企业软件不会死，死的是按坐席收费的模式
AI 不会抹平企业软件的积累，但会打碎按坐席收费的定价模式。SAP 的防御不是自训基模，而是开放合作加业务理解，真正的战场在最后一公里的流程、数据和组织惯性。
核心论点 · 点时间戳可跳到原声
定价模式才是真冲击
AI 对 SAP 的冲击不在代码层，而在商业模式。SAP 股价从高点 300 美元回落到 160 美元，但拉长到 2021 年仍有 20% 多增长；Adobe 从约 480 跌到 220 左右，Zoom 几乎跌没。真正被替代的是单点 SaaS。冲击的核心是传统按坐席收费的定价模式，未来会转向按 consumption 甚至按结果付费，这是所有企业软件都要面对的挑战。
— 原欣不训基模，开放合作
SAP 不自己训练通用大模型，因为基模演进太快，且它擅长的领域是企业流程、数据和交互。SAP 的做法是开放给所有第三方模型，在模型选择上用最合适的场景配最合适的模型。同时基于自身结构化表数据训练专有小模型 RPT 1.5，用于收款预测等准确率要求接近 100% 的财务场景，因为财务领域 99% 的准确率仍不可用。
— 原欣老板要 AI，但脏数据仍在
大企业 CIO 最头疼的是老板在微信上读篇文章就丢过来说「我也要」。落差在于大家以为 AI 来了，以前脏活累活就不用干了。AI 能加速数据清洗，但不能让这个过程消失。要实现 AI 落地，仍需 FDE 梳理历史数据，按业务对象整理，同时把老师傅的非结构化决策「蒸」出来，沉淀成企业记忆，才能逐步提高可自动化执行的部分。
— 原欣FDE 与顾问终会融合
FDE 不是驻场工程师的翻版。传统 ERP 顾问是行业专家，从业务端切入，最终把需求落进标准产品；FDE 是把做产品的人提前部署到客户，沉淀出的能力会回归产品。早期 FDE 偏底层工程，缺一个把业务转成 coding 需求的转化器，所以 Anthropic、OpenAI 开始与麦肯锡、埃森哲这类咨询公司合作。两拨人会合并成同时懂业务和技术的复合角色，这正是从小圈子外溢到企业市场的必经路线。
— 原欣关务 Agent 准确率翻盘
一家大型创新公司自己做 agent 处理 33 个国家的海关申报，准确率只有六七成，人反而要复查剩余错误，怨声载道。SAP 进入后，靠 GTC 全球税务平台对 33 国税务的基本理解，加上 document AI 的模板配置，替代长上下文 token，准确率瞬间提升到 90% 几，原本一个国家试点，三十多个国家争相上线。这说明探索 AI 业务价值不必摒弃旧积累，标准流程叠加增量价值才是有效路径。
— 原欣28% 尝试，仅 3% 回报
麦肯锡访谈全球 2000 多家企业，28% 已用 AI 做项目，但只有 3% 认为真正有业务回报。因此真正上 production 的项目很少，多数还在 POC 和原型阶段。大客户有钱试错，动得快；小公司用开源工具跑得很快；最挣扎的是几个亿到 100 亿左右的中型企业，是否拥抱 AI 与创始人认知强相关，而中国企业更愿意把钱投在产品侧，而非管理侧。
— 原欣出海靠本地化底座
SAP 的全球化平台本身就覆盖 150 多个国家运营，产品架构里有 localization 团队，专门做各国税务合规的本地化，中国企业出海可以直接借用这套底座，只需关心业务。联想从 200 亿到几千亿规模都与 SAP 合作，现在用 process mining 工具梳理 2000 多个流程，找断点和提效空间。收并购欧洲企业时，对方天然是 SAP 用户，系统整合也有天然优势。
— 原欣原话 · 已逐字校验
你逃不出来处理企业的流程组织和数据，逃不掉对客户业务的理解，逃不掉我怎么把业务转化成我的代码，他还是要有human in the loop去做干预的。
你逃不出来处理企业的流程组织和数据，逃不掉对客户业务的理解，逃不掉我怎么把业务转化成我的代码，他还是要有human in the loop去做干预的。
原欣0:00
我觉得不是不存在，只是历史的规律告诉我们，它外溢是需要时间的。
我觉得不是不存在，只是历史的规律告诉我们，它外溢是需要时间的。
原欣30:51
老板经常在微信上读了一个什么什么什么AI能干啥，然后丢给他说我也要这是现在就是尤其大企业的CIO最头疼的事。
老板经常在微信上读了一个什么什么什么AI能干啥，然后丢给他说我也要这是现在就是尤其大企业的CIO最头疼的事。
原欣44:47
因为毕竟你现在的业务的大部分，其实还是遵循一定之规的。 你只需要在打底打的好的基础上，把那些以前不太规范。 和你不能读懂的或者收集那样的数据代价很大的那一部分补充上，其实就是很好的一个状态。
因为毕竟你现在的业务的大部分，其实还是遵循一定之规的。 你只需要在打底打的好的基础上，把那些以前不太规范。 和你不能读懂的或者收集那样的数据代价很大的那一部分补充上，其实就是很好的一个状态。
原欣56:30
现在大家其实整个AI的世界就是一个大的竞和的世界大混战啊。 对，就是谁也离不开谁，但同时大家都想去圈出来自己的一块地。
现在大家其实整个AI的世界就是一个大的竞和的世界大混战啊。 对，就是谁也离不开谁，但同时大家都想去圈出来自己的一块地。
原欣58:40
对企业其实相对来讲还是比较复杂的一个东西，就是出来混，总是要还的。
对企业其实相对来讲还是比较复杂的一个东西，就是出来混，总是要还的。
原欣1:11:28
数字与实体
| 全球百强中使用 SAP 的企业数 | 99 家 | 3:15 |
| SAP 云用户数 | 超过 3 亿 | 3:15 |
| SAP 全球员工数 | 11 万 | 3:15 |
| SAP 业务覆盖国家数 | 150 多个 | 3:15 |
| SAP 客户中中小企业占比 | 80% | 27:28 |
| 关务 Agent 准确率 | 从六七成提升到 90% 几 | 56:30 |
| 已用 AI 做项目的企业比例 | 28% | 1:06:03 |
| 认为真正有业务回报的企业比例 | 3% | 1:06:03 |
| SAP 代码量 | 几亿行 | 18:03 |
| 联想流程数量 | 2000 多个 | 1:24:03 |
术语
- ERP企业资源计划
- SAP 起家的核心系统，管理财务、采购、生产等端到端企业流程。
- FDE前向部署工程师
- 去客户现场把 AI 落地，同时把成果沉淀回产品。
- Human in the loop人在回路
- AI 自动执行后仍需人工审核关键判断。
- Process mining流程挖掘
- 用日志分析真实业务流，找断点和提效空间。
- Physical AI物理 AI
- AI 与机器人、电动车等实体结合，被认为是中国优势方向。
收听指南
企业软件创业者、投资人、出海企业技术负责人，以及想搞清 FDE 是不是好职业方向的工程师。