中国SaaS挺进AI时代

发布日期： 2025-06-26 阅读量： 作者： 小编

　　“‘SaaS模式要被替代了吗？’这是我今年开始频繁思考的问题，也是行业里不少人越发重点谈论的一个话题。”一位国内SaaS企业创始人告诉产业家。

　　焦灼的不仅是他，如果说在过去的两年里，“SaaS模式不会是AI时代的主要服务模式”的论调更多的还仅仅停留在投资人的前瞻点评和大洋彼岸硅谷里的一系列动作，但在今年，有两个事件把这个讨论进一步拉近。

　　在今年5月，首个通用级Agent Manus发布，尽管它在C端不够惊艳的表现带来的是冰火两重天的讨论，但在B端， Manus带来的影响要更为深远。“ Manus一出来我们就开始研究，甚至很多交付的流程、能力、结果界面我们都开始在我们软件中重新参考设计。”另一位CRM企业创始人告诉我们。

　　不仅是他，在一家面向数据洞察的SaaS企业内部， Manus也更被视为AI TO B的标志性动作。“这意味着AI开始真正具备解决问题的能力了，真正可以经过思考规划来交付结果。”这家企业在过去的一两年时间里进行了一系列的架构调整，而这次 Manus的到来更大的意义则是给这个架构调整“吃了一个定心丸”。

　　在 Manus之外，另一个催化这个讨论的事件是红杉中国内部分享会的“共识”。即在这个有微软、OpenAI等企业参与的分享会上，“成果交付”成为所有人对于AI时代产品交付标准的新共识。

　　而与之相悖的是，在国内的SaaS赛道，在过去的多年时间里，不论是CRM、ERP还是工业软件等等赛道，在标准化和“定制化交付”的权衡中，服务商很难做到完全意义的成果交付。

　　SaaS企业到底应该怎么变？或者说，SaaS的交付模型在AI时代是否还绝对成立？以及Agent和SaaS的结合模式到底是怎样的？

　　“SaaS现在正在回归到它的本质概念上，它不是一种软件形式，而是一种交付形态。”一位投资人告诉我们。

　　从路径来看，整体路径可以分为两类，即一方面是基于PaaS的逻辑进行Agent PaaS的构建，具体表现是在现有产品中融入AI，把Agent能力单独列出来的同时，也更融入到固有软件界面，这种路径可以保证SaaS服务商维持现有的商业模式，也更能满足客户当前的AI需求接。

　　在此之中，部分SaaS厂商会优先选择商业价值高，需求明确的场kaiyun官网中国开云网址景，比如像营销、销售、数据、客服等，这一路径的优势就是见效快、资源投入精准，避免全面改造的资源浪费。

　　从AI价值的角度来看，这一路径的特点，恰对应了销售各场景发展成熟度不一、数据质量不一的难题，用AI率先在数据相对丰富和高质量的场景进行落地，既能真实满足现有客群粘性需求，又为向上渗透大型客户提供技术背书。这种打法兼顾了短期商业回报与长期技术壁垒的构建。

　　而这种路径的未来展望也更加明确。比如在和不少SaaS企业沟通中，不少都告诉产业家的一个进度是，Agent同样需要个性化定制，基于此的“Agent PaaS”已经筹备之中，底层的分子能力从通用场景模块到产业专有场景模块不断积累。

　　从布局数量来看，这是目前国内SaaS企业选择的主流方式，比如销售易、Zoho、网易数智等都是采取的这类模式。

　　第二条路径则是，打造端到端的Agent产品。所谓端到端，也意味着新的Agent产品和固有的软件并不打通，在固有的服务产品之外，新的产品面向新的场景，进行新的商业定价，典型的比如北森，金蝶的相关产品。

　　以不少厂商都推出的“AI面试官”等产品为例，不同于将AI与现有产品进行融合的路径，AI面试官是一个独立于原有产品体系的AI Agent，其会在固有的产品之外进行单独收费和运营。

　　与这种路径对应的则是需要进行调整的组织架构，即在这个新的AI商业化产品上，新的交付三角需要有不同的人员进行交付，不论交付周期、交付流程还是交付标准都和之前不再相同。

　　不过据产业家了解，和第一种路径相同的是，端到端产品的核心也更在场景，即在固有的SaaS方向之外，企业需要确认对应的场景具备足够的商业化价值和市场需求，不少企业的对这类产品的判定标准是“在一定时间内需要完成PMF验证”。

　　“其实这个就相当于把自己和现在的AI创业者放到同一个战场上，但我们还是有很大的优势的。”一位创始人告诉我们。

　　路径之外，更核心思考的一个问题是：SaaS的AI改造到底是不是具备相应的价值？

　　根据Gartner发布的《2024 AI Agent市场陷阱》显示，在目前整个AI Agent行业内，有超过80%的Agent宣传视频演示的是理想化场景，实际使用效果大打折扣。

　　实际上，这场改造，远比想象中难。一组数据显示，全球超过60%的SaaS企业仍处于亏损状态，大部分的SaaS厂商并没有实现盈利，或者说现金流紧张。

　　在这种情况下，企业如果要进行相关的AI改造，即使现在的token价格足够低廉，但在对应的智能体推理训练下，AI改造也更是一笔巨额支出。有数据显示，某HR SaaS企业为构建人才画像系统，仅数据清洗就耗资270万元。

　　难题不仅在成本，也更在新的服务模型的建立。前面说到SaaS厂商改造的两种路径，一是在原有产品中融入AI，二是打造一个新的端到端Agent产品，从当下来看，这两种路径都存在一些商业模式抑或是发展瓶颈。

　　拿前者来说，本质上是将AI作为现有产品的增值服务，这其中对应的有两个现实问题。即其中之一是AI和原有产品的加持，很难在企业内部量化AI效果，此外，更大的难题在价格。不少厂商告诉产业家的一个事实是，“作为增值服务，客户很难单独叠加付费，即使付费，费用也很低。”

　　这也导致了不少SaaS厂商在今年开始将“增值服务”转为独立的Agent产品，虽然还是要嵌入到原有的产品之中，嵌入到既有的软件流程中，但产品的定价机制更为明确和“不妥协”。

　　此外，难点也更在交付。“现在基本都是我们自己来交付，整个基于AI Agent的交付外部渠道商目前还几乎没有，我们也是一点点蹚水。”一位厂商负责人告诉我们。

　　后者的问题也同样明显。即恰如前文所说，端到端的“另起炉灶”也更对应着对新商业场景需求的验证，对企业而言需要重新走一遍PMF的验证过程，但从目前的AI产品创业真实水温来看，伴随着AI技术的逐步迭代，现阶段从AI应用层创业的难度要比之前更大，不仅要远离大厂射程，更要远离AI技术的发展射程。

　　即伴随着Manus等通用Agent产品的出现，成果交付和agent形态正在成为愈发确定性的TO B服务形态，SaaS企业必须要自己打破固有的产品和交付模式，但大模型的能力边界尚未突破，单纯看Agent的AI应用形态，并不成熟。

　　此外，基于Agent交付的TO B服务形态和固有的SaaS服务模型并不相同，其对应的服务流程、交付逻辑等等都需要重新变化，对SaaS服务商而言，其需要狠心完成“阵痛”调整才能构建成新的交付模式。比如目前有新式CRM企业的服务方式已经是先对齐项目指标，最终从指标倒推产品服务形态等等。

　　“其实Saleforce也不知道怎样的方式才是最好的方式，它现在是两条腿走路。”一位企业负责人告诉我们。

　　Saleforce是全球范围内目前估值最高的SaaS企业。关于它的一个介绍是，伴随着Agentforce 等产品进度被不断推进后，其股价截至目前仍经过着连续多周的上涨，市场持续看好。

　　诚然如此。从Saleforce的路径来看，其面向AI大模型的更新动作是，一方面持续强化自身既有的CRM产品模型，把对应的底层AI能力嵌入进原来的产品模块中，进行产品侧进化；另一方面，推出Agentforce的端到端产品，基于Agentforce 的强Agent PaaS能力帮助企业搭建各式各样的Agent产品。

　　此外，在架构侧为了保证交付，Saleforce也更重新招聘了新的AI销售人员，建立新的AI交付体系。

　　一个事实是，SaaS的AI改造，或者说AI原生化改造很难一步到位，一旦有了“”的念头，便很难走的长久。就像当年自动驾驶发展初期，大部分自动驾驶厂商被市场教育后，慢慢从L4级“一步到位”的路径，转成了L2级“渐进式”的路径，从辅助驾驶慢慢实现商业化落地，现在活下来的自动驾驶厂商，无一不是及时转向。

　　比如Salesforce的Agentforce虽强调自主任务执行，但仍依赖原有CRM数据模型和API接口，本质上是将AI代理作为现有系统的“智能插件”。国内厂商如钉钉推出的AgentStack，则通过低代码平台让企业自行组合AI能力与现有功能模块，形成“工具箱式”解决方案。

　　这种中间态的合理性在于：既能降低技术重构风险，又能通过AI功能增量提升用户粘性。

　　此外，也有更多国际厂商的动作也更在成为新参考。比如微软提出“Agent Stack”愿景，试图构建跨企业应用的智能中枢，通过统一框架调度多个Agent完成复杂任务，甚至计划替代传统数据库成为企业核心操作系统。OpenAI等大模型厂商则通过API生态聚合开发者，推动AI Agent成为标准化服务接口，伴随着MCP/A2A协议的出台，这种交互模式也更在逐步可行。

　　“未来还是Agent的天下，多Agent交互也一定会成为未来，就像企业采购流程可能由多个Agent协作完成——需求分析Agent对接财务系统，供应商比价Agent整合电商平台，合同生成Agent联动法务模块，最终实现全流程无人干预。”文章开篇的企业创始人告诉我们。

　　“但在此之前，’SaaS+AI‘会是中间态，因为只要涉及到TO B服务，产业理解、流程、权限、安全等这些都绕不过去，这些才是最核心的价值。”

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