当你取处方药时，追踪这款药从制造商到药房流转的库存系统几乎肯定运行在德国软件巨头 SAP 之上。你厨房里的大多数食品也经过类似系统。你今天早上乘坐或驾驶的交通工具里的零部件也是如此；你所在建筑中的电力也是如此。大约四分之三的《财富》500 强企业都在 SAP 上运行其核心运营。SAP 是一家规模巨大且极其重要的公司：它主导着一个支撑世界上许多最重要软件运行的行业。
这个行业就是系统集成。埃森哲、德勤、IBM、印孚瑟斯和 TCS 占据市场顶端，数以万计的小型公司则在其后开展工作。它们的工作是企业 IT 的连接组织——不仅包括企业采用任何新平台后随之而来的业务流程重设计，也包括那些从未真正按兼容性设计的系统之间的迁移与集成。
每一家《财富》500 强企业的运营中都嵌入了数百乃至数千名这样的顾问。软件许可本身在全球每年合计约 3000 亿美元；而让这些软件在大型企业内部真正运转起来的工作，成本则是其数倍。IT 服务总支出每年约为 1.8 万亿美元，其中企业应用集成占了相当大的一部分。
这是企业技术中规模最大、却在二十年来几乎没有改变的领域之一。今天全球系统集成行业使用的交付模式，本质上仍是其前身在 SAP 本身还是一家初创公司时建立起来的模式。《财富》500 强企业中规模最大的 SAP 迁移项目需要三到五年，成本在 1 亿到 5 亿美元之间，而大约 70% 的大型转型项目未能实现最初设定的目标。
这项工作之所以长期抵抗自动化，是因为它确实很难。
一个典型的 SAP 环境包含来自数十个相互重叠系统的数据，其中许多系统的 schema 不一致、文档缺失，在这些系统里，“客户”或“订单”这样的基本概念可能意味着完全不同的东西。它们还运行着数百万行定制代码——其中很多代码由早在现任 CIO 上任之前就已经离开公司的人编写。
具体来说：想象一家全球制造商已经在 SAP ECC 上运行了十五年。其采购系统多年来经过大量定制，以处理与一级供应商之间某种特定合同结构，这些逻辑被编码在数万行 ABAP 中，而公司现有员工中没有人能完全理解。收入通过一个定制的确认工作流入账，而这个工作流是为某个监管环境构建的；此后该监管环境已经变化了两次。升级这家公司本身就是一个跨学科项目。每一条定制流程都必须被分析和分类。新的环境随后必须在旧系统曾处理过的每一个边缘案例中表现正确。审计必须通过。切换必须在一个不能拖延的周末完成，因为工厂不能停工。全球大约有 10,000 个 ECC 环境面临某种版本的这一问题，而大部分工作必须在未来三年内完成。
几十年来，只有人类能够处理这种混乱。软件无法胜任这项工作所要求的判断力、上下文推理能力或代码理解能力，因此一个全球性行业成长起来，以手工方式完成它。对顶层公司来说，这套经济模式非常漂亮；对几乎所有其他人来说则很糟糕。CIO 们很清楚，他们的核心系统正在老化，而且维护成本高昂。他们也知道 SAP 将在 2027 年结束对 ECC 的标准支持，这正给他们带来巨大的升级压力。但继续停留在遗留系统之外的替代方案，是一个耗时多年、花费数亿美元、失败率超过三分之二的项目，所以大多数公司都会做出理性选择：等待，尽可能打补丁，支付延长维护费用，并希望这个问题还能再推迟一年。
我创办 Tessera，是因为能够以不同方式完成这项工作的技术才刚刚出现，也因为在这个领域建立一种新型公司的窗口期相当短。我是从研究而非咨询的角度进入这个问题的。从外部观察系统集成行业时，令我印象深刻的是，它的核心工作与现代 AI 的优势异常契合。输出具有结构，成功标准相对明确，有大量既有代码和文档可供训练，反馈循环也很清晰。过去三十年来最让人类头疼的部分，恰恰是 AI 刚刚变得擅长的部分。
直到最近，这还做不到。脆弱的脚本可以在相同 schema 之间搬运数据，但它们无法阅读 20 年前的 ABAP，并弄清楚当初编写这些代码是为了解决什么业务问题。过去两年，这一点发生了变化，其剧烈程度往往被这个领域之外的人低估。现代前沿模型可以阅读定制企业代码，包括 ABAP 这样晦涩的方言，而世界上大多数关键任务软件正是用这些语言写成的。跨异构 schema 映射字段——这实际上构成了大部分数据迁移工作——如今变得可处理。当文档缺失时，也可以从观察到的系统行为中推断业务逻辑，而文档缺失正是常态。过去需要一队每小时 300 美元顾问完成的、判断密集型结构化工作的长尾，如今已经进入一个编排良好的智能体系统的能力范围，而且质量能够经受与人工工作同类的审查。
正是这种技术变化，使一种不同类型的公司成为可能，而 Tessera 就是在这种变化之后出现的公司。我们是一个 AI 企业转型平台。软件承担过去由人完成的工作，而我们的人则专注于转型中真正受益于人类判断的部分：架构决策、利益相关方对齐，以及企业在迁移完成后的运行方式这一战略性问题。
我们的第一个重点，是 SAP 数十年来最擅长的那类细致而繁琐的 ERP 工作。我们的智能体会逐行、逐字段地吸收客户的 ECC 环境，生成一张关于现有内容及其行为方式的全面地图。在此基础上，它们会将每个组件分类为保留、替换或退役，然后构建实际的 S/4HANA 实施：编写新代码、生成测试套件、验证数据迁移，并编排切换本身。Tessera 的一个六人团队现在能够交付过去通常需要 60 名顾问、耗时整整两年完成的工作。
目前，“AI for services”这一更广泛领域中有大量活动，我想准确说明 Tessera 与其中大多数公司的不同。今天市场上的主流模式可以称为“顾问的自动补全”：这些工具帮助现有人工更快计费，同时仍然保留底层交付模式不变。我们做的是更结构性的事情。我们正在构建能够完成工作的软件，并围绕这一经济现实来组织公司。
一个合理的问题是：为什么已经主导这个市场的公司，比如埃森哲和德勤，不是做这件事的人？答案主要是标准的创新者窘境。它们的整个商业模式建立在可计费工时之上。用软件完成同样的工作，并采用基于结果的定价，在最适合这种模式的场景中，会让它们每次迁移的收入压缩大约一个数量级。这些公司的领导层都能清楚地看到，这个市场的未来是软件。但公司本身无法抵达那里，因为这些公司在招聘、培训、销售和收入核算上的一切，都被校准到了一个根本不同的业务形态上。
长期愿景远不止 SAP。每一家大型公司都运行在一组企业系统之上：ERP、CRM、HRIS 平台、供应链工具、财务报告栈；随着业务本身演变，所有这些系统都需要持续集成、现代化和迁移。几乎所有这些工作都可以变成软件。当这种转变发生时，运行企业 IT 的成本会下降一个数量级，释放出目前被维护和现代化项目吸收的大量资本与管理注意力。大型公司适应新环境的速度也会显著加快。今天，当一家《财富》500 强公司的 CFO 想把两个事业部整合到同一个财务报告栈上时，这个项目需要 18 个月和一小支顾问大军。在 Tessera 正在构建的世界里，这需要数周。今天被称为“系统集成项目”的大多数变化——销售区域重组、并购后整合、子公司剥离、合规改造——都会变成公司直接去做的事情，而不是必须围绕其规划一整年的项目。
最先采用这种模式的公司，将相对于没有采用的公司获得结构性优势，而且这一差距会比大多数人预期的更快拉开。
这是 AI 浪潮尚未真正触及的企业软件中最大的市场。每一家具有一定规模的企业都依赖这些系统，而现代化它们所产生的摩擦，正在切实拖累这些公司以及依赖它们的经济体的生产力。我们将把这种摩擦消除掉。
如果你是工程师、研究人员、企业软件老兵，或者任何曾经看着一个 1.8 万亿美元行业仍以另一个时代的交付模式运转，并觉得一定有更好办法的人，我们都很希望听到你的消息。
本通讯仅供信息参考，不应被作为法律、商业、投资或税务建议加以依赖。此外，本内容并非投资建议，也不意在供任何 a16z 基金的投资者或潜在投资者使用。本通讯可能链接至其他网站，或包含来自第三方来源的其他信息——a16z 未对这些信息进行独立核实，也不就其当前或持续准确性作出任何陈述。如果本内容包含第三方广告，a16z 未审查此类广告，也不认可其中包含的任何广告内容或相关公司。文中提及、引用或描述的任何投资或被投公司，并不代表 a16z 管理的投资工具中的全部投资；完整投资列表请访问 https://a16z.com/investment-list/。其他重要信息可见 a16z.com/disclosures。你收到本通讯是因为你此前选择订阅；如果你希望不再接收未来通讯，可以立即取消订阅。