2025 年，AI Agent 是企業服務領域最炙手可熱的話題。

文｜Alex；編輯｜燕子

在這個技術變革的關鍵節點，Zoho 以其特有的節奏，推出了Zia AgentsAgent StudioAgent Marketplace三大 AI 產品，構建了一個完整的智能體生態系統。

與其他高調轉型 “AI 公司” 的軟件廠商不同，Zoho 中國副總裁夏海峰在牛透社采訪中表示，他們依然定位為一家軟件廠商。

在他看來，AI 并非顛覆性的轉型，而是產品功能的自然延伸和增強。

“AI 加速我們從工具型廠商向平臺型廠商的轉變。” 夏海峰這句話或許最能概括 Zoho 在 AI 時代的戰略思考。

在保持核心定位不變的同時，Zoho 正通過 AI 技術拓展產品的邊界和可能性。

不追逐風口，專注于技術本身的價值，這很 Zoho。

從工具到生態：Zoho 的 AI 三級跳

在喧囂的 AI 浪潮中，Zoho 的 AI 戰略格外穩健。

這家創立 29 年的企業軟件服務商，始終保持著 “不融資、不上市” 的獨立發展路線。

2025 年初，創始人斯瑞達·溫布卸任 CEO 轉任首席科學家，這位掌舵者選擇回歸技術一線，親自帶隊攻堅 AI 底層技術。

這種長期主義的基因，塑造了 Zoho 獨特的 AI 發展路徑。與 Salesforce 通過并購快速擴張、微軟依靠生態整合的發展模式不同，Zoho 選擇 “全棧自研+場景深耕” 。

夏海峰在采訪中坦言：“我們和微軟最像，都是從底層到上層完全自研，但我們的優勢在于更專注垂直場景。”

梳理 Zoho 的 AI 發展歷程，我們可以清晰地看到三個階段的技術演進：

2015 年，Zoho 推出 AI 助手 Zia，開啟了 AI 技術在產品中的初步應用；

到 2023 年，生成式 AI 被深度集成到各產品線，實現了郵件情緒分析、客戶記錄提煉、基于知識庫的客戶自動回復等實用功能。

2024 年，Zoho投資重金大規模采購 GPU 服務器，并與英偉達達成戰略合作，夯實算力基礎。

進入 2025 年，隨著 Zia Agents、Agent Studio 和 Agent Marketplace 的推出，Zoho 終于完成了從 AI 工具到智能體生態的閉環布局。

循序漸進，不追風口，但求實效。

當被問及為何不像其他廠商那樣高調轉型時，夏海峰的回答很實在：“我們認為 AI 現在只占客戶需求的 5%，甚至 5% 都不到，業務跑通才是根本。”

AI 推動 Zoho 全棧產品進化

在 AI 產品化方面，Zoho 的布局思路也很清晰，三大核心 AI 產品各司其職，構建起完整的智能服務生態。

Zia Agents 作為預置的行業智能體，已經開發出銷售教練、SDR 機器人等多個標準智能體，覆蓋企業通用場景。這些開箱即用的智能助手正在幫助客戶將有規律、可復用、吃經驗的崗位和場景實現自動化。

更具創新性的是 Agent Studio 低代碼開發平臺。它讓企業能夠像搭積木一樣定制專屬智能體，一家汽車零部件客戶就利用該平臺開發了成本預測智能體，有效應對國際貿易中的由于關稅、運輸等因素造成的材料成本波動問題。靈活的自定義能力使 Zoho 區別于那些標準化的 SaaS 產品。

而 Agent Marketplace 則借鑒蘋果 App Store 模式，借助 Zoho 流量吸引第三方開發者上傳 Agent。平臺上線三個月，已能看到生態的雛形，合作伙伴正積極為老客戶開發定制智能體，探索新的商業模式。

在垂直行業落地方面，Zoho 的 AI 能力也極具適應性。醫療、教育等領域的 SaaS 模板正在快速迭代，而出海業務更是成為新的增長點，70% 的新增客戶都在使用本地化 AI 功能。

一家產品類型豐富、同時開展內貿和出口業務的制造企業，近年來面臨多重壓力：國內銷售增長乏力，海外倉周轉效率低下（時而缺貨導致交付延遲，時而庫存積壓），企業急需找到可落地的銷售增長策略。

該企業對 AI 產品有兩大需求：一是讓 AI 推薦優質客戶，把合適的產品賣給合適的客戶，主動挖掘客戶，縮短成交周期。二是讓 AI 及時提醒海外倉管理人員，在恰當的時間備貨，要 “不早不晚，科學有序” 。

Zoho 的解法是，AI 從 CRM 歷史銷售記錄中尋找規律并生成客戶畫像，比如針對某個銷量大的產品組合，分析客戶購買的頻率和購買價值，總結出該產品組合的典型客戶特征，再從 CRM 客戶數據中篩選出滿足特征的一批客戶（從未成交過任何產品、成交過但是沒有購買過這個產品組合、成交過但是很久未購買），通過營銷工具自動觸達這批客戶，推薦該產品組合及客戶案例、解決方案等。

經過測試，采用向合適的客戶主動推薦合適產品的營銷方式，新客戶轉化率提高 25%，銷售周期縮短 20%，流失客戶的挽回初見成效，對應的可量化營收提高了 15%。

此外，AI 結合動態的實時銷量情況和存貨數量預判理想庫存，當 AI 評估未來一段時間實際庫存有高于理想庫存的風險，將提醒降低采購頻次或采購數量；若評估未來有斷貨風險，則提醒采購人員備貨。在 AI 協助下，庫存資金占用減少了 40%。

在珠三角地區，有一家小型工貿一體化企業，主要從事塑膠制品的外貿業務。該企業原本通過亞馬遜平臺開展 B2B 業務，但在 2021 年平臺 “封號潮” 中受到沖擊。

這一經歷讓企業管理者深刻認識到建立獨立營銷渠道的重要性，決心擺脫對第三方平臺的依賴。

但在轉型過程中，企業面臨兩大核心挑戰：一是脫離平臺后，急需快速建立自主海外營銷能力，以維持業務持續發展；二是需要優化內部銷售流程，提升團隊工作效率，縮短銷售周期。

針對這些需求，企業引入了 Zoho CRM 的 AI 解決方案：

在營銷方面，AI 系統能夠根據不同海外社交平臺（包括 Facebook、X、Instagram 等）的特點，自動生成適配的文字、圖片和視頻內容，并實現定時發布。系統還能智能回復粉絲留言，從中識別潛在銷售機會。實施后，企業獲得的銷售線索增長了 70%。

在客戶管理方面，AI 幫助完善了 CRM 系統中的客戶信息。對于新獲取但信息不全的潛在客戶，系統能自動補充關鍵資料。同時，基于客戶的歷史行為數據，AI 會為銷售人員推薦最佳的聯系時機，顯著提高了郵件溝通的效率。

在流程優化方面，AI 通過分析企業運營數據，提供了標準化的銷售流程建議。這讓缺乏專業 IT 團隊的小企業也能享受到數據驅動的管理優化，最終將整體銷售周期縮短了 20%。

值得一提的是，Zoho 始終堅持 “Dogfooding”，自家的產品自己先用起來。

在全球協同辦公中，他們使用 AI 自動提煉長文要點，有效解決了跨時區溝通的認知偏差問題；郵件系統的 “斜杠命令” 功能，通過 AI 輔助寫作和日程管理，讓員工效率大大提升。

這些真實的內部實踐，為產品優化提供了最直接的反饋。

Zoho 的 “反套路”變現

對于 AI 產品的商業化，與行業常見的 AI 功能單獨收費模式不同，Zoho 將 AI 能力深度融入產品體系，作為高階版本的增值服務。

比如，未來在其 CRM 產品線中，2800 元和 4200 元的版本可能就包含了更豐富的 AI 功能。

AI 是產品功能的一部分，沒有它，客戶可能不選你。

當然，AI 不是錦上添花的附加品，而是提升產品競爭力的必備要素。

從客戶反饋來看，市場對 AI 價值的認知呈現明顯分化。通用 AI 功能正快速成為客戶眼中的 “標配”，而個性化開發則展現出強勁的付費意愿。

一個典型案例是某制造企業愿意額外付費，通過 AI 改造流水線作業流程，將釋放的人力資源投入新業務拓展。這種能為企業創造直接價值的 AI 應用，客戶買單的意愿明顯更高。

不過，Zoho 在 AI 商業化過程中也面臨現實挑戰。

最大的瓶頸在于數據和場景的不足。

與互聯網公司不同，Zoho 嚴格遵守一個原則，即客戶同意才能用其數據訓練，這使得他們必須與老客戶展開深度共創。

這種模式雖然能確保數據合規，但也限制了 AI 模型的迭代速度。

夏海峰說，他們需要頻繁拜訪老客戶，從他們那里挖掘真實的 AI 需求場景。

構筑差異化的 AI 護城河

與 Salesforce 依靠頻繁并購擴張不同，Zoho 堅持全棧自研，確保了產品體驗的一致性。

Salesforce 收購 Slack 后，用戶至今仍能感受到產品間的割裂感，夏海峰指出，“而 Zoho 所有產品的數據底層和交互邏輯都是統一的。”

面對微軟這樣同樣具備全棧能力的對手，Zoho 的競爭策略是 “小而美”，更聚焦中小企業和垂直行業需求。

在中國市場，這種差異化被進一步放大。

Zoho 是國內少數實現數據完全本地化的國際 SaaS 廠商，16 個全球數據中心中有 2 個位于中國，這為其贏得了對數據合規要求嚴格的客戶群體。

Zoho 在中國市場保持了 80% 項目的定制實施能力，這種 “全球化產品+本地化服務” 的模式，讓其在與國際巨頭的競爭中占有獨特的優勢。

牛透社認為，Zoho 的實踐給行業帶來兩個重要啟示：

首先，AI 的價值不在于概念炒作。Zoho 內部評估顯示，當前 AI 僅貢獻了約 5% 的客戶需求，業務場景跑通才是前提，這種務實態度讓其在 AI 泡沫中保持清醒。夏海峰透露，中國企業對 AI 的期待往往高于實際需求，他們需要幫助客戶區分真實需求和偽需求。

其次，生態建設需要循序漸進。Agent Marketplace 雖然剛起步，但借鑒了 Zoho 低代碼平臺的成功經驗，先通過服務大客戶積累場景，再逐步開放給開發者。從實踐中來，到生態中去，這或許比盲目追求開發者數量更可持續。

當 AI 重新定義企業服務邊界

據 Zoho 2025 年官方披露，創始人斯瑞達·溫布轉任首席科學家后，已親自組建團隊攻關邊緣計算與 AIoT 融合技術。

在當年 Zoho Day 大會上，他明確提出 “下一代企業軟件必須貼近數據源頭” 的戰略方向。目前，其中國數據中心已支持邊緣 AI 部署，而物理 AI（AIoT）研發則處于實驗室階段。

未來，Zoho 在每個垂直行業都將擁有專屬的 AI 智能體。那么，當 AI Agent 逐漸成為主要交互入口，傳統 SaaS 軟件界面會不會 “隱形化” ？

Zoho 的實踐給出了辯證的答案。

一方面，其 “斜杠命令” 等功能確實讓部分操作脫離了傳統界面；但另一方面，復雜業務場景仍需要專業系統的支撐。

“就像自動駕駛，高速公路可以放手，但鄉間小路仍需人工操控。” 夏海峰詮釋了 Zoho 對 AI 與 SaaS 關系的理解，不是取代，而是重構。

值得玩味的是，Zoho 內部將當前 AI 發展階段比喻為 “1995 年的互聯網” —— 所有人都知道它很重要，但真正的變革還未到來。

這種既保持熱情又克制冷靜的態度，或許正是其穿越技術周期的生存智慧。

在可預見的未來，Zoho 仍將堅持一個原則：AI 必須服務于真實的業務需求，而非制造需求來適配技術。

以終為始，這也很 Zoho。

說明：文章為牛透社原創，未經允許謝絕轉載。