（原标题：Salesforce：AI取代“东谈主工”？SaaS大佬能沾多大光？）男同 性愛

看成现时老本和科技市集最大的干线—AI在技艺端的发展可谓日月牙异：

24年头Sore视频生成模子发布，代表着大模子由图文向视频等多模态演变；

Suno模子代表AI在音乐等音频生成上已初有收效；

年中Llama-3、Gemini、Claude、豆包等不同平台的大模子如浩如烟海，不休表露和迭代；

以Tesla FSD v13代表的AI在“通过视觉意会天下”上已有长足跨越；

ChatGPT 4o1~4o3给咱们展示了一个“初见收效”的兼具图文、视频、语音等多模态感知和逻辑推理才智的AI大模子；

日前以Salesforce发布的Agentforce为代表的“AI agent”，则又向“东谈主工智能”真确替代“东谈主工”迈出了一步。

但老本市集上，以微软、英伟达、台积电为代表的AI产业链上游，即硬件芯片和云计较基础设施自24年下半年以来，大体上是泛动走平，并未跟着AI技艺的不休演进链接翻新高。反而AI产业链的卑劣，即软件或SaaS服务商则涨幅不俗。由下图可见，最大的SaaS服务商之一Salesforce在2H24的累计涨幅越过30%，显著跑赢上述三家上游龙头不及20%的累计涨幅。更广的视角下，MSCI Software & Service指数自22年低点的高潮斜率也大幅跑赢MSCI全好意思指数。市集内对2025年AI卑劣软件端可能会跑赢中上游硬件和基础设施的声息并不鲜见。

在此布景下，海豚投研这次就以Salesforce（NYSE:Salesforce）为商酌对象和切进口，一方面尝试探究市集看多软件端背后的原因、逻辑是什么？其中基本不错明确的原因之一，便是前文说起的“AI agent”宗旨下的Agentforce。因此，Agentforce到底是什么，以及Agentforce会给行业和Salesforce带来哪些影响，也会是本文尝试探讨的内容。

以下为正文内容：

一、9月以来Salesforce在涨什么？

1. 股价约略复盘

正文开篇，咱们先简要复盘下Salesforce近期股价的走势，偏激背后可能的催化原因。由下图可见：

第一个要道事件，Salesforce在9.12初次公布了Agentforce，随后Salesforce股价立即打破了不绝数月的泛动走势，启动趋势性拉涨；

10.29日Agentforce服务向用户全面敞开，几日之后（数日延长应当是市集和客户在评估Agentforce的可用性），Salesforce的股价再度打破不绝了十几个往返日的泛动，快速拉涨；

12.04日Salesforce表现3Q25功绩，本日Salesforce股价拉升超10%。不外客不雅的说，现时功绩进展和对下季指引并不算很强盛，属于不会给现时乐不雅心境“泼凉水”，但也并不及以考证市集对Agentforce乐不雅预期的季报。(后文会更戒备探讨)；

12.17日Salesforce召开Agentforce 2.0发布会，先容了公司对Agentforce后续会添加功能的瞻望(主如果瞻望，现实已落地的较少)，和自觉布以来Agentforce的效果和用户采选情况。后一日Salesforce股价显著走跌，但本日纳指全体下落近3.6%，主如果受宏不雅市集连累。据咱们了解，市集对Agentforce 2.0的反应是比较正面的。

好看的三级片

2. Salesforce的3Q25功绩进展好吗？

简要回来3QF25功绩，从当季进展和对下季度指引两个视角，来望望这次功绩的质地是否配得上公布次日股价超10%的大涨。

3QF25当期功绩上， 从预期差的角度，收入、毛利、谋略利润这三项要道财务目的的都仅略高于预期1%~3%驾驭，仅是比预期稍好，并莫得大超预期的显著亮点。

从趋势的角度，3Q收入增速（无论是全体如故核心的订阅收入）较上季度链接略略放缓0.1pct，标明在Agentforce之外Salesforce现存业务的增长趋势是在链接向下的。

比较不休放缓的营收增长，Salesforce盈利才智改善相对更有看点，3QF25谋略利润同比增长26%，OPM同环比区分升迁了280bps / 90bps到20%。主如果用度大头（占收入4成高下）的营销用度开销仅增长5%的带来的利润率升迁。但如上文所述，OPM改善的幅度是在市集预期之内的。

本季度从预期差和变化趋势两个角度都算有亮点的目的，是cRPO（current remaining performance obligation，即已顽强合约但尚未被阐发为收入的金额）在3Q同比增长10.5%，较上季度提速约50bps，且比市集预期的9%高。海豚投研臆测，市集对此的解读可能是：用户对采选Agentforce的意愿较高，发布后确乎带来了新增合约，带动了cPRO的增长提速。这可能是现时市集叙事下，Salesforce股价为何对3Q功绩反应相等乐不雅的一个合意会释。

而Salesforce对FY25和下季度即4QF25的指引致使是相对偏负面的， 增长端，总营收和核心的订阅收入增速会进一步的放缓， Non-GAAP口径（剔除SBC）下，在3Q季度可圈可点的谋略利润率改善，按指引在4Q会环比走低40bps， 3Q增速达双位数的EPS和谋略现款流，在4Q增速都会大幅回落到10%以下， 3Q最大亮点-cPRO在四季度的增速将由10.5%下降到~9%。

小结来看，3Q当季功绩除了有所提速的cPRO增长外并无权贵亮点，对4Q的指引更是在全部要道目的上都边缘变差，看起来并不值得功绩后10%的涨幅。且近期Salesforce股价打破的节点，都于Agentforce的推出和上线的节点精确的一致。经过上述简要复盘，海豚投研合计，近期Salesforce股价的强盛进展，与近期的功绩基本面并无多大关联，主如果由于市集对Agentforce--“AI agent”宗旨下最早的交易实例的前程的乐不雅预期和提前反应。

因此，海豚投研这次对Salesforce的秘密商酌，不从老例的交易模式和壁垒优下第角度脱手，就以现时市集最关心Agentforce切入，尝试解答Agentforce和所谓“AI agent”到底是什么？Agentforce能否真的给Salesforce带来变嫌投资逻辑程度的增量营收？定量来看空间有多大？后文就将围绕上述这些问题伸开。

二、Agentforce -- 又是一个引颈当年的新科技？

1、什么是AI agent？

咱们需要意会的第一个问题即，Agentforce所属的“AI agent”这一宗旨具体指什么？与以ChatGPT为例的“Chat bot”，以Copilot为例的“AI assistant”，有哪些内容上的异同点？以下运筹帷幄若干会波及部分“挫折难解”的宗旨，海豚投研尽量抛开底层的技艺细节，从一个咱们和普罗大师便于意会的视角简要登程，让各人意会咱们到底在运筹帷幄什么。

高度抽象的说，“AI Agent”比较先前万般“Chatbot”或“AI assistant”的各异主要在--AI由“用具性”向“主体性（或者说自主性）”进化程度的不同。按OpenAI的设计，AI技艺通向真确AGI（Artificial General Intelligence）的发展可分为5个阶段。其中，第一阶段是具备天然讲话交互才智的聊天机器东谈主；第二阶端的AI则具备了一定推理和问题惩处才智；第三阶段即“AI agent”，其与第二阶段AI技艺的内容辞别在，“AI agent”不仅能提供惩处决策，同期还具备自主实行惩处决策的才智。

以更平淡、类比的方法来说：

更早出现的ChatGPT和Copilot之类，主要仍是在东谈主类的带领下、辅助完成某些责任的“用具型”AI，或者说是“以具体任务为导向”。内容上这类AI技艺，和咱们之前使用的“电脑”、“Office suite”等并无质的区别，仍只是用具。

而“AI Agent”（在技艺老练的渴望景色下）则能够“以办法为导向”。AI agent能自行网罗必须信息、判断拆解达成办法所需的才智、和最终落地实行的动作。东谈主类只需要给AI agent设定需要终了的办法或收尾，并提供所需的资源和监督。换言之，AI agent不错类比为东谈主类带领下的“数字版”职工（即管制层屡次说起的“Digital labour”），而不再只是是用具。

现实上，AI agent比较ChatGPT等的演化旅途，和AI技艺的另一大主流诈欺办法--自动驾驶的演化旅途终点近似。如咱们可能愈加熟悉的，自动驾驶技艺的等第可分为L1~L5。ChatGPT和Copilot可类比自动驾驶的L2~L3级别，能辅助驾驶员完成变谈、自动刹车等辅助责任，或者在比较常常的东谈主类监管下终了由A到B的行驶。比较之下，AI agent则可类比L4自动驾驶，即能够在莫得或很少东谈主类侵略的情况下，自主终了由A到B的行驶。

从中咱们也能吞吐窥见，AI的技艺发展旅途天然各部不异，但颇有“同归殊途”之感。大模子、自动驾驶、机器东谈主等等技艺组合在一都，随机当年某日真会降生兼具“智能”和“实体”，能近乎统共替代东谈主类劳能源的一天。

2、AI agent离咱们有多远？

以上探讨的AI agent是一个老练渴望景色下的宗旨和瞻望，具体能不行、何时能终了渴望景色的AI agent是一个犹未可知的问题。Again，从底层技艺的角度去探讨AI agent能否终了的可能性实时刻节点、并非海豚投研的才智场合。咱们只从普罗大师能意会的角度，简要探讨下要终了老练的AI agent需要哪些要道组件和技艺，以便诸君自行感受AI agent离现实还有多远。

如前文所述，老练的AI agent有才智自行完成信息网罗、分析决策、落地实行，因此老练的AI agent就需要兼具三大模块:

分析决策模块（大脑）：如万般基于LLM的AI模子。以海豚投研的解析，现时的万般大模子都已具备老练的天然讲话交互才智和一定的推理和分析才智。但距离能进行长链路且能保证较高“正确性”的推理、分析和判断才智，以咱们的解析，现在的AI大模子应当还需要一定时刻的发展

感知模块（五感）：能够感知并分析笔墨、视觉、听觉等万般信息的硬件和对应模子。硬件上，感知端应当是不存在制约的，录像头、麦克风或万般传感器已相等老练。现在能意会包括图片、视频、讲话在内的多模态大模子现在也已有“初见收效”的模子存在。如近期发布的GPT-4o多模态模子和Tesla的纯视觉自动驾驶技艺，都考证了现在的大模子已具备了一定意会视觉信息的才智。至于讲话和笔墨的识别技艺则就愈加老练。

实行模块：正如AGI的L2和L3阶段的核心各异是L3具备了实行才智，海豚投研合计AI agent要老练落地的主要难点(之一)也在实行模块上。一个主要问题是，诚然现在万般AI模子已初步具备了输出文本、PPT、语音、乃至一些约略的视频、3D模子的才智。但这种需调用筹商API实行的才智并不“通用”，需要预先埋设API、且难以穷尽。

不外以操作电脑为例，现在AI“通用型”的操作才智也已在研发当中。形象的说，具备“通用型操作才智”的AI能够像东谈主类一样通过扫描自大屏（模拟东谈主类眼睛）来获取所需信息，通过模拟使用鼠标、键盘的操作形势，来使用万般软件，而不需依赖API。

小结来看，AI agent所需的三大模块上，现在都至少具备了初步的技艺才智。以海豚投研现在的解析，现在最主要的技艺难点，如故在大模子进行可靠推理、判断、通过视频、语音、语音等信息，精确解析近况（无论是物理上的、责任上的、或是东谈主际关系上的）的才智，以及终末的实行端。

3、Agentforce到底是何方皎洁

以上更多是渴望景色下对AI agent的愿景，在那种情形下“数字职工”大规模替代东谈主力的“当年已来”。那么Salesforce还是发布的Agentforce现实如何？是否遂愿景中，已领有了相等的“自主责任”的才智？

以上图为参考，高度抽象来看：Agentforce是Salesforce基于其底层的技艺平台（PaaS）和多年累计的数据（Data），和看成CRM龙头数十年在SaaS技艺和行业学问的积聚（所谓Industry know-how），并通过现时AI技艺，将上述一都会通、揉执在一都，塑形成多样能安静不同任务的Agents，匡助实行包括但不限于销售、客服、营销、数据分析等方面的责任。

不外从普通使用者，以及投资东谈主的视角，娴雅的技艺才智和行业学问更多只是一个不易意会的“黑箱”。咱们从更形象具体的角度--通过Agenforce搭建一个安静处理用度报销苦求的Agent的案例来看， Agentforce到底是如何运作的：

首先第一步，大致界说该Agent的脚色，所安静的责任内容，或责任的办法； 界说需要Agent介入的万般场景（Topics），例如收到职工报销苦求、职工问询报销规定轨制等情景； 戒备界说、设施不同场景下Agent应当采选的活动（Action）； 在责任历程中（workflow）中设定何时触发Agent介入实行，有哪些可能的处理收尾等； 经过上述修复，咱们就得到了一个安静用度报销的Agent，终末一个截图是该Agent反馈的一次收尾案例。

不错看到，现在的Agentforce距离渴望景色下“AI Agent”能自行分析、拆革职务办法，作念出合理判断和操作，请托预期办法尚有很远的距离。仍需预先具体且准确地去设定的脚色、场景、活动、历程等，这和非“AI时间”下按设定好轨则办事的机器东谈主可能仍是附进的。

但真确核心的不同之处是，上述修复过程中并不波及代码编程，而是用天然讲话来刻画出对应的情形、轨则、操作等即可。从这个角度，Agentforce内容上可类比为一个“去代码化”的编程用具。天然现在Agentforce比较东谈主类显著仍需要更多、更精确的“带领”，Agentforce可能的最大价值是，给以了普罗大师（无编程才智），相对更约略浅近构建我方的“数字助力职工”，去向理一些相对约略、但繁复耗时的责任。

4、Agentforce落地情况如何？

证据以上的例子，可见Agentforce现在适配的仍是相对约略、重迭性的责任。而证据公司的表现，Agentforce 1.0发布以来落地进程最快的办法是客服（service agent）。由于客服一般不太波及决策，大多半情况下只波及笔墨交流（技艺难度低），且在AI时间之前使用机器东谈主辅助客服服务就已是老例操作，因此service agent看成最快落地办法并不虞外。看陈程序，Salesforce在自己官网的客户服务也上线了Agentforce，以下是海豚投研与Agentforce的一次换取，可供诸君自行感受Agentforce与其他客服机器东谈主或ChatGPT的优劣。

海豚投研的主不雅看法，Agentforce的讲话意会和换取才智比较ChatGPT等主流LLM大模子，咱们莫得感受到显著各异。不外在用词的设施、防患“幻觉”或“”、阻隔回复不筹商问题等方面，Agentforce比较ChatGPT等C端居品，对回复质地的“下限”条件更高。

而在2024.12.17，Salesforce举行了Agentforce 2.0的宣讲会，会上的主要信息包括：

首先说起了Agentforce发布于今的一些后果。例如落地最快的service agent现在已每周处理3.2万次客户盘问，其中83%的客户盘问Agentforce能独处处理，比较先前需上报东谈主工处理的案例减少了50%。

Agentforce接济的使用场景将从率先上线的客服和销售外，向更多行业、更多场景、更多脚色拓展。如个东谈主的购物agent、安静招聘的东谈主力agent、协助医疗、交税、施展等多方面的agent。

将Agentforce的部署和使用规模将拓展到Salesforce之外的第三方平台上，例如允许用户创建的Agentforce Agent调用用户在SAP平台上的数据，或在SAP平台上实行筹商的ERP操作历程。

上述Agentforce 2.0说起的功能按谋略将在本年2月上线，而下一次的进化--Agentforce 3.0的发布会权衡会在本年5月驾驭举行。

小结这次2.0发布会，可见1.0的service agent看起来已取得了一定的后果，采集海豚投研了解到的调研，用户们对service agent的看法是比较正面的（天然渗入率并不高）。至于管制层对Agentforce后续发展的畅想最终落地时的质地如何，在现实居品上线前海豚投研无法编造臆测。不外从Agentforce每隔2~3个月就更新一代的演化节律，不错近乎细目的是，之后Agentforce和其代表的“AI Agent”技艺约略率会有终点赶快的迭代和发展。

三、联想很大，Agentforce现实能有多大孝敬？

以上咱们从宗旨性的角度初步搞明晰了Agentforce到底是什么的问题，接下来咱们将尝试从定量角度来分析： Agentforce可能为用户带来若干收益or省俭若干用度； Agentforce的潜在市集空间有多大； 中短期内Agentforce有望给Salesforce带来若干净增量收入？

1、以Service Agent为例，Agentforce的潜在市集有多大？

以现在Agentforce落地最顺畅的service agent为例，现在Salesforce对service agent的订价是$2 per conversation（现实有可能会提供一定扣头）。比较之下，据行业调研东谈主工客服平均豪迈一次问询（conversation）的成本大要在$2.7~$5.6之间。看成交叉考证，咱们自行作念了测算： 据查询，好意思国平均一个客服职工的年工资大要在$35，000~$70，000驾驭； 按单个职工平均每周责任时刻在 40~50小时驾驭（有可能会更高）； 假定平均每次换取滥用时刻为10分钟（包括优游恭候时刻）。按上述假定，海豚投研自行测算的东谈主工客服单次换取成本大要在$2.8~$4.5驾驭，和市集调研的数据接近。

这样看，Agentforce对service agent的$2每次换取的订价较平均东谈主工成本低了约45%，换言之，渴望景色下若企业用户采选service agent代替东谈主工客服大要能省俭约一半的东谈主力成本。但也需议论到，现在service agent尚不具备统共匹配东谈主类客服的才智（按demo中的展示）。因此咱们合计与东谈主工成本下限各异并不大的$2订价，可能不具备很强的诱骗了让企业用户采选Agentforce，确乎有在步地订价上给出扣头的需求。

通过以上分析可见，Agentforce提供的“Digital labour”在渴望景色下（假定Agentforce的责任才智接近东谈主类职工）确乎能够匡助企业用户省俭相等可不雅的东谈主力成本，因此有但愿诱骗企业用户采选Agentforce来替代东谈主力职工。那么下一个问题是，以好意思国客服（customer service）为例，Agentforce表面上的潜在市集有多大？

据调研，好意思国现在约有300万在任的东谈主工客服岗亭，参考咱们以上的测算，单个东谈主工客服一年处理1.3万次客户的问询，那么基于保守和乐不雅情景下的渗入率和单次换取的订价，海豚投研测算出Agentforce在客服市集有望取得的市集空间可达$20~$390亿之间。比较Salesforce在FY25年约$90亿的Service cloud收入，保守情景下$20亿增量市集限制并算不上可不雅（何况这还没议论到其他竞争敌手也可能推出近似服务的竞争）。而渴望景色下，AI agent需要取得相等可不雅的对东谈主工的替代率（比如至少3~5成），以及和东谈主类职工接近的才智而收取较高的订价（如$2每次换取），才有望带来数倍于现时收入限制的增量空间。

天然，表面上跟着Agentforce拓展到销售、施展、法律、财务等九行八业，Agentforce表面上的总TAM较单一的客服行业不错再翻数倍到数十倍，可达数千亿乃至万亿好意思金的行业限制。再往永恒看，如果“Digital labour”确切能在深广情况下替代东谈主力，其TAM空间之大致使不错说“兼收并蓄”。然则上述这些责任对才智的要乞降复杂度显著高出客服责任，且Salesforce现在我方都尚未搞明晰在客服除生手业，对Agentforce的订价形势。咱们在此也就不“强行拍脑袋”定量测算Agentforce在其他全行业的TAM大小。约略定性来说，AI agent的总TAM遐想空间显著是无比稠密的，十万亿好意思元都不算上限，但其前提假定—“东谈主工智能”能够确保质地的替代东谈主类责任，尚有些远处。

2、Agentforce能给Salesforce 带来若干增量收入？

以上是从中永恒视角对Agentforce潜在的市集限制有多大的测算，那么从中短期视角，例如3年之内Agentforce有可能对Salesforce的功绩产生多大的影响？

首先需要明确的极少是，如前文所述Agentforce在customer service方面是采选的按序收费模式，而非底本传统采选的按seat收取固定服务费的订阅式收费模式。跟着存量用户采选Agentforce替代底本的service cloud，在赢得新收入的同期，也会导致底本订阅收入的下滑。

由于公司并不表现其服务的订阅用户数目和平均客单价数据，咱们只可例如来测算。关于原不同头绪和订价的Service Cloud的用户，在假定Agentforce现实每次换取收费$1，和Agentforce替代20%的原有订阅seats的情况下，对三档不同订价的用户Agentforce能孝敬37%~101%的增量收入。对营收占比较大，参考酷好酷好酷好酷好更高的限制较大的两档用户，20%的渗入率假定下，Agentforce能带来的增量收入约为37%~41%。

全体来看，咱们假定中档的“Unlimited”等第用户代表了Salesforce全部用户的平均情况，主要看保守和中本性景下的预期，假定2年内Agentforce在客服服务上的采选率区分达到5%和10%，那么能给Salesforce Service Cloud收入区分带来10%和20%的增量收入。孝敬如故比较可不雅的。但如果Agentforce在2年内仅在Cloud service上获胜落地，那么上述两种情况下Agentforce对Salesforce总收入的孝敬就仅为3%~6%，酷好酷好酷好酷好不大。

3、总结

回来上文的探讨，能独处念念考、责任的“AI agent”的宗旨和当年“Digital labour”大规模替代东谈主力，不错说是AI技艺海潮以来最让东谈主昂然的，也最具“星辰大海”遐想空间的技艺发展办法。而且为终了“AI agent”所需的各方面技艺也确乎已有初步的后果，和高速迭代和发展。从我个东谈主的看法，拉长视角下“AI agent”是可能有相等的概率能够终了。

但畅想之外，现实是现时的Agentforce仍是一个需要东谈主类预先设施比较戒备轨则和历程的辅助性用具。现在Agentforce更多的酷好酷好酷好酷好可能是提供了一个无需代码就可终了办公自动化的“编程用具”，而非一个能“独处念念考和责任”的数字职工。

定量来看，如果Agentforce确乎能终了接近东谈主类的责任才智，那么其潜在的市集空间（TAM）终点可不雅，仅以好意思国客服行业当年，50%的渗入即有近$400亿的市集限制。若能在多种行业都能有不俗的渗入，那么数千亿乃至数万亿的TAM也并非不可能。

但显著Agentforce现在不具备接近东谈主类的责任才智，从更现实更近的视角看，仅以客服（Service Cloud）为例，2年内Agentforce可能给Service Cloud带来约10%~20%的增量收入。并不算好多，但对Salesforce--总收入增长核心已不及10%的企业，若干有边缘改善营收增速的效能。

是以，看成一个发布仅数月，宗旨意味大于现实进展的“Agentforce”，现在显著尚不及以给Salesforce带来“x倍”量级的增长。对心境、估值的拉动，强于对基本面功绩的拉动。

天然Salesforce也不仅独一Agentforce，咱们鄙人一篇中，将从更多的角度来探讨，现时的Salesforce是不是具备其他值得下注的亮点。

<正文完>

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