中國SaaS，挺進AI時代｜產業特稿_風聞

“未來是Agent的天下，多Agent交互也一定會成為未來。但在此之前，’SaaS+AI‘會是中間態，因為只要涉及到TO B服務，產業理解、流程、權限、安全等這些都繞不過去，這些才是最核心的價值。”

作者|鬥鬥

編輯|皮爺

出品|產業家

“‘SaaS模式要被替代了嗎？’這是我今年開始頻繁思考的問題，也是行業裏不少人越發重點談論的一個話題。”一位國內SaaS企業創始人告訴產業家。

焦灼的不僅是他，如果説在過去的兩年裏，“SaaS模式不會是AI時代的主要服務模式”的論調更多的還僅僅停留在投資人的前瞻點評和大洋彼岸硅谷裏的一系列動作，但在今年，有兩個事件把這個討論進一步拉近。

在今年5月，首個通用級Agent Manus發佈，儘管它在C端不夠驚豔的表現帶來的是冰火兩重天的討論，但在B端， Manus帶來的影響要更為深遠。“ Manus一出來我們就開始研究，甚至很多交付的流程、能力、結果界面我們都開始在我們軟件中重新參考設計。”另一位CRM企業創始人告訴我們。

不僅是他，在一家面向數據洞察的SaaS企業內部， Manus也更被視為AI TO B的標誌性動作。“這意味着AI開始真正具備解決問題的能力了，真正可以經過思考規劃來交付結果。”這家企業在過去的一兩年時間裏進行了一系列的架構調整，而這次 Manus的到來更大的意義則是給這個架構調整“吃了一個定心丸”。

在 Manus之外，另一個催化這個討論的事件是紅杉中國內部分享會的“共識報告”。即在這個有微軟、OpenAI等企業參與的分享會上，“成果交付”成為所有人對於AI時代產品交付標準的新共識。

而與之相悖的是，在國內的SaaS賽道，在過去的多年時間裏，不論是CRM、ERP還是工業軟件等等賽道，在標準化和“定製化交付”的權衡中，服務商很難做到完全意義的成果交付。

SaaS企業到底應該怎麼變？或者説，SaaS的交付模型在AI時代是否還絕對成立？以及Agent和SaaS的結合模式到底是怎樣的？

“SaaS現在正在迴歸到它的本質概念上，它不是一種軟件形式，而是一種交付形態。”一位投資人告訴我們。

挑戰和機會並存。中國SaaS，正在駛入AI時代。

一、SaaS的AI大潮裏，被看見的兩條路徑

實際上，如果從動作來看，中國的SaaS企業們已經有所行動。

從路徑來看，整體路徑可以分為兩類，即一方面是基於PaaS的邏輯進行Agent PaaS的構建，具體表現是在現有產品中融入AI，把Agent能力單獨列出來的同時，也更融入到固有軟件界面，這種路徑可以保證SaaS服務商維持現有的商業模式，也更能滿足客户當前的AI需求接。

在此之中，部分SaaS廠商會優先選擇商業價值高，需求明確的場景，比如像營銷、銷售、數據、客服等，這一路徑的優勢就是見效快、資源投入精準，避免全面改造的資源浪費。

從AI價值的角度來看，這一路徑的特點，恰對應了銷售各場景發展成熟度不一、數據質量不一的難題，用AI率先在數據相對豐富和高質量的場景進行落地，既能真實滿足現有客羣粘性需求，又為向上滲透大型客户提供技術背書。這種打法兼顧了短期商業回報與長期技術壁壘的構建。

而這種路徑的未來展望也更加明確。比如在和不少SaaS企業溝通中，不少都告訴產業家的一個進度是，Agent同樣需要個性化定製，基於此的“Agent PaaS”已經籌備之中，底層的分子能力從通用場景模塊到產業專有場景模塊不斷積累。

從佈局數量來看，這是目前國內SaaS企業選擇的主流方式，比如銷售易、Zoho、網易數智等都是採取的這類模式。

第二條路徑則是，打造端到端的Agent產品。所謂端到端，也意味着新的Agent產品和固有的軟件並不打通，在固有的服務產品之外，新的產品面向新的場景，進行新的商業定價，典型的比如北森，金蝶的相關產品。

以不少廠商都推出的“AI面試官”等產品為例，不同於將AI與現有產品進行融合的路徑，AI面試官是一個獨立於原有產品體系的AI Agent，其會在固有的產品之外進行單獨收費和運營。

與這種路徑對應的則是需要進行調整的組織架構，即在這個新的AI商業化產品上，新的交付三角需要有不同的人員進行交付，不論交付週期、交付流程還是交付標準都和之前不再相同。

不過據產業家瞭解，和第一種路徑相同的是，端到端產品的核心也更在場景，即在固有的SaaS方向之外，企業需要確認對應的場景具備足夠的商業化價值和市場需求，不少企業的對這類產品的判定標準是“在一定時間內需要完成PMF驗證”。

“其實這個就相當於把自己和現在的AI創業者放到同一個戰場上，但我們還是有很大的優勢的。”一位創始人告訴我們。

二、三座大山：成本、組織和商業模式

路徑之外，更核心思考的一個問題是：SaaS的AI改造到底是不是具備相應的價值？

根據Gartner發佈的《2024 AI Agent市場陷阱報告》顯示，在目前整個AI Agent行業內，有超過80%的Agent宣傳視頻演示的是理想化場景，實際使用效果大打折扣。

實際上，這場改造，遠比想象中難。一組數據顯示，全球超過60%的SaaS企業仍處於虧損狀態，大部分的SaaS廠商並沒有實現盈利，或者説現金流緊張。

在這種情況下，企業如果要進行相關的AI改造，即使現在的token價格足夠低廉，但在對應的智能體推理訓練下，AI改造也更是一筆鉅額支出。有數據顯示，某HR SaaS企業為構建人才畫像系統，僅數據清洗就耗資270萬元。

難題不僅在成本，也更在新的服務模型的建立。前面説到SaaS廠商改造的兩種路徑，一是在原有產品中融入AI，二是打造一個新的端到端Agent產品，從當下來看，這兩種路徑都存在一些商業模式抑或是發展瓶頸。

拿前者來説，本質上是將AI作為現有產品的增值服務，這其中對應的有兩個現實問題。即其中之一是AI和原有產品的加持，很難在企業內部量化AI效果，此外，更大的難題在價格。不少廠商告訴產業家的一個事實是，“作為增值服務，客户很難單獨疊加付費，即使付費，費用也很低。”

這也導致了不少SaaS廠商在今年開始將“增值服務”轉為獨立的Agent產品，雖然還是要嵌入到原有的產品之中，嵌入到既有的軟件流程中，但產品的定價機制更為明確和“不妥協”。

此外，難點也更在交付。“現在基本都是我們自己來交付，整個基於AI Agent的交付外部渠道商目前還幾乎沒有，我們也是一點點蹚水。”一位廠商負責人告訴我們。

後者的問題也同樣明顯。即恰如前文所説，端到端的“另起爐灶”也更對應着對新商業場景需求的驗證，對企業而言需要重新走一遍PMF的驗證過程，但從目前的AI產品創業真實水温來看，伴隨着AI技術的逐步迭代，現階段從AI應用層創業的難度要比之前更大，不僅要遠離大廠射程，更要遠離AI技術的發展射程。

這些難題背後，對應的是SaaS廠商求變的確定性和方向的迷茫性。

即伴隨着Manus等通用Agent產品的出現，成果交付和agent形態正在成為愈發確定性的TO B服務形態，SaaS企業必須要自己打破固有的產品和交付模式，但大模型的能力邊界尚未突破，單純看Agent的AI應用形態，並不成熟。

此外，基於Agent交付的TO B服務形態和固有的SaaS服務模型並不相同，其對應的服務流程、交付邏輯等等都需要重新變化，對**SaaS服務商而言，其需要狠心完成“陣痛”調整才能構建成新的交付模式。**比如目前有新式CRM企業的服務方式已經是先對齊項目指標，最終從指標倒推產品服務形態等等。

三、SaaS+AI，到底應該走一條怎樣的路？

“其實Saleforce也不知道怎樣的方式才是最好的方式，它現在是兩條腿走路。”一位企業負責人告訴我們。

Saleforce是全球範圍內目前估值最高的SaaS企業。關於它的一個介紹是，伴隨着Agentforce 等產品進度被不斷推進後，其股價截至目前仍經過着連續多周的上漲，市場持續看好。

誠然如此。從Saleforce的路徑來看，其面向AI大模型的更新動作是，一方面持續強化自身既有的CRM產品模型，把對應的底層AI能力嵌入進原來的產品模塊中，進行產品側進化；另一方面，推出Agentforce的端到端產品，基於Agentforce 的強Agent PaaS能力幫助企業搭建各式各樣的Agent產品。

此外，在架構側為了保證交付，Saleforce也更重新招聘了新的AI銷售人員，建立新的AI交付體系。

一個事實是，SaaS的AI改造，或者説AI原生化改造很難一步到位，一旦有了“大躍進”的念頭，便很難走的長久。就像當年自動駕駛發展初期，大部分自動駕駛廠商被市場教育後，慢慢從L4級“一步到位”的路徑，轉成了L2級“漸進式”的路徑，從輔助駕駛慢慢實現商業化落地，現在活下來的自動駕駛廠商，無一不是及時轉向。

SaaS廠商也需要“漸進式”AI改造，經歷“半自動”過渡階段。

比如Salesforce的Agentforce雖強調自主任務執行，但仍依賴原有CRM數據模型和API接口，本質上是將AI代理作為現有系統的“智能插件”。國內廠商如釘釘推出的AgentStack，則通過低代碼平台讓企業自行組合AI能力與現有功能模塊，形成“工具箱式”解決方案。

這種中間態的合理性在於：既能降低技術重構風險，又能通過AI功能增量提升用户粘性。

此外，也有更多國際廠商的動作也更在成為新參考。比如微軟提出“Agent Stack”願景，試圖構建跨企業應用的智能中樞，通過統一框架調度多個Agent完成複雜任務，甚至計劃替代傳統數據庫成為企業核心操作系統。OpenAI等大模型廠商則通過API生態聚合開發者，推動AI Agent成為標準化服務接口，伴隨着MCP/A2A協議的出台，這種交互模式也更在逐步可行。

但無論何種方式，可以看到的市場共識是，SaaS的固有形態正在發生改變。

“未來還是Agent的天下，多Agent交互也一定會成為未來，就像企業採購流程可能由多個Agent協作完成——需求分析Agent對接財務系統，供應商比價Agent整合電商平台，合同生成Agent聯動法務模塊，最終實現全流程無人干預。”文章開篇的企業創始人告訴我們。

“但在此之前，’SaaS+AI‘會是中間態，因為只要涉及到TO B服務，產業理解、流程、權限、安全等這些都繞不過去，這些才是最核心的價值。”