AI 助手，覆盖 30+人力资源场景

北森 Al Family 是基于北森自研鲁班 PaaS 平台，结合 20 余年积累的人才管理技 术与一体化 HR SaaS 业务及数据场景，在 SenGPT 人力模型之上，整体打造的 更懂人才的人力资源全场景 AI 助手。目前，已经在人才招聘、员工服务、人才 培养、人才测评、领导力发展等场景中实践应用。

北森 AI 面试官是基于 AI 大模型技术，结合北森人才管理 22 年经验沉淀，而研发的一款数字人模拟真人面试的产品。截至 25 年 3 月 31 日，北森 AI 面试官累 计邀请量达 30 万人次。 北森控股 AI面试官案例 1: 北汽福田校园人才招聘引入北森 AI 面试官考察研发、 营销、制造工艺等岗位，应用 6 个月，不仅落地了各个岗位初面人才标准，提升 人才招聘质量，而且简历处理周期缩短了 32.7%，到面率提升至 95.5%。 北森控股 AI 面试官案例 2：蒙牛在 24 年秋季校园招聘，未来星招聘项目上大量 使用 AI 面试官功能覆盖了市场营销、生产管理、供应链、研发等多个核心岗位 方向的招聘，全面挖掘和选拔优秀应届人才。首次面试效率提升 62.5%，招聘工 作效率提升 10%，招聘精准度提升 30%。

收购酷学院，加速从 eLearning 到 AI Learning 深度布局。公司收购酷学院， 加大 AI Learning 产品的研发投入，帮助更多中国企业客户实现从传统的企业学 习管理模式向 AI Learning 时代的跨越。目前，公司 AI 个性化学习平台提供 AI 做题助手、AI 学习助手、AI 陪练、AI 领导力教练、AI 考试助手等功能。

根据公司 25 财年财报，截止 2025 年 3 月 31 日，北森 AI Family 客户数超 300 家，ARR 超过人民币 600 万元，客户实现人力资源降本、业绩增效、人才提质。

（4）光云科技：AI 赋能电商客服

快麦小智是公司专为电商店铺打造的智能客服机器人，支持淘宝、天猫、京东、 抖音、拼多多、快手等多个购物平台，目前快麦小智已为国内约 4,000 家公司提 供客服智能服务。 快麦小智核心内容为 AI Agent、智能行业标签、深化闭环。快麦小智为品牌带 来了从“业务熟练度*工作时间”到“提问质量*AI 利用”的模式转变，帮助品牌 客服提升客服人效、降低企业人力成本、增强客服接待转化能力、增强客服运营 渠道和转化能力等能力。快麦小智在 2024 年的“双 11”活动中，累计服务消 费者 7,700 万人，服务客户订单总数 4.82 亿单，AI 机器人代替人工回复 5.96 亿 次，AI 机器人回复率 61%，对应匹配的订单金额 395 亿元，挽回订单金额 138 亿元。根据公司 2024 年报，随着快麦小智产品功能完善、销售渠道布局优化， 快麦小智 2024 年业务收入较同期增长 65.05%。

3、生成式 AI 技术在制造业中的应用

制造业一直是我国的优势领域，AI 技术在我国制造业的应用有较大潜力。2024 年，我国全部工业增加值完成 40.5 万亿元，制造业总体规模连续 15 年保持全球 第一。根据国家统计局发布《中华人民共和国 2024 年国民经济和社会发展统计 公报》显示，2024 年全年规模以上工业中，装备制造业增加值比上年增长 7.7%， 占规模以上工业增加值比重为 34.6%；高技术制造业增加值增长 8.9%，占规模 以上工业增加值比重为 16.3%。高技术产业投资比上年增长 8.0%，制造业技术 改造投资增长 8.0%。 我国灯塔工厂数量领先。灯塔工厂（Lighthouse Program）由根据世界经济论坛 （WEF）与麦肯锡咨询公司联合评选，灯塔工厂通过应用 AI、物联网等前沿技 术，实现生产效率、可持续性等领域的突破性创新，代表全球制造业数字化和智 能化的最高水平。自 2018 年启动评选以来，截至 2024 年 10 月 23 日共发布 12 批名单，全球累计评选 172 家，中国以 72 家位居全球第一，占比约 42%。

我国制造业发达，为 AI 技术提供优质落地场景。在制造业领域，AI 技术的应用 不仅能够提高生产效率，还能显著提升产品质量，推动制造业向智能化、自动化 方向发展。

以用友网络为例，U9 cloud 借助“AI+行动”的力量，为制造业带来全面升级。 用友 U9 cloud 作为中型及中大型制造业的云 ERP 平台，自 2021 年发布以来持 续迭代 AI 能力，将通用大模型与工业大模型深度结合，构建了覆盖研发、生产、 供应链等全链路的智能化场景。从业务升级、管理升级到运营升级，U9 cloud 以 AI 为技术支撑，助力制造企业迈向未来制造。

制造业中的 AI Agent 能有效打破信息孤岛。我们发现当一家制造业企业投入大 量资源建立 ERP 系统、MES 系统等信息化系统后，各个系统之间仿佛形成了一 个个“信息孤岛”，数据无法顺畅流通。例如生产部门在 MES 系统中记录的产 品生产进度数据，无法实时传递给销售部门，导致销售在回复客户订单交付时间 时常常出现不准确的情况。此外，公司收集了海量的生产数据，但缺乏有效的数 据分析和处理手段，无法将数据转化成有价值的信息，指导企业生产决策。AI Agent 能够跨所有系统工作，有效打破信息孤岛，让企业转型问题迎刃而解。

打破孤岛，自动执行极具影响力的跨职能工作流并自动应对挑战。以 SAP AI 智 能体 Joule 为例，Joule Agents 是能够自主规划并执行多步骤工作流的 AI 系统， 这些系统可以相互协作，让部门之间实现互联，加快决策速度并简化流程。在 SAP Knowledge Graph 和 SAP Business Data Cloud 的支持下，Joule 智能体 能够发挥独特优势，充分理解你的数据和流程，在业务应用中可靠地执行操作。

二、 海外企业服务软件 AI 业务发展梳理

海外企业服务软件市场的 AI 业务正经历高速发展，AI Agent 引领深度变革。AI 智能体（Agent）成为企业效率的核心，根据谷歌云发布的《2025 年人工智能商 业趋势报告》，AI Agent 已展现出了强大的推理、规划及记忆能力，还具备了一 定水平的自主决策、学习及适应能够自主（或半自主）工作并执行多步骤流程， 实现业务流程的自动化，并为人类员工提供强有力的支持。目前，AI Agent 正在 成为企业运营中不可或缺的一部分，将极大提高企业员工的工作效率。

斯坦福大学、麻省理工学院以及美国国家经济研究局（NBER）联合开展的一项 研究发现，在 AI 的辅助下，员工的工作效率平均能够提升 15%；该研究还发现， 对于经验和技能相对较少的员工而言，AI Agent 的加入显著提升了工作速度和产 出质量。信息技术服务和咨询公司凯捷（Capgemini）发布的报告称，虽然目前 只有约 10%的企业已经开始使用 AI Agent，但 82%的企业计划在未来三年内将 智能体整合到工作流中。

本章梳理了海外 ERP、CRM、大数据分析领域的龙头公司的 AI 业务进展， AI Agent 是每个企业重点投入的环节。

1、SAP

SAP 公司成立于 1972 年，为各行各业企业整合关键业务运营领域，包括财务、 采购、人力资源、供应链和客户体验等。 公司核心人工智能产品为商业 AI（Business AI）。2023 年，SAP 首创了“商 业 AI"的概念，即 AI 和企业业务流程、运营管理深度融合，充分挖掘利用企业内 部和行业的数据，释放数据的价值和潜能，让企业的决策运营更卓越、更智能， 让商业社会更高效。SAP 商业 AI 具备三大特点： 业务相关：内嵌于所有 SAP 应用中，助力企业优化关键业务流程。 结果可靠：基于企业实际的数据和业务流程，产生真实、实时、可靠的智能 分析洞察结果。 标准负责：执行严格的、可信赖的数据隐私标准。 商业 AI 大幅提高企业每个团队的工作效率，在供应链、财务、采购、HR、销售 等各个业务领域，创造切实的价值。

推出生成式 AI 助手 Joule，融合自然语言 Al，赋能企业云解决方案智慧升级。 2023 年 9 月，SAP 发布自然语言生成式 AI 智能副驾 Joule，基于业务数据，并 且融合大量 AI 智能体，能够在员工使用各类云应用时提供协助，同时自动执行 复杂流程。

SAP 通过将云计算业务与强大的人工智能应用开发平台捆绑在一起，鼓励客户 们进行 AI 云服务转型，从而推动云服务带来的营收规模增长。公司 2024 财年 财报显示，SAP 云服务收入 24 财年每个季度的增速均超过 20%；此外，SAP 上调了 2025 年的营业利润指引及全年的云收入指引，预计公司 25 财年营业利 润增长区间为 26%至 30%，预计今年云服务收入增长区间为 26%至 28%，均高 于去年增速，SAP 同时表示，预计云积压订单 2025 年增长会略为加快。 一半以上的云订单已嵌入 AI 服务。在公司业绩交流会上，SAP 的 CEO Christian Klein 评论称，四季度 SAP 一半的交易都嵌入了 AI，预计公司的营收加速增长将 持续到 2027 年。此外，目前公司内部已有超过 2 万名开发人员在使用 Joule， 他们的代码编写速度平均提高了 20%。”

2、Salesforce

Salesforce 成立于 1999 年，是全球 CRM 解决方案的领导者。公司从 2014 年 开始探索 AI 在 CRM 领域的应用，2016 年，推出了 Salesforce Einstein，首次 将人工智能嵌入了自己的产品中；2023 年 3 月正式推出了全球首个 CRM 领域 的生成式 AI 产品 Einstein GPT，在销售、营销、服务等领域带来巨大的效率提 升；随后，公司又陆续更新了“AI+办公”产品 Slack GPT、“Al+数据分析”产 品 Tableau GPT 等，在 AI 领域的布局逐步完善。 聚焦 AI Agent 业务。2024 年 9 月，Salesforce 推出 Agentforce，定位为“企业级 AI 代理中枢”，支持自然语言交互和自动化任务处理，旨在帮助企业提高服 务、销售和营销等方面的效率。Agentforce 允许组织为不同业务部门构建和管理 自主代理，这些代理可以处理客户服务、销售线索资格认证和市场优化等任务。 通过这一平台，企业可以按需扩展其员工队伍，提升客户满意度和运营效率。 Agentforce 包括五个核心要素：角色、数据、行动、保护机制和渠道。

Agentforce 产品优势包括灵活性、高效性、深度数据处理能力三个方面。 灵活性：企业可以根据自身需求创建自主的 Agent，满足多样化的业务需求。 高效性：代理能够 24 小时不间断地提供服务，提高企业的运营效率。 深度数据集成：Salesforce 拥有行业内最全面的销售、营销、服务和分析元 数据，使得 Agentforce 在实时推理和数据处理上具有明显优势。 Agentforce 商业化落地顺利。根据公司 25 财年四季度财报，公司 Agentforce 与 Data Clould 年度经常性收入达到 9 亿美元，同比增长 120%。FY25Q4 公司 完成 5000 笔 Agentforce 订单，其中超 3000 笔为付费客户，Agentforce 已处理 38 万次自助对话，解决率达 84%，仅 2%的请求需要人工介入。

3、Palantir

Palantir 成立于 2001 年，最初专注于反恐数据分析，后来逐步扩展到政府、金 融、医疗等多个领域，核心产品包括政府业务 Gotham、商业业务 Foundry、持续交付系统 Apollo、以及人工智能平台 AIP。公司以强大的数据整合和分析能力 闻名，为客户提供企业级解决方案，帮助其从海量数据中提取有价值的洞察。在 AI 大数据领域，Palantir 是公认的行业领导者之一，尤其在处理复杂数据分析 方面具有显著优势。 Palantir 于 2023 年推出生成式人工智能平台 AIP（Artificial Intelligence Platofrm） ，旨在帮助企业将大语言模型（如 GPT 系列）整合到业务流程中，实现数据分 析和决策自动化，为政府和企业提供智能化支持。AIP 支持自然语言交互、自动 化报告生成及预测性分析，成为其 AI 战略的核心。

AIP 的核心在于深度定制化、为每个企业构建“本体”。AIP 为给每家企业构建 基于业务线的“数字大脑”或“全景地图”，并自动化生成决策建议，通过“本 体（Ontology）”技术将不同来源、格式的数据进行语义整合，使数据与企业实 际业务（比如供应链、军事行动、风险管理等）的各个环节紧密关联，从而帮助 企业建立一个全景式的数字模型。 Palantir Ontology 是组织的操作层。Ontology 位于集成到 Palantir 平台中的数 字资产（数据集和模型）之上，并将它们与真实世界的对应物连接起来，从工厂、 设备、产品等物理资产到客户订单或金融交易等概念。在许多情况下，Ontology 充当组织的数字孪生体，包含启用各种应用案例所需的语义元素（objects、属性、 链接）和动力元素（操作、函数、动态安全）。

AIP 带动美国企业业务高增。Palantir 2025Q1 商业企业收入 3.79 亿美元（同比 +32.78%），其中美国企业达到 2.55 亿美元（同比+70%），增量主要来自 AIP 的客户需求。

AI 业务强劲增长，Palantir 大幅提高全年营收展望。公司于美东时间 5 月 5 日 发布了 25 财年第一季度财报，美国政府和商业业务表现强劲，报告期公司营收达到 8.84 亿美元，同比增长 39%，超过市场预期的 8.64 亿美元。Palantir 将人 工智能软件需求的激增形容为“汹涌浪潮”，并将 2025 年营收预期从此前的 37.5 亿美元上调至约 39 亿美元，同比增幅达 36%。在财报后的业绩交流会上，Palantir 首席技术官夏姆·桑卡尔透露，美国军方对 Maven 人工智能系统的使用量翻倍， 公司还新增北约作为客户。

三、 我国企业服务软件 AI 业务发展梳理

如前文所述，我国 C 端 AIGC 应用发展迅猛。DeepSeek、豆包月活跃用户数量 突破亿级，产品头部梯队基本定型，AI 智能助手、AI 搜索、AI 2D 生图和 AI 直 接生成视频成为最受关注的 AI 原生场景。

目前，我国 B 端 AIGC 应用发展缓于 C 端市场。C 端注重流量变现，B 端更看 重客户付费意愿，不同于美国企业习惯为软件服务支付高溢价，国内企业更倾向 “硬件+免费软件”模式，导致我国 B 端软件付费率及利润率偏低。目前，我们认为伴随 AIGC 技术赋能，我国 B 端软件产品能力将有较大提升，有望带动下游 客户付费意愿。 本章选取国内 ERP、CRM 等领域的头部企业进行梳理，通过分析国内企业服务 软件公司金蝶国际、用友网络、迈富时、第四范式看国内 B 端市场 AI 业务的发 展情况。

1、金蝶国际

金蝶国际成立于 1993 年，在中国企业资源管理云服务市场排名第一，在SaaS EA （企业级应用软件云服务）、SaaS ERM（企业资源管理云服务）、财务云市场 占有率维持排名第一，并连续 20 年稳居中国成长型企业应用软件市场占有率第 一。 2024 年，公司金蝶云·苍穹升级为企业级 AI 平台，发布 AI 管理助手及苍穹 APP， 为企业提供快速高效实用 AI 的解决方案。苍穹 AI Agent 平台已签约海信集团、 温氏集团、智洋创新等 20 家客户；金蝶云·星瀚上线超过 20 个 AI 应用，签约 近 20 家大型企业。

人人都有一个超级智能的管理助手。苍穹 AI 管理助手，面向企业用户的超级智 能 AI 管理助手，具备感知、记忆、思考和行动四大核心能力，能够智能地理解 用户在财务、人力、采购、开发等场景需求，提供个性化的智能助手解决方案。 面向全体员工：日常操作从传统界面转变为对话式，提升全体用户交互体验。 面向专业岗位员工：从自动化执行到生成式创意，提升专业用户效率及专业 度。 面向管理者：从经验主导到数据和 AI 驱动，给管理者提供客观、精准的决 策支撑。

以大模型能力为核心实现企业业务系统智能化。苍穹 GPT 以大模型能力平台为 智能能力中心，可按应用场景灵活接入各种内部大模型，辅以 GPT Studio 开发 平台工程化能力高效进行提示词开发、技能编排、搭配企业私有知识库，并通过 Cosmic 智能助手引擎，形成财务、HR、供应链等多业务场景的智能化变革。

2、用友网络

用友网络创立于 1988 年，是全球 ERP SaaS 市场 TOP10 中唯一的亚太厂商。 当前公司处于 3.0 发展阶段，通过普及全球领先的数智化商业创新平台——用友 BIP，目标服务超过千万家企业的数智化，成为全球前三的企业云服务于软件提 供商。 面向企业与公共组织数智化市场，用友从 2017 年开始战略投入规模研发打造了 全新一代产品——用友 BIP（用友商业创新平台）。用友 BIP 定位为数智商业应 用级基础设施、企业服务产业共创平台，提供覆盖企业生产经营和运营管理 10 个领域的创新服务，包括智能财务、数智人力、数智供应链、数智采购、智能制 造、数智营销、数智研发、数智项目、数智资产、协同工作，沉淀了近 100 个细 分行业领先企业业务与管理数智化创新实践，使能企业推进数智化转型，成为数 智企业，迈向高质量发展。

iuap平台作为拥有BIP的PaaS 平台，汇聚了用友30多年企业服务的深厚经验， 基于六大平台及 YonGPT 企业服务大模型，构建了全面的企业数智化基础设施 平台体系，是众多行业领先企业升级数智化底座的首选。

2024 年，公司发布企业服务垂类大模型 YonGPT2.0，通过 1 个大模型平台、2 个应用框架（Agent 和 RAG）以及在应用中数据闭环，有效连接“繁杂企业需 求”与“通用大模型”的鸿沟；基于 Agent（智能体）、HCI（人机交互）、RAG （将检索技术与生成式 AI 融合）等应用框架发布了智能助理、数智员工、友智 库等通用型产品及 100 多个场景化的企业智能服务，覆盖财务、人力、供应链等 企业服务领域，并与生态伙伴携手，成功打造并发布了针对公共资源交易、工业 装备及交通建设行业的专业大模型。 YonGPT2.0 构建了一个衔接上层应用需求与通用大模型的闭环体系：底层的 YonGPT 大模型、大模型平台提供 AI 训推能力，通过智友、友智库的交互入口， 衔接业务应用场景，同时上层的场景又不断地反馈和沉淀到大模型平台层，在大 量业务数据的循环往复、训推优化过程中，得以孵化出越来越“聪明的场景”。

3、迈富时

Marketingforce 迈富时成立于 2009 年，是中国最大的营销及销售 SaaS 公司。 公司聚焦数字化与智能化，通过提供有竞争力的产品与服务，持续为客户创造价 值。累计服务超 20 万家企业，涵盖零售消费、汽车、金融、BtoB、医药大健康、 企服、跨境电商等行业领域。2024 年，公司正式推出 Tforce 营销大模型，标志 着公司在 AI 技术研发与产业应用的深度融合上迈出关键一步，目前公司提供给 客户的 SaaS 产品上基本都包含 AI 模块。 公司打造了 Marketingfroce 人工智能研究院，在营销及销售领域推出比通用大模 型更懂业务、懂行业的营销领域大模型，并推出 AI-Agentforce 智能体中台以提 升研发及交付效率。

4、第四范式

第四范式成立于 2014 年，面向企业服务，以 AI 平台解决企业智能化转型中面临的效率、成本、价值问题，提升企业核心竞争力。 先知 AI 平台是公司所有业务的内核。2024 年公司发布了垂直世界模型开发机管 理平台“先知 AI 平台 5.0”，并完成多次小版本迭代升级，已实现算力层、平台 层、模型层、应用层等端到端的能力供给。公司持续优化 AI Agent 能力，进一 步提升了解决复杂问题的能力和执行精准度，并覆盖大模型 Agent 设计、开发、 调试、发布、运营分析、迭代优化全流程，为 Agent 生产应用提供稳定可靠保障。 2024 年公司帮助超过 10 个行业的客户进行企业级 AI Agent 的开发及部署。

公司 SHIFT 智能解决方案是基于先知 AI 平台基础上针对不同行业业务场景打造 的标准化解决方案，让公司的技术、能力进一步深入到广泛的行业及场景，解决 企业传统业务问题，推动行业数字化智能化转型。目前，公司解决方案已广泛应 用于金融、能源电力、医疗、零售、运营商、交通运输、学术翻译等多个行业。

编辑：火腿肠