创始人公开挑战董事会：AI来了，物流软件还有必要年年续费吗？
来源：
副驾驶微信公众号，潘跃东
日期：2026-10-24 11:55:16
点击：4
属于：行业动态
信息摘要：物流企业下一次采购软件时，可能重新计算的成本、需求和数据归属。
软件能帮客户干活，平台能帮客户成交。AI进场以后，物流科技公司得重新解释，每一笔钱究竟收在哪里。
一场董事会争议，牵出了物流企业下一次采购软件时，可能重新计算的成本、需求和数据归属。
物流软件公司正在给产品加AI，客户也可能用AI重新评估这些产品。过去开发太贵，只能接受的标准功能、排不到的定制需求，以及交给供应商保管的业务数据，如今都有了重新讨论的余地。
国际数字货运平台Freightos的创始人，已经为此向董事会发难。
Freightos创始人Zvi Schreiber离开管理岗位后，给老公司提了一项新需求：换掉董事长。
据FreightWaves于10月21日报道，Freightos董事会同意，将Schreiber提出的部分治理改革议案，提交计划于12月举行的年度股东大会，包括罢免董事长Udo Lange，以及将董事任期从三年缩短至一年。具体会议日期仍待确认。
Schreiber今年1月底卸任CEO，2月底退出董事会，目前仍持有约6%的股份。他对公司的主要不满，是经营方向：Freightos更加重视软件和数据解决方案，同时放慢了数字订舱平台的增长步伐。
在他看来，这个时间点尤其不合适。AI正在让软件更容易开发，竞争者可能更快复制功能；连接航空公司、货代和货主的交易网络，却需要长期积累。他希望公司重新把资源放到平台增长上。
这给物流科技行业出了一个颇为实际的问题。开发团队用AI提高效率，可能降低自己的成本，也可能降低竞争者的入场成本。下一次产品演示，客户看到相似功能时，未必还会觉得稀奇。
不过，创始人的判断也要接受检验。交易网络难建立，投入便可能持续更久；平台上有交易，还要看每笔交易能留下多少收入。
Freightos的争议，就发生在这两张账单之间。
一名货代需要查询运价、比较服务、确认舱位，再完成订舱。Freightos围绕这些工作，既提供软件和数据服务，也连接交易双方，并分别收费。
软件及数据解决方案收入，主要来自订阅，可按用户、站点和使用周期计费，也包含部分定制、配置、上线及数据处理服务。平台收入则来自交易：部分按订舱金额收费，货代向承运商订舱时，卖方通常支付预先协商的固定单笔费用。
两项业务可以相互带动。软件进入客户日常操作，可能带来订舱；平台连接的运力更丰富，也可能提高软件的使用价值。但公司预算有限，先扩哪一项，增长要等多久，依然需要选择。
2026年第二季度，Freightos总收入约769万美元，同比增长3%。其中，平台收入约290万美元，同比增长19%；软件及数据解决方案收入约480万美元，同比下降4%。软件及数据业务仍贡献了大部分收入。
增长较快的业务想多拿预算，收入较多的业务也有自己的理由。熟悉产品规划的人，大概已经能想象这场会议会开多久。
10月15日，Freightos披露，当季平台交易49.4万笔，同比增长15%；交易总额（GBV）达到4.37亿美元，同比增长30%，均超过此前管理层预期。活跃承运商79家，独立买家用户约2.19万个。这些属于初步运营数据，仍可能随最终财报调整。
管理层还给出了一个关键解释：交易增长主要来自使用其软件解决方案的客户。 按照公司的说法，软件嵌入工作流程，带动平台交易，交易积累的数据再改善软件和市场信息服务。
这让争议难以简化。创始人强调交易网络值得加码，管理层认为软件正在为网络带来生意。双方谈的是同一批客户，却对资源如何投入持有不同看法。
平台数字也需要继续拆开。公司承认，三季度运力偏紧、燃油成本上升带来的较高运价，也推高了交易总额。运价上涨，对固定单笔收费业务的收入影响有限。4.37亿美元流经平台，不能当作Freightos自己的营收。
截至10月23日，公司尚未披露三季度完整财务业绩，也没有给出软件客户带动交易的具体比例。完整业绩计划于11月23日公布。
等待期间，还有现金需要安排。二季度调整后EBITDA亏损约200万美元，期末现金、现金等价物及短期银行存款合计约2140万美元。管理层的目标，是在2026年底达到调整后EBITDA盈亏平衡，并于2027年中实现现金净流入。
Schreiber对AI的担心，可以从一个物流企业常见的需求讲起。
企业想增加一张线路利润表，把客户报价、承运成本、异常费用放在一起，按自己的方式查询。供应商可能需要评估、报价、排期；企业内部则要判断，为这一个需求花钱是否划算。
过去，一部分软件采购和流程调整，就在这样的成本约束下完成。标准产品能覆盖大部分工作，剩下的需求由员工手工补齐。有时候，产品经理说“暂不支持”，业务人员便获得了一项长期兼职。
AI辅助开发给这些需求增加了新的实现路径。报表、文件处理、内部查询和一些流程工具，可以尝试由更小的团队开发。究竟节省多少，取决于任务复杂度、现有系统和维护要求，不能把一个原型的完成速度直接当作整套系统的交付成本。
但对采购谈判来说，只要客户多了一个可行选择，原来的报价依据就需要重新解释。
供应商可以用AI降低成本，客户也可能问：这个功能，我们自己做要多少钱？如果长期订阅的费用，已经接近定制和维护的总投入，企业就有理由重新比较。
这种比较未必导致整套系统替换。企业可能继续购买核心系统，同时自建内部工具；也可能采购成熟软件，选择私有化部署。SaaS、外包开发、内部开发之间，会出现更细的分工。
软件公司的竞争，也会随之落到更具体的工作上。运价是否准确，业务规则是否完整，系统能否稳定对接，出错后多久有人处理，这些仍有收费价值。一个漂亮界面能证明产品可以演示，客户还要拿它过旺季。
平台同样不能只强调“关系难复制”。接入了承运商，要有持续可订的运力；拥有买家账号，要能形成重复交易。AI生成一个订舱页面，与让一笔订舱可靠完成，中间仍有很多业务工作。
Freightos的案例值得观察，恰恰因为它同时经营这两类业务。AI对软件开发的影响，能否转化为公司的成本优势，又会在多大程度上变成客户要求降价的理由，最终要在续费和交易收入里体现。
软件用了几年，订单、报价、客户、线路成本、承运商表现和异常处理记录，也积累了几年。采购时，企业可能更关心功能和价格；当它开始考虑用AI分析经营，这些记录就有了新的用途。
同一条线路，不同季节的成本怎样变化；同一个客户，哪些服务承诺最容易造成额外支出；同一家承运商，报价便宜以后是否增加了异常费用。这些问题，需要企业自己的业务记录，也需要把数据整理成可用的形式。
此时，系统能否导出完整数据、保留历史关系、允许企业自行分析，就会影响下一步能做什么。
数据存放在SaaS上，不等于供应商可以拿去训练模型。 数据托管、使用授权和模型训练授权，需要分别核对，也不能据此推断Freightos存在不当使用客户数据的行为。
但企业确实应该把条款问得更细。供应商能使用哪些数据，用于什么目的；企业终止服务后能带走什么；长期积累的标签、配置和分析结果，是否也能迁移。合同写着“数据归客户所有”，实际导出时只拿到几张基础表，后面的整理工作仍可能很重。
AI让部分开发工作更容易以后，企业有机会重新衡量，为了便利愿意交出多少控制权，又愿意承担多少内部建设成本。
本地部署也需要运维、安全、备份和升级。软件回到自己手里，责任一起回来。代码可以请AI帮忙写，凌晨故障时，值班表上暂时还得填人名。
这不妨碍企业重新审视过去的妥协。哪些需求因为开发太贵被删掉，哪些流程为适应标准版而调整，哪些数据一直录入却很少被自己使用，都可以逐项重算。
国内做物流软件、运输管理和货运平台的企业，也会面对客户更具体的追问：订阅费买到了什么，业务数据怎样使用，长期合作为客户留下了哪些能力。软件与交易结合得越深，这些问题越难只交给销售解释。
Freightos的股东将在治理议案上投票。国内物流企业未必需要等到这场争论结束，才去翻自己的软件合同。
下一次续费，除了问“今年加了什么AI功能”，也可以请供应商现场操作一次：把企业这几年积累的数据，完整导出来看看。
作者：潘跃东，嘴毒逻辑怪——用程序员的冷思维，吐槽物流行业的热故事。
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