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美国企业IT采购的变化:从“软件应用”变为“数据+AI Agent”

  发布于2026-08-13 阅读(0)

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企业IT预算正在经历一场静悄悄的再造——钱,正在从传统SaaS软件手中抽走,流向AI这个全新的方向。 美国企业IT采购的变化:从“软件应用”变为“数据+AI Agent” 根据The Information的报道,随着企业大规模向Anthropic、OpenAI这样的AI供应商砸钱,传统企业软件和IT服务商的预算正在被一点一点挤压。无论你是跨国巨头还是中小公司,这阵风都已经刮到了。更深层的含义是,企业对软件的认知正在被彻底改写。 这场变革的核心逻辑其实不复杂:当你发现AI Agent能把过去需要专门软件干的事全自动包办,你当然会重新翻翻那堆订阅了好几年的软件清单,然后问自己一句——这玩意儿,还有必要留着吗? 大企业:有人被砍,有人被深度绑定 法国生物制药巨头赛诺菲的故事,可以看作一个典型样本。 赛诺菲正在玩一个有意思的组合术——用Anthropic旗下的Claude Code,再搭上AI初创公司Elementum的工具,自己打磨出了专属的AI Agent,用来替代ServiceNow的部分IT管理功能。过去这种活儿,几乎是ServiceNow这类SaaS的专属领地。 但另一边,赛诺菲和德国软件巨头SAP的绑定却更紧了。他们把自研的AI Agent和SAP的AI Agent打通,用来自动审计采购订单——这个任务以前是交给印度外包公司干的。结果很清楚:外包费用在下降,SAP的地位不降反升。 这意味着,AI带来的不是简单粗暴的“取代一切软件”,而是在重新画一条线——哪些软件该留下深耕,哪些可以被扫地出门。 咨询公司EY全球副主席Julie Teigland也提到,她的客户正在借助AI来整合应用生态。客户们开始像内科医生一样审视自己多年积累下来的“技术债务”,然后问一个根本问题:怎么做才能让这一切更简单、更容易迁移? 中小企业:替换速度更快,Salesforce首当其冲 和大型企业纠结又渐进的态度相比,中小企业动起手来干脆利落。 家族服装企业Mixology就是个例子。这家公司只有500名员工、16家实体门店。去年,他们开始用Palantir自己定制AI应用,用来生成社交媒体广告、预测需求、管理排班,顺带计划把Salesforce的用量给砍了。 CEO Jordan Edwards说得非常直接:“在没接触Palantir之前,整个业务都跑在Salesforce上。但未来还有这个必要吗?说白了,Salesforce能做的事,理论上Palantir都能做。” 当然,对大型客户来说,彻底抛弃Salesforce仍然极度困难。但对于规模更小的企业来说,用AI方案替换,已经不难想象了。 彭博社前几天也爆料了一个消息:星巴克正在认真考察,是否要用AI顶上微软、IBM手里的一批核心应用。 传统软件的新定位:从“功能工具”退化为“数据仓库” 一个以色列加密货币管理软件初创公司Utila的经历,把一种更深层的趋势推到了台前。 据The Information报道,Utila一口气砍掉了Clay、Vendelux等10家小型软件供应商的应用。这些软件曾经负责客户数据追踪、邮件营销、活动管理和销售准备多个环节。而现在,这些事全被交棒给了一家叫Swan AI的初创公司。 结果呢?市场负责人Din Arbel说得很轻松——软件预算直接砍掉一半。 但有意思的是,HubSpot被保住了。原因只有一条:数据。 Arbel说:“HubSpot还在用,但只是用来存数据的。”因为Swan AI的Agent需要从HubSpot里调取客户数据才能干活。此前,HubSpot跟投资者表过态,打算对外部Agent调用数据收费。Arbel说,就算这样,他也不会停用。 这个案例把传统SaaS的终极命运讲得清清楚楚——从功能执行者,退化为数据存储层。 GitHub四面受敌:代码仓库业务遭多方夹击 微软旗下的GitHub也没能在这场风暴里独善其身。它最强的拳头业务——代码仓库——正同时遭到多个方向的重拳。 GitHub曾经靠Copilot在AI编程领域先发制人,但优势在一点点缩水。更麻烦的是,连它最基础的看家本领——存放和协作编辑代码的那块地盘,也开始被蚕食。 按The Information的消息,AI编程工具Cursor最近推出了一个能正面硬刚的代码仓库产品。OpenAI总裁Greg Brockman也发话,说公司已经挖来了前GitHub高级总监Taylor Blau,专门“规划Git的未来”。信号非常明确。 最新一位入局者是Thomas Dohmke创办的初创公司Entire。这位前GitHub CEO带着6000万美元融资进场,推出了自己的Git代码仓库产品,主打稳定性。 Dohmke的方案很取巧:通过同时租用三大云服务商的服务器,把部署分散在全球各地,来提升速度和可靠性。他的原话是——“解决宕机问题的一个方法,就是增加冗余,分散部署,这样才能支撑AI Agent和人类用户大规模使用。” 而在另一边,GitHub自己在官方博客里也承认,上个月发生了六次宕机。他们正忙着把更多系统从自有服务器搬到微软Azure云上,试图压低断了又断的故障频率。
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