销售易，重识在2025
文/木人
一石激起千层浪。
就在刚刚过去的12月底，一则收购消息刷爆朋友圈，Manus以数十亿美元的价格被Meta收购，后续Manus在保持独立运营的情况下，将进一步融入Meta生态，成为后者AI的重要一员。
过去的2025年，对于基于AI的收购，人们并不陌生。早在今年年初，在国内TO B市场，腾讯控股销售易的消息也更引发人们的热烈关注，而在过去的一年时间里，双方在产品、战略、技术等全方位也更进行了一系列联手。
Meta和Manus的联合，从当下的节点来看，我们无从获取更多细节，但对于腾讯和销售易的牵手，过去12个月恰逐渐填充着这个牵手动作的全部细节，在产品，在AI战略，在渠道共建。
实际上，抛开Manus和销售易这两个收购和牵手事件本身，如果从更大的角度来看，不论是Manus还是销售易，企业本身就是话题之一。
以后者为例，截至目前，在TO B侧，专门基于AI土壤成长起来的软件企业不多，销售易，恰是一个值得观察的对象。
如果说对这家企业，之前的评估逻辑是软件逻辑，那么在牵手背后，它已然可以称得上是腾讯这家中国最强AI云之一玩家在To B战场的核心动作和产品代表。
在腾讯C端的元宝、微信等动作等备受期待的同时，销售易也更在以产业know-how和AI资源为双支点，在过去的2025年悄然焕新。
一、2025年，销售易正在“切换”底盘
如果从全球市场来看，AI的最核心关注主体是谁？除了一众基模厂商和英伟达等芯片企业外，还有另外一个群体仍然构成着人们对于AI的最真实认知，它就是AI软件企业。
对于这些企业，外界始终抱有期待。即在过去多年时间里，这些软件厂商已经构建出完备的数字化工作流，以及在对应的SaaS流程中有足够丰富的结构化和知识化沉淀，这些沉淀伴随着AI大模型的加持必将给企业带来更大的增量。
真实情况也恰是如此。在过去的一年时间里，不论是Salesforce、Workday，还是包括ServiceNow这些软件厂商都在AI的加持下焕发“第二春”。
以Salesforce为例，如今在AI产品Agentforce、Data 360 的加持下，其2026财年Q3录得超过8%的营收增幅；ServiceNow更是如此，在其AI Control Tower与Now Assist的加持下，其在2025年Q3订阅收入超过30亿美元，同比增加超过20%。
而从资本视角来看，伴随着AI转型的深入，这些企业在一级市场也均获得了前所未有的估值增幅。
实际上，同样的情况也更出现在国内，其中颇为明显的SaaS样本就是销售易。
客观来看，销售易之所以成为样本本身也更是具备其独特性，这种独特性区别于如今市场上的全部SaaS企业。
即一方面，从国内视角来看，销售易本身作为已经跑通产品PMF验证的老牌SaaS企业，其自身对于中国企业客户需求有足够敏锐的洞察，以及具备更进一步地把这种洞察转化为产品组件的能力，这种“理解需求—拆解需求—内化产品”的能力在当下的AI时代显得尤为宝贵。
另一方面，在腾讯的加持下，销售易自身具备天然的资源加持，这种加持不单纯是外界市场看得见的AI算力和大模型底座，更本质的在于腾讯一系列AI产品组合形成的效果势能，即从腾讯乐享知识库到腾讯会议的前端触点，都可以为销售易的新AI CRM闭环提供更有力的抓手，这种抓手对应到前端则是清晰可见的AI效果模型。
这种自身的特殊性和腾讯体系的加持也构成着销售易过去一年的主节奏。比如在Agent产品层面，销售易包括销售经理Agent、销售助理Agent、营销Agent如今已经实现了在多个企业场景中的落地，此外，这些Agent也更呈现出足够快速和敏捷的升级迭代。
以及在AI架构和方案层面，销售易肉眼可见地一方面地打磨自身AI体系，如NeoAgent平台，通过把既有CRM产品中的能力转化为AI原子组件，以支撑更多企业的AI个性化落地；另一方面，和腾讯的多个产品实现足够深入的打通，这种“腾讯内生态”的AI CRM方案如今已经在不少企业中落地展开。
这些背后，不论从整个AI浪潮的TO B产品视角来看，还是从销售易由内向外的输出来看，对应的都是销售易这家企业“不同其他”的新底盘，在这个新底盘里，AI和产业理解构成了新的企业加速度，从SaaS交付真正迈进Agent交付时代。
二、大模型3年，正在释放的销售易TO B “know-how”
把时间向回追溯，过去的3年时间里，对于大模型的落地路径，一个从硅谷到中国市场越来越达成一个新共识恰是：纯粹的技术之外，“支撑体系”更在成为AI成功落地的重要因素。
对于“支撑体系”，具体拆解则是从数据体系建立到工作流编排，再到最前端的prompt工程构成，这些存在于模型和效果之间的全部链条恰是AI项目工程成功与否的关键影响因子。
实际上，这些因子对销售易等企业而言并不陌生。如果把视角向前推移，从CRM的软件视角来看，不论是数据体系、工作流编排还是prompt工程，都在SaaS时代有足够清晰的对应。
比如数据体系，对销售易而言，其在交付具体的软件时，不论是获客还是保客，抑或是新老客户运营，其对应的都是无数张表单的构建，这些表单本质对应的恰是对数据格式的全面梳理和关系表达。
再比如工作流编排，其本质对应的也恰是CRM等软件中的流程节点，即在不同的企业、不同的部门以及不同的场景，一款成功的软件必须要做到就是基于不同业务环节的流程适配和设计，而这也是SaaS软件保障客户成功的关键。
以及prompt工程，即在真正的软件交付环节中，服务商往往都需要对企业相关人员进行定向的使用培训，这些培训覆盖从软件使用到需求提出等全部“使用指南”，而这些也恰构成着企业对于软件的使用深入程度。
这也是销售易在过去几年时间里被外界广泛关注的原因。即在AI之前，销售易已经基于全部客户场景和客户类型构建起全部的“云产品”，如销售云、伙伴云、营销云、服务云等，这些“云SaaS”产品内化了最真实的企业环节理解和产业场景理解，而这些如今都在成为销售易一系列Agent的底层养料。
比如一个细节是，在NeoAgent平台内部，其封装了很多标准化组件，企业既可以直接使用，也可以通过自定义操作基于aPaaS平台快速生成AI产品，同时基于MCP协议快速集成第三方工具，实现更广泛的功能扩展——比如接入AIPPT工具，实现生成PPT能力；此外，在全部执行过程中，保持前端足够清晰的可视可见。
实际上，不仅销售易，如果横向来看，在过去的3年时间里，能看到的是越来越多具备“产业know-how”的玩家正在跑出来，这些企业都恰是基于自身多年的数据积淀和产业流程理解构建出专属场景的AI产品和服务能力，这些产品往往一经推出，即可帮助对应产业方向的企业达到更优的AI落地效果。
数据是这些企业的最佳印证。
比如在过去的2025年，销售易的Agent产品如今已经在一众大型企业，如伊顿、米其林等等，如今这些企业的调用量也更在伴随着Agent的自我进化在加速倍增；以及百川和蚂蚁，两者今年在医疗侧推出的B端大模型和医疗AI产品也更在迅速完成冷启动。
也更可以说，伴随着企业对AI落地命题的愈发效果导向的追求，“产业know-how”的底盘价值也更在被加速释放。
三、怎样的AI企业能从中国产业土壤中跑出来？
如果把时间回溯到2023年年终，ChatGPT的爆发时刻。彼时在生成式AI成为新讨论点的同时，一众包括智能客服、智能营销等更多的行业机会也被市场看见，在接下来的一年时间里，市场上基于此涌现出一大批“AI Agent”企业。
但根据不完全数据统计，在其中，超过80%的AI企业处于持续亏损状态，甚至部分已经濒临倒闭。这背后也更对应着另外一个核心问题，即到底怎样的AI企业能从中国土壤里彻底跑出来？或者说打造出真正良性的模式？
细看AI企业的亏损，其本质是迄今为止没有建立起一个从研发到交付到商业化的良性复购或持续增购的闭环体系，由此带来的是商业上的不稳定。
而如果再向底层延伸，则是大部分AI企业，缺乏真正成熟、小步迭代的产业飞轮，即“从需求到数据到模型再到需求”的自进化闭环，对于AI原生企业而言，不论是AI支撑体系还是AI大模型的产业化适配都是从0开始，其中对应的是大量的研发投入和交付体系建设投入。
但对销售易等SaaS企业，这也恰可以成为这个群体的优势。即对这些企业而言，如果刨除模型本身的成本而言，其本身具备的“产业know-how”和成熟交付体系恰可以平移到Agent的商业模式上，进而在保证既有数字化体系提供业务加持的基础上，通过AI为其更进一步。
在AI商业不完全成熟的如今，这种从既有土壤中长出来的AI服务对应的是更高粘性的商业模式和更小步长期的AI共创体系，让服务商可以拥有更大程度的AI创新空间和时间。
这也是销售易在过去2025年所践行的路径。即在腾讯AI体系的加持下，一方面销售易通过既有的软件服务帮助企业持续打造数字化地基，另一方面基于AI和贴身服务的企业进行不同场景的AI产品共创，让产品真正从产业场景中成长起来，实现研发投入上小步迭代的同时，更真正做到效果导向。
此外，双方还更基于生态进行了一系列的打通兼容，通过“AI云+AI软件”的模式帮助企业实现更彻底的AI进化和生产力转型。
实际上，对于腾讯和销售易的联手，外界看见的不单纯是营收财务上的连接互通，更看到的是两个企业从战略到架构到产品的全面交融。
即这个联手背后对应的是在中国的TO B土壤里，销售易，这个中国第一批出发的软件企业可以更轻装和更有底气地上阵，充分发挥在过去20年于中国土地上构建出的深厚产业know-how优势，和全球的软件厂商同台竞技，有机会走出一条属于中国软件的AI路。
大洋彼岸。2026年开始的如今，SaaS企业已经开始了全面AI竞逐，越来越多的AI员工开始成为企业发展最强有力的抓手之一，基于“人+AI”的人机协作模式的全新软件企业架构形态正在出现。
而销售易和腾讯的牵手也恰在彰显，在中国土壤上，这样的进化节奏也在悄然成型。
