Salesforce 2030 年营收目标达 630 亿美元，但 AI 采用仍需跟上

Salesforce 通过预测截至 2030 年 1 月的财年营收将达到 630 亿美元，进一步加码其 AI 战略。Salesforce 2030 年营收目标高于华尔街平均预期，也直接回应了生成式 AI 会削弱成熟软件厂商的担忧。

这一数字的含义并不只是对 Agentforce 投下信任票。它还纳入了 Salesforce 去年收购的数据管理公司 Informatica。剔除收购带来的贡献后，Salesforce 仍须证明 AI 能够加速其核心业务增长。

这一挑战使 Salesforce 面对日益流行的替代论：Anthropic、OpenAI、Microsoft 和其他 AI 提供商正越来越多地提供可跨业务应用工作的智能体。Salesforce 押注这些智能体会让其客户数据和工作流更具价值，而不是令其软件变得不再必要。

Salesforce 2030 年营收目标究竟改变了什么

这一新展望将 Salesforce 的 AI 论点转化为可衡量的财务承诺。

Salesforce 总裁兼首席财务与运营官 Robin Washington 在 9 月 16 日于旧金山举行的公司投资者会议上公布了该展望。该目标覆盖截至 2030 年 1 月的财年。

这一预测高于原始 2030 财年展望中报道的 614 亿美元分析师平均预期。这个差异很重要，因为 Salesforce 的承诺不只是维持现有业务，而是在告诉投资者：即使 AI 改变企业软件的使用方式，增长依然能够延续。

Salesforce 在 2026 财年的营收为 415 亿美元。根据其已公布的财务框架，达到 630 亿美元意味着以此为基数实现 11% 的复合年增长率。

公司早在 2 月就已将 2030 财年目标上调至 630 亿美元。9 月的演示在又一个季度预订额改善、AI 收入扩大的背景下，重申了这一承诺。

这种区别很重要。投资者在 Dreamforce 听到的并非一个全新的数字，而是对该目标的更新辩护；如今，这一目标已有更多运营层面的证据支撑。

该展望包含 Informatica，Salesforce 于 2025 年 11 月完成对其的收购。Informatica 为大型组织提供数据集成、数据质量、治理和元数据工具。

这些能力之所以重要，是因为企业智能体依赖准确且可访问的业务数据。当记录碎片化、重复或治理不一致时，再强大的模型也无法可靠地完成客户工作流。

不过，纳入 Informatica 也使这一醒目的目标不太适合作为衡量 Salesforce 有机增长的直接指标。预期扩张的一部分来自新增一条收购而来的营收来源。

Salesforce 最新的全年指引说明了这一影响。公司预计 2027 财年营收将在 461 亿至 464 亿美元之间，同比增长 11% 至 12%。

其 第二季度业绩显示，Informatica 对这一年度增长率的贡献略高于 3 个百分点。这意味着，基础业务的增长速度低于合并后的整体增速所呈现的水平。

因此，630 亿美元这一数字确立了两项考验。Salesforce 必须成功整合 Informatica，同时其现有产品也必须重回更快的有机增长轨道。

管理层表示，有机营收增长有望在 2027 财年下半年加速。更强劲的预订额支持这一判断，但预订额仍需转化为已确认收入。

当前剩余履约义务，即 cRPO，用于衡量预计在未来一年内实现的已签约营收。Salesforce 在最新季度报告了按固定汇率计算 14% 的 cRPO 增长。

这一指标比遥远的预测更具实质性，因为它反映了客户已签署的承诺。不过，cRPO 覆盖更广泛的产品组合，并不能单独识别由 AI 创造的需求。

因此，Salesforce 2030 年营收目标最好被理解为一套覆盖全公司的增长框架。Agentforce 支撑了这一论点，但收购、核心订阅、Slack 和数据服务同样共同承担增长责任。

Salesforce 为什么需要让 AI 扩展软件，而不是取代软件

Salesforce 的核心赌注是，AI 界面将增加对其数据和工作流的需求，而非绕过它们。

生成式 AI 削弱了一项支撑软件即服务公司长达二十年的假设。企业过去预期员工分别打开销售、服务、分析和内部协作等独立应用。

如今，AI 助手可以成为这些应用之间的通用界面。销售人员或许只需让助手概述客户账户、更新预测或起草后续沟通内容，而无需打开多个仪表盘。

这一可能性为 Salesforce 带来了一个令人不安的问题：如果用户将时间花在 Claude、ChatGPT、Microsoft Copilot 或其他智能体中，Salesforce 的界面是否会失去战略重要性？

Salesforce 的回答是，将其业务价值与单一界面分离。其新的 AIforce 架构旨在让 Salesforce 数据、权限、业务逻辑和操作能力在客户选择的任何工作场所均可调用。

公司将 Claudeforce 作为这一方法的一部分推出。它通过预构建的 Model Context Protocol 服务器，将 Salesforce 能力置于 Anthropic 的 Claude 中。

Model Context Protocol，简称 MCP，是一项让 AI 系统连接外部工具和受控数据源的标准。据 Salesforce 称，该集成最初涵盖 37 项销售技能。

Salesforce 还宣布推出 Slackforce 和 Agentforce Coworker。Slackforce 将 Salesforce 上下文引入 Slack 对话，而 Coworker 则在公司的 Lightning 界面内运行。

这一产品战略承认，没有任何一家厂商会控制每一次 AI 交互。Salesforce 希望做的，是继续成为这些交互背后受治理的系统。

这一定位使 Anthropic 同时成为潜在威胁与分发合作伙伴。Claude 可以处于用户与传统软件之间，但 Salesforce 能够提供客户上下文和获准执行的操作。

Salesforce 表示，其 AIforce 架构还支持涉及 Amazon Web Services、Google、OpenAI 和其他开发者的集成。这一模式降低了对单一 AI 提供商的依赖。

它同样能保护 Salesforce 免受模型质量快速变化的影响。客户可以采用更强的模型，而无需重建每一条业务记录、权限、集成和工作流。

这正是营收预测背后最有力的战略逻辑。模型可以变得可互换，而可信的企业上下文仍然难以复制。

风险在于，AI 提供商可能吸收更多经济价值。客户可能将 Salesforce 视为基础设施，同时把增量预算投入模型、智能体和专业应用。

因此，Salesforce 必须证明其上下文层不仅具备相关性，还能带来营收。它需要让客户购买更多数据容量、工作流自动化、智能体使用量和更高价值的应用组合。

最新数据表明，早期进展颇具规模。第二财季中，Agentforce 和 Data 360 的年度经常性收入接近 39 亿美元。

年度经常性收入，即 ARR，指报告日有效经常性协议的年化价值。它反映业务规模，但并不等同于当季确认的收入。

Salesforce 表示，该合并指标同比增长超过 210%。Agentforce ARR 超过 15 亿美元，同比增长超过 240%。

不过，Salesforce 在本季度扩大了 Agentforce ARR 的定义。它如今包括 AI 产品、Slackbot 和 Headless 360，使历史比较不再那么直接。

更广泛的定义并不会否定已报告的增长。但这意味着读者不应将 Agentforce ARR 中的每一美元都视为来自单一自主智能体产品的收入。

Salesforce 还报告称，Agentforce 和 Slack 已交付 70 亿个 Agentic Work Units。一个 Agentic Work Unit 代表由 AI 智能体完成的一项离散生产任务。

公司在第二季度记录了 32 亿个单位，环比增长 97%。这一使用信号表明，客户正在超越孤立的演示阶段。

但使用量仍需解读。更多完成的任务可以支持按使用量计费的收入，但其价值会因任务、合同和产品配置而异。

对于企业买家而言，关键问题不在于智能体是否执行了数十亿项操作，而在于这些操作能否在不增加过多监督的前提下，改善销售、服务和运营成果。

这正是知识质量变得至关重要的原因。部署工作场所智能体的团队需要经过治理的信息，这些信息应可被搜索、组合，并能追溯至可靠来源。

维护良好的 AI 知识库以不同规模解决了同样的底层问题。当系统获得相关、最新且具备权限意识的上下文时，AI 输出会得到改善。

Salesforce 的长期目标假设，企业会为在其主要客户工作流中解决这一上下文问题而付费。未来几个季度必须表明，这一假设能否超越热情的早期采用者而成立。

Informatica 让 630 亿美元目标更可信，也更难评估

Informatica 强化了 Salesforce 的技术基础，但也模糊了收购增长与 AI 驱动加速之间的界线。

Salesforce 需要企业数据来支持 Agentforce。Informatica 带来了跨系统集成、编目、治理和改善这些数据的工具。

这一组合遵循了企业软件领域熟悉的模式：厂商增加相邻基础设施，将其与现有应用连接，再向客户销售更广泛的平台。

AI 时代让这一模式变得更加紧迫。智能体必须检索事实、理解关系、遵循权限，并在不破坏记录的情况下更新运营系统。

劣质数据可能产生看似合理但错误的答案。不一致的权限设置也可能让本不应获得信息的用户或智能体访问相关内容。

Informatica 帮助 Salesforce 论证：它能够治理从存储数据到自动化操作的完整路径。Data 360、MuleSoft、Tableau 和 Informatica 各自覆盖了这一路径的一部分。

Data 360 为实时使用整理客户信息。MuleSoft 连接应用和服务，而 Tableau 提供分析与可视化。

Informatica 在复杂企业环境中增加了更广泛的集成与治理能力。这些产品结合在一起，能够使 Salesforce 更难被取代。

这一组合产品组合也带来了整合风险。客户不会仅仅因为一家厂商拥有多款互补产品，就自动获得价值。

Salesforce 必须统一产品体验、身份控制、元数据以及商业关系。它必须在不强迫客户进行破坏性迁移、也不重复客户已在使用的工具的前提下做到这一点。

2030 财年的目标假设 Salesforce 能够在保护利润率的同时完成这项工作。该公司将增长目标与“50 法则”框架相结合。

按照 Salesforce 的定义，该框架将按固定汇率计算的订阅与支持业务增长率，与非 GAAP 营业利润率相加。管理层希望这两项指标在 2030 财年达到 50。

非 GAAP 营业利润率不包括按照标准会计规则确认的若干项费用。Salesforce 在其 2027 财年调节表中排除了股份支付、收购无形资产摊销以及特定收购或重组成本。

在评估由收购驱动的增长时，这一区别至关重要。Informatica 可以提升营收，但也会带来整合费用和无形资产摊销，而这些费用被排除在非 GAAP 指标之外。

Salesforce 预计 2027 财年非 GAAP 营业利润率为 34.3%。其 GAAP 营业利润率预测为 20.1%，两项指标之间存在显著差异。

任何一项指标都无法单独说明完整情况。非 GAAP 业绩有助于比较经营趋势，而 GAAP 业绩则反映影响股东经济利益的成本。

Salesforce 还需要平衡投入与效率。构建智能体需要模型访问权限、算力容量、安全控制、产品开发和客户支持。

管理层认为，其平台能够维持具吸引力的毛利率，因为大部分收入仍属于按期确认收入。按期确认收入是在合同期限内确认，而不是在使用发生时一次性确认。

按使用量计费的模式可能改变这一特征。它们将更多收入与实际使用挂钩，在采用率上升时可支持扩张，但在需求放缓时也会增加波动性。

长期框架预计，从 2026 财年到 2030 财年，营收增长率将达到 11%。该框架也将盈利能力目标与这一扩张目标并列提出。

这种组合是投资逻辑的核心。如果 Salesforce 必须牺牲其大部分已改善的盈利能力才能实现增长，那么增长本身的吸引力将大幅下降。

该公司最新预测显示，2027 财年的经营现金流和自由现金流增长率将保持在 4% 至 5% 之间。这些增速低于其预期营收增长率。

这一差距并不能决定长期问题的答案。收购、汇率影响和营运资本时点都可能影响年度现金流。

但它确实构成了一个有用的检验点。通往 630 亿美元的可信路径，最终应产生能够支撑更广泛盈利增长叙事的现金增长。

因此，Informatica 在两个方向上发挥作用。它既提供企业智能体所需的技术能力，也为合并总额贡献即时营收。

投资者将需要有机增长披露来区分这些影响。否则，收购带来的贡献可能让整体目标看起来比基础经营趋势更强劲。

AI 采用鸿沟仍是 Salesforce 最艰难的考验

Salesforce 的财务证据更强，但企业 AI 采用速度仍落后于产品开发速度。

Marc Benioff 承认，技术创新的发展速度快于客户采用速度。这一差距在企业 AI 领域很常见，因为投入生产部署所需的不只是获得一个强大模型的访问权限。

企业必须准备数据、定义权限、测试操作、管理错误，并决定何时仍需人工审批。它们还必须衡量自动化是否创造了足够的价值。

这些要求有利于 Salesforce 的既有地位。该公司已经为许多大型组织管理重要记录和工作流。

但它们也可能放缓 Salesforce 所需要的营收转化。一家客户可能完成成功的试点，却未必将其扩展至各个部门，或承诺更大的预算。

独立报道凸显了这种不确定性。一些 Salesforce 合作伙伴看到了兴趣，但并未看到最乐观的智能体预测所暗示的即时生产需求。

担忧不在于 Agentforce 缺少客户，而在于试用、捆绑功能和初始项目可能无法转化为持续的有机增长加速。

Salesforce 自身的数据为双方都提供了论据。Agentforce 和 Data 360 合计接近 39 亿美元的 ARR，代表着一项规模可观的业务。

但这一数字仍不到 Salesforce 当前年度营收预期的十分之一。它还将 AI、数据、Informatica 云收入以及新纳入的产品合并计算。

该公司称，净新增年度订单价值以四年来最快的速度增长。净新增年度订单价值衡量扣除取消和缩减后的新增及扩展承诺。

这一信号支持管理层关于需求正在改善的说法。不过，它仍需要在多个报告期内转化为已确认营收。

分析师的反应比一年前更加积极。Citigroup 分析师 Tyler Radke 表示，Dreamforce 期间的交流更具建设性，市场对 Salesforce 的战略和执行更有信心。

市场对投资者会议的反应较为克制。Salesforce 股价在 9 月 16 日收于 250.54 美元后，盘后交易变化不大。

单个交易日无法证明投资者的信心。温和的反应确实表明，市场已经理解这项 630 亿美元承诺，并且预期中已部分反映这一目标。

竞争格局同样仍在变化。Microsoft 可以将智能体与 Office、Teams、Dynamics、Azure 及其安全产品连接起来。

ServiceNow 控制着许多信息技术和员工工作流。Oracle 和 SAP 则掌握着智能体可用于高价值操作的财务、供应链和人力资源数据。

Anthropic 和 OpenAI 可以与企业用户建立直接关系。专业化初创公司则可以专注于狭窄工作流，并比大型平台供应商行动更快。

Salesforce 的开放策略减少了与模型提供商的直接冲突。但这也承认，客户可能更偏好外部界面。

当用户花在其传统应用中的时间减少时，公司必须继续保持价值。这要求 Salesforce 的记录、规则和操作在每一个界面背后都维持核心地位。

安全失误可能迅速损害这一地位。错误总结记录的智能体会造成不便，但错误修改记录的智能体会带来运营风险。

Salesforce 将 AI 集成、安全性、服务性能、基础设施容量和第三方依赖列为影响其前景的风险。随着智能体自主性扩大，这些警示值得关注。

该公司的新 Trusted Enterprise AI Harness 旨在治理模型、智能体、数据和操作。不过，公司关于可信性的主张需要来自真实部署和独立评估的证据。

具体部署带来了一些令人鼓舞的信号。Salesforce 表示，Live Nation 在 120 个场馆网站上使用 Agentforce，每年可能自动处理超过 30 万次咨询。

该公司还称，Agentforce Coworker 在上线后的前 35 天吸引了 10 万名已激活用户。激活量衡量初始触达范围，但重复使用和可衡量结果更为重要。

Salesforce 报告称，Slackbot 用户环比增长超过 150%。自 Salesforce 收购 Slack 以来，Slack 也实现了最快的季度净新增年度订单价值增长。

这种联系可能很重要，因为 Slack 为人类与智能体协作提供了熟悉的界面。员工可以在现有对话中审阅背景信息、讨论建议并批准操作。

不过，快速的百分比增长可能来自较小的基数。Salesforce 尚未提供足够细节，将每一项使用指标与持久、增量营收联系起来。

看空观点并不要求相信 AI 会摧毁 Salesforce。它只需要增长速度持续低于 2030 财年框架所假定的水平。

每年几个百分点的表现不及预期，会在剩余年份中累积放大。届时，Salesforce 可能会更依赖收购、捆绑销售或商业模式变化来保护这一目标。

看多观点同样具体。改善的 cRPO、更快的订单增长、上升的智能体使用量和不断扩大的 AI ARR，都可能随着部署成熟转化为已确认营收。

因此，Salesforce 的问题在于执行，而非概念相关性。该公司已经确定了一个可辩护的角色：成为企业智能体的上下文与行动层。

现在，它必须证明客户会为这一角色赋予足够的经济价值。营收质量、留存率和扩展情况将比产品发布本身提供更清晰的证据。

Salesforce 与 AI 替代论

630 亿美元的承诺否定了 AI 将令应用软件崩塌的观点，但尚未证明这一观点错误。

替代论最强的版本认为，AI 智能体将跨系统完成工作，从而降低对传统应用界面和许可证的需求。

Salesforce 提出了不同的解释。智能体在能够完成有用的企业工作之前，需要客户记录、业务规则、权限、工作流和审计追踪。

按照这一观点，AI 扩大了 Salesforce 的价值。更多自动化活动意味着更多数据请求、更多工作流执行以及更多受治理的操作。

结果并非 Salesforce 与 Anthropic 之间的简单竞争，而是两种可能价值分配方式之间的较量。

其中一种分配方式将大部分经济价值置于模型和面向用户的助手中。企业应用成为该层背后可互换的数据来源。

另一种方式则将价值保留在持有已验证上下文并执行交易的系统中。模型成为连接这些系统的灵活推理组件。

Salesforce 正围绕第二种结果组织其战略。AIforce 使其架构可通过外部界面使用，而 Agentforce 则在其平台内提供专业化智能体。

这一战略类似于云软件对移动计算的应对方式。有价值的服务通过新界面提供，同时不放弃底层数据模型和工作流。

AI 的影响更为深远，因为智能体可以决策和行动，而不仅仅是展示信息。这种能力让治理和问责变得更加重要。

它也给模型提供商留下了更多控制客户关系的空间。通用助手可以推荐工具、分派任务，并决定哪个应用接收请求。

因此，Salesforce 与 Anthropic 的合作在战略上有用，但在结构上存在张力。Claudeforce 可以扩大 Salesforce 的使用量，同时让 Claude 成为用户记住的界面。

公司接受这一权衡，因为拒绝外部界面会带来更大的风险。客户不太可能将每一个 AI 工作流都限制在一个应用中。

Salesforce 可以通过让集成更轻松、操作更可靠来保护自身。它还可以利用 Slack 作为协作界面，让用户在其中已习惯于讨论工作。

这一战略需要真正的互操作性。如果一个“开放”平台只有与 Salesforce 控制的模型、存储或应用搭配时才能发挥最佳效果，客户将会抵触。

Salesforce 表示，其 Headless Toolkit 通过 MCP servers、应用程序编程接口、插件、技能和开发者工具开放平台能力。这一架构支持多种界面。

商业问题在于，开放性是否会比削弱锁定效应更快地扩大市场。Salesforce 需要合作伙伴将活动带到其平台上，同时又不能让合作伙伴获取全部增量支出。

企业买家会按具体应用场景作出这一决策。他们可能会在客户服务领域选择 Salesforce，同时为编码、研究、财务或采购选择不同的智能体。

这种碎片化的结果仍可能支持增长，但未必能支撑 Salesforce 更广泛的平台雄心。

Salesforce 的 2030 年营收目标，假设该公司能够在足够多的高价值工作流中继续充当主要控制点。其客户基础提供了良好的起点。

不过，既有软件部署并不保证 AI 领导地位。客户可以继续将 Salesforce 作为记录系统，同时把新的投资投向其他平台。

这一可能性说明，为何有机增长比合并增长更重要。收购带来的营收可以扩大规模，却无法证明 Salesforce 正在赢得增量 AI 预算。

这也解释了基于使用情况的证据为何重要。活跃智能体、已完成任务、数据消耗、续约率和客户扩展情况，能够揭示该平台是否正变得更加核心。

整体 ARR 增长提供了初步迹象。稳定的定义和更清晰的产品级披露，将使这一迹象更具说服力。

Salesforce 不需要拥有最优秀的通用模型。它需要让最优秀的模型在客户工作流中更加安全、更具实用价值。

这是一个可信的商业定位。它能否带来 630 亿美元的年度营收，仍是一个有待执行验证的问题。

三项信号将决定 Salesforce 能否达到 630 亿美元

下一阶段取决于有机增长加速、生产环境使用情况，以及 AI 客户带来的可衡量扩展。

第一个信号是 2027 财年下半年的有机营收增长。Salesforce 多次表示，其基础业务将在这一时期重新加速。

投资者应将有机增长与 Informatica、Contentful、Fin、汇率变动及任何额外收购带来的贡献区分开来。仅看合并增长无法验证管理层的核心主张。

持续改善将表明，更强劲的订单正在转化为营收。若有机增长持平，则会削弱 AI 势头与 2030 财年展望之间的联系。

第二个信号是 Agentforce 使用情况与经常性营收之间的关系。Salesforce 报告称，Agentic Work Units、Slackbot 用户和 AI ARR 均实现快速增长。

当这些指标同步上升时，其说服力会更强。只有使用而没有营收，可能意味着仍处于试验阶段；只有营收而没有使用，则可能反映了捆绑销售或未被使用的容量。

客户从一个生产工作流扩展至多个工作流，将提供特别有价值的证据。这种模式表明，早期部署能够创造可重复的需求。

留存同样重要。AI 产品可以从较低基数快速增长，却可能掩盖客户流失、承诺减少或续约经济效益疲弱的问题。

Salesforce 应为 Agentforce ARR 及相关使用指标提供一致的定义。其扩大后的第二季度定义，使未来的可比性变得更加重要。

第三个信号是 Informatica 在 Salesforce 平台内的表现。投资者应关注整合是否带来了超出收购营收之外的客户扩展。

成功的交叉销售将支持该公司的观点，即受治理的数据能够推动 AI 采用。整合进展缓慢，则会使 630 亿美元目标更依赖于被收购业务本身。

利润率和现金流趋势将揭示这一整合的成本。Salesforce 必须为产品开发、销售能力、计算需求和客户部署支持提供资金。

该公司的 AI 增长评估指出，更强劲的订单、消耗量、Informatica 和收购将共同推动长期目标。每个组成部分对业务质量都有不同含义。

有机订阅增长体现了对 Salesforce 现有产品组合的需求。消耗量增长显示活动正在扩大，而收购则可以更快地增加能力和营收。

没有任何一项季度业绩能够终结这场讨论。2030 财年目标跨越数年，企业技术部署也很少沿直线推进。

不过，接下来的两份财报可以显示管理层承诺的重新加速是否已经开始。它们也可以澄清有多少增长来自 Informatica。

企业买家出于实际原因也应关注同样的信号。Salesforce 的战略将影响组织在何处存储上下文、如何治理智能体，以及如何设计自动化工作流。

开发者应考察 AIforce 是否提供有意义的模型选择和稳定的接口。管理员则应评估权限执行、可审计性以及准备数据所需的工作量。

知识工作者应关注结果，而非激活统计数据。实用的智能体必须能够检索准确的上下文、完成预期任务，并向适当的审阅者展示其推理过程。

团队也可以在向智能体授予广泛权限前，先强化自身的知识工作流。有序的上下文能够缩小出色演示与可靠日常工作之间的差距。

630 亿美元的预测为 Salesforce 提供了清晰的记分牌。营收必须增长，有机增长必须加速，AI 使用必须转化为持久的客户支出。

Salesforce 已经提供了比一年前更有力的证据。其订单、cRPO、AI ARR 和生产活动如今支持一种可信的增长情景。

剩余的不确定性在于转化。随着外部 AI 界面变得更具影响力，Salesforce 能否将智能体采用转化为持续的扩展？

在未来两个季度关注有机营收、Agentforce 扩展和 Informatica 交叉销售。这些信号将共同显示，Salesforce 的 2030 年营收目标究竟反映了运营动能，还是一个雄心勃勃的终点。