1.6萬億美元市值蒸發(fā)背后：三位實戰(zhàn)派深談 AI「殺死」舊軟件的真相與出路

“舊的 SaaS 范式正在瓦解，但屬于 AI Native 的黃金時代才剛剛拉開帷幕。”

作者丨胡敏 岑峰

今年開年，全球軟件股的投資人共同經(jīng)歷了一場“驚魂六十天”。

去年底到今年初，市場尚沉浸在“AI 應(yīng)用大爆發(fā)”的幻夢中，然而 1 月底，Anthropic 甩出了能夠自主操控電腦、實現(xiàn)自主辦公的 Claude Cowork ，直接震碎了傳統(tǒng) SaaS 的估值邏輯。

短短兩個月，北美軟件股蒸發(fā)了超 1.6 萬億美元市值。市場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？

針對這些事關(guān)生死的問題，在雷峰網(wǎng) GAIR Live 線上圓桌中，三位深耕 SaaS 行業(yè)、視角互補的行業(yè)老兵——

• 何潤：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；

展開了一場一個半小時的硬核對談嘉賓們針對 SaaS 的現(xiàn)狀與未來給出了極具穿透力的判斷。

01

近期 SaaS股價暴跌：

并非財務(wù)收入，而是預(yù)期被降維打擊

在Daniel 看來，SaaS 的暴跌并非源于 SaaS 公司財務(wù)數(shù)據(jù)不及預(yù)期，而是預(yù)期被降維打擊。

過去，SaaS 廠商掌握了業(yè)務(wù)流程的“出入口”，就掌握了溢價權(quán)。但當(dāng) AI Agent 能夠繞過界面直接操作軟件，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。

有一個直觀的數(shù)字：如 Anthropic 等 AI 公司的收入增長很明顯，從去年年底到最近一個季度增長非常快。原來市場預(yù)計到 2026 年，OpenAI 和 Anthropic 的 ARR 可能做到 200 億美元，但現(xiàn)在看，這個數(shù)字很可能會被遠遠超過。

何潤則給出了一個更具“痛感”的觀察：三年前國內(nèi) SaaS 廠商的 PS（市銷率）估值體系已經(jīng)崩完，如今北美的 PS 也開始松動，現(xiàn)在每一家都必須思考如何變成一個“掙錢的公司”。

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%，這對市場來說是一個巨大的心理沖擊。如果 NDR 繼續(xù)下探，PS 模型便徹底失效。

吳昊補充道，像 Salesforce 他一直在長期關(guān)注，但一個比較有意思的現(xiàn)象：一家行業(yè)第一的 SaaS 公司不斷強調(diào) AI，但到 2025 年財報里，AI 相關(guān)收入占比其實還是很小，可能只有百分之幾。這也是為什么從股價表現(xiàn)來看，Salesforce 從 2024 年開始整體就在下跌，2025 年全年大約跌了 30%。"

02

談 SaaS 護城河：

部分壁壘被擊穿，仍握幾張底牌

在何潤看來，AI 對 SaaS 的沖擊，本質(zhì)上是對傳統(tǒng)護城河的重構(gòu)。在《戰(zhàn)略七力》（Seven Powers）框架下，過去 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”。北美市場已經(jīng)出現(xiàn)一批 AI Native 企業(yè)軟件公司，它們并沒有創(chuàng)造新的需求，而是利用更敏捷的 AI 架構(gòu)，以更低成本、更好體驗去搶奪傳統(tǒng) SaaS 廠商的存量市場。

其次是功能與體驗的“被動折疊”。過去 SaaS 廠商通過不斷疊加功能、優(yōu)化 GUI 體驗建立壁壘。但在 AI 時代，如果復(fù)雜功能可以通過 AI Skills 直接實現(xiàn)，或者通過自然語言完成操作，很多原本依賴界面的軟件體驗就會被“折疊”。

不過，在何潤看來，傳統(tǒng) SaaS 廠商仍然掌握兩張重要的牌：一是企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)沉淀在 SaaS 系統(tǒng)中形成的 “數(shù)據(jù)半透膜”，二是長期積累的 客戶關(guān)系與品牌認(rèn)同。

吳昊則給出了相對樂觀的判斷。他認(rèn)為，AI 的出現(xiàn)雖然會改變軟件的技術(shù)形態(tài)，但“專業(yè)分工”這一規(guī)律不會改變。

以軟件開發(fā)為例，AI Coding 的崛起確實大幅提升了效率，但更可能帶來的變化是崗位上移，而非崗位消失。開發(fā)者會從基礎(chǔ)編碼轉(zhuǎn)向架構(gòu)設(shè)計、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及更深度的客戶需求理解。

同時，當(dāng)軟件開發(fā)成本大幅下降時，社會對軟件的需求反而可能進一步擴張。正如十年前“軟件吞噬世界”的趨勢一樣，當(dāng)開發(fā)效率提升 100 倍，軟件需求可能增長得更快。

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)軟件的實際業(yè)務(wù)角度給出了補充。在他看來，如果不從資本市場估值，而是從業(yè)務(wù)價值本身來看，很多 SaaS 廠商依然具備一定的護城河。

這些壁壘主要來自三個方面：與企業(yè)業(yè)務(wù)流程的深度耦合、長期沉淀的行業(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、工廠系統(tǒng)以及各種內(nèi)部系統(tǒng)進行復(fù)雜集成，涉及大量數(shù)據(jù)對接、實施和培訓(xùn)，這些能力并不容易被快速替代。

因此，在 Daniel 看來，企業(yè)軟件本身的長期價值并不會消失。但在 AI 時代，資本市場可能需要重新尋找新的估值錨點，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，

那將是一個糟糕的策略

三位嘉賓達成一致認(rèn)為，未來按坐席收費的 SaaS 邏輯，在 AI 時代可能很難繼續(xù)成立了。

一個預(yù)見的未來，企業(yè)的坐席數(shù)會減少。“很多公司都在裁員、縮編，組織規(guī)模在變小。當(dāng)一家 1 萬人的公司因為 AI 裁員到 8000 人時，按席位收費的 SaaS 廠商收入直接縮水 20% 。”吳昊直言。

SaaS 的未來會演變成，按tokens 使用量或結(jié)果計費。但如果按調(diào)用量收費，利潤會不會更多轉(zhuǎn)移到模型廠商那里？三位嘉賓展開了進一步交鋒。

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能力：

“市場總規(guī)模會隨著效率提升而增長。但要注意，tokens本身代表智能質(zhì)量。SOTA（當(dāng)前最高水平）模型的智能價值與普通模型的差異，在很多任務(wù)場景下是零與一的區(qū)別。市場的馬太效應(yīng)會極其明顯，頂尖模型廠商依然有很強的溢價權(quán)。”

不過，吳昊持相反觀點。他認(rèn)為大模型廠商很可能會面臨“管道化”的命運：

“回顧 2006 年 3G 時代初期，電信運營商花了巨額資金購買牌照搭建網(wǎng)絡(luò)，但最終最掙錢的是攜程、滴滴這些應(yīng)用。用戶買的不是網(wǎng)絡(luò)，而是訂票、打車的結(jié)果。”

他給出兩個判斷：第一，管道隨時可以切換。今天做 AI 應(yīng)用，可以接 DeepSeek，也可以接通義千問或 GPT，誰的管道便宜就用誰；第二，利潤留在應(yīng)用層。“除非有一天 AGI 進化到把所有應(yīng)用都吞噬掉，但在未來十年內(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。”

何潤則認(rèn)為，這個問題最終還是要回到供需關(guān)系。如果未來大模型的供給是相對集中的，那么模型廠商確實可能賺到很多錢。

與此同時，他把視角拉回到 SaaS 公司自身的演化上。他認(rèn)為，無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 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 正在重塑軟件的長相。

吳昊提出了一個具有前瞻性的產(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’花巨大代價，AI 會根據(jù)用戶的熟練度實時生成 UI 。”他認(rèn)為，未來的產(chǎn)品設(shè)計將不再是為了“讓人爽”，而是為了“讓 Agent 好用”。未來 SaaS 產(chǎn)品的 GUI 比例會大幅下降，甚至淪為集成在飛書、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 Agent 封裝成端到端的“黑盒”任務(wù)。

何潤認(rèn)為，未來從“人用軟件”到“ Agent 用軟件”，評價標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品形態(tài)、競爭邏輯都在重構(gòu)。

過去國內(nèi) SaaS 長期陷入“功能堆砌、體驗滯后”的困境，產(chǎn)品在客戶眼中差異不大。但如果未來是 Agent 在“使用”軟件，拼的不再是誰功能多，而是誰的任務(wù)完成成本更低、效率更高。

與此同時，很多傳統(tǒng) SaaS 公司未來可能需要把原來的 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”。過去軟件必須把工作流“攤開”給人看，是因為自動化能力不夠，需要人手動理解和操作。現(xiàn)在 AI Agent 能彌補這個 gap ，意味著很多復(fù)雜流程可以被封裝起來，用戶只需要提目標(biāo)，系統(tǒng)自動完成背后的一切。

05

談實踐與未來：

一場戰(zhàn)略、產(chǎn)品、組織的全面轉(zhuǎn)型

AI 的沖擊，也在倒逼原來的 SaaS 公司轉(zhuǎn)型。

何潤從一線創(chuàng)業(yè)者的視角，給出了最務(wù)實的調(diào)整路徑：縮短鏈條、提升密度。

“技術(shù)團隊逐漸拆分成更小的單元，讓市場、售前、銷售、產(chǎn)品、前后端、測試形成的協(xié)作鏈條縮短一半。”在他看來，組織效率是第一道坎。與此同時，產(chǎn)品經(jīng)理的職能也在遷移，不再只是設(shè)計功能，還要懂?dāng)⑹隆⒍N售、懂如何影響客戶使用。“重點是自己和團隊的效率提升，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，用AI解決以前未被滿足的需求，產(chǎn)品理念和設(shè)計完全圍繞 AI native 思維，打法激進。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)有團隊慢慢適應(yīng) AI native 的思維和操作。“海外的 AI native 公司比較激進，而傳統(tǒng)廠商需要更深的組織適配和轉(zhuǎn)型。”

吳昊從顧問視角，總結(jié)出 AI 時代 SaaS 公司的三個新打法。

第一，小團隊探索。“以前前端、后端、產(chǎn)品經(jīng)理等需要很多人才能做一個產(chǎn)品，現(xiàn)在探索階段一個人就能做，甚至賣錢階段1-2人就可以運作。”他建議公司拿出10%-15%的資源，用來做單人或兩人小團隊的規(guī)模化創(chuàng)新。

第二，快速試錯與迭代。“以前團隊做嘗試可能堅持半年甚至更久，現(xiàn)在小團隊嘗試3個月就評估，如果不行就棄牌，6個月如果仍未達到預(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——創(chuàng)新嘗試要規(guī)模化、快速驗證，而不是一次投入大量人力硬扛。“這是抓住未來10年機會的關(guān)鍵方式。”

在圓桌的最后，三位老兵達成了一個難得的共識：AI 不會殺死 SaaS，但會徹底改變定義成功的方式。

SaaS 并沒有死，它只是在剝離掉過去虛胖的溢價。真正的玩家正忙著將自己重構(gòu)成一個“智能工廠”，在每一個被 AI 壓縮的鏈條里尋找新的利潤區(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)字勞動力”的 AI Native 時代才剛剛拉開帷幕。在這個爆發(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)在進行了不改原意的編輯整理：

談近期 SaaS 股價暴跌：并非財務(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 AI 軟件股進行“割肉”。盡管 Salesforce、Adobe 等巨頭的利潤仍在穩(wěn)步增長，但股價卻遭遇重創(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現(xiàn)的財務(wù)收入問題，而是市場預(yù)期。

如果把時間線再往前拉，其實從 OpenAI 發(fā)布 ChatGPT 之后，很多頭部 SaaS 公司，比如 Adobe，增長勢頭就已經(jīng)不像以前那么強了。背后一直有一個隱憂：大語言模型會不會在一定程度上替代傳統(tǒng)軟件。

因為生成式 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始，隨著 Anthropic 模型能力的提升，大模型的 tool use 能力明顯增強。很多開發(fā)者在實際開發(fā)中，已經(jīng)能看到 AI 在軟件開發(fā)和業(yè)務(wù)流程中的潛力，所以市場對傳統(tǒng)軟件廠商的預(yù)期開始轉(zhuǎn)弱。

到了去年年底和今年年初，這種能力又進一步增強。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，很多軟件流程其實都可以被 AI 串起來。

也就是說，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)。這也是市場開始擔(dān)心傳統(tǒng)軟件廠商未來空間的原因之一。

另外一個擔(dān)心是，企業(yè)預(yù)算可能會從傳統(tǒng)軟件轉(zhuǎn)向 AI。

如果看 AI 公司的收入增長也很明顯，比如 Anthropic，從去年年底到最近一個季度增長非常快。原來市場預(yù)計到 2026 年，OpenAI 和 Anthropic 的 ARR 可能做到 200 億美元，但現(xiàn)在看，這個數(shù)字很可能會被遠遠超過。

何潤：我其實沒有特別關(guān)注股市，但從 2 月初開始，很多朋友來問我怎么看北美 SaaS。我當(dāng)時的判斷是：從表象上看，其實是北美 SaaS 的PS（市銷率） 估值體系開始松動。但如果放到中國來看，這件事情其實三年前就已經(jīng)發(fā)生過。

從財務(wù)角度拆一下會更清楚。比如HubSpot，以前大家用PS給它估值，賭的是它未來能長成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，聽著還行。但問題是：市場現(xiàn)在開始懷疑，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14億美元凈利潤才能撐起當(dāng)前市值。所以你會發(fā)現(xiàn)，以前覺得6倍、7倍PS很合理，但放到30億ARR這個體量的公司身上，用PE一算就站不住腳了。因為3億、30億、300億ARR，增長的難度完全不是一個量級，體量越大，想維持高增長就越難，想同時維持高利潤率更是難上加難。

硅谷有個指標(biāo)叫Rule of 40，就是增長率加凈利潤率要超過 40%。但對大公司來說，這個指標(biāo)其實更難實現(xiàn)。

另外一個市場比較擔(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%，這對市場來說是個心理沖擊。但在國內(nèi)，很多 SaaS 公司 NDR 能超過 80% 就已經(jīng)不容易。接下來如果 NDR 繼續(xù)往下走，疊加 AI 對預(yù)算結(jié)構(gòu)的影響，傳統(tǒng) SaaS 的增長邏輯會受到挑戰(zhàn)。

吳昊：像 Salesforce 我一直在長期關(guān)注，因為它畢竟是 SaaS 行業(yè)的龍頭。從 2023 年開始，他們就在年度大會 Dreamforce 上提出要all in AI，之后 2024、2025 年也一直在強調(diào)這個方向。

但從投資者角度看，會出現(xiàn)一個比較有意思的現(xiàn)象：一家行業(yè)第一的 SaaS 公司不斷強調(diào) AI，但到 2025 年財報里，AI 相關(guān)收入占比其實還是很小，可能只有百分之幾。這也是為什么從股價表現(xiàn)來看，Salesforce 從 2024 年開始整體就在下跌，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，其實能看到市場開始重新思考 SaaS 的PS（市銷率）估值體系。因為 PS 能成立的重要前提，是客戶會長期持續(xù)續(xù)費。但現(xiàn)在這個假設(shè)受到了一些沖擊：一是客戶可能會更換產(chǎn)品，二是新的 AI 應(yīng)用公司可能會侵蝕原有 SaaS 的市場。

不過從我的觀察來看，ToB 應(yīng)用其實沒有那么容易被 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。

所以回到剛才的問題：這輪下跌短期確實有情緒過度的成分，但從長期來看，SaaS 的估值體系確實正在經(jīng)歷一次重構(gòu)。

談SaaS 護城河：部分壁壘被擊穿，仍握幾張底牌

胡敏：這是從資本視角來看，剛剛吳昊老師提到，短期來看市場情緒可能有些過激。從產(chǎn)業(yè)的邏輯來看，為什么像 Anthropic 推出 Claude Code 產(chǎn)品會讓 原有SaaS 廠商感到如此巨大的危機？傳統(tǒng) SaaS 還有護城河嗎？

何潤：關(guān)于護城河，我最近在思考《戰(zhàn)略七力》（Seven Powers）在 AI 時代的變遷。傳統(tǒng) SaaS 最核心的兩個力——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。

1. “打劫邏輯”正在發(fā)生： 北美市場上，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)體驗搶奪老牌廠商的存量生意。

2. 功能的“被動折疊”：以往 SaaS 廠商通過卷功能、卷體驗建立壁壘。但在 AI 時代，如果一個復(fù)雜的軟件功能可以被 AI Skills 直接實現(xiàn)，或者體驗通過自然語言對話框被“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，但特定行業(yè)、特定企業(yè)的經(jīng)營上下文和私有數(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：我持有稍微樂觀一些的看法。雖然護城河在變，但“專業(yè)分工”這一社會化規(guī)律不會變。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，從匯編語言到面向?qū)ο蟮木幊坦ぞ撸恳淮渭夹g(shù)升級都在大幅提升效率的同時降低了編程門檻。

1. 崗位上移，而非消失：未來的程序員不再需要糾結(jié)于基礎(chǔ)的邏輯編碼，而是會轉(zhuǎn)向架構(gòu)設(shè)計、結(jié)構(gòu)化設(shè)計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)量會縮減到百分之一。

2. 需求擴張效應(yīng)：10 年前就有“軟件吞噬世界”的說法，AI 其實也是軟件的一種形態(tài)。當(dāng)軟件開發(fā)的成本降低 100 倍，社會對軟件的需求量可能會增加 1000 倍。

3. ToB 領(lǐng)域的專業(yè)屏障：企業(yè)的需求永遠在那里。即便 AI 能寫代碼，理解業(yè)務(wù)邏輯、完成復(fù)雜的上線交付、進行系統(tǒng)間的集成，依然需要專業(yè)的軟件供應(yīng)商。

總結(jié)來看，傳統(tǒng) SaaS 公司的技術(shù)護城河（代碼實現(xiàn)能力）正在崩塌，但同時也會出現(xiàn)新的護城河，比如：更強的架構(gòu)設(shè)計能力、更深入理解客戶需求、更高效的產(chǎn)品交付能力，舉個例子，以前一些復(fù)雜 SaaS 產(chǎn)品上線、實施和培訓(xùn)，可能需要半年時間，但未來可能兩周就能完成。所以我并不認(rèn)為 AI 會讓 SaaS 這個行業(yè)崩塌。從長期來看，AI 反而可能讓 SaaS 行業(yè)做得更好。

不過，這并不意味著所有公司都能活下來。因為 AI 的出現(xiàn)，對產(chǎn)品形態(tài)、技術(shù)架構(gòu)以及公司的核心競爭力都會帶來巨大的變化。未來很可能會出現(xiàn)一批AI Native 的公司，他們會占據(jù)原來一部分 SaaS 公司的市場份額，成為新的企業(yè)軟件供應(yīng)商。所以很多原有 SaaS 公司確實會面臨很大的壓力。

Daniel：從我的視角來看，如果先不談資本市場的估值，只從業(yè)務(wù)價值本身來看，其實很多 SaaS 廠商仍然是有比較強壁壘的。這些壁壘主要來自于幾個方面。

1. 和業(yè)務(wù)場景的結(jié)合程度。如果具體來看，比如對客戶業(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)的對接。很多企業(yè)的軟件系統(tǒng)都會涉及數(shù)據(jù)庫、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)字段的對齊和清洗，以及后續(xù)的實施和培訓(xùn)。這些工作其實都和企業(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. 一個是廠商和客戶之間長期形成的connection（關(guān)系），另一個是持續(xù)的service（服務(wù)能力）。這些多種因素疊加在一起，其實共同構(gòu)成了 SaaS 廠商的核心壁壘。從產(chǎn)品形態(tài)來看，其實這些年只是技術(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)上來說，企業(yè)軟件交付的核心價值其實沒有改變。比如像 Salesforce 這樣的 CRM 工具，其實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)角度來看，我還是相信企業(yè)軟件本身是有長期價值的。

當(dāng)然，資本市場的估值是另外一件事情。過去 SaaS 行業(yè)有比較高的溢價，現(xiàn)在確實可能會面臨一些壓力。市場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。這些問題其實都需要市場慢慢去理清。

談商業(yè)模式：SaaS公司若仍沿用坐席收費，那將是一個糟糕的策略

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，那這就引出了一個非常現(xiàn)實的問題：SaaS公司過去最成熟的按照人頭收費的模式，似乎就松動了。未來的SaaS公司，主流的收費模式會變成什么樣？是按調(diào)用量、按效果抽成、還是會出現(xiàn)我們想不到的新模式？

何潤：這個觀點直指本質(zhì)。基于 Seats-based（按坐席收費） 的模型在未來可能難以為繼。以客服系統(tǒng)為例，原來客戶可能需要 100 個人，現(xiàn)在由于 AI Agent 的介入，可能只需要 20 個人配合一堆 Token就能完成工作。對于廠商而言，席位增購消失了，取而代之的是嚴(yán)重的縮購。

目前北美一些 AI Native 公司，如 Decagon 或 Sierra，其定價模式已經(jīng)完全改變。他們不再賣席位，而是按使用量（Consumption）或結(jié)果（Outcome）計費。這些公司組織極小，人效極高，產(chǎn)研占比遠低于傳統(tǒng)廠商，這種成本結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢對于老牌廠商來說是致命的“打劫”。

Daniel：這個問題挺關(guān)鍵。我個人判斷也是，按坐席收費的 SaaS 邏輯，在 AI 時代可能很難繼續(xù)成立了。因為現(xiàn)在大模型的能力進化得非常快。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)越來越強。同時，大模型的幻覺率在下降，任務(wù)執(zhí)行的準(zhǔn)確性也在不斷提高。

未來的商業(yè)模式必然是按tokens消耗或評估任務(wù)價值量來重構(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：我在疫情期間做過一次 SaaS 計費方式的調(diào)研，當(dāng)時80% 以上的 SaaS 公司依然沿用坐席收費模式。這在今天是一個非常糟糕的策略。

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 萬人的公司因為 AI 裁員到 8000 人時，按席位收費的 SaaS 廠商收入直接縮水 20%。

2. “一個人的公司”正在興起。在 AI 的幫助下，一個人就可以完成過去需要一個團隊才能完成的事情，從 代碼、設(shè)計，到市場等各種事情。

所以 SaaS 廠商如果還是按人頭收費，其實會越來越被動。過去幾年我在陪跑一些 SaaS 公司的過程中，也看到不同的收費模式。有些公司開始按業(yè)務(wù)量收費，比如按訂單數(shù)收費，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？

因為原來的模式已經(jīng)跑得太順了。一家一萬人的公司，按坐席收費，一年就是2000萬穩(wěn)穩(wěn)進賬。如果改成按業(yè)務(wù)量收費，可能沖到2500萬，也可能掉到1500萬，這種不確定性，沒人敢拍板。

更關(guān)鍵的是，模式跑久了，整個組織已經(jīng)“長”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。

這時候要改收費模式，不是改一張報價單，而是要改變整個公司的思維方式。難度可想而知。

我看到，真正能夠成功轉(zhuǎn)型的 SaaS 公司，通常有兩個條件：

1. 創(chuàng)始人自己要先想明白，并且堅定推動這件事；

2. 創(chuàng)始人必須盯得非常緊。在執(zhí)行過程中，團隊一定會反饋各種問題，如客戶不接受、銷售不好賣等。如果創(chuàng)始人沒有足夠堅定，很容易放棄。

相對來說，那些 AI Native 的軟件公司就沒有這個歷史包袱。因為它們第一天面對的客戶，就已經(jīng)習(xí)慣了按 Token、按用量計費。

但即便如此，我個人認(rèn)為按 Token 收費也只是一個過渡形態(tài)。因為對企業(yè)來說，如果今天一篇文章消耗了 100 萬 Token，明天突然變成 300 萬 Token，企業(yè)內(nèi)部就會問：為什么成本變高了？是不是可以優(yōu)化？這樣企業(yè)就會不斷去追問供應(yīng)商，為什么成本會上升，這在實際商業(yè)環(huán)境中會帶來很多摩擦。

所以從長期來看，我更相信按結(jié)果收費的模式才是更合理的方向。

此外，我想強調(diào)的是，收費模式是一個非常底層的東西。它不僅僅是一個收錢方式，而是會反過來影響公司的組織結(jié)構(gòu)。SaaS 公司在未來幾年一定會面對的一個重要轉(zhuǎn)型。

胡敏：如果未來很多 SaaS 產(chǎn)品都是按調(diào)用量收費，是不是利潤會更多轉(zhuǎn)移到模型廠商或者云廠商那里？

吳昊：我持相反觀點。大模型廠商很可能會面臨“管道化”的命運。

回顧 2006 年 3G 時代初期，電信運營商花了巨額資金購買牌照搭建網(wǎng)絡(luò)，但最終最掙錢的是攜程、滴滴這些應(yīng)用。用戶買的不是網(wǎng)絡(luò)，而是訂票、打車的結(jié)果。

1. 管道隨時可以切換：今天我們做 AI 應(yīng)用，可以接 DeepSeek，也可以接通義千問或 GPT。誰的管道便宜、性價比高，開發(fā)者就用誰。

2. 利潤留在應(yīng)用層：除非有一天 AGI（通用人工智能）進化到把所有應(yīng)用都吞噬掉，但在未來十年內(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。所以我們看到，Claude 和 OpenAI 現(xiàn)在也拼命想往應(yīng)用層滲透。

Daniel：我覺得市場總規(guī)模（TAM）會隨著效率提升而增長。但要注意，TOKEN 本身代表智能質(zhì)量。SOTA（當(dāng)前最高水平）模型的智能價值與普通模型的差異，在很多任務(wù)場景下是零與一的區(qū)別。市場的馬太效應(yīng)會極其明顯，頂尖模型廠商依然有很強的溢價權(quán)。

何潤：我覺得這個問題最終還是要回到供需關(guān)系。如果未來大模型的供給是相對集中的，那么模型廠商確實可能賺到很多錢。但從 SaaS 公司的角度來看，我覺得未來還可能會發(fā)生兩個變化：

1. SaaS 公司會越來越像制造業(yè)。

如何理解？

第一，商業(yè)模式從“訂閱制”轉(zhuǎn)向“消耗制”。過去SaaS的商業(yè)模式比較簡單，按年訂閱收費。但如果是AI產(chǎn)品，你就必須按照使用量（usage）或消耗量（consumption）來預(yù)測收入。這其實更像制造業(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，不再是提前收一筆訂閱費就完事了。

第二是成本結(jié)構(gòu)從“人力為主”變成“人+Token”。過去SaaS最大的成本是人力。未來則是人 + Token成本。但好的一點是，業(yè)務(wù)規(guī)模未必需要再完全依賴人力線性增長。你的Token可以隨著業(yè)務(wù)規(guī)模增長，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。

1. 產(chǎn)品邏輯從“卷功能”轉(zhuǎn)向“卷價值”。

過去SaaS產(chǎn)品經(jīng)常會陷入功能競爭——廠商不斷增加feature，但客戶其實并不一定真的需要那么多功能。如果未來按照使用量或者業(yè)務(wù)任務(wù)收費，那SaaS公司就必須更直接地幫助客戶創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值。這種模式反而可能會讓SaaS產(chǎn)品更貼近真實需求。

最后我覺得，從中國市場來看，情況可能和北美不太一樣。北美 SaaS 過去的利潤率其實非常高。所以如果未來利潤下降，可能會有比較明顯的沖擊。但中國 SaaS 本身競爭就非常激烈，利潤率也不高。再加上國內(nèi)模型廠商提供的 Token 價格通常更低，所以對國內(nèi) SaaS 公司來說，未必會比現(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：接下來我們討論一個和產(chǎn)品形態(tài)有關(guān)的問題。

過去十多年，其實很多 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、體驗要順滑。

但如果未來很多具體工作是由 AI Agent 來完成，而不是由人來操作軟件，那 SaaS 產(chǎn)品是不是就會發(fā)生一個反轉(zhuǎn)——軟件不再主要為人設(shè)計，而是為 AI 設(shè)計？未來軟件產(chǎn)品形態(tài)會有什么變化？比如未來 SaaS 公司會不會變成一種 AI Agent 的調(diào)度和管理平臺？

吳昊：我去年其實畫過一個圖，大概表達的是：未來很多 SaaS 公司可能會更多地提供 API，而不是完整的應(yīng)用界面。因為每個企業(yè)最終都會需要一個統(tǒng)一的工作平臺，比如飛書、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)品不再獨立存在，而是被集成到這些工作平臺中。

如果未來很多交互變成對話式，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，從今天來看，GUI（圖形界面）還不會消失，現(xiàn)實中仍然有大量復(fù)雜場景，是無法只通過對話完成的。

在這種變化下，產(chǎn)品體驗的重點也會發(fā)生改變。過去我們會花很多精力讓頁面更漂亮、交互更流暢。但未來這些可能沒那么重要了。更重要的是把業(yè)務(wù)邏輯打通。

何潤：我比較喜歡把國內(nèi) SaaS 和北美 SaaS做一個對比。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，所以他們在產(chǎn)品體驗和交互設(shè)計上普遍做得比國內(nèi)好。

國內(nèi) SaaS 的一個典型問題是：很多產(chǎn)品在客戶看來其實差異并不大。于是大家就開始拼命堆功能，最后變成一種“功能工廠”，功能很多，但體驗很差。

但如果未來很多操作是由 Agent 來完成，那評價軟件好壞的標(biāo)準(zhǔn)也會發(fā)生變化。

過去評價產(chǎn)品體驗，通常有一些指標(biāo)，比如：完成一個任務(wù)需要多少步驟，完成一個任務(wù)需要多少時間，那如果未來使用軟件的主體變成 Agent，那我們要用什么指標(biāo)來評價軟件？可能還是會有任務(wù)完成時間，但未來可能還會加入新的指標(biāo)，比如：任務(wù)完成成本、Token 消耗、整體效率，所以評價體系本身也會變化。

另外我覺得未來 SaaS 還有一個重要變化，就是 Skill（能力模塊）。

很多傳統(tǒng) SaaS 公司未來可能需要把原來的 API 能力重新封裝成 Skill，然后讓 Agent 去調(diào)用、編排這些能力。

短期來看，這些 Skill 可能會形成一定的護城河，因為它們背后有數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程。但長期來看，這個優(yōu)勢能持續(xù)多久，還不好說。

所以整體來看，我覺得 SaaS 產(chǎn)品形態(tài)的變化主要體現(xiàn)在兩點：

第一是 GUI 交互方式會變化。 第二是 Skill / Agent 編排能力會越來越重要。

Daniel：我覺得這種變化其實是非常有可能發(fā)生的。過去很多 SaaS 產(chǎn)品看起來操作復(fù)雜，是因為軟件需要 把所有工作流顯式地展示出來，讓人去理解和操作這些流程。

為什么必須這樣？因為過去單純依靠自動化或者 RPA，其實很難處理復(fù)雜場景。軟件的靈活度和企業(yè)實際需求之間存在一個很大的 gap。但今天 AI Agent 的能力，已經(jīng)可以在很大程度上 彌補這個 gap。這意味著很多原本需要用戶自己操作的流程，其實可以被封裝起來。

未來的軟件形態(tài)可能會變成：用戶只需要提出目標(biāo)或者任務(wù)，系統(tǒng)就會自動完成背后的流程和任務(wù)編排。所以很多復(fù)雜的工作流，未來可能會被 黑盒化或者高度產(chǎn)品化封裝。

從 SaaS 廠商的角度來看，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)場景

• 然后圍繞這些場景去設(shè)計 Agent 和任務(wù)編排能力

事實上，現(xiàn)在很多 AI 產(chǎn)品已經(jīng)在往這個方向發(fā)展，比如Anthropic 的Claude。這些產(chǎn)品的進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。所以某種程度上，大模型廠商和軟件廠商，其實都在朝著 Agent 化和任務(wù)編排的方向發(fā)展。

談實踐與未來：一場戰(zhàn)略、產(chǎn)品、組織的全面轉(zhuǎn)型

胡敏：潤總，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？你帶團隊在 AI 方向上主要沖擊哪些點？

何潤：我覺得最關(guān)鍵的還是從自己開始體驗。一年前，我對 AI 的 adoption 并不深，但現(xiàn)在會更多去親自使用，嘗試讓自己和團隊更 AI native。剛開始可能會有焦慮，面對 AI native 產(chǎn)品會覺得壓力很大，但慢慢發(fā)現(xiàn)：真正的核心是讓組織本身能適應(yīng) AI，這是一個慢過程。

在產(chǎn)品上，我們也做了一些調(diào)整：技術(shù)團隊逐漸拆分成更小的單元，讓鏈條更短、更高效，以前市場、售前、銷售、產(chǎn)品、前端、后端、測試形成的鏈條，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)計功能，還要懂?dāng)⑹隆N售、影響客戶使用，總的來看，重點是自己和團隊的效率提升，把技術(shù)和商業(yè)結(jié)合得更緊密。

胡敏：Daniel你長期觀察國內(nèi)外市場，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 市場大概分兩類，第一類是Pure AI Native 產(chǎn)品，這些公司和團隊從原有組織體系中分裂出來，嘗試用 AI 解決以前未被滿足的需求，產(chǎn)品理念和設(shè)計完全圍繞 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)有團隊慢慢適應(yīng) AI native 的思維和操作，總的來說，海外的 AI native 公司會比較激進，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，您看到過去半年 SaaS 創(chuàng)業(yè)者對 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 公司來看，許多技術(shù)團隊從 GPT-3.5 開始就熱烈擁抱 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。

在產(chǎn)品創(chuàng)新上，也有一些重要變化，第一是，小團隊探索，以前前端、后端、產(chǎn)品經(jīng)理等需要很多人才能做一個產(chǎn)品，現(xiàn)在探索階段，一個人就能做，甚至賣錢階段 1-2 人就可以運作，把公司 10%-15% 的資源用來做單人或兩人小團隊的規(guī)模化創(chuàng)新；第二，快速試錯與迭代，以前團隊做嘗試可能堅持半年甚至更久，現(xiàn)在小團隊嘗試 3 個月就評估，如果不行就棄牌，6 個月如果仍未達到預(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、快速驗證，而不是一次投入大量人力，這是抓住未來 10 年機會的關(guān)鍵方式總結(jié)來說，AI 對 SaaS 的沖擊不僅在產(chǎn)品，更在于團隊結(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 時代的變化。最后想做一個總結(jié)和展望。假設(shè)今天圓桌結(jié)束后，有一個朋友來問你：現(xiàn)在 SaaS 股票還能不能買？這是抄底機會，還是應(yīng)該早點止損？請三位嘉賓用最直白的話回答一下，也順便對 SaaS 行業(yè)的未來做一個簡單展望。

吳昊：這兩年我一直在思考一個問題：AI 到底會不會殺死 SaaS？我的階段性結(jié)論是：AI 不會殺死 SaaS。原因很簡單：ToB 的需求本身仍然存在，而且企業(yè)需求非常復(fù)雜，這些需求不會消失。

從投資角度看，我的觀點是：單個 SaaS 公司風(fēng)險很大，可能一個 AI 創(chuàng)業(yè)團隊就能顛覆它，也可能客戶需求模式發(fā)生變化。但從整個板塊來看，SaaS 現(xiàn)在是明顯的超跌狀態(tài)。從長期看，這個行業(yè)仍然有很大的價值。

Daniel：如果從投資角度來說，我覺得核心就是一句話：擁抱新世界。不要在舊的模式上糾結(jié)太多。未來三到五年，行業(yè)的機會一定更多來自AI native 產(chǎn)品，所以投資邏輯也要往新世界去看，而不是停留在過去的 SaaS 模式。

何潤：我個人更傾向于把 SaaS 看作一種商業(yè)模式。國內(nèi) SaaS 和北美 SaaS，其實要分開看。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 100%，但國內(nèi) SaaS 的情況不一樣，NDR 能到 100% 的公司非常少，所以國內(nèi) SaaS 其實一直沒有真正跑通商業(yè)模式。

如果說未來的發(fā)展，我覺得有兩點：第一，AI native SaaS 的增長依然很快，但它們的成本結(jié)構(gòu)已經(jīng)和傳統(tǒng) SaaS 完全不同。第二，對很多傳統(tǒng) SaaS 公司來說，必須“打碎再重建”。未來甚至可能不再叫 SaaS，公司本質(zhì)上都會變成 AI 公司。

至于現(xiàn)在是不是抄底國內(nèi) SaaS 的好機會，我不太好評價。但我覺得核心還是要看：公司是否在真正變成 AI native 組織；是否在探索人機協(xié)同的新軟件形態(tài)，因為未來的人機協(xié)同模式、軟件形態(tài)，都可能發(fā)生非常大的變化。

看來大家雖然感受到了切膚之痛，但沒有任何人選擇躺平。非常感謝三位嘉賓今天極其坦誠和深度的分享。舊的 SaaS 范式正在瓦解，但屬于 AI Native 的黃金時代才剛剛拉開帷幕。今天的圓桌就到這里，感謝各位聽眾的陪伴，我們下期再見！