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对话首席｜AI大模型能拯救SaaS行业吗？

纷享销客 · 2025-6-9 9:41:31 关注

今年年初 DeepSeek 爆火后，很多软件 SaaS 公司的老板被大模型和智能体持续轰炸，产生非常强的焦虑感，既要应对技术跃迁带来的价值范式转移，又需在宏观经济承压、客户预算收紧的复杂环境中寻找新增长。

本次爱分析邀请纷享销客创始人&CEO罗旭在线对谈，共同探讨 AI 与 SaaS 的融合之路。围绕 AI 时代 SaaS 行业的战略转型与竞争格局等热点话题展开深度探讨。

一、AI 投入产出比的战略考量

在大环境不佳的背景下，SaaS 公司面临 AI 投入的确定性成本，如算力、算法人才等，与回报测算的挑战。传统卖工具的回报测算逻辑已随 AI 时代到来而改变，因此需重新思考 AI 战略的投入产出比，尤其是在企业刚理解工具回报逻辑又进入新竞争环境的情况下。

AI 战略并非战术性短期部署，而是企业从传统软件向智能化软件跨越的时代性转型。需以终为始制定三到五年规划，明确未来商业模式、产品形态及所需投入，结合现有资金与产品能力，循序渐进分阶段实施，避免因短期投入压力导致企业 “猝死”。若仅关注当下做几个 Agent、测算研发人天与定价，会陷入“战术勤奋掩盖战略缺失” 的误区，忽视智能化转型需在肉体、思想、价值形态和能力上的全面体现。

单纯从战术角度追逐 AI 热点，如跟风卖一体机、做 AI 培训等，虽能短期获利，但企业服务的核心是长期为客户创造价值。若定位为引领行业的平台型公司，需思考智能化时代的生态位与核心能力，按“做一年看两年想三年” 的逻辑规划行动。若仅以生存为目标，可追逐短期热点，但需明确自身定位。例如，纷享销客从 2023 年起思考 AI 战略，2024 年投入研发，2025 年推出产品前先找原型客户打造最佳实践，而非急于售卖概念。这样做才会更正确的真正的为客户创造价值。

智能化转型需企业与 SaaS 厂商双向准备，企业需做好数据治理、信息化基础建设，整合多方数据，构建数据湖仓平台，同时提升组织的 AI 意识与规划能力；厂商则应聚焦构建平台型、有行业智慧、赋能型且安全可信的 AI 产品，打磨底层技术与知识库，而非盲目堆砌 Agent。当前 AI 仍处初级阶段，类似蒸汽机改良后的工业革命初期，企业无需焦虑错失机会，而应理性夯实基础，待双方准备成熟后实现双向奔赴，规避基础薄弱导致的 AI 应用失效风险。

二、SaaS 公司的 Agent 产品壁垒

AI 类应用产品的壁垒需基于用户分层（小企业、中大企业、巨型企业）而定。小企业需要开箱即用且贴合业务场景的 Agent 产品，其壁垒在于对用户需求的敏锐理解及 Agent 构建的敏捷性，需像“细菌” 一样快速迭代，以适应短周期市场变化；中大企业既需要成熟 Agent 产品，更需要智能化平台，该平台需整合数据治理、湖仓一体等底层能力，如 Salesforce 的数据云，通过平台支撑个性化 Agent 构建；巨型企业则需求智能化能力中心，除产品力外，还需具备服务大客的营销能力，以应对央国企等大型组织的复杂需求。

中小企业的 Agent 产品逻辑与 C 端手游类似，需以敏捷迭代为核心。例如，类似 “羊了个羊” 这类爆款小程序游戏，通过快速推出大量应用并精准匹配用户需求实现收益，中小企业 Agent 产品需具备快速试错、高频更新的能力，避免陷入“恐龙” 式的缓慢迭代模式，以在短生命周期内完成市场验证与价值捕获。

中大型企业的智能化平台区别于单一 Agent 工具，更强调行业属性与底层能力整合。以营销领域为例，智能化平台需围绕销售业务场景，集成提示词工作台、场景设计器等工具，允许企业自主构建 Agent，形成“授人以鱼 + 授人以渔” 的赋能模式。这与传统 SaaS 的 Paas 平台一脉相承，均旨在解决标准化产品与个性化需求的矛盾，让企业能以最小成本调用底层能力，自主搭建适配业务的服务，避免陷入项目制外包的 “人力消耗” 困境。

智能化时代对平台能力提出更高要求。中大型企业的个性化需求在 AI 驱动下更趋复杂，单一厂商难以覆盖所有场景，因此平台需开放能力让用户自主构建 Agent。例如，传统 Paas 平台从 17 年建设到 19 年底才形成竞争力，智能化平台同样需要持续投入，如通过三年以上的底层技术打磨、数据治理优化及生态合作，才能形成真正的行业壁垒，避免沦为简单的工具供应商。

三、AI 时代"Copy to China"模式的可行性

在 AI 时代，海外如 Salesforce 按调用量收费、某些公司按结果收费的模式引发对 “Copy to China” 可行性的思考。美国软件生态与客户特性和中国存在差异，技术趋势、产品方向及商业理念等层面的经验可借鉴，例如智能化产品的发展方向、从卖 license 到卖场景或效果的价值逻辑等，这些具有普适性，复制到中国具有一定可行性。

但在市场推广与价值传递方面，中美差异显著。美国有成熟的咨询行业，顾问能梳理客户业务需求，使软件需求与工具高度吻合；而中国咨询行业不发达，客户不愿为咨询付费，甲方选软件时常模糊自身需求，乙方为中标过度承诺，进场后常需重新梳理需求，导致实施混乱，这要求中国企业在价值传导模式上必须创新。

生态环境的差异也影响模式复制。海外企业多聚焦自身定位创造价值，中国市场则存在跟风抄袭现象，竞争激烈。例如不少硅谷技术型企业来华创业受阻，而本地厂商如神策等却能立足，表明简单复制海外模式难以适应中国竞争生态。

因此，AI 时代 “Copy to China” 不能简单肯定或否定。可借鉴海外产品技术方向与商业逻辑，但需结合中国国情调整市场策略，如适应本土企业购买习惯、构建符合本地竞争环境的价值传导模式，在学习中创新，才能避免 “水土不服”。

四、AI 浪潮下 Go to Market 新范式

在 AI 时代，Go to Market 模式的选择成为焦点。过往存在 PLG（产品驱动）、MLG（营销驱动）、SLG（销售驱动）等模式，如早年有企业通过庞大销售团队地推拓客，也有企业借助渠道合作扩张。而 AI 时代的核心差异在于，传统模式过度依赖 PPT 展示、LOGO 墙背书及豪华团队包装，客户难以在短期内辨识产品真实价值，导致 “重宣传、轻效果” 的荒诞现象长期存在。

AI 时代将催生以 “客户成功” 为核心的 Go to Market 新模式。因为 AI Agent 的价值最终需通过效果量化，若产品无实际成效，即便采用 PLG 或 SLG 模式也会暴露缺陷。例如，客户使用产品后，需能明确呈现跟进周期缩短、转化率提升、人效增长等可计量的价值，而非仅靠营销话术支撑。

这种模式要求企业价值逻辑从三个维度重构：产品需成为可量化赋能的工具，服务以客户成功为导向并计量价值创造，客户侧则以真实案例和口碑为核心主张。例如，不再比拼签约客户数量，而是关注有多少客户愿以实际效果为产品站台，形成最佳实践案例。

该模式的转变将推动企业运营模式深度调整。传统依赖销售技巧和营销包装的逻辑将失效，取而代之的是对“价值实现能力” 的比拼。正如大模型领域企业面临的压力所示，AI 时代唯有真正为客户创造可感知、可量化的效果，才能在市场中立足，使概念化的营销手段失去生存空间。

五、 AI 对行业竞争格局的三重影响与未来趋势

AI 的到来将强化各赛道的马太效应。头部企业凭借资源、能力及战略投入优势，更易完成智能化转型，其复杂业务场景与强大平台能力也能为 AI 赋能提供支撑，形成良性循环。如美国的 Salesforce 等企业在智能化浪潮中持续领跑，国内头部企业也因品牌、口碑和持续投入维持增长，而挣扎在生死线的企业则难以把握机遇，导致强弱差距进一步拉大。

AI 时代可能催生新的行业黑马。新技术与新价值范式的出现，可能让创新者重新定义规则，使传统头部企业的优势变为包袱，陷入创新窘迫。而 AI 原生公司将获得与头部企业平等竞争的机会，这要求现有企业在保有优势的同时，警惕新生代创业者的挑战，市场格局存在被重塑的可能。

行业将进入并购整合新时代。SaaS 软件服务行业缺乏长尾效应，除头部企业外，其他公司生存压力较大，面临资本回购等问题。战略整合成为理性选择，既能让被并购企业借助平台焕发新生，也能通过资源整合更好地为客户创造价值，而非陷入无序竞争。这种整合有利于优化行业格局，以更大的商业格局面对未来发展。

AI 的浪潮正推动产业进入价值重构深水区，这场转型的本质是对企业战略定力的终极考验。当技术红利褪去泡沫，留存的是对商业本质的坚守——智能化并非工具迭代的百米冲刺，而是组织能力与生态协同的马拉松。企业需在战略笃定与战术敏捷间找到平衡点：既要抵御短期诱惑夯实数据基座，又要以开放姿态重构价值链，将 AI 能力转化为可延续的业务基因。这种转型范式下，行业竞争从单一产品较量升级为生态位争夺，唯有将客户真实场景与底层技术深度融合，方能在产业智能化图谱中刻下不可替代的坐标。