AI大模型時代：中國SaaS行業的機會與挑戰到底在哪？_風聞

如果説在過去的十年裏，SaaS行業一直在雲計算、個性化需求土壤裏行進在價值認定、價值評估、價值質疑的路徑中，那麼在接下來的五到十年裏，伴隨着AI大模型的出現，這個中國產業數字化的核心產業將會迎來新的價值錨點，這個錨點是AI，是Agent，也更會是新一代的“AI+軟件”模型。 

作者|鬥鬥 

編輯|皮爺 

出品|產業家 

SaaS，再次站上風口浪尖。 

如果説2023年整個年度，大家對於SaaS的討論更多的聚焦在企業和訂閲產品本身之於中國市場的不確定性，那麼今年對於這個話題的討論則是在AI的加持下更近一步：在AI的衝擊下，SaaS註定要被取代。 

結果一定是這樣的嗎？或者説，在這個結論之前，是否有一些中間態存在，再或者説，在Agent、copilot加速 落地的當下，SaaS的空間已經完全被擠壓了嗎？ 

結論必然是否定的。 

“每家企業的運營模式都有其獨特之處。當我們擁有了大模型技術平台，一個關鍵問題便浮現出來：我們應該如何構建智能體？哪些智能體需要與外部服務商合作，應該找怎樣的服務商？哪些又應該由企業自主研發？”這是蒙牛集團副總裁、首席數智官李琤潔在某圓桌論壇上提出的問題。 

蒙牛的解法是：集合財税、人力等專業領域的SaaS廠商的能力，在此基礎上做AI能力提升，這種軟件上的專業優勢結合企業自身積累的知識數據，可以能夠很好的助力企業落地大模型。 

可以説，即使在大模型如火如荼發展的今天，SaaS廠商依然堅定地被客户選擇。 

客觀來看，作為國內興起於21世紀初的核心TO B數字化服務模式，SaaS本身對應的是軟件服務，更本質説法則是基於軟件內藴藏的流程管理和流程諮詢知識幫助企業更科學、合理的完成內部傳統業務的數字化管理，這種先進性也是SaaS產品在無數企業內部被使用並且被不斷復購的原因之一。 

那麼，在大模型時代，這個優勢被消解或者替代了嗎？“實際並沒有，**SaaS本身最大的價值在於其對於流程的編排和疏導，以及對企業內部數據的整合和表達，這些都是現在大模型正要完成或者説沒有完成的事情，也是其欠缺的能力。”**一位投資人告訴我們。 

從某種角度來看，無論是MaaS模式的興起，還是行業大模型的落地，都與企業內部的數字化經驗和數據積累密不可分，而企業內部的這些數據和積累，真正沉澱的環節和“管道”，除了數據庫，就是SaaS軟件。 

但一些討論和質疑也有其存在的合理性。比如，伴隨着Agent的出現，未來企業內部的數字化模式是否還會是軟件形態，以及伴隨着流程自動編排能力的加持，企業內部是否還需要基於SaaS的固定化“管道”進行規範運營和轉型，這些都是SaaS行業在當下需要正視的問題。 

強勁的松柏，都是在冬天真正長大成材。在AI時代，SaaS的機會和挑戰到底在哪？ 

一 、大模型時代，SaaS落伍了嗎？ 

一個足夠真實的視角是：大模型時代，AI原生應用的興起為企業帶來了自我生成和定製應用的新能力，這對傳統的SaaS模式構成了顯著的衝擊和挑戰。 

但這並不是問題的全部答案。 

即儘管AI原生應用為企業提供了自我生成應用的能力，帶來了一定的衝擊，但SaaS模式依然擁有其獨特的優勢，能夠在某些方面提供更好的服務和解決方案。 

正如文章開頭所言，大模型的發展和落地，離不開SaaS所對應的流程服務和業務需求個性表達能力的參與。 

客觀來看，雖然AI原生應用在技術上具有快速複製和部署的優勢，但在理解特定行業需求方面往往不如SaaS提供的深入和專業。 

以醫療場景為例，對應行業的SaaS廠商可以與醫療行業顧問團隊合作，深入瞭解醫療行業的特定需求，包括患者數據管理、臨牀決策支持、電子病歷（EMR）和健康信息交換（HIE）等；在醫療行業中，系統間的集成和互操作性至關重要。SaaS廠商可以幫助大模型與現有的醫療信息系統（如HIS、PACS等）無縫集成…… 

作為深耕這個方向的SaaS企業，其擁有專業的醫療行業顧問團隊，同時對醫療行業的法規、標準和最佳實踐有着深刻的理解，這使得他們能夠設計出符合行業需求和合規性要求的系統。 

而對現階段的AI原生應用而言，其可能缺乏對醫療行業的深入理解，需要花費大量時間和資源來學習和適應行業特定的需求。 

SaaS廠商可以通過深入瞭解行業特點和需求，設計出更加貼合用户實際工作流程和業務需求的軟件解決方案。這種定製化服務不僅提高了軟件的適用性和效率，還有助於提升用户體驗。 

其次便是數據的優勢。 

SaaS企業在長期服務客户的過程中，積累了大量的行業數據。這些數據不僅包括用户行為、操作習慣等，還包括業務流程、市場趨勢等多維度的信息。 通過分析這些數據，SaaS提供商能夠不斷優化自己的服務，提供更加精準和高效的解決方案。 數據驅動的洞察和決策支持，使得SaaS服務能夠更好地適應市場變化和用户需求，從而提升服務質量和競爭力。 

相比之下，通用AI原生應用雖然能夠快速響應市場變化，但在數據服務化方面的積累和分析方面依然不如SaaS企業。 

除此之外，SaaS的集成能力也十分優秀。在SaaS模式下，軟件通常設計為易於與其他系統和應用程序集成。這種集成性使得SaaS產品能夠更好地融入企業現有的IT架構和業務流程中，為用户提供更加無縫和高效的服務體驗。 

SaaS模式下，軟件提供商通常會構建強大的生態系統，通過與其他軟件和服務提供商的合作，為用户提供更加全面和多樣化的解決方案。這種生態系統的構建，不僅提升了SaaS產品的競爭力，也為用户提供了更多的選擇和便利。 

相比之下，就當下而言，AI原生應用本身對應的生態，不論是產品、市場還是渠道，目前都沒有明確的模型成型，對應到落地角度則是大模型很難有足夠個性化的落地和被服務方案。 

實際上，從當下的各個角度來看，包括**Agent、copilot等在內的AI原生應用在很長一段時間裏都難以達到SaaS軟件服務的效果，**不論是流程編排、軟件諮詢，再或者是數據、生態等，都在成為其在產業落地的掣肘。 

二 、SaaS式的AI表達 

現代營銷學之父菲利普·科特勒曾説過：“營銷，是企業的一切。”在SaaS涉獵的眾多場景中，營銷也是最具代表性的。 

“現在很多開發者都做了營銷圖文創作能力。類似給他一個商品標題，他就能寫出一堆營銷文案，我認為這是極其不負責任的。”有贊創始人白鴉説道。 

在他看來只有瞭解你的商品詳情、理解你的消費者畫像，結合你的情況來做，才能真正生成出有用的營銷圖文。 

正如上文所言，這種能力，SaaS廠商最為拿手。 

據瞭解，基於對企業營銷流程的理解，和積累的大量場景數據，有贊針對文和圖的創作能力做了智能化訓練。 

這種優勢還使得有贊對於創作的文和圖，進行後續的數據追蹤，以此來實現內容創作場景的可用度不斷迭代，除了提供專門的文和圖創作產品，還會將這些作為基礎能力低調的嵌入到每一個具體的功能場景中，讓企業用户隨手可用。 

“將用户和銷售的最佳實踐作為數據集，將一線銷售和服務遇到的實際問題作為測試集，訓練一個完全能夠勝任普通員工的智能系統，再通過更簡潔的產品體驗和作業流程呈現給用户。”在白鴉看來，這是有贊智能化的核心做法。 

同樣的改變也發生在金蝶，這家國產SaaS頭部企業中。 

某製造業巨頭的生產線充滿活力，每個環節都緊張而有序。然而，高管團隊在決策中心面臨挑戰，需要將人工智能的最新大模型技術融入其複雜的供應鏈管理中。 

金蝶的解法是Cosmic AI管理助手，其核心能力深度融合了業務邏輯與人工智能技術，使其能夠理解和執行企業中的複雜業務流程。 

而這種能力的基礎是金蝶在企業管理軟件領域多年的深耕，以及對740萬家客户實踐場景的學習和模擬。 

其還能與金蝶現有的SaaS、財務等業務軟件進行定製化集成，確保與企業現有系統的無縫對接。例如，在財務審核過程中，Cosmic可以自動提取和分析相關數據，識別潛在的風險點，從而提高審核的準確性和效率。 

這源於金蝶強大的集成能力，而這種能力於SaaS廠商而言，是其商業模式設計之初就已經具備的能力。 

不難看出，SaaS廠商的行業經驗、數據積累、集成能力，無疑是其在大模型時代最大且無法被替代的優勢。而在大模型時代，這些經驗被智能化後無縫的嵌入業務流程的各個環節。 

更合適的感知是，在大模型時代，SaaS不僅僅只是企業數字化轉型過程中降本增效的“工具”，更像是企業落地大模型的“工具”。 

就目前來看，諸多SaaS企業正嘗試利用大模型替換或升級自身產品的路徑。 

比如，一些SaaS企業將大模型集成到他們的產品中，以提供更高級的功能。 例如，微軟為其辦公套件引入了Copilot，使用户能夠通過自然語言與應用程序交互並執行任務； 一些企業正在開發AI助手，這些助手可以攔截SaaS界面，簡化用户操作，甚至可能取代許多應用程序，只保留交互層。 

還有一些企業通過利用大模型，改變PaaS開發模式，使用自然語言編程或GPT技術使開發過程更智能，更高效。 

也有的SaaS企業正在探索將MaaS集成到他們的服務中，以提供更個性化的功能和服務。例如使用MaaS平台來增強PaaS平台的能力，或者直接用MaaS替代PaaS。 

而一些互聯網巨頭，如阿里、字節、百度、騰訊等公司正在通過大模型實現其協作SaaS產品的智能化升級，例如百度文庫、騰訊樂享、騰訊電子籤、騰訊問卷等，通過AI問答、智能文件審查系統等功能提升用户體驗和效率。 

一些企業也在探索將大模型與Agent技術結合，以在企業經營分析領域實現落地，提供數據分析和決策支持。 

至於企業客户是否買單，就目前而言，各個SaaS廠商智能化產品正在市場的投放試用期，真正的效果還需時間來驗證。但可以看到的是，在“SaaS消亡論”背後，一個更真實的水温是，SaaS企業，尤其是中國的SaaS企業，正在探索出一條更適合中國企業、也更適合SaaS服務商的AI落地之路。 

在這條路上，沒有純粹的技術參數，也沒有足夠多的agent store等中台，更多的則是基於企業已經使用過的SaaS服務基礎上，為企業提供可以更直接落地的AI產品和功能，開箱即用，並且可以和原有系統無縫銜接。 

三 、SaaS的下一個十年 

從更本質來看，也可以説，伴隨着當前大模型技術熱潮的推動，軟件行業的價值觀正在經歷一場深刻的變革。 

這一變革不僅有望改變中國軟件市場長期以來的免費使用習慣，而且有可能徹底改變用户對付費軟件的牴觸情緒。這不僅僅是一個簡單的市場調整，更是中國SaaS行業邁向成熟的重要標誌。 

在此之前，關於SaaS模式的一直以來的一個爭議是在中國的產業土壤裏，標準化的SaaS產品很難滿足龐大的中國企業個性化的需求，由此帶來的是SaaS企業很容易成為重運營公司，而非輕量級的軟件公司。 

然而，隨着大模型技術的興起，企業和開發者現在能夠在SaaS服務的基礎上，通過訓練出更為專業和精準的模型，為特定業務領域提供高度定製化的“智能化”，也就是“SaaS+AI”解決方案。這種轉變可以顯著提升了SaaS產品的實用價值和市場競爭力，使其在更貼合企業經營管理的同時，更減輕SaaS企業本身的運營和服務成本。 

更為關鍵的是，大模型技術的應用預計將大幅降低SaaS服務的總體成本，這一成本的降低不僅包括了服務的提供、運營和維護等方面，還涉及到了更廣泛的業務流程優化和效率提升，讓SaaS企業在交付軟件的同時，更可以以更低的成本為企業提供諮詢或BI等其它服務。 

比如，對ERP而言，在AI技術的加持下，其可以基於AI為企業提供更細緻的工廠精益管理或產品研發指導；再比如，對CRM而言，其可以在原有SaaS的基礎上，讓客户管理的顆粒度更細緻，幫助企業基於數據構建更為科學合理的渠道投放策略和客户標籤的打造，再比如，在財税SaaS和HR SaaS等方向，服務商除了固有的軟件服務外，還能為企業提供更多的知識諮詢側的服務，通過大模型產品滿足其內部更瑣碎化的問答需求等等。 

對於SaaS廠商而言，這意味着更高的利潤空間和更強的市場競爭力。而對於客户來説，則意味着能夠以更低的成本享受到更高質量的服務。 

如果説在過去的十年裏，SaaS行業一直處於價值認定、價值評估、價值質疑的過程中，那麼在接下來的五到十年裏，伴隨着AI大模型的出現，這個中國產業數字化的核心產業將會迎來新的價值錨點，這個錨點是AI，是Agent，也更會是新一代的“AI+軟件”模型。 

星星之火已經出現，靜待中國SaaS的新故事。