从“卖软件”转向“卖 AI 化的业务结果”。但三家的打法不完全一样大体可以概括为• 金蝶更激进正在把自己定位成“企业管理 AI 公司”• 用友更强调“平台化 企业级智能体 国产大模型融合”• 东软更偏行业纵深把 AI 深度嵌进医疗、汽车、政企等垂直场景1金蝶从 SaaS 公司转成“企业管理 AI 公司”金蝶在官方披露里已经把方向说得很明确2025 年开始金蝶要全面转型为企业管理 AI 公司并持续推进“订阅优先、AI 优先”战略。 它的核心动作有几类第一AI 直接嵌进 ERP/财务/人力/供应链。金蝶云·星瀚已经上线了20 多个 AI 应用覆盖财务、人力、供应链等领域定位不是单点工具而是“超级智能体Agent管理助手”。 第二平台化。它不是只做几个聊天助手而是在推自己的 Cosmic AI / 苍穹 AI 平台希望以后企业管理系统本身就是 AI 原生的。官方表述里已经强调要靠平台和场景智能体重构企业管理。 第三先从高价值场景切入。比如合同审查、财务分析、异常预警、HR 自助、经营分析这些 ROI 很容易讲清楚的场景。 第四开始验证商业化。金蝶 2025 年中报披露AI 相关合同额已经超过 1.5 亿元人民币说明它不只是“讲故事”已经在推动 AI 单独签约和交付。 所以金蝶的策略很像“把原来的 ERP/SaaS 壳子保留但内核逐步换成 AI 驱动的管理系统。”⸻2用友用 BIP 做底座押注“企业级智能体工厂”用友的思路比金蝶更“平台型、工程型”。它公开强调的是“AI 至上战略”并发布了“用友 BIP 企业 AI”主张把 AI 深度嵌入企业业务与管理流程而不是外挂一个问答机器人。 它的几个关键动作很清楚第一做统一底座。用友一直在强调 BIP 是统一数智底座AI 不是零散插件而是和数据、流程、应用原生一体。官方多次提到它的目标是解决过去企业软件里的“应用烟囱、数据孤岛、智能碎片”。 第二做企业级智能体构建平台。它不只是做几个 AI 助手而是希望企业和伙伴可以自己搭建智能体。用友公开说其智能体平台可无缝接入大量企业级 API并支持复杂任务编排。 第三兼容多模型尤其积极接入国产模型。用友官方披露YonGPT 已接入 DeepSeek也接入豆包、千问、百川等模型同时还在推自己的本体大模型 YonLOM。这个策略说明它不想只做“模型调用商”而是想占住企业知识、本体、流程和应用编排这一层。 第四先拿自己研发体系做内部验证。截至 2025 年底用友研发中心已有 79 个研发智能体纳入运营监控总调用量达到 236 万次。这说明它在走一条典型路径先内部提效再对外卖能力。 所以用友的策略更像“把企业软件平台升级成 AI 操作系统再让客户和生态在上面长出智能体。”⸻3东软不跟 ERP 厂商正面同质竞争而是强化行业 AI 解决方案东软和金蝶、用友不完全是一类。它不是以通用 ERP/财务软件为主而是长期深耕医疗、汽车、智慧城市、政企行业所以它的 AI 路线也更偏行业解决方案化。东软官方披露的重点包括第一提出 AI 落地框架。东软推出了“融智RongzhiAI 实施框架”目的是加快 AI 行业落地不只是做模型演示。 第二聚焦行业场景。比如汽车领域东软在 2025 上海车展发布了面向智能座舱、驾泊一体、车载智能出行的 AI 产品组合这说明它把 AI 当成行业能力升级而不是通用办公 AI。 第三强调“AI 数据”双轮驱动。在医疗数据智能等领域东软官方提到以“AI 数据”为核心驱动力推进智能化战略。这个方向很适合它因为医疗、医保、医院信息化、车联网这些行业都对数据沉淀、流程理解、合规能力要求极高。 所以东软的路径更像“利用自己已有的行业 know-how把 AI 嵌进高壁垒行业软件而不是去拼通用大模型入口。”⸻4这三类传统软件公司面对 AI 时代的共同策略虽然打法不同但本质上都在做 5 件事一是从“功能软件”变成“智能业务系统”过去卖的是模块财务、人资、供应链。现在卖的是预测、分析、审查、辅助决策、自动执行。也就是从“系统记录业务”变成“系统参与业务”。二是从“人工操作流”变成“人机协同流”原来的软件逻辑是人点按钮、填表、跑流程。现在变成AI 先理解意图、调用流程、生成建议人来确认关键节点。三是从“标准化软件”变成“平台 Agent 场景包”单一软件模块越来越难形成壁垒。未来壁垒会转向• 企业知识沉淀• 业务流程编排• 行业数据语义• 权限与合规• 智能体运行平台四是从“单次项目交付”转成“持续订阅 AI 增值收费”AI 时代更容易形成持续收费因为模型调用、知识更新、场景扩展、本体构建都能成为新增价值。金蝶已经披露 AI 合同额用友也在持续发布企业 AI 产品矩阵本质都在试图重构收入模型。 五是从“软件公司”转向“数据 流程 模型”综合服务商谁最懂企业内部数据结构、业务流程、审批链、主数据、财务口径谁就更容易把 AI 真的落地。这恰恰是传统软件公司的护城河不是它们的包袱。⸻5它们现在真正面临的压力也很现实虽然都在转型但挑战也很大第一老产品包袱重。历史版本、定制化项目、复杂实施体系会拖慢 AI 原生改造速度。第二组织能力要变。以前强项是实施顾问、交付顾问、行业顾问现在还要有模型工程、数据治理、Prompt/Agent 编排、安全治理能力。第三客户买单逻辑变了。以前客户买“系统上线”现在客户更关心“AI 到底能省多少人、提多少效、降多少错”。第四新对手不是传统友商。以后它们不仅要和彼此竞争还要面对• 大模型厂商• AI 原生创业公司• 行业垂直 Agent 公司• 云厂商的 AI 平台能力⸻6一句话看三家的差异你可以这样理解• 金蝶更像“ERP/SaaS 厂商 AI 化最快的一类”• 用友更像“想做企业 AI 底座和智能体平台”• 东软更像“把 AI 深挖进高门槛行业解决方案”⸻7对传统软件公司的启示AI 时代并不一定先淘汰传统软件公司反而会先淘汰两类公司• 只会卖老功能模块、不会重构产品的• 只有项目交付、没有数据和流程沉淀的真正有机会活得更好的是那些同时具备这三样东西的公司行业知识 企业流程控制权 AI 产品化能力而金蝶、用友、东软现在的动作基本都在朝这个方向走。只是• 金蝶偏“AI 化管理”• 用友偏“AI 平台化”• 东软偏“AI 行业化”
金蝶，用友，东软等传统软件公司怎么应对AI改革
从“卖软件”转向“卖 AI 化的业务结果”。但三家的打法不完全一样大体可以概括为• 金蝶更激进正在把自己定位成“企业管理 AI 公司”• 用友更强调“平台化 企业级智能体 国产大模型融合”• 东软更偏行业纵深把 AI 深度嵌进医疗、汽车、政企等垂直场景1金蝶从 SaaS 公司转成“企业管理 AI 公司”金蝶在官方披露里已经把方向说得很明确2025 年开始金蝶要全面转型为企业管理 AI 公司并持续推进“订阅优先、AI 优先”战略。 它的核心动作有几类第一AI 直接嵌进 ERP/财务/人力/供应链。金蝶云·星瀚已经上线了20 多个 AI 应用覆盖财务、人力、供应链等领域定位不是单点工具而是“超级智能体Agent管理助手”。 第二平台化。它不是只做几个聊天助手而是在推自己的 Cosmic AI / 苍穹 AI 平台希望以后企业管理系统本身就是 AI 原生的。官方表述里已经强调要靠平台和场景智能体重构企业管理。 第三先从高价值场景切入。比如合同审查、财务分析、异常预警、HR 自助、经营分析这些 ROI 很容易讲清楚的场景。 第四开始验证商业化。金蝶 2025 年中报披露AI 相关合同额已经超过 1.5 亿元人民币说明它不只是“讲故事”已经在推动 AI 单独签约和交付。 所以金蝶的策略很像“把原来的 ERP/SaaS 壳子保留但内核逐步换成 AI 驱动的管理系统。”⸻2用友用 BIP 做底座押注“企业级智能体工厂”用友的思路比金蝶更“平台型、工程型”。它公开强调的是“AI 至上战略”并发布了“用友 BIP 企业 AI”主张把 AI 深度嵌入企业业务与管理流程而不是外挂一个问答机器人。 它的几个关键动作很清楚第一做统一底座。用友一直在强调 BIP 是统一数智底座AI 不是零散插件而是和数据、流程、应用原生一体。官方多次提到它的目标是解决过去企业软件里的“应用烟囱、数据孤岛、智能碎片”。 第二做企业级智能体构建平台。它不只是做几个 AI 助手而是希望企业和伙伴可以自己搭建智能体。用友公开说其智能体平台可无缝接入大量企业级 API并支持复杂任务编排。 第三兼容多模型尤其积极接入国产模型。用友官方披露YonGPT 已接入 DeepSeek也接入豆包、千问、百川等模型同时还在推自己的本体大模型 YonLOM。这个策略说明它不想只做“模型调用商”而是想占住企业知识、本体、流程和应用编排这一层。 第四先拿自己研发体系做内部验证。截至 2025 年底用友研发中心已有 79 个研发智能体纳入运营监控总调用量达到 236 万次。这说明它在走一条典型路径先内部提效再对外卖能力。 所以用友的策略更像“把企业软件平台升级成 AI 操作系统再让客户和生态在上面长出智能体。”⸻3东软不跟 ERP 厂商正面同质竞争而是强化行业 AI 解决方案东软和金蝶、用友不完全是一类。它不是以通用 ERP/财务软件为主而是长期深耕医疗、汽车、智慧城市、政企行业所以它的 AI 路线也更偏行业解决方案化。东软官方披露的重点包括第一提出 AI 落地框架。东软推出了“融智RongzhiAI 实施框架”目的是加快 AI 行业落地不只是做模型演示。 第二聚焦行业场景。比如汽车领域东软在 2025 上海车展发布了面向智能座舱、驾泊一体、车载智能出行的 AI 产品组合这说明它把 AI 当成行业能力升级而不是通用办公 AI。 第三强调“AI 数据”双轮驱动。在医疗数据智能等领域东软官方提到以“AI 数据”为核心驱动力推进智能化战略。这个方向很适合它因为医疗、医保、医院信息化、车联网这些行业都对数据沉淀、流程理解、合规能力要求极高。 所以东软的路径更像“利用自己已有的行业 know-how把 AI 嵌进高壁垒行业软件而不是去拼通用大模型入口。”⸻4这三类传统软件公司面对 AI 时代的共同策略虽然打法不同但本质上都在做 5 件事一是从“功能软件”变成“智能业务系统”过去卖的是模块财务、人资、供应链。现在卖的是预测、分析、审查、辅助决策、自动执行。也就是从“系统记录业务”变成“系统参与业务”。二是从“人工操作流”变成“人机协同流”原来的软件逻辑是人点按钮、填表、跑流程。现在变成AI 先理解意图、调用流程、生成建议人来确认关键节点。三是从“标准化软件”变成“平台 Agent 场景包”单一软件模块越来越难形成壁垒。未来壁垒会转向• 企业知识沉淀• 业务流程编排• 行业数据语义• 权限与合规• 智能体运行平台四是从“单次项目交付”转成“持续订阅 AI 增值收费”AI 时代更容易形成持续收费因为模型调用、知识更新、场景扩展、本体构建都能成为新增价值。金蝶已经披露 AI 合同额用友也在持续发布企业 AI 产品矩阵本质都在试图重构收入模型。 五是从“软件公司”转向“数据 流程 模型”综合服务商谁最懂企业内部数据结构、业务流程、审批链、主数据、财务口径谁就更容易把 AI 真的落地。这恰恰是传统软件公司的护城河不是它们的包袱。⸻5它们现在真正面临的压力也很现实虽然都在转型但挑战也很大第一老产品包袱重。历史版本、定制化项目、复杂实施体系会拖慢 AI 原生改造速度。第二组织能力要变。以前强项是实施顾问、交付顾问、行业顾问现在还要有模型工程、数据治理、Prompt/Agent 编排、安全治理能力。第三客户买单逻辑变了。以前客户买“系统上线”现在客户更关心“AI 到底能省多少人、提多少效、降多少错”。第四新对手不是传统友商。以后它们不仅要和彼此竞争还要面对• 大模型厂商• AI 原生创业公司• 行业垂直 Agent 公司• 云厂商的 AI 平台能力⸻6一句话看三家的差异你可以这样理解• 金蝶更像“ERP/SaaS 厂商 AI 化最快的一类”• 用友更像“想做企业 AI 底座和智能体平台”• 东软更像“把 AI 深挖进高门槛行业解决方案”⸻7对传统软件公司的启示AI 时代并不一定先淘汰传统软件公司反而会先淘汰两类公司• 只会卖老功能模块、不会重构产品的• 只有项目交付、没有数据和流程沉淀的真正有机会活得更好的是那些同时具备这三样东西的公司行业知识 企业流程控制权 AI 产品化能力而金蝶、用友、东软现在的动作基本都在朝这个方向走。只是• 金蝶偏“AI 化管理”• 用友偏“AI 平台化”• 东软偏“AI 行业化”
