如果說(shuō)在過(guò)去的十年里，SaaS 行業(yè)一直在云計(jì)算、個(gè)性化需求土壤里行進(jìn)在價(jià)值認(rèn)定、價(jià)值評(píng)估、價(jià)值質(zhì)疑的路徑中，那么在接下來(lái)的五到十年里，伴隨著 AI 大模型的出現(xiàn)，這個(gè)中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的核心產(chǎn)業(yè)將會(huì)迎來(lái)新的價(jià)值錨點(diǎn)，這個(gè)錨點(diǎn)是 AI，是 Agent，也更會(huì)是新一代的 "AI+ 軟件 " 模型。

SaaS，再次站上風(fēng)口浪尖。

如果說(shuō) 2023 年整個(gè)年度，大家對(duì)于 SaaS 的討論更多的聚焦在企業(yè)和訂閱產(chǎn)品本身之于中國(guó)市場(chǎng)的不確定性，那么今年對(duì)于這個(gè)話題的討論則是在 AI 的加持下更近一步：在 AI 的沖擊下，SaaS 注定要被取代。

結(jié)果一定是這樣的嗎？或者說(shuō)，在這個(gè)結(jié)論之前，是否有一些中間態(tài)存在，再或者說(shuō)，在 Agent、copilot 加速 落地的當(dāng)下，SaaS 的空間已經(jīng)完全被擠壓了嗎？

結(jié)論必然是否定的。

" 每家企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式都有其獨(dú)特之處。當(dāng)我們擁有了大模型技術(shù)平臺(tái)，一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題便浮現(xiàn)出來(lái)：我們應(yīng)該如何構(gòu)建智能體？哪些智能體需要與外部服務(wù)商合作，應(yīng)該找怎樣的服務(wù)商？哪些又應(yīng)該由企業(yè)自主研發(fā)？" 這是蒙牛集團(tuán)副總裁、首席數(shù)智官李琤潔在某圓桌論壇上提出的問(wèn)題。

蒙牛的解法是：集合財(cái)稅、人力等專業(yè)領(lǐng)域的 SaaS 廠商的能力，在此基礎(chǔ)上做 AI 能力提升，這種軟件上的專業(yè)優(yōu)勢(shì)結(jié)合企業(yè)自身積累的知識(shí)數(shù)據(jù)，可以能夠很好的助力企業(yè)落地大模型。

可以說(shuō)，即使在大模型如火如荼發(fā)展的今天，SaaS 廠商依然堅(jiān)定地被客戶選擇。

客觀來(lái)看，作為國(guó)內(nèi)興起于 21 世紀(jì)初的核心 TO B 數(shù)字化服務(wù)模式，SaaS 本身對(duì)應(yīng)的是軟件服務(wù)，更本質(zhì)說(shuō)法則是基于軟件內(nèi)蘊(yùn)藏的流程管理和流程咨詢知識(shí)幫助企業(yè)更科學(xué)、合理的完成內(nèi)部傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的數(shù)字化管理，這種先進(jìn)性也是 SaaS 產(chǎn)品在無(wú)數(shù)企業(yè)內(nèi)部被使用并且被不斷復(fù)購(gòu)的原因之一。

那么，在大模型時(shí)代，這個(gè)優(yōu)勢(shì)被消解或者替代了嗎？" 實(shí)際并沒(méi)有，SaaS 本身最大的價(jià)值在于其對(duì)于流程的編排和疏導(dǎo)，以及對(duì)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的整合和表達(dá)，這些都是現(xiàn)在大模型正要完成或者說(shuō)沒(méi)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(lái)看，無(wú)論是 MaaS 模式的興起，還是行業(yè)大模型的落地，都與企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)積累密不可分，而企業(yè)內(nèi)部的這些數(shù)據(jù)和積累，真正沉淀的環(huán)節(jié)和 " 管道 "，除了數(shù)據(jù)庫(kù)，就是 SaaS 軟件。

但一些討論和質(zhì)疑也有其存在的合理性。比如，伴隨著 Agent 的出現(xiàn)，未來(lái)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化模式是否還會(huì)是軟件形態(tài)，以及伴隨著流程自動(dòng)編排能力的加持，企業(yè)內(nèi)部是否還需要基于 SaaS 的固定化 " 管道 " 進(jìn)行規(guī)范運(yùn)營(yíng)和轉(zhuǎn)型，這些都是 SaaS 行業(yè)在當(dāng)下需要正視的問(wèn)題。

強(qiáng)勁的松柏，都是在冬天真正長(zhǎng)大成材。在 AI 時(shí)代，SaaS 的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)到底在哪？

大模型時(shí)代，SaaS 落伍了嗎？

一個(gè)足夠真實(shí)的視角是：大模型時(shí)代，AI 原生應(yīng)用的興起為企業(yè)帶來(lái)了自我生成和定制應(yīng)用的新能力，這對(duì)傳統(tǒng)的 SaaS 模式構(gòu)成了顯著的沖擊和挑戰(zhàn)。

但這并不是問(wèn)題的全部答案。

即盡管 AI 原生應(yīng)用為企業(yè)提供了自我生成應(yīng)用的能力，帶來(lái)了一定的沖擊，但 SaaS 模式依然擁有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能夠在某些方面提供更好的服務(wù)和解決方案。

正如文章開(kāi)頭所言，大模型的發(fā)展和落地，離不開(kāi) SaaS 所對(duì)應(yīng)的流程服務(wù)和業(yè)務(wù)需求個(gè)性表達(dá)能力的參與。

客觀來(lái)看，雖然 AI 原生應(yīng)用在技術(shù)上具有快速?gòu)?fù)制和部署的優(yōu)勢(shì)，但在理解特定行業(yè)需求方面往往不如 SaaS 提供的深入和專業(yè)。

以醫(yī)療場(chǎng)景為例，對(duì)應(yīng)行業(yè)的 SaaS 廠商可以與醫(yī)療行業(yè)顧問(wèn)團(tuán)隊(duì)合作，深入了解醫(yī)療行業(yè)的特定需求，包括患者數(shù)據(jù)管理、臨床決策支持、電子病歷（EMR）和健康信息交換（HIE）等；在醫(yī)療行業(yè)中，系統(tǒng)間的集成和互操作性至關(guān)重要。SaaS 廠商可以幫助大模型與現(xiàn)有的醫(yī)療信息系統(tǒng)（如 HIS、PACS 等）無(wú)縫集成… ...

作為深耕這個(gè)方向的 SaaS 企業(yè)，其擁有專業(yè)的醫(yī)療行業(yè)顧問(wèn)團(tuán)隊(duì)，同時(shí)對(duì)醫(yī)療行業(yè)的法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐有著深刻的理解，這使得他們能夠設(shè)計(jì)出符合行業(yè)需求和合規(guī)性要求的系統(tǒng)。

而對(duì)現(xiàn)階段的 AI 原生應(yīng)用而言，其可能缺乏對(duì)醫(yī)療行業(yè)的深入理解，需要花費(fèi)大量時(shí)間和資源來(lái)學(xué)習(xí)和適應(yīng)行業(yè)特定的需求。

SaaS 廠商可以通過(guò)深入了解行業(yè)特點(diǎn)和需求，設(shè)計(jì)出更加貼合用戶實(shí)際工作流程和業(yè)務(wù)需求的軟件解決方案。這種定制化服務(wù)不僅提高了軟件的適用性和效率，還有助于提升用戶體驗(yàn)。

其次便是數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。

SaaS 企業(yè)在長(zhǎng)期服務(wù)客戶的過(guò)程中，積累了大量的行業(yè)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅包括用戶行為、操作習(xí)慣等，還包括業(yè)務(wù)流程、市場(chǎng)趨勢(shì)等多維度的信息。 通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，SaaS 提供商能夠不斷優(yōu)化自己的服務(wù)，提供更加精準(zhǔn)和高效的解決方案。 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察和決策支持，使得 SaaS 服務(wù)能夠更好地適應(yīng)市場(chǎng)變化和用戶需求，從而提升服務(wù)質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)力。

相比之下，通用 AI 原生應(yīng)用雖然能夠快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，但在數(shù)據(jù)服務(wù)化方面的積累和分析方面依然不如 SaaS 企業(yè)。

除此之外，SaaS 的集成能力也十分優(yōu)秀。在 SaaS 模式下，軟件通常設(shè)計(jì)為易于與其他系統(tǒng)和應(yīng)用程序集成。這種集成性使得 SaaS 產(chǎn)品能夠更好地融入企業(yè)現(xiàn)有的 IT 架構(gòu)和業(yè)務(wù)流程中，為用戶提供更加無(wú)縫和高效的服務(wù)體驗(yàn)。

SaaS 模式下，軟件提供商通常會(huì)構(gòu)建強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)，通過(guò)與其他軟件和服務(wù)提供商的合作，為用戶提供更加全面和多樣化的解決方案。這種生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建，不僅提升了 SaaS 產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力，也為用戶提供了更多的選擇和便利。

相比之下，就當(dāng)下而言，AI 原生應(yīng)用本身對(duì)應(yīng)的生態(tài)，不論是產(chǎn)品、市場(chǎng)還是渠道，目前都沒(méi)有明確的模型成型，對(duì)應(yīng)到落地角度則是大模型很難有足夠個(gè)性化的落地和被服務(wù)方案。

實(shí)際上，從當(dāng)下的各個(gè)角度來(lái)看，包括Agent、copilot 等在內(nèi)的 AI 原生應(yīng)用在很長(zhǎng)一段時(shí)間里都難以達(dá)到 SaaS 軟件服務(wù)的效果，不論是流程編排、軟件咨詢，再或者是數(shù)據(jù)、生態(tài)等，都在成為其在產(chǎn)業(yè)落地的掣肘。

SaaS 式的 AI 表達(dá)

現(xiàn)代營(yíng)銷(xiāo)學(xué)之父菲利普 · 科特勒曾說(shuō)過(guò)：" 營(yíng)銷(xiāo)，是企業(yè)的一切。" 在 SaaS 涉獵的眾多場(chǎng)景中，營(yíng)銷(xiāo)也是最具代表性的。

" 現(xiàn)在很多開(kāi)發(fā)者都做了營(yíng)銷(xiāo)圖文創(chuàng)作能力。類似給他一個(gè)商品標(biāo)題，他就能寫(xiě)出一堆營(yíng)銷(xiāo)文案，我認(rèn)為這是極其不負(fù)責(zé)任的。" 有贊創(chuàng)始人白鴉說(shuō)道。

在他看來(lái)只有了解你的商品詳情、理解你的消費(fèi)者畫(huà)像，結(jié)合你的情況來(lái)做，才能真正生成出有用的營(yíng)銷(xiāo)圖文。

正如上文所言，這種能力，SaaS 廠商最為拿手。

據(jù)了解，基于對(duì)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)流程的理解，和積累的大量場(chǎng)景數(shù)據(jù)，有贊針對(duì)文和圖的創(chuàng)作能力做了智能化訓(xùn)練。

這種優(yōu)勢(shì)還使得有贊對(duì)于創(chuàng)作的文和圖，進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)追蹤，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)容創(chuàng)作場(chǎng)景的可用度不斷迭代，除了提供專門(mén)的文和圖創(chuàng)作產(chǎn)品，還會(huì)將這些作為基礎(chǔ)能力低調(diào)的嵌入到每一個(gè)具體的功能場(chǎng)景中，讓企業(yè)用戶隨手可用。

" 將用戶和銷(xiāo)售的最佳實(shí)踐作為數(shù)據(jù)集，將一線銷(xiāo)售和服務(wù)遇到的實(shí)際問(wèn)題作為測(cè)試集，訓(xùn)練一個(gè)完全能夠勝任普通員工的智能系統(tǒng)，再通過(guò)更簡(jiǎn)潔的產(chǎn)品體驗(yàn)和作業(yè)流程呈現(xiàn)給用戶。" 在白鴉看來(lái)，這是有贊智能化的核心做法。

同樣的改變也發(fā)生在金蝶，這家國(guó)產(chǎn) SaaS 頭部企業(yè)中。

某制造業(yè)巨頭的生產(chǎn)線充滿活力，每個(gè)環(huán)節(jié)都緊張而有序。然而，高管團(tuán)隊(duì)在決策中心面臨挑戰(zhàn)，需要將人工智能的最新大模型技術(shù)融入其復(fù)雜的供應(yīng)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(yè)務(wù)邏輯與人工智能技術(shù)，使其能夠理解和執(zhí)行企業(yè)中的復(fù)雜業(yè)務(wù)流程。

而這種能力的基礎(chǔ)是金蝶在企業(yè)管理軟件領(lǐng)域多年的深耕，以及對(duì) 740 萬(wàn)家客戶實(shí)踐場(chǎng)景的學(xué)習(xí)和模擬。

其還能與金蝶現(xiàn)有的 SaaS、財(cái)務(wù)等業(yè)務(wù)軟件進(jìn)行定制化集成，確保與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)的無(wú)縫對(duì)接。例如，在財(cái)務(wù)審核過(guò)程中，Cosmic 可以自動(dòng)提取和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，從而提高審核的準(zhǔn)確性和效率。

這源于金蝶強(qiáng)大的集成能力，而這種能力于 SaaS 廠商而言，是其商業(yè)模式設(shè)計(jì)之初就已經(jīng)具備的能力。

不難看出，SaaS 廠商的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)積累、集成能力，無(wú)疑是其在大模型時(shí)代最大且無(wú)法被替代的優(yōu)勢(shì)。而在大模型時(shí)代，這些經(jīng)驗(yàn)被智能化后無(wú)縫的嵌入業(yè)務(wù)流程的各個(gè)環(huán)節(jié)。

更合適的感知是，在大模型時(shí)代，SaaS 不僅僅只是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中降本增效的 " 工具 "，更像是企業(yè)落地大模型的 " 工具 "。

就目前來(lái)看，諸多 SaaS 企業(yè)正嘗試?yán)么竽Ｐ吞鎿Q或升級(jí)自身產(chǎn)品的路徑。

比如，一些 SaaS 企業(yè)將大模型集成到他們的產(chǎn)品中，以提供更高級(jí)的功能。 例如，微軟為其辦公套件引入了 Copilot，使用戶能夠通過(guò)自然語(yǔ)言與應(yīng)用程序交互并執(zhí)行任務(wù)； 一些企業(yè)正在開(kāi)發(fā) AI 助手，這些助手可以攔截 SaaS 界面，簡(jiǎn)化用戶操作，甚至可能取代許多應(yīng)用程序，只保留交互層。

還有一些企業(yè)通過(guò)利用大模型，改變 PaaS 開(kāi)發(fā)模式，使用自然語(yǔ)言編程或 GPT 技術(shù)使開(kāi)發(fā)過(guò)程更智能，更高效。

也有的 SaaS 企業(yè)正在探索將 MaaS 集成到他們的服務(wù)中，以提供更個(gè)性化的功能和服務(wù)。例如使用 MaaS 平臺(tái)來(lái)增強(qiáng) PaaS 平臺(tái)的能力，或者直接用 MaaS 替代 PaaS。

而一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭，如阿里、字節(jié)、百度、騰訊等公司正在通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)其協(xié)作 SaaS 產(chǎn)品的智能化升級(jí)，例如百度文庫(kù)、騰訊樂(lè)享、騰訊電子簽、騰訊問(wèn)卷等，通過(guò) AI 問(wèn)答、智能文件審查系統(tǒng)等功能提升用戶體驗(yàn)和效率。

一些企業(yè)也在探索將大模型與 Agent 技術(shù)結(jié)合，以在企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地，提供數(shù)據(jù)分析和決策支持。

至于企業(yè)客戶是否買(mǎi)單，就目前而言，各個(gè) SaaS 廠商智能化產(chǎn)品正在市場(chǎng)的投放試用期，真正的效果還需時(shí)間來(lái)驗(yàn)證。但可以看到的是，在 "SaaS 消亡論 " 背后，一個(gè)更真實(shí)的水溫是，SaaS 企業(yè)，尤其是中國(guó)的 SaaS 企業(yè)，正在探索出一條更適合中國(guó)企業(yè)、也更適合 SaaS 服務(wù)商的 AI 落地之路。

在這條路上，沒(méi)有純粹的技術(shù)參數(shù)，也沒(méi)有足夠多的 agent store 等中臺(tái)，更多的則是基于企業(yè)已經(jīng)使用過(guò)的 SaaS 服務(wù)基礎(chǔ)上，為企業(yè)提供可以更直接落地的 AI 產(chǎn)品和功能，開(kāi)箱即用，并且可以和原有系統(tǒng)無(wú)縫銜接。

SaaS 的下一個(gè)十年

從更本質(zhì)來(lái)看，也可以說(shuō)，伴隨著當(dāng)前大模型技術(shù)熱潮的推動(dòng)，軟件行業(yè)的價(jià)值觀正在經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的變革。

這一變革不僅有望改變中國(guó)軟件市場(chǎng)長(zhǎng)期以來(lái)的免費(fèi)使用習(xí)慣，而且有可能徹底改變用戶對(duì)付費(fèi)軟件的抵觸情緒。這不僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的市場(chǎng)調(diào)整，更是中國(guó) SaaS 行業(yè)邁向成熟的重要標(biāo)志。

在此之前，關(guān)于 SaaS 模式的一直以來(lái)的一個(gè)爭(zhēng)議是在中國(guó)的產(chǎn)業(yè)土壤里，標(biāo)準(zhǔn)化的 SaaS 產(chǎn)品很難滿足龐大的中國(guó)企業(yè)個(gè)性化的需求，由此帶來(lái)的是 SaaS 企業(yè)很容易成為重運(yùn)營(yíng)公司，而非輕量級(jí)的軟件公司。

然而，隨著大模型技術(shù)的興起，企業(yè)和開(kāi)發(fā)者現(xiàn)在能夠在 SaaS 服務(wù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)訓(xùn)練出更為專業(yè)和精準(zhǔn)的模型，為特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供高度定制化的 " 智能化 "，也就是 "SaaS+AI" 解決方案。這種轉(zhuǎn)變可以顯著提升了 SaaS 產(chǎn)品的實(shí)用價(jià)值和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，使其在更貼合企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的同時(shí)，更減輕 SaaS 企業(yè)本身的運(yùn)營(yíng)和服務(wù)成本。

更為關(guān)鍵的是，大模型技術(shù)的應(yīng)用預(yù)計(jì)將大幅降低 SaaS 服務(wù)的總體成本，這一成本的降低不僅包括了服務(wù)的提供、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)等方面，還涉及到了更廣泛的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化和效率提升，讓 SaaS 企業(yè)在交付軟件的同時(shí)，更可以以更低的成本為企業(yè)提供咨詢或 BI 等其它服務(wù)。

比如，對(duì) ERP 而言，在 AI 技術(shù)的加持下，其可以基于 AI 為企業(yè)提供更細(xì)致的工廠精益管理或產(chǎn)品研發(fā)指導(dǎo)；再比如，對(duì) CRM 而言，其可以在原有 SaaS 的基礎(chǔ)上，讓客戶管理的顆粒度更細(xì)致，幫助企業(yè)基于數(shù)據(jù)構(gòu)建更為科學(xué)合理的渠道投放策略和客戶標(biāo)簽的打造，再比如，在財(cái)稅 SaaS 和 HR SaaS 等方向，服務(wù)商除了固有的軟件服務(wù)外，還能為企業(yè)提供更多的知識(shí)咨詢側(cè)的服務(wù)，通過(guò)大模型產(chǎn)品滿足其內(nèi)部更瑣碎化的問(wèn)答需求等等。

對(duì)于 SaaS 廠商而言，這意味著更高的利潤(rùn)空間和更強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。而對(duì)于客戶來(lái)說(shuō)，則意味著能夠以更低的成本享受到更高質(zhì)量的服務(wù)。

如果說(shuō)在過(guò)去的十年里，SaaS 行業(yè)一直處于價(jià)值認(rèn)定、價(jià)值評(píng)估、價(jià)值質(zhì)疑的過(guò)程中，那么在接下來(lái)的五到十年里，伴隨著 AI 大模型的出現(xiàn)，這個(gè)中國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的核心產(chǎn)業(yè)將會(huì)迎來(lái)新的價(jià)值錨點(diǎn)，這個(gè)錨點(diǎn)是 AI，是 Agent，也更會(huì)是新一代的 "AI+ 軟件 " 模型。

星星之火已經(jīng)出現(xiàn)，靜待中國(guó) SaaS 的新故事。

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