软件打赢了AI复活赛，用友网络也走到了复苏的门槛前

轮到企业级AI应用了。

6月伊始，软件行业的市场情绪迎来反弹——之前市场认为AI会替代大部分软件，但大量公司的业绩证明，AI反过来帮助了软件的发展。

例如，云和数据库软件Snowflake的股价在短短三个交易日上涨了超50%，原因就是其一季度营收增长33%至13.9亿美元，剩余履约义务（RPO）达到92.1亿美元，同比增长38%，远远超过了市场预期。

之前，市场的普遍焦虑是，大模型会不会让传统软件变得多余？如果AI可以直接理解自然语言、直接生成报表、直接回答问题，那还需要ERP吗？还需要OA吗？还需要CRM吗？这个逻辑推演下去，所有企业软件公司似乎都面临着被AI架空的风险。

但当下正是反思的好时候，这些焦虑其实包含了两个错误方向。一是通用大模型厂商开始试图向上穿透做行业解决方案，他们相信自己有能力直接给企业提供价值，越过中间的所有软件层。二是外界觉得传统软件厂商如果没有自己的大模型，就会在AI时代被边缘化。

两种路径都在重复同一个假设：企业AI的价值链条是垂直整合的，谁拥有模型谁就拥有最终话语权。但企业软件四十年历史反复证明了一个相反的规律：价值分层才是常态，垂直整合从来不是终局。

操作系统不替代应用软件，数据库不替代ERP，云计算不替代SaaS。每一层都有独立的生存逻辑和价值空间。大模型也不会成为企业软件的“终极形态”，而是成为新的基础设施层——就像互联网协议栈中的TCP/IP，它提供能力，但不替代上层应用。

以用友、金蝶这类软件为例，之前市场同样予以看衰，但当海外软件市场传来好消息，用友股价也拉出一个涨停，可见市场的定价高度依赖于AI叙事。但在实际业务中，这类公司可能根本不需要成为AI公司，而是需要成为让企业能够安全、可控、高效地消费AI能力的中间层。

这个中间层的价值在于，数据治理、流程编排、权限管理、合规审计在外人看来属于企业业务中的“脏活累活”，但恰恰是38年企业软件经验积累的核心资产。在今年的2026用友全球生态大会上，用友网络董事长兼CEO王文京曾表态：“AI不会杀死软件，而是让软件焕生”。

或许，经历过多个技术周期的从业者对产业规律的认知，总是有一定正确性的。

一、垂直整合是伪命题，水平分层才是终局

“AI颠覆软件”的叙事之所以流行，是因为它抓住了两个直觉。第一，大模型看起来无所不能，它似乎可以直接理解用户意图并完成任务，跳过了传统软件层层递进的交互逻辑。第二，消费互联网的“超级APP”模式让人们习惯了一个平台解决所有问题。

但接触过企业业务的从业人员会更清楚，企业软件的逻辑与消费互联网有着本质区别。

消费互联网追求的是最短路径——用户想订外卖，直接打开美团，不需要经过中间环节。企业软件追求的是可控路径——一个财务审批流程不能跳过合规节点，一个采购订单不能绕过预算检查，一个员工数据不能越权访问。大模型的智能在这些场景中，必须被约束在规则的笼子里。

这正是“分层”必然存在的根本原因。理解、生成、推理，模型能力自然越强越好，但上层审批、核算、对账这类业务逻辑有自己的规则。一个好的编排层，应该负责把模型的输出翻译成业务系统能理解的动作，同时把业务系统的要求翻译成模型能理解的约束条件。没有这个中间层，大模型在企业场景中就是一个“聪明的黑箱”。

它能回答问题，但无法保证合规；它能生成报告，但无法对接数据源；它能理解意图，但无法执行受控的流程。而建设这个中间层需要AI技术，但更需要对复杂组织工作流的深刻理解。

以用友为例，它打造的面向云与智能转型的产品用友BIP，底层是基于企业业务数据的分析引擎，上方还有贯通十大核心业务领域的智能业务流程、统一数据体系和统一智能入口，基本做到了企业AI的“嵌入式操作系统”——不替代上层应用，不重复底层模型，而是让AI能力在企业语境中被正确调用、有效治理、合规运行。

用友BIP5去年8月发布后，用友在去年四季度实现了盈利。这之中存在一定的业务联系。起码在真实业务场景中，企业对这类产品的接受度是有保证。

那么反过来，大模型企业或者一些小的创业公司能做这件事吗？事实上，大模型厂商向上穿透的尝试已经在证明这条路的困难。一个通用大模型可以写出漂亮的营销文案，但它无法理解一家制造企业的成本核算逻辑；它可以回答“这个季度的销售趋势如何”，但它无法对接不同系统中的数据口径差异。

大模型的能力优势在开放域任务中明显，在封闭域任务中却会受到严格限制。这个限制不是模型本身能解决的，它需要应用层的适配和编排。用友YonGPT的定位就是企业服务大模型，它所做的不是重复造底层模型的轮子，而是让底层模型更理解企业语境。

二、决定生存半径的是生态位，而非规模

平台思维在消费互联网的成功，让外界对企业级AI领域产生了一种幻觉：认为“平台+生态”仍然是制胜公式。虽然从产品层面，它们有协同的价值，但这种类比忽略了企业软件采购的根本逻辑。

CIO和CFO的决策框架不会只停留在平台的功能层面，开放平台在消费场景中是吸引力，在企业场景中却是风险来源。企业需要的是责任边界清晰、交付结果可量化、出了问题可追责的供应商关系。尤其是大型央企、国企、制造业龙头，大型企业均不太能接受系统的松散耦合。

用友并非这种结构松散的平台提供者，它是深度产品化的公司，服务了鞍钢、复星、中核、中国国航等大量看重端到端交付承诺的企业。

产品化的本质是责任边界的清晰化，产品解决一个明确的问题，有明确的SLA，有明确的服务团队。这种看似“传统”的商业模式，在企业级AI时代正在重新获得优势。用友的信任资产，也值得被计价。

从财报数据来看，2026年一季报显示，用友网络营业收入为14.59亿元，同比增长5.90%，其中新一代核心产品用友BIP实现收入5.54亿元，同比增长26.8%。业绩拐点的背后，是公司“用友BIP”产品持续交付和AI功能开始产生付费价值。在AI时代，这也说明客户相信供应商有能力在未来持续迭代、持续服务、持续保障。

在技术和服务双重需求增长的情况下，AI时代的企业软件竞争，必然不是平台规模的竞争，而是生态位深度的竞争。把AI能力产品化、服务化、责任化，将是一条行之有效的商业化道路。

从用友BIP的定位来看，用友BIP企业AI产品矩阵包含了IaaS、PaaS、BaaS/SaaS 三层，可以覆盖“基础设施弹性”“交付灵活性”“AI嵌入能力”三个企业级市场的核心需求。面对市场的变化，用友正在有预谋地持续升级。

三、AI转型的ROI曲线被严重误读

从商业化角度看，市场对AI应用的普遍假设是：试点成功→逐步推广→规模化部署→价值释放。但我们应该知道，企业级软件的现实替换，是有加速度的。

比如，一个ERP系统的切换涉及数据迁移、流程再造、人员培训、组织变革，成本在前置阶段集中爆发，收益在后续阶段缓慢释放。而从整个企业应用市场来看，前期就是这样点状的替换过程持续涌现，等到一个临界点（比如AI产品经过大量企业级验证后走红），那么应用就会加速铺开，从而快速把AI的商业化曲线拉起来。

触发决策的触发器是什么？过去是技术换代周期，比如从Windows 7升级到Windows 10，或者从本地部署迁移到云端。现在就是技术本身，AI让升级基础设施这件事有了一个合格的理由。

所以，用友AI功能增加本身不是关键信号，因为竞争对手也在做类似的事情。关键是客户是否开始把AI视为触发基础设施升级的正当理由，也就是逐渐开启大规模应用AI产品的周期。用户选择应用，用友就会有交付。从用友一季报的数据来看，合同负债增长和BIP产品的持续交付，正在印证这个逻辑正在发生。

这意味着，用友的机会窗口与AI炒作周期并不同步，也许要在市场对AI更加冷静后，才是扩大应用的好时机。因为当市场炒作降温、泡沫挤出时，真正需要替换系统的企业反而更容易做出决策。那时候，供应商的交付能力、服务承诺、长期存续性成为更重要的考量因素，而这些正是用友相对于AI原生创业公司的结构性优势。

如果用一句话总结用友的AI战略，应该是这样的：用友的目标不是做出最聪明的应用，而是做出最能让企业放心使用的AI应用。这个目标决定了用友在AI时代的竞争方式——比谁对客户场景理解更深、谁的交付更稳定、谁的服务更及时。

在AI焦虑弥漫整个软件行业的今天，这或许就是用友在AI时代最被低估的底牌。

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