文 | 海豚投研

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算作现时本钱和科技市集最大的干线—AI 在时候端的发展可谓日月牙异：

①24 岁首 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；

② Suno 模子代表 AI 在音乐等音频生成上已初有见效；

③ 年中 Llama-3、Gemini、Claude、豆包等不同平台的大模子如星罗云布，握住骄矜和迭代；

④以 Tesla FSD v13 代表的 AI 在 “通过视觉聚积寰宇” 上已有长足高出；

⑤ChatGPT 4o1~4o3 给咱们展示了一个 “初见见效” 的兼具图文、视频、语音等多模态感知和逻辑推理材干的 AI 大模子；

⑥日前以$赛富时.US 发布的 Agentforce 为代表的 “AI agent”，则又向 “东说念主工智能” 真确替代 “东说念主工” 迈出了一步。

但本钱市集上，以微软、英伟达、台积电为代表的 AI 产业链上游，即硬件芯片和云设计基础设施自 24 年下半年以来，大体上是颤动走平，并未跟着 AI 时候的握住演进连接立异高。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 的累计涨幅卓绝 30%，清亮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。

在此配景下，海豚投研这次就以 Salesforce（NYSE:Salesforce）为筹商对象和切进口，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” 认识下的 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. 股价神圣复盘

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

① 第一个要害事件，Salesforce 在 9.12 初次公布了 Agentforce，随后 Salesforce股价立即冲突了连续数月的颤动走势，运转趋势性拉涨；

② 10.29 日 Agentforce 服务向用户全面绽开，几日之后（数日蔓延应当是市集和客户在评估 Agentforce 的可用性），Salesforce 的股价再度冲突连续了十几个往来日的颤动，快速拉涨；

③ 12.04 日 Salesforce 浮现 3Q25 功绩，今日 Salesforce 股价拉升超 10%。不外客不雅的说，现时功绩阐扬和对下季指引并不算很坚贞，属于不会给现时乐不雅情怀 “泼凉水”，但也并不及以考证市集对 Agentforce 乐不雅预期的季报。(后文会更瞩目探讨)；

④ 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 (主若是瞻望，践诺已落地的较少)，和自愿布以来 Agentforce 的效果和用户接受情况。后一日 Salesforce 股价清亮走跌，但今日纳指举座下落近 3.6%，主若是受宏不雅市集株连。据咱们了解，市集对 Agentforce 2.0 的反应是比较正面的。

2. Salesforce 的 3Q25 功绩阐扬好吗？

简要回来 3QF25 功绩，从当季阐扬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，① 从预期差的角度，收入、毛利、操办利润这三项要害财务目的的王人仅略高于预期 1%~3% 傍边，仅是比预期稍好，并莫得大超预期的清亮亮点。

② 从趋势的角度，3Q 收入增速（不管是举座如故核心的订阅收入）较上季度连接稍稍放缓 0.1pct，标明在Agentforce 之外 Salesforce 现存业务的增长趋势是在连接向下的。

比拟握住放缓的营收增长，Salesforce 盈利材干改善相对更有看点，3QF25 操办利润同比增长 26%，OPM 同环比分手栽培了 280bps / 90bps 到 20%。主若是用度大头（占收入 4 成高低）的营销用度支拨仅增长 5% 的带来的利润率栽培。但如上文所述，OPM 改善的幅度是在市集预期之内的。

③ 本季度从预期差和变化趋势两个角度王人算有亮点的目的，是cRPO（current remaining performance obligation，即已缔结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。海豚投研测度，市集对此的解读可能是：用户对接管 Agentforce 的意愿较高，发布后如实带来了新增合约，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 功绩反馈特殊乐不雅的一个合聚积释。

而Salesforce 对 FY25 和下季度即 4QF25 的指引以至是相对偏负面的，① 增长端，总营收和核心的订阅收入增速会进一步的放缓，② Non-GAAP 口径（剔除 SBC）下，在 3Q 季度可圈可点的操办利润率改善，按指引在 4Q 会环比走低 40bps，③ 3Q 增速达双位数的 EPS 和操办现款流，在 4Q 增速王人会大幅回落到 10% 以下，④ 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 增长外并无显耀亮点，对 4Q 的指引更是在全部要害目的上王人边缘变差，看起来并不值得功绩后 10% 的涨幅。且近期 Salesforce 股价冲突的节点，王人于 Agentforce 的推出和上线的节点精确的一致。经过上述简要复盘，海豚投研以为，近期 Salesforce 股价的坚贞阐扬，与近期的功绩基本面并无多大关联，主若是由于市集对 Agentforce--“AI agent” 认识下最早的生意实例的出路的乐不雅预期和提前反馈。

因此，海豚投研这次对 Salesforce 的隐蔽筹商，不从老例的生意模式和壁垒优下第角度动手，就以现时市集最怜惜 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 带来更正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 -- 又是一个引颈将来的新科技？

1、什么是 AI agent？

咱们需要聚积的第一个问题即，Agentforce 所属的“AI agent” 这一认识具体指什么？与以 ChatGPT 为例的 “Chat bot”，以 Copilot 为例的 “AI assistant”，有哪些践诺上的异同点？以下筹商几许会触及部分 “封锁难解” 的认识，海豚投研尽量抛开底层的时候细节，从一个咱们和普罗大家便于聚积的视角简要开赴，让公共聚积咱们到底在筹商什么。

高度抽象的说，“AI Agent” 比拟先前种种 “Chatbot” 或 “AI assistant” 的各异主要在--AI 由 “器具性” 向 “主体性（或者说自主性）” 进化程度的不同。按 OpenAI 的设计，AI 时候通向真确 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话语交互材干的聊天机器东说念主；第二阶端的 AI 则具备了一定推理和问题惩处材干；第三阶段即 “AI agent”，其与第二阶段 AI 时候的践诺别离在，“AI agent” 不仅能提供惩处决策，同期还具备自主奉行惩处决策的材干。

以更芜俚、类比的步伐来说：

① 更早出现的 ChatGPT 和 Copilot 之类，主要仍是在东说念主类的率领下、扶直完成某些职责的“器具型” AI，或者说是“以具体任务为导向”。践诺上这类 AI 时候，和咱们之前使用的 “电脑”、“Office suite” 等并无质的区别，仍只是器具。

② 而 “AI Agent”（在时候锻练的盼望情景下）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本领、和最终落地奉行的动作。东说念主类只需要给 AI agent 设定需要结束的办法或限制，并提供所需的资源和监督。换言之，AI agent 不错类比为东说念主类设备下的 “数字版” 职工（即照拂层屡次说起的 “Digital labour”），而不再只是是器具。

践诺上，AI agent 比拟 ChatGPT 等的演化旅途，和 AI 时候的另一大主流讹诈场所 -- 自动驾驶的演化旅途终点雷同。如咱们可能愈加熟习的，自动驾驶时候的等第可分为 L1~L5。ChatGPT 和 Copilot 可类比自动驾驶的 L2~L3 级别，能扶直驾驶员完成变说念、自动刹车等扶直职责，或者在比较平日的东说念主类监管下结束由 A 到 B 的行驶。比拟之下，AI agent 则可类比 L4 自动驾驶，即能够在莫得或很少东说念主类侵犯的情况下，自主结束由 A 到 B 的行驶。

从中咱们也能朦拢窥见，AI 的时候发展旅途天然各部雷同，但颇有 “同归殊途” 之感。大模子、自动驾驶、机器东说念主等等时候组合在沿路，偶然将来某日真会出生兼具 “智能” 和 “实体”，能近乎完满替代东说念主类劳能源的一天。

2、AI agent 离咱们有多远？

以上探讨的 AI agent 是一个锻练盼望情景下的认识和瞻望，具体能弗成、何时能结束盼望情景的 AI agent 是一个犹未可知的问题。Again，从底层时候的角度去探讨 AI agent 能否结束的可能性实时期节点、并非海豚投研的材干所在。咱们只从普罗大家能聚积的角度，简要探讨下要结束锻练的 AI agent 需要哪些要害组件和时候，以便诸君自行感受 AI agent 离现实还有多远。

如前文所述，锻练的 AI agent 有材干自行完成信息网罗、分析决策、落地奉行，因此锻练的 AI agent 就需要兼具三大模块：

① 分析决策模块（大脑）：如种种基于 LLM 的 AI 模子。以海豚投研的分解，现时的种种大模子王人已具备锻练的天然话语交互材干和一定的推理和分析材干。但距离能进行长链路且能保证较高 “正确性” 的推理、分析和判断材干，以咱们的分解，现在的 AI 大模子应当还需要一定时期的发展

② 感知模块（五感）：能够感知并分析笔墨、视觉、听觉等种种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、麦克风或种种传感器已特殊锻练。现在能聚积包括图片、视频、话语在内的多模态大模子现在也已有 “初见见效” 的模子存在。如近期发布的 GPT-4o 多模态模子和 Tesla 的纯视觉自动驾驶时候，王人考证了现在的大模子已具备了一定聚积视觉信息的材干。至于话语和笔墨的识别时候则就愈加锻练。

③ 奉行模块：正如 AGI 的 L2 和 L3 阶段的核心各异是 L3 具备了奉行材干，海豚投研以为 AI agent 要锻练落地的主要难点 (之一) 也在奉行模块上。一个主要问题是，诚然现在种种 AI 模子已初步具备了输出文本、PPT、语音、乃至一些神圣的视频、3D 模子的材干。但这种需调用关系 API 奉行的材干并不 “通用”，需要事前埋设 API、且难以穷尽。

不外以操作电脑为例，现在 AI“通用型” 的操作材干也已在研发当中。形象的说，具备 “通用型操作材干” 的 AI 能够像东说念主类一样通过扫描骄矜屏（模拟东说念主类眼睛）来获取所需信息，通过模拟使用鼠标、键盘的操作方式，来使用种种软件，而不需依赖 API。

④ 小结来看，AI agent 所需的三大模块上，现在王人至少具备了初步的时候材干。以海豚投研现在的分解，现在最主要的时候难点，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，精确分解近况（不管是物理上的、职责上的、或是东说念主际关系上的）的材干，以及终末的奉行端。

3、Agentforce 到底是何方神圣

以上更多是盼望情景下对 AI agent 的愿景，在那种情形下 “数字职工” 大领域替代东说念主力的 “将来已来”。那么 Salesforce 如故发布的 Agentforce 践诺若何？是否称愿景中，已领有了特殊的 “自主职责” 的材干？

以上图为参考，高度抽象来看：Agentforce 是 Salesforce 基于其底层的时候平台（PaaS）和多年累计的数据（Data），和算作 CRM 龙头数十年在 SaaS 时候和行业学问的蓄积（所谓 Industry know-how），并通过现时 AI 时候，将上述沿路交融、揉持在沿路，塑变成各式能讲求不同任务的 Agents，匡助奉行包括但不限于销售、客服、营销、数据分析等方面的职责。

不外从普通使用者，以及投资东说念主的视角，高妙的时候材干和行业学问更多只是一个不易聚积的 “黑箱”。咱们从更形象具体的角度--通过 Agenforce 搭建一个讲求处理用度报销恳求的 Agent 的案例来看，Agentforce 到底是若何运作的：

① 起原第一步，大致界说该 Agent 的脚色，所讲求的职责内容，或职责的办法； ② 界说需要 Agent 介入的种种场景（Topics），例如收到职工报销恳求、职工问询报销规章轨制等情景；③ 瞩目界说、圭表不同场景下 Agent 应当选拔的步履（Action）；④ 在职责经过中（workflow）中设定何时触发 Agent 介入奉行，有哪些可能的处理限制等；⑤ 经过上述建立，咱们就得到了一个讲求用度报销的 Agent，终末一个截图是该 Agent 反馈的一次限制案例。

不错看到，现在的 Agentforce 距离盼望情景下 “AI Agent” 能自行分析、拆免除务办法，作念出合理判断和操作，委用预期办法尚有很远的距离。仍需事前具体且准确地去设定的脚色、场景、步履、经过等，这和非 “AI 时间” 下按设定好规章做事的机器东说念主可能仍是左近的。

但真确核心的不同之处是，上述建立过程中并不触及代码编程，而是用天然话语来刻画出对应的情形、规章、操作等即可。从这个角度，Agentforce 践诺上可类比为一个 “去代码化” 的编程器具。天然现在 Agentforce 比拟东说念主类清亮仍需要更多、更精确的 “率领”，Agentforce 可能的最大价值是，赐与了普罗大家（无编程材干），相对更神圣便捷构建我方的 “数字助力职工”，去向理一些相对神圣、但繁复耗时的职责。

4、Agentforce 落地情况若何？

凭据以上的例子，可见 Agentforce 现在适配的仍是相对神圣、重叠性的职责。而凭据公司的浮现，Agentforce 1.0 发布以来落地程度最快的场所是客服（service agent）。由于客服一般不太触及决策，大遍及情况下只触及笔墨交流（时候难度低），且在 AI 时间之前使用机器东说念主扶直客服服务就已是老例操作，因此 service agent 算作最快落地场所并不料外。算作规范，Salesforce 在本人官网的客户服务也上线了 Agentforce，以下是海豚投研与 Agentforce 的一次相通，可供诸君自行感受 Agentforce 与其他客服机器东说念主或 ChatGPT 的优劣。

海豚投研的主不雅看法，Agentforce 的话语聚积和相通材干比拟 ChatGPT 等主流 LLM 大模子，咱们莫得感受到清亮各异。不外在用词的圭表、防护 “幻觉” 或 “言而无信”、拒却回话不关系问题等方面，Agentforce 比拟 ChatGPT 等 C 端居品，对回话质地的 “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：

① 起原说起了Agentforce 发布于今的一些效率。例如落地最快的 service agent 现在已每周处理 3.2 万次客户究诘，其中 83% 的客户究诘 Agentforce 能落寞处理，比拟先前需上报东说念主工处理的案例减少了 50%。

②Agentforce 维持的使用场景将从起原上线的客服和销售外，向更多行业、更多场景、更多脚色拓展。如个东说念主的购物 agent、讲求招聘的东说念主力 agent、协助医疗、交税、西席等多方面的 agent。

③ 将Agentforce 的部署和使用领域将拓展到 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 平台上奉行关系的 ERP 操作经过。

④ 上述Agentforce 2.0 说起的功能按规划将在本年 2 月上线，而下一次的进化--Agentforce 3.0 的发布会斟酌会在本年 5 月傍边举行。

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效率，联结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（天然浸透率并不高）。至于照拂层对 Agentforce 后续发展的畅想最终落地时的质地若何，在践诺居品上线前海豚投研无法造谣测度。不外从 Agentforce 每隔 2~3 个月就更新一代的演化节律，不错近乎敬佩的是，之后 Agentforce 和其代表的 “AI Agent” 时候不详率会有终点连忙的迭代和发展。

三、盼望很大，Agentforce 践诺能有多大孝顺？

以上咱们从认识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：① Agentforce 可能为用户带来几许收益 or 从简几许用度；② Agentforce 的潜在市集空间有多大；③ 中短期内 Agentforce 有望给 Salesforce 带来几许净增量收入？

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（践诺有可能会提供一定扣头）。比拟之下，据行业调研东说念主工客服平均应酬一次问询（conversation）的成本轻便在$2.7~$5.6 之间。算作交叉考证，咱们自行作念了测算：① 据查询，好意思国平均一个客服职工的年工资轻便在$35,000~$70,000 傍边；② 按单个职工平均每周职责时期在 40~50 小时傍边（有可能会更高）；③ 假定平均每次相通破耗时期为 10 分钟（包括舒服恭候时期）。按上述假定，海豚投研自行测算的东说念主工客服单次相通成本轻便在$2.8~$4.5 傍边，和市集调研的数据接近。

这样看，Agentforce 对 service agent 的$2 每次相通的订价较平均东说念主工成本低了约 45%，换言之，盼望情景下若企业用户接管 service agent 代替东说念主工客服轻便能从简约一半的东说念主力成本。但也需推敲到，现在 service agent 尚不具备完满匹配东说念主类客服的材干（按 demo 中的展示）。因此咱们以为与东说念主工成本下限各异并不大的$2 订价，可能不具备很强的眩惑了让企业用户接管 Agentforce，如实有在口头订价上给出扣头的需求。

通过以上分析可见，Agentforce 提供的 “Digital labour” 在盼望情景下（假定 Agentforce 的职责材干接近东说念主类职工）如实能够匡助企业用户从简特殊可不雅的东说念主力成本，因此有但愿眩惑企业用户接管 Agentforce 来替代东说念主力职工。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 万在任的东说念主工客服岗亭，参考咱们以上的测算，单个东说念主工客服一年处理 1.3 万次客户的问询，那么基于保守和乐不雅情景下的浸透率和单次相通的订价，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。比拟 Salesforce 在 FY25 年约$90 亿的 Service cloud 收入，保守情景下$20 亿增量市集领域并算不上可不雅（何况这还没推敲到其他竞争敌手也可能推出雷同服务的竞争）。而盼望情景下，AI agent 需要取得特殊可不雅的对东说念主工的替代率（比如至少 3~5 成），以及和东说念主类职工接近的材干而收取较高的订价（如$2 每次相通），才有望带来数倍于现时收入领域的增量空间。

天然，表面上跟着 Agentforce 拓展到销售、西席、法律、财务等五行八作，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领域。再往长久看，如果 “Digital labour” 简直能在遍及情况下替代东说念主力，其 TAM 空间之大以至不错说 “俱收并蓄”。然而上述这些职责对材干的要乞降复杂度澄骄气出客服职责，且 Salesforce 现在我方王人尚未搞明晰在客服除生人业，对 Agentforce 的订价方式。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。神圣定性来说，AI agent 的总 TAM 联想空间清亮是无比雄伟的，十万亿好意思元王人不算上限，但其前提假定—“东说念主工智能” 能够确保质地的替代东说念主类职责，尚有些远处。

2、Agentforce 能给 Salesforce 带来几许增量收入？

以上是从中长久视角对 Agentforce 潜在的市集领域有多大的测算，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？

起原需要明确的小数是，如前文所述Agentforce 在 customer service 方面是接管的步骤收费模式，而非原来传统接管的按 seat 收取固定服务费的订阅式收费模式。跟着存量用户接管 Agentforce 替代原来的 service cloud，在得到新收入的同期，也会导致原来订阅收入的下滑。

由于公司并不浮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。关于原不同层次和订价的 Service Cloud 的用户，在假定 Agentforce 践诺每次相通收费$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 能孝顺 37%~101% 的增量收入。对营收占比较大，参考意旨更高的领域较大的两档用户，20% 的浸透率假定下，Agentforce 能带来的增量收入约为 37%~41%。

举座来看，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 在客服服务上的接管率分手达到 5% 和 10%，那么能给 Salesforce Service Cloud 收入分手带来 10% 和 20% 的增量收入。孝顺如故比较可不雅的。但如果 Agentforce 在 2 年内仅在 Cloud service 上到手落地，那么上述两种情况下 Agentforce 对 Salesforce 总收入的孝顺就仅为 3%~6%，意旨不大。

3、总结

回来上文的探讨，能落寞念念考、职责的 “AI agent” 的认识和将来 “Digital labour” 大领域替代东说念主力，不错说是 AI 时候海浪以来最让东说念主隆盛的，也最具 “星辰大海” 联想空间的时候发展场所。而且为结束 “AI agent” 所需的各方面时候也如实已有初步的效率，和高速迭代和发展。从我个东说念主的看法，拉长视角下 “AI agent” 是可能有特殊的概率能够结束。

但畅想之外，现实是现时的 Agentforce 仍是一个需要东说念主类事前圭表比较瞩目规章和经过的扶直性器具。现在 Agentforce 更多的意旨可能是提供了一个无需代码就可结束办公自动化的 “编程器具”，而非一个能 “落寞念念考和职责” 的数字职工。

定量来看，如果 Agentforce 如实能结束接近东说念主类的职责材干，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将来，50% 的浸透即有近$400 亿的市集领域。若能在多种行业王人能有不俗的浸透，那么数千亿乃至数万亿的 TAM 也并非不可能。

但清亮 Agentforce 现在不具备接近东说念主类的职责材干，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，几许有边缘改善营收增速的效劳。

是以，算作一个发布仅数月，认识意味大于践诺阐扬的 “Agentforce”，现在清亮尚不及以给 Salesforce 带来 “x 倍” 量级的增长。对情怀、估值的拉动，强于对基本面功绩的拉动。

天然 Salesforce 也不仅惟一 Agentforce，咱们不才一篇中，将从更多的角度来探讨体育游戏app平台，现时的 Salesforce 是不是具备其他值得下注的亮点。