这回真裁到大动脉了



第一批用AI代替人力的公司，已经开始后悔了。

过去两年，一批科技公司走在了行业前沿——它们不满足于采购AI工具、试点AI流程，而是直接用AI替换真实员工：裁销售、裁客服、裁内容团队，再向投资者讲述一个“利润率飙升、效率翻倍”的动人故事。只是这场看似精明的“降本革命”，终究没能逃过现实的检验。

Salesforce是这批公司中最具代表性的一个。作为全球最大的CRM软件巨头，创始人Marc Benioff亲自站台，高调宣称AI Agent将终结传统客服模式，并以此为借口，在2023至2025年间持续裁减数以千计的一线员工。与此同时，他在各类公开场合将公司押注的AI旗舰产品Agentforce，描述成“行业革命的开端”。

但最新的财务数据，给这场轰轰烈烈的革命泼了一盆冷水。

Salesforce最新财报显示，营收增长12%，看似尚可，但剔除新收购的Informatica贡献后，有机增长率仅为8%。更值得警惕的是，公司对来年的增长指引仅为10%-11%，其中还包含约3个百分点的Informatica并表贡献——这意味着，剔除收购因素，其真实有机增长预期只有7%-8%，甚至弱于刚刚过去的一年。这家曾常年保持20%以上增速的云计算巨头，如今只能靠收购撑门面、靠裁员保利润，早已没了往日的锋芒。

财报之外，一个细节更耐人寻味。2025年12月，有报道称，Salesforce多位高管在内部承认，公司在“AI替人”这件事上“过于自信”，严重低估了复杂场景下AI的局限性，裁撤大量有经验的客服人员后，留下了AI无法填补的服务空缺。对此，Salesforce官方迅速发声澄清，将这轮裁员重新定性为“战略性人员再平衡”，拒不承认决策失误。

这不禁让人深思：AI真的能完全代替人类吗？这场急于求成的“AI换人”，到底裁掉了什么？

裁员裁到大动脉

Salesforce的激进裁员，早在三年前就已露出苗头。

2023年，Salesforce宣布裁员约8000人，占全体员工的10%。彼时，硅谷正经历科技寒冬，Meta、亚马逊、Google等巨头纷纷裁员，这场裁员被普遍解读为“行业过度扩张后的理性收缩”，并未引起太多关注——毕竟，降本增效是当时整个科技行业的共识。

但Salesforce的裁员，从一开始就与众不同：它不是迫不得已的收缩，而是主动选择的“AI换人”。

在裁员后的数月里，Marc Benioff开始频繁在公开场合传递一个核心判断：AI Agent的能力，已经足以替代大量人工客服和销售支持岗位。到了2024年，他更是放出狠话：公司当年不会再招聘任何销售人员，因为Agentforce完全可以胜任这些工作。

更致命的是，Salesforce砍掉的不是边缘性后台岗位，而是深度嵌入客户关系链条的核心人员——客户成功经理（CSM）。

在SaaS行业，CSM是核心中的核心：他们不负责拉新，而是守住已有的客户，跟进软件使用情况、解决实际问题，在续约节点前提前介入，推动客户增购更多功能。说白了，客户买完软件后，钱能不能持续续进来、公司能不能实现长期盈利，很大程度上都依赖这支队伍。

但在这一轮裁员中，Salesforce大幅压缩了客户成功团队的规模。据多位前员工和行业分析师透露，这支队伍在2023至2025年间经历了多轮收缩，部分区域的大客户覆盖密度大幅下降——没有人跟进续约，没有人在客户遇到问题时第一时间响应，客户自然会开始盘算：这笔订阅费，花得值不值？

这种疑虑不会立刻反映在财报上，但时间终究会给出答案。

最新财报显示，剔除Informatica并表贡献后，Salesforce的有机增长仅为8%。财务官Robin Washington在电话会上坦言，Agentforce的增长，被市场营销、电商和Tableau业务的疲软所抵消——而这几条业务线，恰恰是人员削减最集中的领域。

Agentforce自身的表现也远不及预期。最新季度ARR（年度经常性收入）达到8亿美元，但对照公司全年460亿美元左右的营收预期，这一数字仅占约1.7%，与Marc Benioff口中的“AI革命”相去甚远。

有分析师在电话会上直接发问：Agentforce的增长，是否正在蚕食公司的老业务？面对这个尖锐的问题，Marc Benioff避而不答，转而将话题引向公司的历史积累与创新方向。

这个问题目前尚无答案，但它被提出本身，就已经说明了问题。裁员确实裁掉了人力成本，但一并裁掉的，还有那些用时间和信任积累起来的客户关系——而在SaaS这门“靠续约吃饭”的生意里，这恰恰是最难重建的核心资产。

从“软件已死”到增长熄火

要理解Salesforce今天的困境，必须先看清它曾经站在多么高的地方。

1999年，Marc Benioff从甲骨文辞职，在旧金山创立了Salesforce。当时，他喊出了一句石破天惊的口号：“软件已死”。

彼时，企业软件的主流模式是“买断制”：客户一次性支付昂贵的授权费，自己架设服务器、维护系统，一用就是十年八年，流程繁琐且效率低下。Benioff的判断是，这种模式终将被淘汰，未来属于“按需订阅”的云端服务——也就是后来风靡全球的SaaS模式。

这个判断在当时几乎无人认同：投资人嘲笑他异想天开，同行不屑一顾，就连他昔日的老板、甲骨文创始人Larry Ellison也公开唱衰。但历史证明，Benioff赌对了。

Salesforce用了十五年，把CRM这个原本枯燥的企业软件赛道，做成了一门极具吸引力的生意。2004年公司上市后持续扩张，CRM市场份额多年稳居全球第一，一度超越SAP、甲骨文等老牌对手的总和。2021至2022年，疫情加速了企业数字化转型，Salesforce迎来了最辉煌的增长周期：年收入突破260亿美元，市值一度冲破2500亿美元，营收增速连续多季度维持在20%以上。

那是SaaS行业最后的集体狂欢。

2022年之后，一切开始逆转。全球通胀与加息压力，迫使企业大幅削减IT支出，客户开始重新审视每一份软件订阅的性价比。Salesforce引以为傲的“先落地、再扩张”打法遭遇阻力，客户增购意愿下降，续约谈判变得愈发艰难。

与此同时，Salesforce自身也埋下了诸多隐患。2021年，公司以277亿美元收购企业协作平台Slack，创下当时最大的软件收购案之一。但后续整合进展迟缓，Slack在Salesforce体系内的协同效应始终未能充分释放，还不断被微软Teams蚕食市场份额。这笔收购，至今仍被不少分析师视为“资本配置的重大失误”。

进入2024至2025年，Salesforce又豪掷约80亿美元收购数据整合平台Informatica，试图通过外延并购重新拉高增速。这笔交易直到近期才完成并表，勉强支撑起最新季度12%的营收增速。但正如《The Information》的分析所指出的，过度依赖并购驱动增长，并非可持续之路，资本市场也对此保持高度警惕——财报发布后，Salesforce股价盘后下跌约5%。

更深层的危机，在于Agentforce的战略悖论。

公司在2024至2025年间全力推销Agentforce，将其包装成“下一代企业AI平台”，声称能自主处理客户服务、销售跟进、数据分析等大量工作。但财务官Robin Washington的表述，却不经意间揭示了一个令人不安的可能性：Agentforce的新增收入，或许正在以侵蚀旧有业务为代价。

简单来说，企业客户采购了Agentforce后，就相应削减了对Salesforce Marketing Cloud、Commerce Cloud和Tableau的订阅——客户花的总钱数没有增加，只是从“左口袋”转移到了“右口袋”。这种“内部蚕食”效应，是AI时代企业软件公司普遍面临的结构性困境：新产品足够好，就会替代老产品；但如果替代发生在自己内部，净增长就会归零，甚至为负。

一个曾经用“软件已死”颠覆行业的革命者，如今或许正在经历自己的产品，被自己推出的AI所颠覆。

AI用人，边界在哪里？

Salesforce的困境，并非个例。它只是第一个被放大的案例，类似的故事，正在不同行业、不同规模的公司里悄悄上演。

刘明（化名）是一家财经媒体机构的主编。这家机构运营着三个垂直领域的内容账号，拥有稳定的读者基础。两年前，他手下有不到十名记者，分工负责采写、运营，团队虽小，但产出稳定，与读者、客户建立了坚实的信任关系。

然后，老板发现了AI。

“他不是那种慢慢测试的人，”刘明说，“他直接决定，不需要那么多人，AI可以写。”去年，这家机构在极短时间内完成大裁员，全职记者被全部裁撤，只留下刘明和几名兼职供稿人。老板的逻辑很简单：省下人力成本，用AI补上产能缺口，利润率直接提升。

结果呢？产能确实还在，内容也还在更新，但读者和客户都感觉到了变化。

读者反馈，文章虽然文字流畅，却没有实质内容，缺乏观点和深度；更直接的冲击来自B端客户——这家机构原本为企业提供分析报告和行业稿件，裁员后，稿件质量明显下滑，客户频频反映“内容像AI生成的，数据来源模糊，没有行业洞察力”。老板的应对方式，是自己亲自用AI出稿，对外宣称“经过深度优化”，结果适得其反，部分核心客户直接终止了合作。

“他以为裁掉记者，AI就能无缝接管，”刘明无奈地说，“但他忘了，我们卖的从来不是单纯的文字，而是对行业的判断力、多年积累的采访资源，还有编辑的专业眼光——这些东西，AI给不了。”

刘明的故事，与Salesforce的困境，有着惊人相似的底层逻辑：被裁掉的，不只是“可以被替代的劳动力”，更是维系客户信任、支撑产品价值的“隐性基础设施”。

这个问题，正在管理学领域引发越来越严肃的讨论。研究者们开始明确区分两类岗位：一类是“流程性工作”，即遵循既定规则、输出标准化结果的任务（如简单数据录入、基础客服应答），AI在这类工作上的替代效率已经相当高；另一类是“关系性工作”，即依赖信任、判断、情境理解和长期积累创造价值的工作（如大客户维护、深度采访、战略谈判），这类工作，AI目前仍无法真正承接。

Salesforce和那位财经媒体老板所犯的错误，本质上是一样的：他们混淆了这两类工作，用“AI能做”的逻辑，大刀阔斧地砍掉了“AI还做不好”的部分。

更关键的是，这种错误的代价，往往不会立刻显现。SaaS公司的续约周期是12至24个月，媒体内容的信任消耗是缓慢的，品牌受损是渐进的——等到财报数字变难看、客户大量流失，再想重建信任、弥补空缺，付出的成本，可能是裁员节省下来的数倍。

那么，AI在公司治理中，究竟该如何使用？这个问题，目前还没有精确答案，但可以确定的是：答案绝不能来自一张简单的成本对比表，而应源于对岗位价值的细致拆解——这个人做的工作，有多少是规则化的执行，有多少是关系性的积累？前者，AI可以接手；后者，贸然替换，风险极高。

投资者也正在意识到这一点。过去一年，Salesforce的股价表现落后于标普500，市场对于那些过度依赖“AI叙事”、却缺乏内生增长动力的软件公司，正在给出越来越保守的估值。

第一批用AI代替员工的公司，正在用真实的业绩，为所有后来者划出一条清晰的红线：AI是杠杆，不是替代品。用对了，它能放大人的价值，成为企业发展的助力；用错了，裁掉的不只是员工，还有公司自己的未来。