美股科技公司财报基本出完，当我在复盘这些数据和市场表现时，一个问题出现了：为何AI尚未显著提升Salesforce的业绩？
SaaS是我从去年年中以来一直看好的会受益于AI的板块。过去的绝大多数时间里，市场预期与相关公司业绩表现其实都在相互增强这一逻辑。
但似乎，在最近的一个季度里，情况产生了一些微妙的变化，虽然一些其他SaaS公司业绩还是会超过市场预期，但是作为最早一批提出Agent概念，并且拥有CRM这一“很硬”场景的Salesforce，其AgentForce产品并没能够为带来显著的收入提升。
问题在哪里？
下面是我的回答（感谢AI，我可以越来越专注于观点本身了）：
1、如今看起来AI时代有个很有意思的点，看起来那些逻辑很顺的容易快速渗透的领域反而不容易体现收入，例如CRM，或许是太容易了，客户也有更多的选择，甚至工具内化；
2、影响一家具体公司AI布局的既不是供应商的能力，也不是业务部门的能力，而是CTO/CIO，或者首席架构师（如果有）的业务能力，没有丰富的技术落地最后一公里和业务落地最后一公里经验的人，可能都容易把公司带沟里去，这可能部分解释了为什么当初AgentForce上线时用户量很大，但是收入却没有体现的原因：对于一家企业而言，适合模型“本地化部署”的技术栈、核心人员能力、业务运行环境，是比模型“物理上本地部署”重要的多的因素；
3、模型出现后，看到了越来越多的“我也可以”的幻觉，我们看到很多企业可能都在面临越来越多“低水平竞争”而非“高水平合作”的“冰山下的真相”；换个角度讲，如果不对企业架构带来破坏性的重构，怎么负担得起“工业革命”的盛名？
4、尽管有这些负面的考量，但是我依然坚定看好toB的SaaS，看好由一个“核心痛点”出发带来巨大改变的潜力，AI时代，这个“核心痛点”不大会发生在我们已经熟悉的流程上，而是会在带来的新问题上。这样的新问题，过去两年里我只看到三个：数据、安全、人机协作。
前两个，在我的概念里，都有了现成的路径和解决方案，坚持就可以，第三个，是我不断在尝试的。
还是那个观点，我们以为长Manus这样，但很可能完全不是。
附上，模型对于上面问题的“deep research”，这个过程我已经对结果有所干预，甚至还附上了部分自己的评价，但，这依然还没达到我想要的最终形态。
这是一篇非常完整的深度报告之上的综述。但是依然有几个问题：
1、我能以自己可以打80分以上的形式产出结果呈现在自己的页面上，但我还没有办法找到更好的模式将这80分百分百的还原在阅读者面前；
2、如果我进行更多干预，报告里的一些细节数据应该会更有效（不是准确，而是有效，时效，比较维度等等），但这意味着要付出多好几倍的人工工作量；
3、目前，我的视角是我的视角，AI视角就是AI视角，可能没有好坏对错之分，但，就是，不一样；
