从"卖软件"转向"卖 AI 化的业务结果"。
但三家的打法不完全一样，大体可以概括为：
• 金蝶：更激进，正在把自己定位成"企业管理 AI 公司"
• 用友：更强调"平台化 + 企业级智能体 + 国产大模型融合"
• 东软：更偏行业纵深，把 AI 深度嵌进医疗、汽车、政企等垂直场景
1）金蝶：从 SaaS 公司转成"企业管理 AI 公司"
金蝶在官方披露里已经把方向说得很明确：
2025 年开始，金蝶要全面转型为企业管理 AI 公司，并持续推进"订阅优先、AI 优先"战略。 
它的核心动作有几类：
第一，AI 直接嵌进 ERP/财务/人力/供应链。
金蝶云·星瀚已经上线了20 多个 AI 应用，覆盖财务、人力、供应链等领域，定位不是单点工具，而是"超级智能体（Agent）管理助手"。 
第二，平台化。
它不是只做几个聊天助手，而是在推自己的 Cosmic AI / 苍穹 AI 平台，希望以后企业管理系统本身就是 AI 原生的。官方表述里已经强调要靠平台和场景智能体重构企业管理。 
第三，先从高价值场景切入。
比如合同审查、财务分析、异常预警、HR 自助、经营分析这些 ROI 很容易讲清楚的场景。 
第四，开始验证商业化。
金蝶 2025 年中报披露，AI 相关合同额已经超过 1.5 亿元人民币，说明它不只是"讲故事"，已经在推动 AI 单独签约和交付。 
所以金蝶的策略很像：
"把原来的 ERP/SaaS 壳子保留，但内核逐步换成 AI 驱动的管理系统。"
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2）用友：用 BIP 做底座，押注"企业级智能体工厂"
用友的思路比金蝶更"平台型、工程型"。
它公开强调的是"AI 至上战略"，并发布了"用友 BIP 企业 AI"，主张把 AI 深度嵌入企业业务与管理流程，而不是外挂一个问答机器人。 
它的几个关键动作很清楚：
第一，做统一底座。
用友一直在强调 BIP 是统一数智底座，AI 不是零散插件，而是和数据、流程、应用原生一体。官方多次提到它的目标是解决过去企业软件里的"应用烟囱、数据孤岛、智能碎片"。 
第二，做企业级智能体构建平台。
它不只是做几个 AI 助手，而是希望企业和伙伴可以自己搭建智能体。用友公开说其智能体平台可无缝接入大量企业级 API，并支持复杂任务编排。 
第三，兼容多模型，尤其积极接入国产模型。
用友官方披露，YonGPT 已接入 DeepSeek，也接入豆包、千问、百川等模型；同时还在推自己的本体大模型 YonLOM。这个策略说明它不想只做"模型调用商"，而是想占住企业知识、本体、流程和应用编排这一层。 
第四，先拿自己研发体系做内部验证。
截至 2025 年底，用友研发中心已有 79 个研发智能体纳入运营监控，总调用量达到 236 万次。这说明它在走一条典型路径：
先内部提效，再对外卖能力。 
所以用友的策略更像：
"把企业软件平台升级成 AI 操作系统，再让客户和生态在上面长出智能体。"
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3）东软：不跟 ERP 厂商正面同质竞争，而是强化行业 AI 解决方案
东软和金蝶、用友不完全是一类。
它不是以通用 ERP/财务软件为主，而是长期深耕医疗、汽车、智慧城市、政企行业，所以它的 AI 路线也更偏行业解决方案化。
东软官方披露的重点包括：
第一，提出 AI 落地框架。
东软推出了"融智（Rongzhi）AI 实施框架"，目的是加快 AI+ 行业落地，不只是做模型演示。 
第二，聚焦行业场景。
比如汽车领域，东软在 2025 上海车展发布了面向智能座舱、驾泊一体、车载智能出行的 AI 产品组合；这说明它把 AI 当成行业能力升级，而不是通用办公 AI。 
第三，强调"AI + 数据"双轮驱动。
在医疗数据智能等领域，东软官方提到以"AI + 数据"为核心驱动力推进智能化战略。这个方向很适合它，因为医疗、医保、医院信息化、车联网这些行业都对数据沉淀、流程理解、合规能力要求极高。 
所以东软的路径更像：
"利用自己已有的行业 know-how，把 AI 嵌进高壁垒行业软件，而不是去拼通用大模型入口。"
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4）这三类传统软件公司，面对 AI 时代的共同策略
虽然打法不同，但本质上都在做 5 件事：
一是从"功能软件"变成"智能业务系统"
过去卖的是模块：财务、人资、供应链。
现在卖的是：预测、分析、审查、辅助决策、自动执行。
也就是从"系统记录业务"变成"系统参与业务"。
二是从"人工操作流"变成"人机协同流"
原来的软件逻辑是：人点按钮、填表、跑流程。
现在变成：AI 先理解意图、调用流程、生成建议，人来确认关键节点。
三是从"标准化软件"变成"平台 + Agent + 场景包"
单一软件模块越来越难形成壁垒。
未来壁垒会转向：
• 企业知识沉淀
• 业务流程编排
• 行业数据语义
• 权限与合规
• 智能体运行平台
四是从"单次项目交付"转成"持续订阅 + AI 增值收费"
AI 时代更容易形成持续收费，因为模型调用、知识更新、场景扩展、本体构建都能成为新增价值。
金蝶已经披露 AI 合同额，用友也在持续发布企业 AI 产品矩阵，本质都在试图重构收入模型。 
五是从"软件公司"转向"数据 + 流程 + 模型"综合服务商
谁最懂企业内部数据结构、业务流程、审批链、主数据、财务口径，谁就更容易把 AI 真的落地。
这恰恰是传统软件公司的护城河，不是它们的包袱。
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5）它们现在真正面临的压力也很现实
虽然都在转型，但挑战也很大：
第一，老产品包袱重。
历史版本、定制化项目、复杂实施体系，会拖慢 AI 原生改造速度。
第二，组织能力要变。
以前强项是实施顾问、交付顾问、行业顾问；
现在还要有模型工程、数据治理、Prompt/Agent 编排、安全治理能力。
第三，客户买单逻辑变了。
以前客户买"系统上线"；
现在客户更关心"AI 到底能省多少人、提多少效、降多少错"。
第四，新对手不是传统友商。
以后它们不仅要和彼此竞争，还要面对：
• 大模型厂商
• AI 原生创业公司
• 行业垂直 Agent 公司
• 云厂商的 AI 平台能力
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6）一句话看三家的差异
你可以这样理解：
• 金蝶：更像"ERP/SaaS 厂商 AI 化最快的一类"
• 用友：更像"想做企业 AI 底座和智能体平台"
• 东软：更像"把 AI 深挖进高门槛行业解决方案"
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7）对传统软件公司的启示
AI 时代并不一定先淘汰传统软件公司，反而会先淘汰两类公司：
• 只会卖老功能模块、不会重构产品的
• 只有项目交付、没有数据和流程沉淀的
真正有机会活得更好的，是那些同时具备这三样东西的公司：
行业知识 + 企业流程控制权 + AI 产品化能力
而金蝶、用友、东软现在的动作，基本都在朝这个方向走。只是：
• 金蝶偏"AI 化管理"
• 用友偏"AI 平台化"
• 东软偏"AI 行业化"