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。

作者丨岑峰 胡敏

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。

01

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%。"

02

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。

03

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。用戶買(mǎi)的不是網(wǎng)絡(luò)，而是訂票、打車的結(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。

04

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，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)，用戶只需要提目標(biāo)，系統(tǒng)自動(dòng)完成背后的一切。

05

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⒍N售、懂如何影響客戶使用。“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)·AI科技評(píng)論進(jìn)行了不改原意的編輯整理：

談近期 SaaS 股價(jià)暴跌：并非財(cái)務(wù)收入，而是預(yù)期被降維打擊

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：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（市銷率）估值體系。因?yàn)?PS 能成立的重要前提，是客戶會(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)。

談 SaaS 護(hù)城河：部分壁壘被擊穿，仍握幾張底牌

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)。

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？

1、“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。

2、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。

1、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。

2、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。

3、ToB 領(lǐng)域的專業(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。

1、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)客戶業(yè)務(wù)流程的梳理、行業(yè) know-how 的積累，以及和客戶現(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。

2、一個(gè)是廠商和客戶之間長(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。

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

胡敏：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)。如何跟用戶分預(yù)算，如何從賣軟件轉(zhuǎn)向賣智能，是所有廠商必須回答的命題。除了賣 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。

1、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%。

2、“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：

1、創(chuàng)始人自己要先想明白，并且堅(jiān)定推動(dòng)這件事；

2、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，如客戶不接受、銷售不好賣等。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，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？是不是可以優(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。用戶買(mǎi)的不是網(wǎng)絡(luò)，而是訂票、打車的結(jié)果。

1、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、性價(jià)比高，開(kāi)發(fā)者就用誰(shuí)。

2、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：

1、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。

2、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。

談產(chǎn)品形態(tài)：GUI意義正在消解，Agent 編排能力愈發(fā)重要

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

? 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。

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

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售、影響客戶使用，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?br/>

Daniel：從我的視角看，海外 SaaS 市場(chǎng)大概分兩類，第一類是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。

總結(jié)

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：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)！

youtube鏈接：

https://www.youtube.com/watch?v=YmnqEo8Dn28

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