92年AI創業者：SaaS的盡頭不是軟件，而是勞動力

文 | 魏佳星

整理｜牛透社

在SaaS行業普遍遭遇“寒冬”、增長受困的當下，我們不僅需要信心，更需要新的范式。

在2025中國SaaS大會“后浪峰會”上，1992年出生的云蝠智能創始人魏佳星以“25歲看見未來：從軟件創業者到AI語音創造者”為主題，帶來了一場極具顛覆性的分享。他沒有談論傳統的軟件訂閱與續費率，而是拋出了一個犀利的洞察：“SaaS的盡頭不是軟件，而是勞動力。”

魏佳星 云蝠智能 創始人&CEO

作為AI原生創業者，他用12年時間，從住理發店跑客戶做到了營收5000萬。他提出的“能動性SaaS”概念，以及將AI進化為“有情感的生命體”的產品哲學，或許正是ToB行業打破“內卷”的一把鑰匙。

以下為正文（有刪減），經牛透社整理：

大家好，我是魏佳星。

上臺前我看了一眼屏幕上的照片，那是五年前拍的。大家對比一下現在的我，可能會覺得我長得有點“著急”。我也必須先澄清一下：頭發雖然少了，但我確實是 1992 年出生的。

只能說，創業催人老。

今天在這個“后浪峰會”的分會場，我想和大家分享的話題相對輕松一點，也不講什么大道理，主要講講我是怎么走到今天的。

主題是：《25歲時看見未來：如何從一個軟件創業者走向了AI創業》。

雖然，今年我已經 32 歲了。

斜杠青年的“魔幻”開局

自我介紹一下。魏佳星這個名字，往大了說叫“為了家族興旺”，往打工人的角度說就是“為了加薪”。

我有兩面。一面是創業老兵，雖然我才30出頭，但我從2014年做個人工作室、2015年正式創辦第一家公司算起，已經創業11年了。

這期間拿過福布斯、胡潤的“30歲以下杰出青年”，大學期間靠自己寫代碼賺過100多萬。

說實話，那時候比現在有錢多了，那時候賺的錢是自己的，現在賺的錢是公司的。

但我更喜歡我的另一面：一個極度“斜杠”的青年。

初二那年，全校160人，我考140名。那時候我就想，如果考不上高中，我就去我們那邊的采油廠扛油管。為了不扛油管，我拼了命學了一年，考上了重點高中，進去之后在1000個學生里又是倒數。

后來上了大學，我也沒學計算機，也沒學人工智能。我考進江南大學，學了一個特別偏門的專業，叫印刷工程。

那時候同學問我：“佳星，你這個專業以后是印鈔票還是印報紙啊？”我想了想，應該是印鈔票吧。結果，我剛入學，這個存在了20年的專業就被取消了。我是最后一屆，成了名副其實的“關門弟子”。如果不畢業，學校還得專門為我一個人保留這個專業建制。

學校專業變動的原因，沒有人管我們。也是因為“沒人管”，反而給了我自由。那時候我就想，既然專業沒了，那我就學其他的，追隨初心。

我喜歡科幻片，喜歡計算機，喜歡設計。于是，我在2015年“雙創”最火的時候，成為了第一批被推到聚光燈下的“90后創業者”。

那時候的我，從阿里實習出來，拿了融資，有媒體報道，覺得自己無所不能。

今天回過頭看，那是一種時代的“托舉”。這種托舉讓你在順境時不知天高地厚，但也讓你在后來跌入谷底時，有一份“曾經贏過”的底氣去支撐你爬起來。

至暗時刻：住理發店的CEO與“偽風口”

第一次創業為什么失敗？說來慚愧。

22歲的我，拿了幾百萬融資，覺得自己特牛，沖進去做 SaaS ERP。今天復盤來看，那就是個偽風口。當時那個賽道里的所有競爭對手，沒有一家活到今天。

2018年，我的第一次創業正式宣告失敗。

從聚光燈下跌落是很痛的。資金鏈斷裂、身背負債，更糟糕的是，當時還是女朋友的妻子遭遇了嚴重的健康危機，我們要共同面對一場生死的考驗。那時候她才25歲。

這就是所謂的“命運專挑苦命人”。但我當時就在想，我要做一個承壓能力強的人。

如果你從財務角度看，創業是一件性價比極低的事情。九死一生的概率，即便做成了，我現在一個月給自己發的工資，還沒我在大廠打工高。但我還是想創業，為什么？

在2018年那個至暗時刻，我手里大概只剩30塊錢。我去見萬科這種大客戶，坐的是綠皮車，住的是小縣城的理發店，因為沒錢住酒店。

見客戶前，我得站在路邊拼命抖衣服，把身上的洗剪吹藥水味抖掉。去石家莊見銀行客戶，我住的是網吧。

就在那樣的環境下，我給自己發了一條博客。我說：“AI，是我們背水一戰最后的機會。”

為什么是AI？

當時我在反思，我那個把公司賣了6個億的學長，比我強在哪？不是努力，我比他努力多了。差異在于方向。SaaS要想做成，流程必須極度簡化和標準。

2018年有兩個風口：區塊鏈和AI。區塊鏈我研究了半天沒看懂（實話實說），但我看懂了AI。

我當時有一個洞察：人類是一種“雙腔動物”。 我們的交互依賴嗓子和時間線性，而電話這個場景，無論后臺業務多復雜，最終都會被抽像成“你問我答”。這一定是最適合標準化SaaS的場景。

于是，我跟我的CTO說：“我們要搞AI。”

CTO問：“我們會AI嗎？”

我認為，“Whatever，年輕人最重要的就是學習能力。”

2019年，我們拿到了陸奇博士的投資。那是救命錢，不投我就真倒閉了。當時我問了陸奇博士一個問題：“通用型人工智能（AGI）哪一年會出現？” 我們在當時的判斷是：2030年。

我想了想，2030年我38歲，好像還可以。如果這件事注定要十年以后才發生，沒關系，那我們就干十年。

這就是我作為一個90后創業者的特質：鈍感力。不管是初戀談到現在成了老婆，還是大學專業沒了也不轉行，認準了一個方向，我就遲鈍地、堅定地干下去。

圖片來源云蝠智能

后浪生存法則：紅海里的“游擊戰”

從2018年到2025年，我們的收入從0做到了5000多萬。這中間經歷了很多經濟周期，我們的客戶從100%是房地產，變成了現在很大一部分是“催別人還錢”。

作為一個后來者，在2018年入局時，語音賽道已經是一片紅海了。沒有大廠的資源，沒有深厚的行業積累，我們怎么活到今天？我總結了三套戰法：

第一階段：垂直聚焦大廠可以全行業開花，但我沒有資源。我就只做一個行業——房地產。把這一個行業吃透，做到極致。這讓我們活了下來。但后來房地產不行了，我們差點又掛了。

第二階段：游擊戰（OEM/集成）為了對抗周期，我學會了分裂。云蝠一家公司不行，我就把產品變成幾百個品牌。我們在市場上做了大量的OEM（貼牌）和集成。你看到很多教育SaaS、醫療SaaS，里面帶了個AI呼叫功能，可能底層就是云蝠的技術。

我沒有教育行業的Know-how，但我有技術基座；你有行業認知，那我們就合作。 這招聽起來有點像“劣幣驅逐良幣”（開玩笑），其實是用產品經理的思維去打下沉市場。在同質化嚴重的時代，這招非常管用。

第三階段：潛伏與爆發我們就這樣潛伏著，像獵人一樣等待。直到2022年底，ChatGPT發布，大模型時代來臨。 我們用12年的青春輪回，終于等到了這一次出手的機會。

商業本質重構：我不是軟件公司，我是勞動力公司

今天，SaaS行業正在發生巨變。

在我的認知里，AI 正在從“軟件”變成“勞動力”。請大家不要把云蝠當成一家軟件公司，我們是一家勞動力公司。未來，我們交付的是有情感的生命體。

我把這個演進分為兩個時代：

一是規則時代（NLP技術），做重復的動作。上一代產品基于計算規則。我讓你問房價，你就報數字。它嚴格執行，不能越雷池半步。這很有價值，但它取代不了復雜的業務。

所以中國依然有上千萬的客服，因為人的業務復雜性無法被窮舉。

二是模型時代（Agent技術），計算無法計算的情感。這就是我們今天在做的事。大模型讓我們能夠處理“無法被窮舉”的場景。

舉個真實的例子：有個老百姓給政務熱線打電話，聊了10分鐘。他說：“我家門口有座山，長成了‘凹’字型，特別好看，建議你們把它開發成旅游景點。”這種需求，你不可能在后臺建一個“意圖槽”去窮舉它。

還有人打電話說自己發明了永動機，要找記者。

這些非標、長尾、帶有強烈個人意圖的對話，只有大模型能接得住。

更具顛覆性的是，AI激活了那些“原本不存在”的生意。

比如催收。如果一個人只欠了50塊錢（可能是打車忘付了），以前是沒有人去催的。為什么？因為人工打一通電話的綜合成本是5-8塊錢，再算上接通率和轉化率，打這個電話本身就是虧本的。

但是AI可以。AI可以為了這50塊錢，去查閱海量數據，做詳盡的背景調研，甚至比金牌談判專家更耐心。因為AI的邊際成本極低。

這就是AI作為“勞動力”的價值。它讓那些因人力成本過高而無法成立的商業模型，突然成立了。

所以，我們在很多業務上改變了收費模式。我不收你的SaaS訂閱費，也不收話費。我收傭金。

你把那50塊錢欠款追回來，分我一部分。因為我給你提供的不是一個打電話的工具，我給你提供的是一個能把錢要回來的“員工”。

產品哲學：解構“人”的對話

為了讓AI真正成為勞動力，我們必須讓它像人一樣思考和交流。我們現在的SaaS架構，是完全基于“仿生學”重構的。大家可以想象一下，一個正常人是怎么聊天的？

第一步：耳朵（聽與感知）人不是聽到聲音就開始識別文字。人是先感知場景。比如電視購物頻道，喊著“998破盤價”，那種語境是亢奮的、急促的；

比如深夜情感熱線，語境是低沉的、緩慢的。 AI必須先聽懂這些Context（上下文和環境音），才能決定用什么語氣開口。

第二步：小腦（條件反射）人聽到一句話，不是等腦子想完了才張嘴。如果客戶罵你：“滾！”你的第一反應不應該是思考“他為什么讓我滾”，而是下意識地說：“對不起，您消消氣。” 這需要極快的反應速度。

我們用一個小模型（Turbo級）專門做這個，處理語氣詞、墊話、情緒安撫。這叫“肌肉記憶”。

第三步：大腦（深度思考）當客戶問：“40天后的周日是幾號？幫我預約那天的快遞。”這時候，大模型介入，開始推理、計算、調用日歷工具。這需要時間，但因為剛才“小腦”已經墊了話，用戶不會覺得卡頓。

第四步：海馬體（記憶）這是最關鍵的。以前的機器人是“陳世美”，聊完就忘。現在的AI必須有記憶池（RAG技術）。

比如一個媽媽，她的孩子走丟了，她第二次打報警電話，如果AI再問一遍“您孩子叫什么”，家長會瘋的。

AI必須基于記憶說：“您是剛才報案的王女士吧？警察已經出發了，請保持冷靜。”這就是記憶帶來的情感厚度。

我們甚至給AI配了“辦公環境”。它在聊天時，旁邊有個“計時器”助理，提醒它通話時長；有個“工具箱”，可以隨時調用微信加好友、發短信；還有個“復盤本”。

每聊完1000通電話，AI會自己復盤：“為什么這幾個人沒還錢？是不是我剛才語氣太硬了？”然后自我迭代。

這才是人。這才是勞動力。

結語

兒時的夢想終不被辜負

最后，我想聊聊未來。

經常有人問：SaaS還有未來嗎？人類還有未來嗎？

我的觀點是：AI 只能從歷史中總結未來，而人類可以直接預判未來。

作為創業者，我們最大的資本就是時間。我們可以像個傻瓜一樣，在10年前就預判10年后的事情，然后用漫長的歲月去等待那個拐點。

2022年，ChatGPT讓知識獲取的成本變成了零；2025年，隨著Claude等模型能力的進化，“能動性”的成本正在趨近于零。

當能動性成本為零時，一種全新的“能動性SaaS”將會誕生。它不需要人去操作，它自己具備決策能力，自己交付結果。

這就是我們看到的未來。 如果你也看見了，那就別猶豫。 因為，你兒時的夢想，終不會被時光辜負。