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      AI吞噬SaaS?要么投向“本體”,要么等著被折疊

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      狼真的來了……

      2月24日,IBM股價下跌13.2%,單日市值蒸發約310億美元。與此同時,微軟、SAP、Salesforce等軟件巨頭股價均連續下挫,標普500軟件與服務指數已較2025年9月高點跌去約30%,全球軟件板塊陷入了群體性的恐慌。

      引發這場恐慌的“狼”,叫Claude。

      這是Anthropic發布的新工具,它可以自動化完成COBOL語言現代化改造中最復雜的代碼探索與分析工作,以前需要軟件工程師們耗費數月才能厘清的邏輯迷宮。如今,AI幾分鐘就能搞定。


      資本市場是如此敏銳,如果連最復雜的企業核心系統都能被AI直接“重構”,那SaaS還有什么存在的價值?被AI吞噬是不是已成定局?

      面對一去不復返的AI革命,以SaaS代表的企業軟件未來,是被AI徹底顛覆,還是能在變革中找到新的生存路徑?這場軟件行業的命運博弈,才剛剛拉開序幕。

      01

      SaaS已死?

      被誤讀的恐慌與被忽視的分化

      事實上,年初這場軟件股價的群體性失控,既是軟件行業誕生以來遭遇的最大挑戰,也是資本市場對AI沖擊最直觀的情緒投射。

      社交媒體上“SaaS已死”的論調不絕于耳,背后則是AI展現出的強大替代能力,它能快速完成代碼生成、流程優化、數據匯總等工作,而這些正是許多SaaS產品的核心價值。市場自然會質疑:SaaS還有存在的必要嗎?

      要回答這個問題,我們不能孤立地看待AI與SaaS,而應將二者置于整個企業軟件生態中,從不同視角來審視其未來的走向。

      首先,站在軟件廠商的視角,這場焦慮是真實的,對于絕大多數聚焦單一場景的SaaS廠商而言,生存壓力已然拉滿。


      因為越是面向垂直場景,產品的壁壘就越薄弱,AI的出現很容直接擊穿功能優勢。以前花幾千塊買的合同生成SaaS,現在Claude十秒就能生成,還附帶風險提示,幾乎免費。被AI“降維打擊”的它們,將如何生存?

      其次,從AI大模型廠商的視角看,取代SaaS并沒有實際意義,價值的最大化才是關鍵。AI大模型的價值在于提供通用的能力,但這種能力需要依托具體的業務場景才能落地,AI也需要通過企業軟件才能滲透到企業經營的各個環節。

      換句話說,大模型廠商真正想要的,不是一個個割裂的SaaS功能,而是高質量的數據和真實的業務場景。所以AI大模型廠商會更傾向于與SaaS廠商合作,而非徹底取代SaaS,通過將AI能力嵌入SaaS產品,在場景中實現商業變現。

      最后,站在用戶的視角,企業對AI與SaaS的選擇,本質上取決于自身的需求和能力。大型企業技術能力強,人才儲備足,可以自己組建團隊做數據治理、建數據中臺,把分散的系統整合起來,向AI要生產力;但中小企業則不然,它們缺乏專業的IT人才和充足的資金,數據基礎薄弱,對它們而言,AI工具的使用門檻過高,而SaaS產品的標準化、輕量化優勢更為明顯。

      綜合三種視角,我們不難得出一個結論:

      SaaS的命運并非鐵板一塊,垂直領域的SaaS,更容易被AI取代。因為它們的場景單一、數據簡單、規則清晰,AI可以輕松接管。但一體化的SaaS,很難被取代。為什么?


      用友網絡高級副總裁兼企業BG總裁徐洋的觀點認為:企業的核心業務,從銷售訂單到采購計劃,從生產排程到財務核算,每個環節都緊密咬合,物流、資金流、信息流同步流轉,小數點后兩位都不能出錯。這種“緊耦合”的系統結構,不是AI幾行代碼就能重構的。AI可以加速流程,可以替代某些崗位,但它無法替代系統底層的架構邏輯。

      因此,SaaS的命運分岔口已然顯現:要不想被吞噬,就必須走向一體化。而一體化的核心,并不代表功能的堆砌,而是能否滿足那些沒有足夠技術能力自己去自建團隊、整合數據的中小企業。

      02

      企業AI的核心不是“聰明”

      而是“本體”

      當市場狂熱追捧AI時,很多人忽略了一個關鍵:企業級AI的核心不是“聰明”,而是“可信”。

      通用大模型再聰明,也有與生俱來的“幻覺”問題。寫篇文章可以天馬行空,寫段代碼可以不斷調試,但審批一張報銷單、執行一筆月結、調整一條供應鏈,任何一個環節出錯,都會造成真金白銀的損失。企業AI最難突破的,也始終是這道“幻覺”的坎。

      如果我們放眼全球,真正在企業級AI大規模部署上走通的公司,只有一家,這就是Palantir。而它的商業模型核心,就是“本體論”。


      通俗講,本體論就是構建統一的數據語義框架,讓分散的信息形成可推理的關聯網絡。Palantir做的,不是給客戶一個聰明的大模型,而是先幫客戶把所有的數據,無論來自哪個系統、什么格式的數據,都用統一的語義框架“翻譯”一遍,讓數據之間形成邏輯關聯,然后再讓AI在這個框架內推理。

      徐洋解釋說,本體論就是給AI設定一個“憲法”,讓它在既定的框架內進行推理,避免出現無依據的判斷。

      舉個例子,以前CRM系統里的“客戶”,可能包括潛在客戶、意向客戶、簽約客戶;而ERP系統里的“客戶”,只指已經發生交易的客戶。兩個系統里都叫“customer”,但含義完全不同。如果直接把這兩個字段扔給AI,AI根本不知道它們有什么區別。但在本體層,這個問題被解決了,本體統一了語義,定義了概念之間的關系,告訴AI“這兩個客戶不是一回事,但它們之間有某種關聯”。

      這就是本體論的價值,解決了企業數據語義不統一的問題,為AI提供了可靠的上下文支撐,讓AI從“概率生成”轉向“邏輯執行”。

      本體論的成功,也揭示了企業AI落地的核心邏輯:企業多年的數字化建設留下了大量異構系統,只有構建統一的語義框架,大模型才能理解和推理。

      有沒有發現?這個邏輯,恰好指向了一體化SaaS的天然優勢。一體化SaaS從設計之初,就是統一數據底座、統一流程引擎、統一權限模型,所有模塊的數據天然打通。這意味著一體化SaaS可以非常自然地建立統一的本體層,無需像Palantir那樣,花費巨大成本去整合幾十個互不兼容的陳舊系統。

      于是,企業可以從容的面對兩個選擇:

      第一個選擇:自己構建本體,但這條路成本極高。Palantir的客戶主要是軍工、政府和超大型企業,因為它們有預算、有技術團隊、有決心去整合幾十年積累的“數據沼澤”。但對中小企業而言,這條路根本走不通。

      第二個選擇:直接替換成一體化的SaaS。把原來拼湊的五六套系統,全部換成一套統一平臺。數據底座統一了,語義自然對齊,流程天然打通,本體無需重建。

      答案,是不是已經不言自明?

      用友YonSuite,正是踩準了這個邏輯,從一開始就堅持一體化設計,通過統一數智底座、統一工作入口,讓業務全場景無縫流轉。如今,YonSuite已經在本體層完成了所有核心業務的語義建模。對成長型企業而言,選擇YonSuite,就等于選擇了一條自帶“本體”的AI快車道。

      03

      SaaS不會被吞噬

      但“不遵從本體”卻會被折疊

      AI時代,SaaS的終局到底是什么?答案其實已經很清晰。SaaS不會消失,但形態會徹底重塑。分化的關鍵點就是“本體”。

      首先,AI會讓傳統軟件的生態位發生改變。大部分垂直領域SaaS,產品本身會“被折疊”。它們的功能不會消失,但會沉沒為被智能體調用的接口。這意味著,垂直領域SaaS,要么接受被“折疊”的命運,成為生態中的“能力插件”;要么遵從本體論,主動融入更大的語義框架,成為本體生態的建設者之一。


      其次,一體化的平臺型SaaS,會擁抱“本體”,成為AI的操作系統。用友YonSuite已經走在了這條路上,剛剛發布的LOM本體大模型,將本體論嵌入產品的底層架構,實現了AI與業務流程的深度融合,讓AI在本體框架內推理、執行、追溯。這也驗證了徐洋所說,“本體和圖譜最大的區別,是不僅有關系和屬性,還有邏輯和執行。AI不只是給建議,而是真正干活;不只是分析,而是直接調用接口、發起流程、完成業務閉環。”

      綜上,我們認為:未來SaaS不會被AI吞噬,但不能遵從本體論的SaaS,將會被折疊。同時,那些擁有統一本體層的SaaS,反而會因為AI的賦能,變得更強大,從這個意義上講,SaaS不是被替代了,而是被AI進一步“激活”了。


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