要做企業版“大龍蝦”，思邁特的 AI 新敘事

文｜白 鴿

編｜王一粟

2026年開年至今，全球企業軟件行業的震蕩仍在持續。

大模型公司Anthropic發布Claude Cowork系列AI Agent的消息一出，美股企業軟件板塊應聲暴跌，ServiceNow、Salesforce等頭部企業股價累計跌幅超30%，Workday近乎腰斬。

一時間，恐慌情緒迅速蔓延至整個企業軟件行業。

追根究底，這場震蕩的核心，是因為AI重構了軟件行業的底層邏輯。

一方面，當AI智能體讓軟件功能的復制邊際成本趨近于零，當1個人能借助AI完成過去3個人的工作時，傳統軟件企業依靠用戶擴容、追加部署等實現營收的模式面臨根本性挑戰。同時，當AI能直接為企業提供業務結果，而非單純的工具功能，傳統標準化軟件的價值被徹底重新定義了。

因此，資本市場開始重新審視軟件企業的核心競爭力。

那么，AI時代，軟件企業的核心競爭壁壘到底是什么？當全球軟件企業陷入危機之時，中國本土軟件企業，又將走出怎樣的差異化發展路徑？

“AI時代產品會越來越薄，功能很容易被AI復制。”思邁特軟件創始人、董事長吳華夫對光錐智能說道，“未來核心競爭力，是為企業打造有價值的AI應用場景，對應服務也將會越來越重。”

說白了，AI時代的企業軟件賽道，比拼的將不再是產品功能，而是要轉向以賣“AI價值”為核心的服務能力，并以此重構全新的商業模式。

日前，光錐智能與吳華夫展開了一場深度交流，我們也試圖通過思邁特這家BI（Business Intelligence，商業智能）廠商的AI技術深耕與落地實踐，探索軟件企業在智能時代的發展進階之路。

思邁特作為中國老牌BI公司之一，早在2017年就自研自然語言技術NLA并獲國家專利，成為國內最早布局Chat BI的企業，先后推出Chat BI產品V1、V2版本，奠定了在自然語言交互分析領域的先發優勢。憑借扎實技術積累，思邁特也成為國內純BI領域唯一入選Gartner中國AI創業公司代表。

同時，依托“高級分析”核心能力，思邁特BI產品矩陣持續迭代升級：2023年在行業首次提出“指標”概念，并推出以指標為核心的一站式ABI平臺SmartBI Insight V11。AI大模型浪潮下，公司又迅速推出獨立AI產品——白澤V3，定義新一代Agent BI范式。

從早年布局NLA與Chat BI，到如今落地Agent BI，思邁特在AI技術探索上始終堅持長期主義，而非盲目跟風。2017年NLA誕生之初，創始人吳華夫便已規劃好了ChatBI的產品雛形；當大模型時代真正到來、技術壁壘被打破，思邁特也完成了向Agent BI的產品升級。

屬于思邁特的智能化進階故事，才剛剛拉開序幕。它在找到屬于自己的破局之道的同時，也為行業提供了一份傳統軟件企業戰略布局AI、推進行業智能升級的參考樣本。

行業狂熱下的冷靜布局指標體系與多智能體協同驅動核心領先

2023年，ChatGPT的爆火讓整個軟件行業陷入了一場“AI焦慮”，大大小小的BI廠商紛紛給產品貼上“Chat”標簽，試圖搭上大模型的快車。

但吳華夫對于AI大模型帶來的熱潮，卻能夠保持難得的冷靜。

在其看來，AI概念早就已經有了，而思邁特也早在2017年就有了對話式分析型產品（ChatBI雛形），只不過GPT來了之后，給AI應用打開了可能性，但早期B端應用少、成本高，客戶部署大模型花幾千萬卻難發揮價值。

“2025年，算力便宜后才出現很多AI應用，但B端卻也并未帶來太多的業務價值。”吳華夫說道，“直到智能體的出現，讓AI在企業端的應用變得可行。”

盡管2025年初，AI曾在非技術圈迎來一波破圈熱潮，央國企、政府機構等非技術從業人員紛紛討論和使用AI，大型企業的CIO們在老板的推動下加緊研究AI應用，帶來了商機的極速增長。

但面對B端AI應用市場，也仍存在著明顯的泡沫，“客戶的AI預算大多是從其他板塊擠用，采購后并未真正落地使用，市場的狂熱背后，是企業對AI價值的迷茫。”

而2026年，當越來越多的企業專門設立智能體預算，市場開始回歸理性，企業對AI的需求，也從“有沒有”轉向“好不好用、能不能創造價值”。

這也意味著，2026年，智能體將會加速在企業端的應用落地，這將會對軟件行業帶來顛覆式變化。

不過，對于思邁特來說，這一波AI浪潮來臨后，從技術到產品體系的更新迭代，更多是長期布局下的順勢而為。當行業仍普遍采用寬表關聯等傳統技術路徑時，思邁特已構建起指標體系與多智能體協同雙重技術優勢，相關能力在IDC技術能力評估中獲七項滿分，行業排名第一，成果亮眼。

長期深耕行業頭部客戶，讓思邁特在大型復雜項目中積累了豐富實踐經驗，在金融領域實現了市場占有率第一的市場表現，這些大客戶項目也為其沉淀了足夠多、且高安全性、高復用性的行業Know-How體系，也使其在這一波AI浪潮中搶占了關鍵先機。

“多年積累和產品架構的底層設計，讓我們在技術變革到來時，自然而然地進入爆發期。”思邁特市場負責人陳翊源向光錐智能說道。

現階段思邁特戰略重心聚焦于央國企、金融等大型企業客戶，把核心場景做深做透。“短期戰略仍聚焦大型企業，為其提供可信的、與數據相關的AI服務。”吳華夫說道，“原因在于，大型企業的市場已經足夠大，有大量的AI應用場景。”

組織流程適配大企業客戶的同時，思邁特的產品也更符合大型企業的需求，金融級的安全標準和復雜數據的精準計算的能力，也成為思邁特強大的優勢之一。

據吳華夫透露，思邁特即將發布的白澤V5版本，擁有與OpenClaw同級別的開放架構和行動力，再次領先行業采用多智能體協同與ReAct架構，支持接入skills以實現高可擴展性，能自主閉環處理復雜任務并交付結果。

“可以將其理解成為OpenClaw的企業版，部署在服務器上。”吳華夫說道，“跟OpenClaw區別在于，它是在企業級沙盒里運行，更安全的同時，也能處理更多數據量，甚至上億級數據量。”

更為重要的一點是，這個思邁特版的“龍蝦”還能夠打通企業的CRM權限，使其在企業系統中，融合企業的知識庫、企業員工個人數據信息，最終形成專屬于企業員工自己的“龍蝦”。

“這將帶來AI的真正泛化能力。過去AI只能解決一個確定性的問題，而現在也能夠解決不確定性的問題。”吳華夫說道，“于企業客戶來說，就意味著它已經是一個通用AGI應用。”

顯然，思邁特的產品進化之路，本質上是一場技術與需求的雙向奔赴，以AI技術為驅動，以企業需求為導向，將十余年的BI積累轉化為AI時代的核心競爭力，最終形成了“BI技術+AI技術+行業經驗”的鐵三角優勢。而這，也成為其在AI時代站穩腳跟的根本。

十倍營收增長背后從賣產品到賣場景

在AI產品持續迭代的同時，思邁特的市場表現和商業模式，也發生了翻天覆地的變化。

自AI戰略落地以來，相關業務實現爆發式增長，已經服務了百余家大型企業客戶，高價值場景落地成效顯著，AI相關業務已快速成長為公司核心增長引擎。

而根據思邁特的規劃，2026年AI業務收入將占到公司整體收入的一半，在人員規模不變的情況下，AI業務有望實現五六倍甚至更高的增長，帶動公司整體收入翻倍。形成鮮明對比的，是思邁特傳統BI業務的增長態勢：年增長率僅15%左右，屬于微增狀態。

一快一慢的增長曲線，不僅印證了思邁特AI戰略的正確性，更折射出整個BI行業的發展趨勢。

根據Gartner預測，到2026年，2/3的中國500強企業將采用AI驅動的分析平臺，傳統BI工具正從“可視化報表”向“智能決策中樞”轉型，AI化已成為BI企業的必答題。

那么，思邁特的AI業務，是如何實現如此高速增長？其做對了什么？

首先，思邁特在AI市場的拓展，相比較來說偏“保守”，其并未持續大規模地開拓新的市場客戶群體，其AI客戶結構則呈現出“老客戶為主、新客戶補充”的特點。

據吳華夫透露，2025年思邁特成交項目中，主要以存量老客戶為主，新增客戶中，有不少來自原有BI體系難以適配AI時代需求、或無法滿足企業深度定制化訴求的企業，他們更傾向于選擇具備成熟AI能力與本地化服務優勢的解決方案。

對于思邁特而言，老客戶是其AI業務的核心基本盤，公司擁有大幾千家客戶池，其中活躍的有三四千家，這些客戶都是深耕多年的大型企業，是“AI化的原點人群”。

基于此，2026年，吳華夫將老客戶轉化列為核心目標之一。

另外，市場的爆發，背后是商業模式的根本重構。

在傳統BI時代，思邁特的商業模式是“產品+定制化服務”，公司70%的收入來自license收入或訂閱收入，盈利的核心是賣功能、賣產品。

而在AI時代，思邁特徹底打破了單一模式，實現了“賣產品”到“賣高價值AI應用場景”的轉變。這種轉變的背后，是吳華夫對AI時代軟件行業的判斷：AI能快速復制產品功能，產品層會越來越薄，單純的功能優勢很快會消失，而圍繞客戶業務的服務會越來越重，核心價值在于為客戶打造有價值的AI應用場景，幫客戶解決實際問題。

比如銀行業的盡調場景，就是思邁特商業模式轉變的典型案例。

在傳統模式下，銀行做一份盡調報告，需要整合工商稅務、互聯網、銀行內部、交易等多維度數據，花費數月時間，最終形成報告用于貸款審批；而基于思邁特的AI平臺，能實現盡調報告的自動生成，20分鐘就能完成一份專業報告，效率提升了上百倍。

但思邁特并非簡單地賣一個“自動生成報告”的產品，而是為銀行定制盡調場景的智能體，幫銀行搭建AI盡調的完整體系，后續銀行能基于這個體系批量生成報告。

這個過程中，思邁特賣的不是工具，而是能為銀行帶來實際價值的應用場景，而這種定制化的場景服務，也成為思邁特的核心盈利點。

與之配套的，是收費模式的改變：不再按人天收費，而是按高價值的AI應用場景收費，而未來，思邁特還計劃向按效果收費（分成模式）發展，讓公司的收益與客戶的業務價值深度綁定。

這種模式，讓思邁特與客戶的關系從“一錘子買賣”變成了“長期合作伙伴”，也讓公司的收入具備了持續性。2026年，思邁特提出了“所有老客戶必須復購，復購失敗則視為項目失敗”的目標，正是基于這種商業模式的必然要求，即AI場景的需求是持續的，客戶會不斷產生新的場景需求，而思邁特則能持續為其提供服務。

從license收入到場景服務收入，從賣功能到賣價值，思邁特的商業模式重構，不僅適應了AI時代的行業趨勢，更抓住了ToB企業的核心本質：為客戶創造價值，才能實現自身的價值。

“如果軟件企業無法適應新的定價模型和人機交互范式，確實會被淘汰。”軟件公司Atlassian CEO Mike在與投資機構a16z的對話中也如此說道，“但那些掌握了企業核心業務邏輯的系統，反而會借助AI構筑起更深的護城河。”

在大廠圍堵中以“單點突破”堅守陣地

盡管中國軟件企業不被市場重視，但在AI時代，企業軟件賽道，卻成了諸多玩家競爭的焦點。

現如今，AI時代的BI賽道，競爭格局早已天翻地覆。一方面，傳統BI廠商因缺乏AI能力，逐漸失去競爭優勢；而阿里、火山等云服務大廠，則憑借通用AI能力和自研模型，成為新的競爭者。還有各類新興AI廠商紛紛入局，試圖分一杯羹。

在這樣的競爭環境下，思邁特作為一家以BI為根基，全面布局AI能力的企業，沒有選擇與大廠正面抗衡，而是通過單點聚焦、構筑差異化壁壘，在巨頭環伺中走出了屬于自己的道路。

吳華夫坦言，在AI驅動的行業變革中，具備原生能力的數據分析平臺正逐漸成為企業選型的主流方向，傳統BI廠商如果不能夠緊跟AI發展步伐，很可能會被時代所拋棄。而思邁特的核心優勢，在于其從BI時代積累的、深耕數據領域的能力，這是傳統BI廠商難以快速追趕的，也是通用AI廠商難以替代的。

對于阿里云、火山引擎等云服務大廠，思邁特則更專注于大型企業深度場景化的數據智能解決方案。憑借長期深耕行業所積累的理解與落地能力，其在復雜業務適配、個性化交付等方面形成差異化優勢，持續獲得大型客戶的認可。

而這背后，是三大差異化優勢的支撐。

一方面是其專注于數據領域的智能決策分析，是一體化的產品體系，指標模型和問數、分析等產品深度融合，而大廠的相關產品（如阿里的數據中臺和問數產品、字節的data LIB和data agent）存在割裂的情況。

另外，在大型企業服務方面，思邁特有專屬的團隊和能力，大廠的服務更多靠第三方外包。

最后是單點領域的高投入優勢。畢竟，市場競爭沒有以少勝多的戰爭，更多的是單點破局。

在AI時代的競爭中，思邁特沒有與大廠在通用AI領域正面交鋒，而是選擇在“企業級智能決策分析”這一單點領域，投入足夠的資源，形成絕對的優勢。

就像在大型企業的風控場景、經營分析場景中，思邁特的產品能精準匹配企業的需求，實現“精準干對活”，而這，正是大廠的通用AI產品難以做到的。

這種單點破局的策略，讓思邁特在巨頭環伺的競爭環境中，找到了自己的生存和發展空間。

顯然，對于未來的競爭，思邁特始終保持著清醒的認知和開放的心態。

吳華夫認為，AI時代的行業變化是劇烈的，所有的優勢都可能是暫時的，只有持續投入研發，不斷提升產品能力，深入理解客戶需求，才能在競爭中保持優勢。

從2011年正式創業，到如今的企業級智能體變革者，思邁特的十五年發展，是中國軟件行業發展的一個縮影。

而其近三年在AI領域的技術探索與能力升級，更是一家傳統BI企業在時代變革中，順勢而為、主動破局的典型案例。

AI時代的軟件服務行業，正經歷著從“技術驅動”到“價值驅動”的轉變，那些能真正為客戶創造業務價值的企業，才能在浪潮中站穩腳跟。

對于未來，吳華夫的目標很清晰：繼續錨定大型企業，做最可信的智能體決策分析平臺，讓思邁特成為大型企業AI轉型的首選伙伴，“AI時代，能活下來的企業，不是技術最先進的，而是最懂客戶、能為客戶創造真正價值的。”