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Rimini Street 是一家不开发软件、仅提供第三方维护服务的公司，通过以约原厂一半价格承接 Oracle、SAP 等老旧企业系统的维护业务，年收入超4亿美元。其核心模式是拆解软件厂商的‘维护绑定’锁，但自身也构建了托管服务、AI增强等新黏性锁。历经15年法律战确立合法竞争地位，客户留存率高，但面临监管合规限制与增长压力。
SAP面临ECC系统停服压力，推动客户迁移至S/4HANA，但因迁移成本高、旧系统稳定，超半数客户拖延；第三方服务商Rimini Street提供延长维护服务，新兴AI原生财务软件公司以低价高效切入中型企业市场；SAP加速AI战略，推出可执行操作的AI管家并启用按使用量计费的‘AI单位’模式，引发账单冲击与信任危机；中国市场受信创政策影响，SAP地位下滑，而全球资本市场对其AI商业化能力持观望态度。
文章探讨中国企业AI落地面临的核心困境：数据、员工与治理三方面未就绪导致AI难以融入核心业务，形成规模化价值。调研显示多数企业采取零散式AI策略，虽投资增加但回报有限，关键瓶颈在于AI与核心业务系统之间的断层。三一、曼森、毕马威等企业通过统一ERP、沉淀知识、组织变革等方式补齐‘弱链’，强调从流程瓶颈出发、夯实数据底座和业务协同才是AI真正创造商业价值的前提。
SAP提出“自主运营企业”战略，聚焦打通AI与ERP、供应链、财务等核心业务系统之间的断层，通过SAP商业AI平台、行业AI解决方案及“AI奇点启航计划”，推动AI从辅助工具升级为驱动业务流程执行的内生能力，强调统一数据底座、业务语义理解和行业知识沉淀是AI规模化落地的关键。
文章聚焦制造业在供应链重构、地缘政治压力与生成式AI冲击下的深度转型，指出工业AI已进入应用落地深水区；IDC数据显示中国工业企业大模型应用率从2024年9.6%跃升至2025年47.5%；分析PTC、SAP、创新奇智等厂商以数据主线、流程嵌入、本体智能体等路径推动AI与工业知识融合，并揭示数据孤岛、AI可靠性不足及核心场景落地难三大挑战。
文章探讨AI如何重塑企业核心软件系统（如SAP、Salesforce、ServiceNow）的实施、使用与扩展方式，强调AI不替代这些系统，而是构建新的‘行动层’——通过副驾驶、计算机操作代理和语义化扩展应用，降低迁移成本、简化交互、实现跨系统自动化，最终让传统系统‘隐身’，AI成为企业运营的控制中枢。
