文|白 鴿
2026年開年至今,全球企業軟件行業的震蕩仍在持續。
大模型公司Anthropic發布Claude Cowork系列AI Agent的消息一出,美股企業軟件板塊應聲暴跌,ServiceNow、Salesforce等頭部企業股價累計跌幅超30%,Workday近乎腰斬。
一時間,恐慌情緒迅速蔓延至整個企業軟件行業。
追根究底,這場震蕩的核心,是因為AI重構了軟件行業的底層邏輯。
一方面,當AI智能體讓軟件功能的復制邊際成本趨近于零,當1個人能借助AI完成過去3個人的工作時,傳統軟件企業依靠用戶擴容、追加部署等實現營收的模式面臨根本性挑戰。同時,當AI能直接為企業提供業務結果,而非單純的工具功能,傳統標準化軟件的價值被徹底重新定義了。
因此,資本市場開始重新審視軟件企業的核心競爭力。
那么,AI時代,軟件企業的核心競爭壁壘到底是什么?當全球軟件企業陷入危機之時,中國本土軟件企業,又將走出怎樣的差異化發展路徑?
“AI時代產品會越來越薄,功能很容易被AI復制。”思邁特軟件創始人、董事長吳華夫對光錐智能說道,“未來核心競爭力,是為企業打造有價值的AI應用場景,對應服務也將會越來越重。”
說白了,AI時代的企業軟件賽道,比拼的將不再是產品功能,而是要轉向以賣“AI價值”為核心的服務能力,并以此重構全新的商業模式。
日前,光錐智能與吳華夫展開了一場深度交流,我們也試圖通過思邁特這家BI(Business Intelligence,商業智能)廠商的AI技術深耕與落地實踐,探索軟件企業在智能時代的發展進階之路。
思邁特作為中國老牌BI公司之一,早在2017年就自研自然語言技術NLA并獲國家專利,成為國內最早布局Chat BI的企業,先后推出Chat BI產品V1、V2版本,奠定了在自然語言交互分析領域的先發優勢。憑借扎實技術積累,思邁特也成為國內純BI領域唯一入選Gartner中國AI創業公司代表。
同時,依托“高級分析”核心能力,思邁特BI產品矩陣持續迭代升級:2023年在行業首次提出“指標”概念,并推出以指標為核心的一站式ABI平臺SmartBI Insight V11。AI大模型浪潮下,公司又迅速推出獨立AI產品——白澤V3,定義新一代Agent BI范式。
從早年布局NLA與Chat BI,到如今落地Agent BI,思邁特在AI技術探索上始終堅持長期主義,而非盲目跟風。2017年NLA誕生之初,創始人吳華夫便已規劃好了ChatBI的產品雛形;當大模型時代真正到來、技術壁壘被打破,思邁特也完成了向Agent BI的產品升級。
屬于思邁特的智能化進階故事,才剛剛拉開序幕。它在找到屬于自己的破局之道的同時,也為行業提供了一份傳統軟件企業戰略布局AI、推進行業智能升級的參考樣本。
行業狂熱下的冷靜布局指標體系與多智能體協同驅動核心領先
2023年,ChatGPT的爆火讓整個軟件行業陷入了一場“AI焦慮”,大大小小的BI廠商紛紛給產品貼上“Chat”標簽,試圖搭上大模型的快車。
但吳華夫對于AI大模型帶來的熱潮,卻能夠保持難得的冷靜。
在其看來,AI概念早就已經有了,而思邁特也早在2017年就有了對話式分析型產品(ChatBI雛形),只不過GPT來了之后,給AI應用打開了可能性,但早期B端應用少、成本高,客戶部署大模型花幾千萬卻難發揮價值。
“2025年,算力便宜后才出現很多AI應用,但B端卻也并未帶來太多的業務價值。”吳華夫說道,“直到智能體的出現,讓AI在企業端的應用變得可行。”
盡管2025年初,AI曾在非技術圈迎來一波破圈熱潮,央國企、政府機構等非技術從業人員紛紛討論和使用AI,大型企業的CIO們在老板的推動下加緊研究AI應用,帶來了商機的極速增長。
但面對B端AI應用市場,也仍存在著明顯的泡沫,“客戶的AI預算大多是從其他板塊擠用,采購后并未真正落地使用,市場的狂熱背后,是企業對AI價值的迷茫。”
而2026年,當越來越多的企業專門設立智能體預算,市場開始回歸理性,企業對AI的需求,也從“有沒有”轉向“好不好用、能不能創造價值”。
這也意味著,2026年,智能體將會加速在企業端的應用落地,這將會對軟件行業帶來顛覆式變化。
不過,對于思邁特來說,這一波AI浪潮來臨后,從技術到產品體系的更新迭代,更多是長期布局下的順勢而為。當行業仍普遍采用寬表關聯等傳統技術路徑時,思邁特已構建起指標體系與多智能體協同雙重技術優勢,相關能力在IDC技術能力評估中獲七項滿分,行業排名第一,成果亮眼。
長期深耕行業頭部客戶,讓思邁特在大型復雜項目中積累了豐富實踐經驗,在金融領域實現了市場占有率第一的市場表現,這些大客戶項目也為其沉淀了足夠多、且高安全性、高復用性的行業Know-How體系,也使其在這一波AI浪潮中搶占了關鍵先機。
“多年積累和產品架構的底層設計,讓我們在技術變革到來時,自然而然地進入爆發期。”思邁特市場負責人陳翊源向光錐智能說道。
現階段思邁特戰略重心聚焦于央國企、金融等大型企業客戶,把核心場景做深做透。“短期戰略仍聚焦大型企業,為其提供可信的、與數據相關的AI服務。”吳華夫說道,“原因在于,大型企業的市場已經足夠大,有大量的AI應用場景。”
組織流程適配大企業客戶的同時,思邁特的產品也更符合大型企業的需求,金融級的安全標準和復雜數據的精準計算的能力,也成為思邁特強大的優勢之一。
據吳華夫透露,思邁特即將發布的白澤V5版本,擁有與OpenClaw同級別的開放架構和行動力,再次領先行業采用多智能體協同與ReAct架構,支持接入skills以實現高可擴展性,能自主閉環處理復雜任務并交付結果。
“可以將其理解成為OpenClaw的企業版,部署在服務器上。”吳華夫說道,“跟OpenClaw區別在于,它是在企業級沙盒里運行,更安全的同時,也能處理更多數據量,甚至上億級數據量。”
更為重要的一點是,這個思邁特版的“龍蝦”還能夠打通企業的CRM權限,使其在企業系統中,融合企業的知識庫、企業員工個人數據信息,最終形成專屬于企業員工自己的“龍蝦”。
“這將帶來AI的真正泛化能力。過去AI只能解決一個確定性的問題,而現在也能夠解決不確定性的問題。”吳華夫說道,“于企業客戶來說,就意味著它已經是一個通用AGI應用。”
顯然,思邁特的產品進化之路,本質上是一場技術與需求的雙向奔赴,以AI技術為驅動,以企業需求為導向,將十余年的BI積累轉化為AI時代的核心競爭力,最終形成了“BI技術+AI技術+行業經驗”的鐵三角優勢。而這,也成為其在AI時代站穩腳跟的根本。
十倍營收增長背后從賣產品到賣場景
在AI產品持續迭代的同時,思邁特的市場表現和商業模式,也發生了翻天覆地的變化。
自AI戰略落地以來,相關業務實現爆發式增長,已經服務了百余家大型企業客戶,高價值場景落地成效顯著,AI相關業務已快速成長為公司核心增長引擎。
而根據思邁特的規劃,2026年AI業務收入將占到公司整體收入的一半,在人員規模不變的情況下,AI業務有望實現五六倍甚至更高的增長,帶動公司整體收入翻倍。形成鮮明對比的,是思邁特傳統BI業務的增長態勢:年增長率僅15%左右,屬于微增狀態。
一快一慢的增長曲線,不僅印證了思邁特AI戰略的正確性,更折射出整個BI行業的發展趨勢。
根據Gartner預測,到2026年,2/3的中國500強企業將采用AI驅動的分析平臺,傳統BI工具正從“可視化報表”向“智能決策中樞”轉型,AI化已成為BI企業的必答題。
那么,思邁特的AI業務,是如何實現如此高速增長?其做對了什么?
首先,思邁特在AI市場的拓展,相比較來說偏“保守”,其并未持續大規模地開拓新的市場客戶群體,其AI客戶結構則呈現出“老客戶為主、新客戶補充”的特點。
據吳華夫透露,2025年思邁特成交項目中,主要以存量老客戶為主,新增客戶中,有不少來自原有BI體系難以適配AI時代需求、或無法滿足企業深度定制化訴求的企業,他們更傾向于選擇具備成熟AI能力與本地化服務優勢的解決方案。
對于思邁特而言,老客戶是其AI業務的核心基本盤,公司擁有大幾千家客戶池,其中活躍的有三四千家,這些客戶都是深耕多年的大型企業,是“AI化的原點人群”。
基于此,2026年,吳華夫將老客戶轉化列為核心目標之一。
另外,市場的爆發,背后是商業模式的根本重構。
在傳統BI時代,思邁特的商業模式是“產品+定制化服務”,公司70%的收入來自license收入或訂閱收入,盈利的核心是賣功能、賣產品。
而在AI時代,思邁特徹底打破了單一模式,實現了“賣產品”到“賣高價值AI應用場景”的轉變。這種轉變的背后,是吳華夫對AI時代軟件行業的判斷:AI能快速復制產品功能,產品層會越來越薄,單純的功能優勢很快會消失,而圍繞客戶業務的服務會越來越重,核心價值在于為客戶打造有價值的AI應用場景,幫客戶解決實際問題。
比如銀行業的盡調場景,就是思邁特商業模式轉變的典型案例。
在傳統模式下,銀行做一份盡調報告,需要整合工商稅務、互聯網、銀行內部、交易等多維度數據,花費數月時間,最終形成報告用于貸款審批;而基于思邁特的AI平臺,能實現盡調報告的自動生成,20分鐘就能完成一份專業報告,效率提升了上百倍。
但思邁特并非簡單地賣一個“自動生成報告”的產品,而是為銀行定制盡調場景的智能體,幫銀行搭建AI盡調的完整體系,后續銀行能基于這個體系批量生成報告。
這個過程中,思邁特賣的不是工具,而是能為銀行帶來實際價值的應用場景,而這種定制化的場景服務,也成為思邁特的核心盈利點。
與之配套的,是收費模式的改變:不再按人天收費,而是按高價值的AI應用場景收費,而未來,思邁特還計劃向按效果收費(分成模式)發展,讓公司的收益與客戶的業務價值深度綁定。
這種模式,讓思邁特與客戶的關系從“一錘子買賣”變成了“長期合作伙伴”,也讓公司的收入具備了持續性。2026年,思邁特提出了“所有老客戶必須復購,復購失敗則視為項目失敗”的目標,正是基于這種商業模式的必然要求,即AI場景的需求是持續的,客戶會不斷產生新的場景需求,而思邁特則能持續為其提供服務。
從license收入到場景服務收入,從賣功能到賣價值,思邁特的商業模式重構,不僅適應了AI時代的行業趨勢,更抓住了ToB企業的核心本質:為客戶創造價值,才能實現自身的價值。
“如果軟件企業無法適應新的定價模型和人機交互范式,確實會被淘汰。”軟件公司Atlassian CEO Mike在與投資機構a16z的對話中也如此說道,“但那些掌握了企業核心業務邏輯的系統,反而會借助AI構筑起更深的護城河。”
在大廠圍堵中以“單點突破”堅守陣地
盡管中國軟件企業不被市場重視,但在AI時代,企業軟件賽道,卻成了諸多玩家競爭的焦點。
現如今,AI時代的BI賽道,競爭格局早已天翻地覆。一方面,傳統BI廠商因缺乏AI能力,逐漸失去競爭優勢;而阿里、火山等云服務大廠,則憑借通用AI能力和自研模型,成為新的競爭者。還有各類新興AI廠商紛紛入局,試圖分一杯羹。
在這樣的競爭環境下,思邁特作為一家以BI為根基,全面布局AI能力的企業,沒有選擇與大廠正面抗衡,而是通過單點聚焦、構筑差異化壁壘,在巨頭環伺中走出了屬于自己的道路。
吳華夫坦言,在AI驅動的行業變革中,具備原生能力的數據分析平臺正逐漸成為企業選型的主流方向,傳統BI廠商如果不能夠緊跟AI發展步伐,很可能會被時代所拋棄。而思邁特的核心優勢,在于其從BI時代積累的、深耕數據領域的能力,這是傳統BI廠商難以快速追趕的,也是通用AI廠商難以替代的。
對于阿里云、火山引擎等云服務大廠,思邁特則更專注于大型企業深度場景化的數據智能解決方案。憑借長期深耕行業所積累的理解與落地能力,其在復雜業務適配、個性化交付等方面形成差異化優勢,持續獲得大型客戶的認可。
而這背后,是三大差異化優勢的支撐。
一方面是其專注于數據領域的智能決策分析,是一體化的產品體系,指標模型和問數、分析等產品深度融合,而大廠的相關產品(如阿里的數據中臺和問數產品、字節的data LIB和data agent)存在割裂的情況。
另外,在大型企業服務方面,思邁特有專屬的團隊和能力,大廠的服務更多靠第三方外包。
最后是單點領域的高投入優勢。畢竟,市場競爭沒有以少勝多的戰爭,更多的是單點破局。
在AI時代的競爭中,思邁特沒有與大廠在通用AI領域正面交鋒,而是選擇在“企業級智能決策分析”這一單點領域,投入足夠的資源,形成絕對的優勢。
就像在大型企業的風控場景、經營分析場景中,思邁特的產品能精準匹配企業的需求,實現“精準干對活”,而這,正是大廠的通用AI產品難以做到的。
這種單點破局的策略,讓思邁特在巨頭環伺的競爭環境中,找到了自己的生存和發展空間。
顯然,對于未來的競爭,思邁特始終保持著清醒的認知和開放的心態。
吳華夫認為,AI時代的行業變化是劇烈的,所有的優勢都可能是暫時的,只有持續投入研發,不斷提升產品能力,深入理解客戶需求,才能在競爭中保持優勢。
從2011年正式創業,到如今的企業級智能體變革者,思邁特的十五年發展,是中國軟件行業發展的一個縮影。
而其近三年在AI領域的技術探索與能力升級,更是一家傳統BI企業在時代變革中,順勢而為、主動破局的典型案例。
AI時代的軟件服務行業,正經歷著從“技術驅動”到“價值驅動”的轉變,那些能真正為客戶創造業務價值的企業,才能在浪潮中站穩腳跟。
對于未來,吳華夫的目標很清晰:繼續錨定大型企業,做最可信的智能體決策分析平臺,讓思邁特成為大型企業AI轉型的首選伙伴,“AI時代,能活下來的企業,不是技術最先進的,而是最懂客戶、能為客戶創造真正價值的。”
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