金蝶迷路“云”叢中

　　在云轉型的浪潮中，金蝶曾一度領先用友數(shù)年，如今卻在大模型上出現(xiàn)被逆轉的跡象。

　　8月8日，金蝶推出自主研發(fā)的金蝶云·蒼穹GPT大模型，號稱填補了國內第一個財務大模型的空白。而此前，用友已于7月底推出業(yè)界首個企業(yè)服務大模型YonGPT。

　　技術領域曾經的領先者，很容易在迭代的過程中暫時落后。成立已有30年的金蝶，更需要不斷應對周期性的挑戰(zhàn)。

　　創(chuàng)業(yè)至今，金蝶先后經歷了三次重大轉型：第一次是1993年到2001年從DOS到Windows平臺的轉型;第二次是2001年到2011年從財務軟件到ERP的轉型;第三次是2011年至今從ERP到企業(yè)云服務的轉型。

　　前兩次的成功，使金蝶得以躲過周期魔咒，但如今還處于進行時的第三次轉型，金蝶還能成為“時間的朋友”嗎?

　　三次蝶變之路

　　用友的靈魂人物是王文京，金蝶來也有一個徐少春。

　　1990年的夏天，27歲的財會電算化研究生徐少春，從地方稅務局離職后，帶著360元養(yǎng)老保險補償金奔向了正在深化改革事業(yè)的深圳，進入一家會計師事務所擔任電腦部經理。

　　“這個職位讓我更清楚地知道，中國多么需要財務管理軟件。”他向岳父借了5000元買了一臺286電腦，創(chuàng)辦深圳愛普電腦技術有限公司。最初的理想是幫助會計人員從茫茫的賬海中解脫出來。

　　隨后的兩年中，徐少春帶著自主開發(fā)的“愛普財務軟件”，孜孜不倦地敲開了一個又一個公司的大門親自演示，生意逐漸壯大。終于在1993年8月8日，徐少春與趙西燕以及深圳市蛇口工業(yè)區(qū)社會保險公司，合作創(chuàng)辦了現(xiàn)在的金蝶。

　　由于當時同類軟件較少，金蝶軟件很快獲得了市場的認可。“用金蝶軟件，打天下算盤”的廣告詞，也迅速傳遍企業(yè)界的大江南北。

　　1994年，Windows發(fā)布首個簡體中文版本(Win3.2)，更多中國IT界的先驅開始重視適配軟件的開發(fā)。徐少春同樣下定了決心，很快推出了V2.5版本等，完成了第一次從DOS系統(tǒng)向Windows系統(tǒng)的轉型。

　　與此同時，國內財務軟件市場進入成長期，大量公司如雨后春筍般冒出。其中的佼佼者，王文京在中關村創(chuàng)辦的用友后來居上，很快獲得“北用友，南金蝶”的地位。

　　危機不期而遇。1996年開始，國外ERP隨著外資進入，國內廠商被迫轉型以抵抗侵占。用友先是研發(fā)出ERP軟件U8，又于1998年研發(fā)出高端管理軟件NC系列產品，定位于集團大型企業(yè)，而金蝶則在1999年研發(fā)出ERP軟件金蝶K3，主要服務中小企業(yè)。

　　到了2002年，金蝶第二次轉型并購ERP老牌勁旅開思，穩(wěn)定了國內市場的地位，三年后成功在港交所主板上市。2007年，金蝶旗下在線記賬及商務管理平臺“youshang.com”(今“金蝶精斗云”前身)正式上線，并在行業(yè)內率先試水 SaaS 云服務市場;三年后正式發(fā)布“金蝶微博”(今“云之家”前身)，開啟“云管理”戰(zhàn)略轉型。

　　雄心勃勃地轉型卻迎來意想不到的打擊。2011年1月，前IBM全球企業(yè)咨詢服務部主管合伙人馮國華出人意料地加入金蝶，擔任集團總裁，同時引進了前IBM高管顧小蓉和張良杰等團隊，而徐少春則悄然退居幕后。

　　轟轟烈烈的人事改革，旨在加速金蝶從管理軟件向咨詢業(yè)務的轉型。然而，僅一年后，這位簽署了五年協(xié)議的總裁就離職了。有相關人士爆料，是由于與其他高管在一次董事會上產生了重大分歧，當即作出了決定。

　　“過去一年是金蝶歷史上最低點，但是，最壞的時刻已經過去了”，徐少春事后坦承了失策。再度出山的他以“揮錘”的方式扛起云化大旗。

　　2014年的周年慶上，徐少春化身為海盜船長，親手砸掉客戶的服務器，正式宣告成立“ERP云服務事業(yè)部”。這是金蝶云轉型的重要標注。

　　云轉型的苦惱

　　又一個十年，金蝶的“云轉型”還在路上。2021年金蝶全球創(chuàng)見者大會上，徐少春提出，“未來三年，我們的目標是用訂閱模式再造一個金蝶。”

　　最新的2023年半年報顯示，過去五年，金蝶云服務復合增長率超過60%，云服務業(yè)務實現(xiàn)收入同比增長21.5%至約20.39億，占集團收入約79.5%。承諾已然兌現(xiàn)。然而背后也伴隨著云轉型所帶來的一系列困擾。

　　今年1-6月，金蝶國際實現(xiàn)了25.66億元的營收，同比增長了16.81%，凈利潤方面出現(xiàn)了2.84億元的虧損，與上年同期的3.56億元虧損相比，虧損幅度收窄了20.5%。盡管看到了盈利的希望，但虧損的來源正是云轉型。

　　2020年到2022年期間，總營收分別為33.56億元、41.74億元和48.66億元，而凈利潤則分別為虧損3.35億元、3.02億元和3.89億元。與此同時，云服務業(yè)務在同一時期內的經營虧損分別為6.07億元、6.95億元和5.61億元。

　　同樣值得注意的是毛利率。從2014年至2019年，金蝶國際的毛利率一直穩(wěn)定在80%左右，然而在2020年之后突然大幅下滑，近三年分別為65.81%、63.09%和61.61%。這個時期恰好是進行云業(yè)務轉型的關鍵時期。

　　具體來看，金蝶收入主要由三部分構成：云服務業(yè)務、傳統(tǒng)ERP業(yè)務，以及其他投資性物業(yè)經營業(yè)務�，F(xiàn)在，云訂閱服務已經成為了最重要的核心業(yè)務。

　　按照客群劃分主要有三大產品，即面向大型企業(yè)的金蝶云·蒼穹和金蝶云·蒼穹、面向中型企業(yè)的金蝶云·星空以及面向小微企業(yè)的金蝶云·星辰。

　　半年報中，金蝶云·蒼穹和金蝶云·星瀚云服務合計錄得收入約3.93億元，同比增長約 38.3%。蒼穹和星瀚云訂閱ARR同比增長約95.9%，凈金額續(xù)費率(Net Dollar Retention，NDR)108%。

　　在中型企業(yè)市場部分，期內金蝶云·星空實現(xiàn)收入約9.22億元，同比增長約17.3%。星空云訂閱ARR同比增長約28.6%，NDR為 96%。

　　小微企業(yè)市場方面，小微財務云服務實現(xiàn)收入約5.01億元，同比增長約31.8%，小微云訂閱ARR同比增長約45.0%;其中金蝶云·星辰收入同比增長約152.9%，NDR上升至89%。

　　從營收貢獻占比和客戶數(shù)量的角度來看，當前中小微企業(yè)仍然是金蝶云業(yè)務的主要支撐力量。然而，對于希望進一步挖掘的大型客戶方向，金蝶面臨著來自友商用友、華為等企業(yè)的競爭壓力。同時，大型客戶往往更傾向于定制化解決方案，而不是采用標準化的云模型，這意味著需要額外的IT服務工作，拉高了成本。

　　另一方面，小微企業(yè)的生存周期縮短，續(xù)約率成為一個不可忽視的問題。此外，中小微客戶的生命周期較短，這意味著金蝶需要持續(xù)開發(fā)新客戶，而前期的開發(fā)和后期的維護成本可能會消耗大部分利潤。

　　綜上種種因素共同構成了金蝶云轉型的暗雷和陷阱。

　　“我們轉為盈利的時間點，過去一直沒有對外給過正式指引，估計(公司的)盈利平衡點會在2025年。”金蝶集團執(zhí)行董事兼首席財務官林波在2023年度中期業(yè)績發(fā)布會上稱。

　　盡管對外作出了承諾，金蝶是否能夠成功應對云轉型所帶來的挑戰(zhàn)，仍需要進一步深入觀察。

　　大模型是解藥嗎?

　　ChatGPT引發(fā)的生成式人工智能浪潮，正在以令人驚嘆的速度影響各行各業(yè)。在SaaS領域，一些業(yè)界巨頭早已踏入這場變革之中。

　　不久前，Salesforce公布了一系列關于生成式AI的新改進，將被應用于Sales Cloud、Slack和Tableau等產品中。Salesforce還與合作伙伴Accenture聯(lián)手宣布了一個生成式AI的CRM加速中心，致力于協(xié)助客戶在生成式AI領域取得更大的進展。

　　國內的企業(yè)也在積極行動。除了互聯(lián)網(wǎng)巨頭們積極推進大模型和SaaS產品，許多垂直領域的SaaS公司也開始探索和應用生成式AI技術，特別是在提升客戶服務、數(shù)據(jù)分析和自動化內容生成等方面。

　　金蝶云·蒼穹 GPT 大模型就被定位為最懂管理的企業(yè)級大模型平臺，為企業(yè)利用大模型能力提供了完整工程技術方案，廣泛接入百度、微軟等通用大模型能力，提供能夠智能任務編排、無處不在嵌入式的AI助手新組裝能力，以及創(chuàng)意生成、知識引擎、分析洞察的新企業(yè)大腦。

　　大語言模型在自然語言處理、智能對話等領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力和表現(xiàn)能力，將之應用于企業(yè)云服務，不僅能夠為用戶提供更智能、個性化的服務，還有望推動企業(yè)的數(shù)字化轉型和業(yè)務創(chuàng)新。

　　實際上，GPT對SaaS產業(yè)的最深遠影響之一在于，它可能引發(fā)一場交互方式的革命。簡單來說，以往SaaS公司需要提供定制化的解決方案，以滿足客戶的特定需求。然而，隨著像GPT-4這樣的大模型能力不斷增強，定制化需求可能會被通用能力替代。

　　SaaS企業(yè)被重塑的交互方式和服務交付的盈利模式，或許就是金蝶跨越云轉型難題的關鍵所在。

　　機遇同樣飽含挑戰(zhàn)。應用大模型技術需要龐大的計算資源和存儲空間，會對企業(yè)的技術基礎設施提出更高的要求。此外，大模型在特定領域的應用仍然需要深入的專業(yè)知識和充分的數(shù)據(jù)支持。

　　對于像金蝶和用友這樣的企業(yè)來說，如何將大型模型與財務、業(yè)務等領域的專業(yè)知識有效結合，是一個值得認真思考的問題;能否永遠做“時間的朋友”，也需要拭目以待。