AI殺死SaaS？這個問題也許問錯了

文：董指導

美國華爾街和硅谷，都熱烈討論著一個話題：AI是否會吞噬SaaS？或者摧毀SaaS的商業模式和估值。

與之對應的是，美股軟件指數出現大跌，不少SaaS公司雖然嘴上不認為AI會摧毀自己，卻又也在提交的文件里提醒了AI潛在的沖擊。

甚至黃仁勛都在GTC上回應，SaaS會變成AaaS。

我最近也邀請了兩位資深從業者，聊了一場對談。

戴珂，獨立SaaS顧問，ToBeSaaS主理人，提供咨詢和陪跑服務。有多年軟件行業的從業經歷和SaaS創業經歷。曾任SAP/行業負責人。著有《SaaS商業實戰：從好模式，到好生意》、《SaaS商業實踐:SaaS企業從增長到盈利的秘密》。

羅義，銷售易產品副總裁。15 年 SaaS 產品研發和商業化經驗，曾任 IBM 中國開發中心電子商務平臺首席架構師，阿里巴巴業務中臺高級架構師。

在對談結束后，我越來越覺得，很多人一開始就把問題問偏了。真正的問題，可能不是“AI會不會取代SaaS”。

真正的問題是：一家SaaS公司要不要改變？以及如果賣給客戶的，歸根到底只是一個工具，那它憑什么不被AI重估，甚至被淘汰？

這兩者看起來很像，其實差得挺遠。

前一個問題，容易把注意力都放在模型能力上；后一個問題，才會把我們重新帶回商業的本質：你到底在賣什么，客戶到底在為什么付錢。

而這個問題一旦問出來，很多事情就會變得更清楚。

企業軟件真正賣的，不該是系統，而是“把活干了”

整場對談里，我印象最深的一句話，不是什么Agent、語義層、工作流，也不是什么技術路線之爭，而是一句很樸素的話：

未來企業軟件真正賣的，可能就是四個字：把活干了。

我覺得這句話特別重要。

因為它幾乎一下子就把過去很多企業軟件的問題點穿了。過去的SaaS，不管講的是訂閱制、標準化、云端部署，歸根到底賣出去的還是一套系統。系統交付給企業后，企業內部再組織人去學習、去培訓、去錄數據、去跑流程、去補最后一公里。

說到底，它賣出去的還是一個工具。

但AI時代，客戶對軟件的期待已經開始變化了。企業越來越不愿意為“一個工具本身”付費，而更愿意為“更接近結果的能力”付費。你給我一個銷售管理系統，和你幫我把高風險客戶更早識別出來、把銷售動作自動沉淀下來、把下一步建議更早推給一線，這兩件事在客戶感知里，其實已經不是一個層級的產品。

所以我現在越來越傾向于這么理解：AI對SaaS最大的沖擊，不在于替代了幾個功能，而在于它開始重寫客戶對軟件價值的理解。

過去客戶會想，我買一個系統，組織我的人去適應它。未來客戶更可能會問，既然技術都到這一步了，為什么這件事還不能直接幫我做掉？

這個問題一旦成立，很多SaaS公司就必須重新回答：自己賣的到底是系統，還是結果；是一個界面，還是一種可以完成任務的能力。

AI不會平均地取代所有SaaS，但會優先吞掉最淺的那一層

現在市場上最容易傳播、也最容易誤導人的一句話，就是“AI會取代SaaS”。

這話不能說全錯，但它太粗了。

更準確一點的說法應該是：AI不會平均地取代所有SaaS，它會先從那些最標準、最淺、最像工具的一層開始吞。

這其實很好理解。

一類最危險的，是單點工具型系統。過去這類產品成立，往往是因為它做得比企業自己開發更快、更輕、更省事。但AI Coding起來以后，很多企業內部團隊即便不是頂級研發，也有機會更快地做出一個“差不多夠用”的版本。那這類產品原來的護城河，自然就會迅速變薄。

另一類很受沖擊的，是按坐席收費、而且服務對象本身就容易被AI重構的產品。客服是最典型的場景。因為客服大量工作本來就建立在既有知識庫、明確SOP和標準響應上，這天然就是大模型最先切進去的地方。

一個Agent如果能覆蓋過去幾個人的工作量，那原來基于“一個人一個賬號”建立起來的定價方式，就一定會被重新審視。

但反過來，越是深度嵌入企業核心業務流程、越依賴真實數據、越要求長期穩定性和跨部門協同的系統，越不會被一句“AI也能寫代碼”輕易替掉。它們當然也會被重構，但那更像是一種深層升級，而不是簡單消失。

所以這件事說到最后，我更愿意把判斷說得尖銳一點：

AI不會先殺死SaaS，它會先殺死那些只剩下工具屬性、沒有業務壁壘的SaaS。

“做出一個東西”和“做成一個產品”，中間可能差了80%

這一輪AI起來之后，很多SaaS公司都會被客戶問到一個非常現實的問題：既然我現在自己也能開發，為什么還要買你的系統？

這個問題非常真實，而且只會越來越真實。

但這里面其實混淆了兩件事：一件叫做出一個東西，另一件叫做成一個產品。

前者現在確實越來越容易了。你把需求說清楚，AI可以幫你出原型、寫代碼、補測試，甚至做出一個表面上已經相當像樣的業務系統。從“能不能做出來”的角度看，門檻確實在快速下降。

可企業真正買的，從來不只是“做出來”。而是這個東西能不能長期穩定運行，能不能持續維護，能不能在復雜業務下不出大問題，能不能處理安全、權限、兼容、異常、迭代、支持和服務。這些事情，平時不顯山不露水，但它們共同決定了一件事：你做出來的是個Demo，還是個產品。

對談里有一句話我覺得特別值得記住：做出一個東西，和做成一個產品，中間可能差了80%。

這句話的價值在于，它提醒我們不要因為AI把前半段變容易了，就誤以為后半段也消失了。尤其在復雜業務系統里，真正重的那部分，很多時候恰恰不是“把代碼寫出來”。

判斷AI能不能真正落地，關鍵不在聰不聰明，而在容錯率

如果讓我從整場對談里挑一個最適合做判斷框架的詞，我會選“容錯率”。

因為它幾乎可以作為判斷一個場景能不能被AI真正改造的第一原則。

很多人聊AI，最愛聊的是能力邊界：模型夠不夠強，理解夠不夠深，生成結果像不像人。但企業真正關心的，往往不是這些，而是一個更樸素的問題：你錯一次，我承不承受得起？

如果一個場景對錯誤的容忍度高，AI就更容易進去。如果一個場景天然接近零容忍，那AI就更適合做輔助，而不是直接接管。

這也是為什么客服中一部分場景會率先被AI重構，而到了金融、法律、醫療、訂單、賬務這些環節，大家會明顯謹慎很多。不是這些行業不需要AI，恰恰相反，它們很需要。但很多時候，需要的是風險提示、信息提煉、輔助判斷、流程加速，而不是輕易把最終決策權完全交出去。

沿著這個邏輯往下看，一個業務場景適不適合AI，至少得看幾件事：它的知識能不能被較好地結構化提取，它背后有沒有可用的數據基礎，以及它對于不確定性的容忍空間到底有多大。

所以我現在越來越覺得，AI對企業軟件的滲透，不會是一刀切的革命，更像是一種持續的蠶食。它會一點一點進，一層一層替，一步一步改。

下一代軟件，可能不再是記錄系統，而是行動系統

這里還有一個我覺得特別值得展開的變化。

過去很多企業軟件，本質上更服務于管理層，而不一定服務于一線使用者。尤其像CRM這樣的系統，一線銷售對它往往是又離不開、又不喜歡。公司要求你錄客戶、錄拜訪、錄商機、錄進展，是因為公司需要這些數據做預測、做管理、做決策；但對銷售本人來說，很多時候它更像是一種額外負擔。

所以過去很多企業軟件里，都埋著一個張力：它是個管理工具，但未必是個好用的工作工具。而AI第一次讓這件事出現了真正被改寫的可能。

如果系統能夠自動感知人與客戶的互動，自動生成紀要，自動提煉關鍵信息，自動識別客戶階段和風險，甚至進一步給出下一步建議，那么軟件的角色就變了。它不再只是一個等著人來錄數據的容器，而開始變成一個主動理解業務情境、參與任務推進的系統。

嘉賓認為未來很多系統會從“記錄系統”變成“行動系統”。我覺得這個判斷是非常到位的。

因為它背后變化的，不只是交互方式，不只是多了一個自然語言入口，也不只是多了幾個智能按鈕，而是軟件和人的關系開始反過來了。過去是人去適應系統，今天越來越像是系統開始理解人，甚至替人完成一部分動作。

如果這個變化真的走實了，那么很多SaaS公司接下來的核心競爭，就不再只是“功能全不全”，而是它能不能從一個被動的軟件殼，變成一個真正參與業務推進的行動體。

SaaS公司最難的，可能不是接入AI，而是重構自己

從外部看，很多人會覺得SaaS公司的焦慮主要來自技術：模型、算力、產品研發、接口、成本。

但聊完之后，我反而更強烈地感覺到，對很多公司來說，真正難的未必是技術本身，而是：它要不要承認，自己過去那套成功路徑正在迅速過時。

因為一家SaaS公司如果真決定往AI原生走，它面對的根本不是一個小版本升級，而是一場系統性的自我革命。

先是人才結構要變。

公司一開始可能會想，我是不是得找最懂大模型的人；后來又會發現，光懂模型不夠，做企業應用的人還得懂業務、懂流程、懂場景；再后來又會發現，只懂業務但完全沒有AI工作方式的人也不夠。

最理想的人，是既理解行業，又能熟練使用AI工具，還能把業務需求轉換成高質量輸入的人。問題在于，這種人通常最稀缺。

然后是組織慣性的問題。

管理層知道要轉型，一線也知道AI是未來，但真正落到執行層面，舊流程、舊考核、舊銷售邏輯、舊產品思維都還在。嘴上說做AI原生，身體還在按原來的軟件方式運轉。很多時候，組織慣性比技術債更難解決。

最后還有商業模式的問題。

過去SaaS最成熟的收費方式，是按坐席、按年訂閱。AI能力加進來以后，推理成本、模型成本、接口成本都在漲，但客戶不會因為你底層更復雜了，就自動接受漲價。

按效果收費聽上去最合理，可真到了企業場景里，效果歸因又很難說清；按用量收費更現實，但又會牽動銷售考核、財務記賬、收入確認等一整套體系。

所以這件事說到底，不是給舊SaaS加一個AI功能就完了。

它其實是在逼這些公司重新回答幾乎所有問題：產品怎么定義，組織怎么運轉，銷售怎么賣，收入怎么收。這不是打補丁，這是重做一遍。

“破罐破摔”不是機會，而是舊模式的結局

市場有個說法說，AI沖擊了美國SaaS，而我們SaaS又不發達，不礙事；而且，傳統項目制軟件、外包式軟件公司，說不定還占據了客戶關系、更懂場景，也許會在AI時代反而受益。

結果嘉賓直接給出的評價：“那叫破罐破摔。”

項目制模式過去能活，一部分是因為開發能力本身稀缺，一部分是因為客戶把需求翻譯成軟件的能力不足。可現在，這兩件事都在被AI削弱。寫代碼這件事正在被重新定價；而客戶借助AI表達需求、驗證原型、理解系統的能力也在提高。

如果一家公司的核心競爭力仍然是“我比你更會堆人、更會做項目、更會賣工時”，那AI未必會給它帶來第二春，反而可能會更快暴露它商業模式的脆弱性。

所以所謂“第一波沒趕上，第二波反而更有利”，很多時候并不是機會，而更像是一種自我安慰。說得再直白一點：

第一波沒轉過去，第二波通常不會更輕松。

最后真正會贏的，未必是最會講AI故事的人

聊到最后，我自己反而越來越不想把這個問題寫成“AI VS SaaS”。

因為這不是兩個物種之間的對決，更像是一場企業軟件行業內部的重新洗牌。

客戶的目標其實一直沒變。企業永遠都還是想更少花錢、更少用人、做更多事、得到更好結果。

變化的只是達到這個目標的方式。過去更多是人配合系統，現在越來越可能是人、Agent和系統一起工作；過去賣的是賬號、模塊和部署，未來賣的可能是效率、決策質量和結果交付。

所以未來真正危險的，不一定是那些沒喊AI原生的公司，而是那些仍然停留在舊軟件邏輯里的公司。

反過來，最后真正有機會跑出來的，也未必是最早把“AI原生”四個字掛在嘴邊的人，而是那些能最快把AI嵌進產品、嵌進流程、嵌進組織、也嵌進收費方式的人。

換句話說，AI不會直接殺死SaaS。它會先殺死那些還以為自己只是賣一個工具，就足夠活下去的公司。

這可能才是這場討論里，最值得被反復琢磨的一層。

---全文完，歡迎交流

理工/金融 復合背景

暢銷書《英偉達之道》譯者

百億私募/頭部自媒體 雙重經歷

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