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| 本文作者： 胡敏 | 2026-03-25 11:55 |
今年開(kāi)年，全球軟件股的投資人共同經(jīng)歷了一場(chǎng)“驚魂六十天”。
去年底到今年初，市場(chǎng)尚沉浸在“AI 應(yīng)用大爆發(fā)”的幻夢(mèng)中，然而 1 月底，Anthropic 甩出了能夠自主操控電腦、實(shí)現(xiàn)自主辦公的 Claude Cowork ，直接震碎了傳統(tǒng) SaaS 的估值邏輯。
短短兩個(gè)月，北美軟件股蒸發(fā)了超1.6 萬(wàn)億美元市值。市場(chǎng)彌漫著一種近乎絕望的論調(diào)：既然 AI 已經(jīng)可以像人一樣操作電腦、接管業(yè)務(wù)流，那么過(guò)去二十年里我們辛苦構(gòu)建的圖形界面和業(yè)務(wù)軟件，是否已經(jīng)淪為了落后的生產(chǎn)力？
針對(duì)這些事關(guān)生死的問(wèn)題，在雷峰網(wǎng) GAIR Live 線上圓桌中，三位深耕 SaaS 行業(yè)、視角互補(bǔ)的行業(yè)老兵——
何潤(rùn)：致趣百川聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO
Daniel：資深投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人
吳昊：《SaaS 創(chuàng)業(yè)路線圖》作者、SaaS領(lǐng)軍企業(yè)天使投資人、前執(zhí)行總裁
展開(kāi)了一場(chǎng)一個(gè)半小時(shí)的硬核對(duì)談嘉賓們針對(duì) SaaS 的現(xiàn)狀與未來(lái)給出了極具穿透力的判斷。
一、近期 SaaS股價(jià)暴跌：并非財(cái)務(wù)收入，而是預(yù)期被降維打擊
在Daniel 看來(lái)，SaaS 的暴跌并非源于SaaS 公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不及預(yù)期，而是預(yù)期被降維打擊。
過(guò)去，SaaS 廠商掌握了業(yè)務(wù)流程的"出入口"，就掌握了溢價(jià)權(quán)。但當(dāng) AI Agent 能夠繞過(guò)界面直接操作軟件，原本的"流程化軟件"正在退化為"智能 Agent 的插件"。這種隱憂(yōu)導(dǎo)致付費(fèi)預(yù)算大規(guī)模從應(yīng)用層向 LLM 基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)移。
有一個(gè)直觀的數(shù)字：如 Anthropic等AI 公司的收入增長(zhǎng)很明顯，從去年年底到最近一個(gè)季度增長(zhǎng)非常快。原來(lái)市場(chǎng)預(yù)計(jì)到 2026 年，OpenAI 和 Anthropic 的 ARR 可能做到 200 億美元，但現(xiàn)在看，這個(gè)數(shù)字很可能會(huì)被遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)。
何潤(rùn)則給出了一個(gè)更具“痛感”的觀察：三年前國(guó)內(nèi) SaaS 廠商的 PS（市銷(xiāo)率）估值體系已經(jīng)崩完，如今北美的 PS也開(kāi)始松動(dòng)，現(xiàn)在每一家都必須思考如何變成一個(gè)“掙錢(qián)的公司”。
他指出，現(xiàn)在很多北美 SaaS 公司的 NDR（凈收入留存率） 已經(jīng)回踩到100%，這對(duì)市場(chǎng)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的心理沖擊。如果NDR繼續(xù)下探，PS 模型便徹底失效。
吳昊補(bǔ)充道，像 Salesforce 他一直在長(zhǎng)期關(guān)注，但一個(gè)比較有意思的現(xiàn)象：一家行業(yè)第一的 SaaS 公司不斷強(qiáng)調(diào) AI，但到 2025 年財(cái)報(bào)里，AI 相關(guān)收入占比其實(shí)還是很小，可能只有百分之幾。這也是為什么從股價(jià)表現(xiàn)來(lái)看，Salesforce 從 2024 年開(kāi)始整體就在下跌，2025 年全年大約跌了 30%。"
二、談SaaS 護(hù)城河：部分壁壘被擊穿，仍握幾張底牌
在何潤(rùn)看來(lái)，AI 對(duì) SaaS 的沖擊，本質(zhì)上是對(duì)傳統(tǒng)護(hù)城河的重構(gòu)。在《戰(zhàn)略七力》（Seven Powers）框架下，過(guò)去 SaaS 最核心的兩種力量——轉(zhuǎn)換成本（Switching Cost）與網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)（Network Effect），都在受到挑戰(zhàn)。
首先是所謂的 “打劫邏輯”。北美市場(chǎng)已經(jīng)出現(xiàn)一批 AI Native 企業(yè)軟件公司，它們并沒(méi)有創(chuàng)造新的需求，而是利用更敏捷的 AI 架構(gòu)，以更低成本、更好體驗(yàn)去搶奪傳統(tǒng) SaaS 廠商的存量市場(chǎng)。
其次是功能與體驗(yàn)的“被動(dòng)折疊”。過(guò)去 SaaS 廠商通過(guò)不斷疊加功能、優(yōu)化 GUI 體驗(yàn)建立壁壘。但在 AI 時(shí)代，如果復(fù)雜功能可以通過(guò) AI Skills 直接實(shí)現(xiàn)，或者通過(guò)自然語(yǔ)言完成操作，很多原本依賴(lài)界面的軟件體驗(yàn)就會(huì)被“折疊”。
不過(guò)，在何潤(rùn)看來(lái)，傳統(tǒng) SaaS 廠商仍然掌握兩張重要的牌：一是企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)沉淀在 SaaS 系統(tǒng)中形成的 “數(shù)據(jù)半透膜”，二是長(zhǎng)期積累的 客戶(hù)關(guān)系與品牌認(rèn)同。
吳昊則給出了相對(duì)樂(lè)觀的判斷。他認(rèn)為，AI 的出現(xiàn)雖然會(huì)改變軟件的技術(shù)形態(tài)，但 “專(zhuān)業(yè)分工”這一規(guī)律不會(huì)改變。
以軟件開(kāi)發(fā)為例，AI Coding 的崛起確實(shí)大幅提升了效率，但更可能帶來(lái)的變化是崗位上移，而非崗位消失。開(kāi)發(fā)者會(huì)從基礎(chǔ)編碼轉(zhuǎn)向架構(gòu)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及更深度的客戶(hù)需求理解。
同時(shí)，當(dāng)軟件開(kāi)發(fā)成本大幅下降時(shí)，社會(huì)對(duì)軟件的需求反而可能進(jìn)一步擴(kuò)張。正如十年前“軟件吞噬世界”的趨勢(shì)一樣，當(dāng)開(kāi)發(fā)效率提升 100 倍，軟件需求可能增長(zhǎng)得更快。
因此在 ToB 領(lǐng)域，理解業(yè)務(wù)邏輯、完成復(fù)雜交付以及系統(tǒng)集成仍然需要專(zhuān)業(yè)的軟件廠商，這些能力也可能成為新的行業(yè)壁壘。
Daniel 則從企業(yè)軟件的實(shí)際業(yè)務(wù)角度給出了補(bǔ)充。在他看來(lái)，如果不從資本市場(chǎng)估值，而是從業(yè)務(wù)價(jià)值本身來(lái)看，很多 SaaS 廠商依然具備一定的護(hù)城河。
這些壁壘主要來(lái)自三個(gè)方面：與企業(yè)業(yè)務(wù)流程的深度耦合、長(zhǎng)期沉淀的行業(yè) know-how，以及廠商與客戶(hù)之間持續(xù)的服務(wù)關(guān)系。企業(yè)軟件往往需要與數(shù)據(jù)庫(kù)、工廠系統(tǒng)以及各種內(nèi)部系統(tǒng)進(jìn)行復(fù)雜集成，涉及大量數(shù)據(jù)對(duì)接、實(shí)施和培訓(xùn)，這些能力并不容易被快速替代。
因此，在 Daniel 看來(lái)，企業(yè)軟件本身的長(zhǎng)期價(jià)值并不會(huì)消失。但在 AI 時(shí)代，資本市場(chǎng)可能需要重新尋找新的估值錨點(diǎn)，例如如何區(qū)分 AI Native 軟件與傳統(tǒng) SaaS 的商業(yè)模式。
三、談商業(yè)模式：SaaS公司若仍沿用坐席收費(fèi)，那將是一個(gè)糟糕的策略
三位嘉賓達(dá)成一致認(rèn)為，未來(lái)按坐席收費(fèi)的 SaaS 邏輯，在 AI 時(shí)代可能很難繼續(xù)成立了。
一個(gè)預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，企業(yè)的坐席數(shù)會(huì)減少。“很多公司都在裁員、縮編，組織規(guī)模在變小。當(dāng)一家 1 萬(wàn)人的公司因?yàn)?AI 裁員到 8000 人時(shí)，按席位收費(fèi)的 SaaS 廠商收入直接縮水 20%。”吳昊直言。
SaaS 的未來(lái)會(huì)演變成，按tokens 使用量或結(jié)果計(jì)費(fèi)。但如果按調(diào)用量收費(fèi)，利潤(rùn)會(huì)不會(huì)更多轉(zhuǎn)移到模型廠商那里？三位嘉賓展開(kāi)了進(jìn)一步交鋒。
Daniel 認(rèn)為是有這種可能性的，而且他提醒不能忽視頂尖模型的溢價(jià)能力：
“市場(chǎng)總規(guī)模會(huì)隨著效率提升而增長(zhǎng)。但要注意，tokens本身代表智能質(zhì)量。SOTA（當(dāng)前最高水平）模型的智能價(jià)值與普通模型的差異，在很多任務(wù)場(chǎng)景下是零與一的區(qū)別。市場(chǎng)的馬太效應(yīng)會(huì)極其明顯，頂尖模型廠商依然有很強(qiáng)的溢價(jià)權(quán)。”
不過(guò)，吳昊持相反觀點(diǎn)。他認(rèn)為大模型廠商很可能會(huì)面臨“管道化”的命運(yùn)：
“回顧 2006 年 3G 時(shí)代初期，電信運(yùn)營(yíng)商花了巨額資金購(gòu)買(mǎi)牌照搭建網(wǎng)絡(luò)，但最終最掙錢(qián)的是攜程、滴滴這些應(yīng)用。用戶(hù)買(mǎi)的不是網(wǎng)絡(luò)，而是訂票、打車(chē)的結(jié)果。”
他給出兩個(gè)判斷：第一，管道隨時(shí)可以切換。今天做 AI 應(yīng)用，可以接 DeepSeek，也可以接通義千問(wèn)或 GPT，誰(shuí)的管道便宜就用誰(shuí)；第二，利潤(rùn)留在應(yīng)用層。“除非有一天 AGI 進(jìn)化到把所有應(yīng)用都吞噬掉，但在未來(lái)十年內(nèi)，專(zhuān)業(yè)分工依然存在。模型公司很難在不碰業(yè)務(wù)的情況下賺走所有利潤(rùn)。”
何潤(rùn)則認(rèn)為，這個(gè)問(wèn)題最終還是要回到供需關(guān)系。如果未來(lái)大模型的供給是相對(duì)集中的，那么模型廠商確實(shí)可能賺到很多錢(qián)。
與此同時(shí)，他把視角拉回到 SaaS 公司自身的演化上。他認(rèn)為，無(wú)論模型廠商拿走多少，SaaS 公司自身形態(tài)已經(jīng)在發(fā)生變化——“SaaS 正在變成制造業(yè)”。第一，商業(yè)模式從“訂閱制”轉(zhuǎn)向“消耗制”，意味著，未來(lái)SaaS收入與產(chǎn)出規(guī)模直接掛鉤，不再是提前收一筆訂閱費(fèi)就完事；第二，SaaS成本結(jié)構(gòu)從“人力為主”變成“人+Token”，這也讓SaaS規(guī)模不再需要靠堆人頭。
四、談產(chǎn)品形態(tài)：GUI意義正在消解，Agent 編排能力愈發(fā)重要
AI 正在重塑軟件的長(zhǎng)相。
吳昊提出了一個(gè)具有前瞻性的產(chǎn)品預(yù)判：“GUI（圖形界面）的意義正在消解，我們不需要再為‘審美體驗(yàn)’花巨大代價(jià)，AI 會(huì)根據(jù)用戶(hù)的熟練度實(shí)時(shí)生成 UI。”他認(rèn)為，未來(lái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)將不再是為了“讓人爽”，而是為了“讓 Agent 好用”。未來(lái) SaaS 產(chǎn)品的 GUI 比例會(huì)大幅下降，甚至淪為集成在飛書(shū)、釘釘中的 API：軟件廠商不再需要把工作流全部顯性化地暴露給人類(lèi)，而是通過(guò) Agent 封裝成端到端的“黑盒”任務(wù)。
何潤(rùn)認(rèn)為，未來(lái)從“人用軟件”到“Agent用軟件”，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品形態(tài)、競(jìng)爭(zhēng)邏輯都在重構(gòu)。
過(guò)去國(guó)內(nèi)SaaS長(zhǎng)期陷入“功能堆砌、體驗(yàn)滯后”的困境，產(chǎn)品在客戶(hù)眼中差異不大。但如果未來(lái)是Agent在“使用”軟件，拼的不再是誰(shuí)功能多，而是誰(shuí)的任務(wù)完成成本更低、效率更高。
與此同時(shí)，很多傳統(tǒng) SaaS 公司未來(lái)可能需要把原來(lái)的 API 能力重新封裝成 Skill，然后讓 Agent 去調(diào)用、編排這些能力。
Daniel 認(rèn)為，AI正在讓軟件從“操作界面”變成“任務(wù)黑盒”。過(guò)去軟件必須把工作流“攤開(kāi)”給人看，是因?yàn)樽詣?dòng)化能力不夠，需要人手動(dòng)理解和操作。現(xiàn)在AI Agent能彌補(bǔ)這個(gè)gap，意味著很多復(fù)雜流程可以被封裝起來(lái)，用戶(hù)只需要提目標(biāo)，系統(tǒng)自動(dòng)完成背后的一切。
五、談實(shí)踐與未來(lái)：一場(chǎng)戰(zhàn)略、產(chǎn)品、組織的全面轉(zhuǎn)型
AI的沖擊，也在倒逼原來(lái)的SaaS公司轉(zhuǎn)型。
何潤(rùn)從一線創(chuàng)業(yè)者的視角，給出了最務(wù)實(shí)的調(diào)整路徑：縮短鏈條、提升密度。
“技術(shù)團(tuán)隊(duì)逐漸拆分成更小的單元，讓市場(chǎng)、售前、銷(xiāo)售、產(chǎn)品、前后端、測(cè)試形成的協(xié)作鏈條縮短一半。”在他看來(lái)，組織效率是第一道坎。與此同時(shí)，產(chǎn)品經(jīng)理的職能也在遷移，不再只是設(shè)計(jì)功能，還要懂?dāng)⑹隆⒍N(xiāo)售、懂如何影響客戶(hù)使用。“重點(diǎn)是自己和團(tuán)隊(duì)的效率提升，把技術(shù)和商業(yè)結(jié)合得更緊密。”
Daniel則觀察到海外SaaS市場(chǎng)的兩條分化路徑。
一類(lèi)是Pure AI Native公司——從原有組織體系中分裂出來(lái)，用AI解決以前未被滿(mǎn)足的需求，產(chǎn)品理念和設(shè)計(jì)完全圍繞AI native思維，打法激進(jìn)。另一類(lèi)是傳統(tǒng)SaaS廠商——依靠組織內(nèi)部adoption，在組織、人才、戰(zhàn)略、產(chǎn)品層面做深度調(diào)整，讓現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)慢慢適應(yīng)AI native的思維和操作。“海外的AI native公司比較激進(jìn)，而傳統(tǒng)廠商需要更深的組織適配和轉(zhuǎn)型。”
吳昊從顧問(wèn)視角，總結(jié)出AI時(shí)代SaaS公司的三個(gè)新打法。
第一，小團(tuán)隊(duì)探索。“以前前端、后端、產(chǎn)品經(jīng)理等需要很多人才能做一個(gè)產(chǎn)品，現(xiàn)在探索階段一個(gè)人就能做，甚至賣(mài)錢(qián)階段1-2人就可以運(yùn)作。”他建議公司拿出10%-15%的資源，用來(lái)做單人或兩人小團(tuán)隊(duì)的規(guī)模化創(chuàng)新。
第二，快速試錯(cuò)與迭代。“以前團(tuán)隊(duì)做嘗試可能堅(jiān)持半年甚至更久，現(xiàn)在小團(tuán)隊(duì)嘗試3個(gè)月就評(píng)估，如果不行就棄牌，6個(gè)月如果仍未達(dá)到預(yù)期，就果斷放棄。”
第三，組織邏輯變化。內(nèi)部投資和決策方式需要更靈活——?jiǎng)?chuàng)新嘗試要規(guī)模化、快速驗(yàn)證，而不是一次投入大量人力硬扛。“這是抓住未來(lái)10年機(jī)會(huì)的關(guān)鍵方式。”
在圓桌的最后，三位老兵達(dá)成了一個(gè)難得的共識(shí)：AI 不會(huì)殺死 SaaS，但會(huì)徹底改變定義成功的方式。
SaaS 并沒(méi)有死，它只是在剝離掉過(guò)去虛胖的溢價(jià)。真正的玩家正忙著將自己重構(gòu)成一個(gè)“智能工廠”，在每一個(gè)被 AI 壓縮的鏈條里尋找新的利潤(rùn)區(qū)。
不可否認(rèn)的是，屬于“工具人”的舊 SaaS 范式正在瓦解，而屬于“數(shù)字勞動(dòng)力”的 AI Native 時(shí)代才剛剛拉開(kāi)帷幕。在這個(gè)爆發(fā)前夜，擁抱新世界，不糾結(jié)于舊事物的殘喘，才是生存的唯一真理。
以下是此次圓桌討論的精彩分享，雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))在進(jìn)行了不改原意的編輯整理：
胡敏：最近許多投資人在糾結(jié)是否要對(duì) AI 軟件股進(jìn)行“割肉”。盡管 Salesforce、Adobe 等巨頭的利潤(rùn)仍在穩(wěn)步增長(zhǎng)，但股價(jià)卻遭遇重創(chuàng)。各位如何看待這一輪暴跌？
Daniel：從投資視角看，這一輪暴跌并非源于已實(shí)現(xiàn)的財(cái)務(wù)收入問(wèn)題，而是市場(chǎng)預(yù)期。
如果把時(shí)間線再往前拉，其實(shí)從 OpenAI 發(fā)布 ChatGPT 之后，很多頭部 SaaS 公司，比如 Adobe，增長(zhǎng)勢(shì)頭就已經(jīng)不像以前那么強(qiáng)了。背后一直有一個(gè)隱憂(yōu)：大語(yǔ)言模型會(huì)不會(huì)在一定程度上替代傳統(tǒng)軟件。
因?yàn)樯墒?AI 結(jié)合 Agent 和 tool use（工具調(diào)用），理論上可以直接完成很多業(yè)務(wù)流程，而且方式更加個(gè)性化、滲透率更高，甚至可能替代一部分流程化軟件。
尤其是去年下半年開(kāi)始，隨著 Anthropic 模型能力的提升，大模型的 tool use 能力明顯增強(qiáng)。很多開(kāi)發(fā)者在實(shí)際開(kāi)發(fā)中，已經(jīng)能看到 AI 在軟件開(kāi)發(fā)和業(yè)務(wù)流程中的潛力，所以市場(chǎng)對(duì)傳統(tǒng)軟件廠商的預(yù)期開(kāi)始轉(zhuǎn)弱。
到了去年年底和今年年初，這種能力又進(jìn)一步增強(qiáng)。現(xiàn)在 AI 已經(jīng)可以操作 GUI、UI，甚至直接調(diào)用后端代碼。如果再疊加 memory 和 skills，很多軟件流程其實(shí)都可以被 AI 串起來(lái)。
也就是說(shuō)，只要軟件提供 API，理論上 AI 就可以直接調(diào)用并完成任務(wù)。這也是市場(chǎng)開(kāi)始擔(dān)心傳統(tǒng)軟件廠商未來(lái)空間的原因之一。
另外一個(gè)擔(dān)心是，企業(yè)預(yù)算可能會(huì)從傳統(tǒng)軟件轉(zhuǎn)向 AI。
如果看 AI 公司的收入增長(zhǎng)也很明顯，比如 Anthropic，從去年年底到最近一個(gè)季度增長(zhǎng)非常快。原來(lái)市場(chǎng)預(yù)計(jì)到 2026 年，OpenAI 和 Anthropic 的 ARR 可能做到 200 億美元，但現(xiàn)在看，這個(gè)數(shù)字很可能會(huì)被遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)。
何潤(rùn)：我其實(shí)沒(méi)有特別關(guān)注股市，但從 2 月初開(kāi)始，很多朋友來(lái)問(wèn)我怎么看北美 SaaS。我當(dāng)時(shí)的判斷是：從表象上看，其實(shí)是北美 SaaS 的 PS（市銷(xiāo)率） 估值體系開(kāi)始松動(dòng)。但如果放到中國(guó)來(lái)看，這件事情其實(shí)三年前就已經(jīng)發(fā)生過(guò)。
從財(cái)務(wù)角度拆一下會(huì)更清楚。比如HubSpot，以前大家用PS給它估值，賭的是它未來(lái)能長(zhǎng)成Salesforce那樣。HubSpot現(xiàn)在ARR大概30億美元，市值在270億到280億美元——按PS算大概9倍，聽(tīng)著還行。但問(wèn)題是：市場(chǎng)現(xiàn)在開(kāi)始懷疑，這套PS打法還能一直用下去嗎？如果用PE重新算一筆賬：按20倍PE倒推，HubSpot需要做到大約14億美元凈利潤(rùn)才能撐起當(dāng)前市值。所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)，以前覺(jué)得6倍、7倍PS很合理，但放到30億ARR這個(gè)體量的公司身上，用PE一算就站不住腳了。因?yàn)?億、30億、300億ARR，增長(zhǎng)的難度完全不是一個(gè)量級(jí)，體量越大，想維持高增長(zhǎng)就越難，想同時(shí)維持高利潤(rùn)率更是難上加難。
硅谷有個(gè)指標(biāo)叫 Rule of 40，就是增長(zhǎng)率加凈利潤(rùn)率要超過(guò) 40%。但對(duì)大公司來(lái)說(shuō)，這個(gè)指標(biāo)其實(shí)更難實(shí)現(xiàn)。
另外一個(gè)市場(chǎng)比較擔(dān)心的指標(biāo)是 NDR（凈收入留存率）。現(xiàn)在很多北美 SaaS 公司的 NDR 已經(jīng)回踩到100%，這對(duì)市場(chǎng)來(lái)說(shuō)是個(gè)心理沖擊。但在國(guó)內(nèi)，很多 SaaS 公司 NDR 能超過(guò) 80% 就已經(jīng)不容易。接下來(lái)如果 NDR 繼續(xù)往下走，疊加 AI 對(duì)預(yù)算結(jié)構(gòu)的影響，傳統(tǒng) SaaS 的增長(zhǎng)邏輯會(huì)受到挑戰(zhàn)。
吳昊：像 Salesforce 我一直在長(zhǎng)期關(guān)注，因?yàn)樗吘故?SaaS 行業(yè)的龍頭。從 2023 年開(kāi)始，他們就在年度大會(huì) Dreamforce 上提出要 all in AI，之后 2024、2025 年也一直在強(qiáng)調(diào)這個(gè)方向。
但從投資者角度看，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)比較有意思的現(xiàn)象：一家行業(yè)第一的 SaaS 公司不斷強(qiáng)調(diào) AI，但到 2025 年財(cái)報(bào)里，AI 相關(guān)收入占比其實(shí)還是很小，可能只有百分之幾。這也是為什么從股價(jià)表現(xiàn)來(lái)看，Salesforce 從 2024 年開(kāi)始整體就在下跌，2025 年全年大約跌了 30%。
核心原因在于：AI 如何真正轉(zhuǎn)化成 ToB 應(yīng)用，目前仍在探索階段。
從這家公司身上，其實(shí)能看到市場(chǎng)開(kāi)始重新思考 SaaS 的 PS（市銷(xiāo)率）估值體系。因?yàn)?PS 能成立的重要前提，是客戶(hù)會(huì)長(zhǎng)期持續(xù)續(xù)費(fèi)。但現(xiàn)在這個(gè)假設(shè)受到了一些沖擊：一是客戶(hù)可能會(huì)更換產(chǎn)品，二是新的 AI 應(yīng)用公司可能會(huì)侵蝕原有 SaaS 的市場(chǎng)。
不過(guò)從我的觀察來(lái)看，ToB 應(yīng)用其實(shí)沒(méi)有那么容易被 AI 快速替代。企業(yè)軟件往往涉及復(fù)雜的系統(tǒng)、GUI 交互以及大量業(yè)務(wù)流程。
所以回到剛才的問(wèn)題：這輪下跌短期確實(shí)有情緒過(guò)度的成分，但從長(zhǎng)期來(lái)看，SaaS 的估值體系確實(shí)正在經(jīng)歷一次重構(gòu)。
胡敏：這是從資本視角來(lái)看，剛剛吳昊老師提到，短期來(lái)看市場(chǎng)情緒可能有些過(guò)激。從產(chǎn)業(yè)的邏輯來(lái)看，為什么像 Anthropic 推出 Claude Code 產(chǎn)品會(huì)讓 原有SaaS 廠商感到如此巨大的危機(jī)？傳統(tǒng) SaaS 還有護(hù)城河嗎？
何潤(rùn)：關(guān)于護(hù)城河，我最近在思考《戰(zhàn)略七力》（Seven Powers）在 AI 時(shí)代的變遷。傳統(tǒng) SaaS 最核心的兩個(gè)力——轉(zhuǎn)換成本（Switching Cost）和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)（Network Effect），目前正面臨被重構(gòu)甚至摧毀的風(fēng)險(xiǎn)。
“打劫邏輯”正在發(fā)生： 北美市場(chǎng)上，一大批 AI Native 的新玩家正在“打劫”傳統(tǒng) SaaS。他們并非創(chuàng)造了新需求，而是利用更敏捷的 AI 架構(gòu)，以更低成本、更優(yōu)體驗(yàn)搶奪老牌廠商的存量生意。
功能的“被動(dòng)折疊”： 以往 SaaS 廠商通過(guò)卷功能、卷體驗(yàn)建立壁壘。但在 AI 時(shí)代，如果一個(gè)復(fù)雜的軟件功能可以被 AI Skills 直接實(shí)現(xiàn)，或者體驗(yàn)通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)話(huà)框被“折疊”了，那么傳統(tǒng) GUI 的壁壘就不復(fù)存在。
當(dāng)然，SaaS 廠商手中還有最后兩張牌：
數(shù)據(jù)的“半透膜”效應(yīng)： 大模型雖然內(nèi)化了通用知識(shí)，但特定行業(yè)、特定企業(yè)的經(jīng)營(yíng)上下文和私有數(shù)據(jù)依然沉淀在 SaaS 系統(tǒng)中。這些數(shù)據(jù)是雙向的“半透膜”，SaaS 廠商可以有選擇地利用大模型增強(qiáng)能力，但大模型廠商很難反向完全吞噬這部分垂直數(shù)據(jù)。
身份認(rèn)同與社群： 老牌廠商積累的客戶(hù)關(guān)系和品牌認(rèn)同，在短期內(nèi)仍能作為緩沖，但其厚度取決于新技術(shù)滲透的速度。
吳昊：我持有稍微樂(lè)觀一些的看法。雖然護(hù)城河在變，但“專(zhuān)業(yè)分工”這一社會(huì)化規(guī)律不會(huì)變。以沖擊最大的程序員崗位為例。AI Coding 的崛起讓很多人恐慌，但回看歷史，從匯編語(yǔ)言到面向?qū)ο蟮木幊坦ぞ撸恳淮渭夹g(shù)升級(jí)都在大幅提升效率的同時(shí)降低了編程門(mén)檻。
崗位上移，而非消失： 未來(lái)的程序員不再需要糾結(jié)于基礎(chǔ)的邏輯編碼，而是會(huì)轉(zhuǎn)向架構(gòu)設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)以及更深度的客戶(hù)需求理解。AI 讓效率提升了百倍，但這并不意味著程序員數(shù)量會(huì)縮減到百分之一。
需求擴(kuò)張效應(yīng)： 10 年前就有“軟件吞噬世界”的說(shuō)法，AI 其實(shí)也是軟件的一種形態(tài)。當(dāng)軟件開(kāi)發(fā)的成本降低 100 倍，社會(huì)對(duì)軟件的需求量可能會(huì)增加 1000 倍。
ToB 領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)屏障： 企業(yè)的需求永遠(yuǎn)在那里。即便 AI 能寫(xiě)代碼，理解業(yè)務(wù)邏輯、完成復(fù)雜的上線交付、進(jìn)行系統(tǒng)間的集成，依然需要專(zhuān)業(yè)的軟件供應(yīng)商。
總結(jié)來(lái)看，傳統(tǒng) SaaS 公司的技術(shù)護(hù)城河（代碼實(shí)現(xiàn)能力）正在崩塌，但同時(shí)也會(huì)出現(xiàn)新的護(hù)城河，比如：更強(qiáng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)能力、更深入理解客戶(hù)需求、更高效的產(chǎn)品交付能力，舉個(gè)例子，以前一些復(fù)雜 SaaS 產(chǎn)品上線、實(shí)施和培訓(xùn)，可能需要半年時(shí)間，但未來(lái)可能兩周就能完成。所以我并不認(rèn)為 AI 會(huì)讓 SaaS 這個(gè)行業(yè)崩塌。從長(zhǎng)期來(lái)看，AI 反而可能讓 SaaS 行業(yè)做得更好。
不過(guò)，這并不意味著所有公司都能活下來(lái)。因?yàn)?AI 的出現(xiàn)，對(duì)產(chǎn)品形態(tài)、技術(shù)架構(gòu)以及公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力都會(huì)帶來(lái)巨大的變化。未來(lái)很可能會(huì)出現(xiàn)一批 AI Native 的公司，他們會(huì)占據(jù)原來(lái)一部分 SaaS 公司的市場(chǎng)份額，成為新的企業(yè)軟件供應(yīng)商。所以很多原有 SaaS 公司確實(shí)會(huì)面臨很大的壓力。
Daniel：從我的視角來(lái)看，如果先不談資本市場(chǎng)的估值，只從業(yè)務(wù)價(jià)值本身來(lái)看，其實(shí)很多 SaaS 廠商仍然是有比較強(qiáng)壁壘的。這些壁壘主要來(lái)自于幾個(gè)方面。
和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的結(jié)合程度。如果具體來(lái)看，比如對(duì)客戶(hù)業(yè)務(wù)流程的梳理、行業(yè) know-how 的積累，以及和客戶(hù)現(xiàn)有系統(tǒng)的對(duì)接。很多企業(yè)的軟件系統(tǒng)都會(huì)涉及數(shù)據(jù)庫(kù)、工廠系統(tǒng)或者其他內(nèi)部系統(tǒng)之間的連接，這里面包括大量 API 調(diào)用、數(shù)據(jù)字段的對(duì)齊和清洗，以及后續(xù)的實(shí)施和培訓(xùn)。這些工作其實(shí)都和企業(yè)的業(yè)務(wù)高度耦合，所以本身就構(gòu)成了 SaaS 廠商的一部分壁壘。
一個(gè)是廠商和客戶(hù)之間長(zhǎng)期形成的 connection（關(guān)系），另一個(gè)是持續(xù)的 service（服務(wù)能力）。這些多種因素疊加在一起，其實(shí)共同構(gòu)成了 SaaS 廠商的核心壁壘。從產(chǎn)品形態(tài)來(lái)看，其實(shí)這些年只是技術(shù)形態(tài)在變化。最早是傳統(tǒng)的 On-Premise 軟件，后來(lái)發(fā)展到 SaaS，再到今天很多企業(yè)在用的 CRM 等云端系統(tǒng)。但從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，企業(yè)軟件交付的核心價(jià)值其實(shí)沒(méi)有改變。比如像 Salesforce 這樣的 CRM 工具，其實(shí)是幫助廠商在客戶(hù)服務(wù)、產(chǎn)品交付以及靈活性方面做得更好。所以從業(yè)務(wù)角度來(lái)看，我還是相信企業(yè)軟件本身是有長(zhǎng)期價(jià)值的。
當(dāng)然，資本市場(chǎng)的估值是另外一件事情。過(guò)去 SaaS 行業(yè)有比較高的溢價(jià)，現(xiàn)在確實(shí)可能會(huì)面臨一些壓力。市場(chǎng)可能需要重新去錨定新的估值模型，比如 AI Native 軟件和傳統(tǒng) SaaS 軟件之間的邊界在哪里，它們的商業(yè)模式有什么不同。這些問(wèn)題其實(shí)都需要市場(chǎng)慢慢去理清。
如果AI真的讓企業(yè)里“干活的人”變少了，甚至有些崗位消失了，那這就引出了一個(gè)非常現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題：SaaS公司過(guò)去最成熟的按照人頭收費(fèi)的模式，似乎就松動(dòng)了。未來(lái)的SaaS公司，主流的收費(fèi)模式會(huì)變成什么樣？是按調(diào)用量、按效果抽成、還是會(huì)出現(xiàn)我們想不到的新模式？
何潤(rùn)：這個(gè)觀點(diǎn)直指本質(zhì)。基于 Seats-based（按坐席收費(fèi)） 的模型在未來(lái)可能難以為繼。以客服系統(tǒng)為例，原來(lái)客戶(hù)可能需要 100 個(gè)人，現(xiàn)在由于 AI Agent 的介入，可能只需要 20 個(gè)人配合一堆 Token就能完成工作。對(duì)于廠商而言，席位增購(gòu)消失了，取而代之的是嚴(yán)重的縮購(gòu)。
目前北美一些 AI Native 公司，如 Decagon 或 Sierra，其定價(jià)模式已經(jīng)完全改變。他們不再賣(mài)席位，而是按使用量（Consumption）或結(jié)果（Outcome）計(jì)費(fèi)。這些公司組織極小，人效極高，產(chǎn)研占比遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)廠商，這種成本結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)對(duì)于老牌廠商來(lái)說(shuō)是致命的“打劫”。
Daniel：這個(gè)問(wèn)題挺關(guān)鍵。我個(gè)人判斷也是，按坐席收費(fèi)的 SaaS 邏輯，在 AI 時(shí)代可能很難繼續(xù)成立了。因?yàn)楝F(xiàn)在大模型的能力進(jìn)化得非常快。比如像 GPT?4 這一類(lèi)模型，最近一兩代版本里，tool use（工具調(diào)用） 和 tool call（工具執(zhí)行） 的能力已經(jīng)越來(lái)越強(qiáng)。同時(shí)，大模型的幻覺(jué)率在下降，任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性也在不斷提高。
未來(lái)的商業(yè)模式必然是按tokens消耗或評(píng)估任務(wù)價(jià)值量來(lái)重構(gòu)。如何跟用戶(hù)分預(yù)算，如何從賣(mài)軟件轉(zhuǎn)向賣(mài)智能，是所有廠商必須回答的命題。除了賣(mài) TOKEN，目前更清晰的模式還在探索中，但方向已定。
吳昊：我在疫情期間做過(guò)一次 SaaS 計(jì)費(fèi)方式的調(diào)研，當(dāng)時(shí)80% 以上的 SaaS 公司依然沿用坐席收費(fèi)模式。這在今天是一個(gè)非常糟糕的策略。
企業(yè)的坐席數(shù)在減少。很多公司都在裁員、縮編，組織規(guī)模在變小。當(dāng)一家 1 萬(wàn)人的公司因?yàn)?AI 裁員到 8000 人時(shí)，按席位收費(fèi)的 SaaS 廠商收入直接縮水 20%。
“一個(gè)人的公司”正在興起。在 AI 的幫助下，一個(gè)人就可以完成過(guò)去需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)才能完成的事情，從 代碼、設(shè)計(jì)，到市場(chǎng)等各種事情。
所以 SaaS 廠商如果還是按人頭收費(fèi)，其實(shí)會(huì)越來(lái)越被動(dòng)。過(guò)去幾年我在陪跑一些 SaaS 公司的過(guò)程中，也看到不同的收費(fèi)模式。有些公司開(kāi)始按業(yè)務(wù)量收費(fèi)，比如按訂單數(shù)收費(fèi)，也有一些直接抽傭，比如抽銷(xiāo)售額的 2%。但也有難題，所謂的 “創(chuàng)新者的窘境”。為什么很多公司很難轉(zhuǎn)型？
因?yàn)樵瓉?lái)的模式已經(jīng)跑得太順了。一家一萬(wàn)人的公司，按坐席收費(fèi)，一年就是2000萬(wàn)穩(wěn)穩(wěn)進(jìn)賬。如果改成按業(yè)務(wù)量收費(fèi)，可能沖到2500萬(wàn)，也可能掉到1500萬(wàn)，這種不確定性，沒(méi)人敢拍板。
更關(guān)鍵的是，模式跑久了，整個(gè)組織已經(jīng)“長(zhǎng)”在上面了。產(chǎn)品、研發(fā)、銷(xiāo)售、服務(wù)，所有人所有流程都習(xí)慣了這套邏輯。
這時(shí)候要改收費(fèi)模式，不是改一張報(bào)價(jià)單，而是要改變整個(gè)公司的思維方式。難度可想而知。
我看到，真正能夠成功轉(zhuǎn)型的 SaaS 公司，通常有兩個(gè)條件：
創(chuàng)始人自己要先想明白，并且堅(jiān)定推動(dòng)這件事；
創(chuàng)始人必須盯得非常緊。在執(zhí)行過(guò)程中，團(tuán)隊(duì)一定會(huì)反饋各種問(wèn)題，如客戶(hù)不接受、銷(xiāo)售不好賣(mài)等。如果創(chuàng)始人沒(méi)有足夠堅(jiān)定，很容易放棄。
相對(duì)來(lái)說(shuō)，那些 AI Native 的軟件公司就沒(méi)有這個(gè)歷史包袱。因?yàn)樗鼈兊谝惶烀鎸?duì)的客戶(hù)，就已經(jīng)習(xí)慣了按 Token、按用量計(jì)費(fèi)。
但即便如此，我個(gè)人認(rèn)為按 Token 收費(fèi)也只是一個(gè)過(guò)渡形態(tài)。因?yàn)閷?duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，如果今天一篇文章消耗了 100 萬(wàn) Token，明天突然變成 300 萬(wàn) Token，企業(yè)內(nèi)部就會(huì)問(wèn)：為什么成本變高了？是不是可以?xún)?yōu)化？這樣企業(yè)就會(huì)不斷去追問(wèn)供應(yīng)商，為什么成本會(huì)上升，這在實(shí)際商業(yè)環(huán)境中會(huì)帶來(lái)很多摩擦。
所以從長(zhǎng)期來(lái)看，我更相信 按結(jié)果收費(fèi) 的模式才是更合理的方向。
此外，我想強(qiáng)調(diào)的是，收費(fèi)模式是一個(gè)非常底層的東西。它不僅僅是一個(gè)收錢(qián)方式，而是會(huì)反過(guò)來(lái)影響公司的組織結(jié)構(gòu)。SaaS 公司在未來(lái)幾年一定會(huì)面對(duì)的一個(gè)重要轉(zhuǎn)型。
胡敏：如果未來(lái)很多 SaaS 產(chǎn)品都是按調(diào)用量收費(fèi)，是不是利潤(rùn)會(huì)更多轉(zhuǎn)移到模型廠商或者云廠商那里？
吳昊：我持相反觀點(diǎn)。大模型廠商很可能會(huì)面臨“管道化”的命運(yùn)。
回顧 2006 年 3G 時(shí)代初期，電信運(yùn)營(yíng)商花了巨額資金購(gòu)買(mǎi)牌照搭建網(wǎng)絡(luò)，但最終最掙錢(qián)的是攜程、滴滴這些應(yīng)用。用戶(hù)買(mǎi)的不是網(wǎng)絡(luò)，而是訂票、打車(chē)的結(jié)果。
管道隨時(shí)可以切換： 今天我們做 AI 應(yīng)用，可以接 DeepSeek，也可以接通義千問(wèn)或 GPT。誰(shuí)的管道便宜、性?xún)r(jià)比高，開(kāi)發(fā)者就用誰(shuí)。
利潤(rùn)留在應(yīng)用層： 除非有一天 AGI（通用人工智能）進(jìn)化到把所有應(yīng)用都吞噬掉，但在未來(lái)十年內(nèi)，專(zhuān)業(yè)分工依然存在。模型公司很難在不碰業(yè)務(wù)的情況下賺走所有利潤(rùn)。所以我們看到，Claude 和 OpenAI 現(xiàn)在也拼命想往應(yīng)用層滲透。
Daniel：我覺(jué)得市場(chǎng)總規(guī)模（TAM）會(huì)隨著效率提升而增長(zhǎng)。但要注意，TOKEN 本身代表智能質(zhì)量。SOTA（當(dāng)前最高水平）模型的智能價(jià)值與普通模型的差異，在很多任務(wù)場(chǎng)景下是零與一的區(qū)別。市場(chǎng)的馬太效應(yīng)會(huì)極其明顯，頂尖模型廠商依然有很強(qiáng)的溢價(jià)權(quán)。
何潤(rùn)：我覺(jué)得這個(gè)問(wèn)題最終還是要回到供需關(guān)系。如果未來(lái)大模型的供給是相對(duì)集中的，那么模型廠商確實(shí)可能賺到很多錢(qián)。但從 SaaS 公司的角度來(lái)看，我覺(jué)得未來(lái)還可能會(huì)發(fā)生兩個(gè)變化：
SaaS 公司會(huì)越來(lái)越像制造業(yè)。
如何理解？
第一，商業(yè)模式從“訂閱制”轉(zhuǎn)向“消耗制”。過(guò)去SaaS的商業(yè)模式比較簡(jiǎn)單，按年訂閱收費(fèi)。但如果是AI產(chǎn)品，你就必須按照使用量（usage）或消耗量（consumption）來(lái)預(yù)測(cè)收入。這其實(shí)更像制造業(yè)，你的收入和產(chǎn)出規(guī)模是直接掛鉤的。賣(mài)多少貨，賺多少錢(qián)，不再是提前收一筆訂閱費(fèi)就完事了。
第二是成本結(jié)構(gòu)從“人力為主”變成“人+Token”。過(guò)去SaaS最大的成本是人力。未來(lái)則是人 + Token成本。但好的一點(diǎn)是，業(yè)務(wù)規(guī)模未必需要再完全依賴(lài)人力線性增長(zhǎng)。你的Token可以隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增長(zhǎng)，而不是靠增加員工。所以在某種意義上，這反而可能更容易規(guī)模化。
產(chǎn)品邏輯從“卷功能”轉(zhuǎn)向“卷價(jià)值”。
過(guò)去SaaS產(chǎn)品經(jīng)常會(huì)陷入功能競(jìng)爭(zhēng)——廠商不斷增加feature，但客戶(hù)其實(shí)并不一定真的需要那么多功能。如果未來(lái)按照使用量或者業(yè)務(wù)任務(wù)收費(fèi)，那SaaS公司就必須更直接地幫助客戶(hù)創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值。這種模式反而可能會(huì)讓SaaS產(chǎn)品更貼近真實(shí)需求。
最后我覺(jué)得，從中國(guó)市場(chǎng)來(lái)看，情況可能和北美不太一樣。北美 SaaS 過(guò)去的利潤(rùn)率其實(shí)非常高。所以如果未來(lái)利潤(rùn)下降，可能會(huì)有比較明顯的沖擊。但中國(guó) SaaS 本身競(jìng)爭(zhēng)就非常激烈，利潤(rùn)率也不高。再加上國(guó)內(nèi)模型廠商提供的 Token 價(jià)格通常更低，所以對(duì)國(guó)內(nèi) SaaS 公司來(lái)說(shuō)，未必會(huì)比現(xiàn)在更差。
胡敏：接下來(lái)我們討論一個(gè)和產(chǎn)品形態(tài)有關(guān)的問(wèn)題。
過(guò)去十多年，其實(shí)很多 SaaS 產(chǎn)品經(jīng)理都在研究一件事：如何讓人用得更舒服。比如 UI 要好看、交互要流暢、體驗(yàn)要順滑。但如果未來(lái)很多具體工作是由 AI Agent 來(lái)完成，而不是由人來(lái)操作軟件，那 SaaS 產(chǎn)品是不是就會(huì)發(fā)生一個(gè)反轉(zhuǎn)——軟件不再主要為人設(shè)計(jì)，而是為 AI 設(shè)計(jì)？未來(lái)軟件產(chǎn)品形態(tài)會(huì)有什么變化？比如未來(lái) SaaS 公司會(huì)不會(huì)變成一種 AI Agent 的調(diào)度和管理平臺(tái)？
吳昊：我去年其實(shí)畫(huà)過(guò)一個(gè)圖，大概表達(dá)的是：未來(lái)很多 SaaS 公司可能會(huì)更多地提供 API，而不是完整的應(yīng)用界面。因?yàn)槊總€(gè)企業(yè)最終都會(huì)需要一個(gè)統(tǒng)一的工作平臺(tái)，比如飛書(shū)、釘釘、企微這樣的系統(tǒng)。
所以一種可能的形態(tài)是： 很多 SaaS 產(chǎn)品不再獨(dú)立存在，而是被集成到這些工作平臺(tái)中。
如果未來(lái)很多交互變成對(duì)話(huà)式，比如 Chat 界面，那很多 SaaS 產(chǎn)品可能只是提供 底層 API 能力，而用戶(hù)是在統(tǒng)一入口里使用這些能力。
當(dāng)然，從今天來(lái)看，GUI（圖形界面）還不會(huì)消失，現(xiàn)實(shí)中仍然有大量復(fù)雜場(chǎng)景，是無(wú)法只通過(guò)對(duì)話(huà)完成的。
在這種變化下，產(chǎn)品體驗(yàn)的重點(diǎn)也會(huì)發(fā)生改變。過(guò)去我們會(huì)花很多精力讓頁(yè)面更漂亮、交互更流暢。但未來(lái)這些可能沒(méi)那么重要了。更重要的是把業(yè)務(wù)邏輯打通。
何潤(rùn)：我比較喜歡把國(guó)內(nèi) SaaS 和北美 SaaS做一個(gè)對(duì)比。北美 SaaS 已經(jīng)發(fā)展了很多年，可能已經(jīng)到了第三代、第四代產(chǎn)品階段，所以他們?cè)诋a(chǎn)品體驗(yàn)和交互設(shè)計(jì)上普遍做得比國(guó)內(nèi)好。
國(guó)內(nèi) SaaS 的一個(gè)典型問(wèn)題是：很多產(chǎn)品在客戶(hù)看來(lái)其實(shí)差異并不大。于是大家就開(kāi)始拼命堆功能，最后變成一種 “功能工廠”，功能很多，但體驗(yàn)很差。
但如果未來(lái)很多操作是由 Agent 來(lái)完成，那評(píng)價(jià)軟件好壞的標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)發(fā)生變化。
過(guò)去評(píng)價(jià)產(chǎn)品體驗(yàn)，通常有一些指標(biāo)，比如：完成一個(gè)任務(wù)需要多少步驟，完成一個(gè)任務(wù)需要多少時(shí)間，那如果未來(lái)使用軟件的主體變成 Agent，那我們要用什么指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)軟件？可能還是會(huì)有任務(wù)完成時(shí)間，但未來(lái)可能還會(huì)加入新的指標(biāo)，比如：任務(wù)完成成本、Token 消耗、整體效率，所以評(píng)價(jià)體系本身也會(huì)變化。
另外我覺(jué)得未來(lái) SaaS 還有一個(gè)重要變化，就是 Skill（能力模塊）。
很多傳統(tǒng) SaaS 公司未來(lái)可能需要把原來(lái)的 API 能力重新封裝成 Skill，然后讓 Agent 去調(diào)用、編排這些能力。
短期來(lái)看，這些 Skill 可能會(huì)形成一定的護(hù)城河，因?yàn)樗鼈儽澈笥袛?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程。但長(zhǎng)期來(lái)看，這個(gè)優(yōu)勢(shì)能持續(xù)多久，還不好說(shuō)。
所以整體來(lái)看，我覺(jué)得 SaaS 產(chǎn)品形態(tài)的變化主要體現(xiàn)在兩點(diǎn)：
第一是 GUI 交互方式會(huì)變化。 第二是 Skill / Agent 編排能力會(huì)越來(lái)越重要。
Daniel：我覺(jué)得這種變化其實(shí)是非常有可能發(fā)生的。過(guò)去很多 SaaS 產(chǎn)品看起來(lái)操作復(fù)雜，是因?yàn)檐浖枰?把所有工作流顯式地展示出來(lái)，讓人去理解和操作這些流程。
為什么必須這樣？因?yàn)檫^(guò)去單純依靠自動(dòng)化或者 RPA，其實(shí)很難處理復(fù)雜場(chǎng)景。軟件的靈活度和企業(yè)實(shí)際需求之間存在一個(gè)很大的 gap。但今天 AI Agent 的能力，已經(jīng)可以在很大程度上 彌補(bǔ)這個(gè) gap。這意味著很多原本需要用戶(hù)自己操作的流程，其實(shí)可以被封裝起來(lái)。
未來(lái)的軟件形態(tài)可能會(huì)變成：用戶(hù)只需要提出目標(biāo)或者任務(wù)，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)完成背后的流程和任務(wù)編排。所以很多復(fù)雜的工作流，未來(lái)可能會(huì)被 黑盒化或者高度產(chǎn)品化封裝。
從 SaaS 廠商的角度來(lái)看，更重要的事情可能變成：
找到自己的核心用戶(hù)
找到最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)場(chǎng)景
然后圍繞這些場(chǎng)景去設(shè)計(jì) Agent 和任務(wù)編排能力
事實(shí)上，現(xiàn)在很多 AI 產(chǎn)品已經(jīng)在往這個(gè)方向發(fā)展，比如Anthropic 的Claude。這些產(chǎn)品的進(jìn)步不僅僅是模型能力的提升，還包括大量工程層面的優(yōu)化和 Agent 化設(shè)計(jì)。所以某種程度上，大模型廠商和軟件廠商，其實(shí)都在朝著 Agent 化和任務(wù)編排的方向發(fā)展。
胡敏：潤(rùn)總，你是一線創(chuàng)業(yè)者，最近在做什么？和一年前相比，有哪些變化？你帶團(tuán)隊(duì)在 AI 方向上主要沖擊哪些點(diǎn)？
何潤(rùn)：我覺(jué)得最關(guān)鍵的還是從自己開(kāi)始體驗(yàn)。一年前，我對(duì) AI 的 adoption 并不深，但現(xiàn)在會(huì)更多去親自使用，嘗試讓自己和團(tuán)隊(duì) 更 AI native。剛開(kāi)始可能會(huì)有焦慮，面對(duì) AI native 產(chǎn)品會(huì)覺(jué)得壓力很大，但慢慢發(fā)現(xiàn)：真正的核心是讓組織本身能適應(yīng) AI，這是一個(gè)慢過(guò)程。
在產(chǎn)品上，我們也做了一些調(diào)整：技術(shù)團(tuán)隊(duì)逐漸拆分成更小的單元，讓鏈條更短、更高效，以前市場(chǎng)、售前、銷(xiāo)售、產(chǎn)品、前端、后端、測(cè)試形成的鏈條，現(xiàn)在能縮短一半，另外產(chǎn)品經(jīng)理要更懂商業(yè)化，不只是設(shè)計(jì)功能，還要懂?dāng)⑹隆N(xiāo)售、影響客戶(hù)使用，總的來(lái)看，重點(diǎn)是自己和團(tuán)隊(duì)的效率提升，把技術(shù)和商業(yè)結(jié)合得更緊密。
胡敏：Daniel你長(zhǎng)期觀察國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)，你觀察到海外SaaS同行，他們?nèi)缃裨谧鍪裁矗?/p>
Daniel：從我的視角看，海外 SaaS 市場(chǎng)大概分兩類(lèi)，第一類(lèi)是Pure AI Native 產(chǎn)品，這些公司和團(tuán)隊(duì)從原有組織體系中分裂出來(lái)，嘗試用 AI 解決以前未被滿(mǎn)足的需求，產(chǎn)品理念和設(shè)計(jì)完全圍繞 AI native 思維，比較純粹；第二類(lèi)是傳統(tǒng) SaaS 廠商，這些廠商仍然依靠組織內(nèi)部 adoption，需要在組織、人才、戰(zhàn)略、產(chǎn)品層面做深度調(diào)整，讓現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)慢慢適應(yīng) AI native 的思維和操作，總的來(lái)說(shuō)，海外的 AI native 公司會(huì)比較激進(jìn)，而傳統(tǒng)廠商需要更深的組織適配和轉(zhuǎn)型。
胡敏：昊總您輔導(dǎo)那么多SaaS公司，您看到過(guò)去半年 SaaS 創(chuàng)業(yè)者對(duì) AI 的心態(tài)怎么樣？他們正在做那些方面的事情？你給他們的建議，和半年前相比，最大的變化是什么？
吳昊：從我輔導(dǎo)的 SaaS 公司來(lái)看，許多技術(shù)團(tuán)隊(duì)從 GPT-3.5 開(kāi)始就熱烈擁抱 AI，2023 年上半年嘗試效果不明顯，但從下半年開(kāi)始，內(nèi)部效率提升非常明顯，大約 40%-50%，大家逐漸看到結(jié)果，內(nèi)部使用 AI 成為必然趨勢(shì)。
在產(chǎn)品創(chuàng)新上，也有一些重要變化，第一是，小團(tuán)隊(duì)探索，以前前端、后端、產(chǎn)品經(jīng)理等需要很多人才能做一個(gè)產(chǎn)品，現(xiàn)在探索階段，一個(gè)人就能做，甚至賣(mài)錢(qián)階段 1-2 人就可以運(yùn)作，把公司 10%-15% 的資源用來(lái)做單人或兩人小團(tuán)隊(duì)的規(guī)模化創(chuàng)新；第二，快速試錯(cuò)與迭代，以前團(tuán)隊(duì)做嘗試可能堅(jiān)持半年甚至更久，現(xiàn)在小團(tuán)隊(duì)嘗試 3 個(gè)月就評(píng)估，如果不行就棄牌，6 個(gè)月如果仍未達(dá)到預(yù)期，就果斷放棄
第三是組織邏輯變化，內(nèi)部投資和決策方式需要更靈活，創(chuàng)新嘗試規(guī)模化、快速驗(yàn)證，而不是一次投入大量人力，這是抓住未來(lái) 10 年機(jī)會(huì)的關(guān)鍵方式總結(jié)來(lái)說(shuō)，AI 對(duì) SaaS 的沖擊不僅在產(chǎn)品，更在于團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)、組織決策和內(nèi)部創(chuàng)新邏輯的全面轉(zhuǎn)型。
胡敏：今天我們聊了很多 SaaS 在 AI 時(shí)代的變化。最后想做一個(gè)總結(jié)和展望。假設(shè)今天圓桌結(jié)束后，有一個(gè)朋友來(lái)問(wèn)你：現(xiàn)在 SaaS 股票還能不能買(mǎi)？這是抄底機(jī)會(huì)，還是應(yīng)該早點(diǎn)止損？請(qǐng)三位嘉賓用最直白的話(huà)回答一下，也順便對(duì) SaaS 行業(yè)的未來(lái)做一個(gè)簡(jiǎn)單展望。
吳昊：這兩年我一直在思考一個(gè)問(wèn)題：AI 到底會(huì)不會(huì)殺死 SaaS？我的階段性結(jié)論是：AI 不會(huì)殺死 SaaS。原因很簡(jiǎn)單：ToB 的需求本身仍然存在，而且企業(yè)需求非常復(fù)雜，這些需求不會(huì)消失。
從投資角度看，我的觀點(diǎn)是：?jiǎn)蝹€(gè) SaaS 公司風(fēng)險(xiǎn)很大，可能一個(gè) AI 創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)就能顛覆它，也可能客戶(hù)需求模式發(fā)生變化。但從整個(gè)板塊來(lái)看，SaaS 現(xiàn)在是明顯的超跌狀態(tài)。從長(zhǎng)期看，這個(gè)行業(yè)仍然有很大的價(jià)值。
Daniel：如果從投資角度來(lái)說(shuō)，我覺(jué)得核心就是一句話(huà)：擁抱新世界。不要在舊的模式上糾結(jié)太多。未來(lái)三到五年，行業(yè)的機(jī)會(huì)一定更多來(lái)自AI native 產(chǎn)品，所以投資邏輯也要往新世界去看，而不是停留在過(guò)去的 SaaS 模式。
何潤(rùn)：我個(gè)人更傾向于把 SaaS 看作一種商業(yè)模式。國(guó)內(nèi) SaaS 和北美 SaaS，其實(shí)要分開(kāi)看。北美 SaaS 公司的商業(yè)模式是跑通的，比如：很多公司 NDR（凈收入留存率）超過(guò) 100%，但國(guó)內(nèi) SaaS 的情況不一樣，NDR 能到 100% 的公司非常少，所以國(guó)內(nèi) SaaS 其實(shí)一直沒(méi)有真正跑通商業(yè)模式。
如果說(shuō)未來(lái)的發(fā)展，我覺(jué)得有兩點(diǎn)：第一，AI native SaaS 的增長(zhǎng)依然很快，但它們的成本結(jié)構(gòu)已經(jīng)和傳統(tǒng) SaaS 完全不同。第二，對(duì)很多傳統(tǒng) SaaS 公司來(lái)說(shuō)，必須“打碎再重建”。未來(lái)甚至可能不再叫 SaaS，公司本質(zhì)上都會(huì)變成 AI 公司。
至于現(xiàn)在是不是抄底國(guó)內(nèi) SaaS 的好機(jī)會(huì)，我不太好評(píng)價(jià)。但我覺(jué)得核心還是要看：公司是否在真正變成 AI native 組織；是否在探索人機(jī)協(xié)同的新軟件形態(tài)，因?yàn)槲磥?lái)的人機(jī)協(xié)同模式、軟件形態(tài)，都可能發(fā)生非常大的變化。
看來(lái)大家雖然感受到了切膚之痛，但沒(méi)有任何人選擇躺平。非常感謝三位嘉賓今天極其坦誠(chéng)和深度的分享。舊的 SaaS 范式正在瓦解，但屬于 AI Native 的黃金時(shí)代才剛剛拉開(kāi)帷幕。今天的圓桌就到這里，感謝各位聽(tīng)眾的陪伴，我們下期再見(jiàn)！
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