AI是SaaS的终结者?错,它只是行业的“过滤器”与“加速器”
2025-12-13 18:59

AI是SaaS的终结者?错,它只是行业的“过滤器”与“加速器”

本文来自微信公众号: ToBeSaaS ,作者:戴珂,原文标题:《AI是SaaS的终结者?错!它只是行业的“过滤器”与“加速器”》


乍听像是个伪命题,其实也是——毕竟,Agent总得运行在某个系统之上,而那个系统,大概率就是SaaS。
但这个问题背后,却藏着真实的焦虑:当AI能自动生成应用、自动执行任务,传统SaaS还有存在的必要吗?


答案很明确:AI不会终结SaaS,反而正在重塑它——不是作为毁灭者,而是作为一台强大的“过滤器”与“加速器”。


它一边过滤掉那些依赖数据套利、功能浅层、缺乏客户信任的SaaS;一边加速推动那些深谙行业、掌控工作流、并能将AI融入核心价值的玩家,迈向更高壁垒、更强盈利的新阶段。


在这场变革中,决定生死的,从来不是AI本身,而是你属于哪一类SaaS。或者说,你的SaaS业务是否经得起AI的双重检验。


01


被误读的威胁:AI真正冲击的是哪类SaaS?


“Agent将杀死SaaS”的论调甚嚣尘上,但这只是外行发出的一种吸引眼球的言论。


现实是:AI对不同类型的SaaS企业影响截然不同。我们可以将其分为三类,命运早已分化:


  • 数据与内容型SaaS:最脆弱,首当其冲

  • 基于工作流的SaaS:有护城河,但也需进化

  • 垂直SaaS:强大的护城河,AI强化优势


理解这一分层,是SaaS企业制定生存与增长战略的前提。


02


第一类:数据与内容型SaaS——正被AI过滤出局


这类SaaS以提供聚合、清洗或独家授权的数据或内容为核心价值——如市场情报、新闻摘要、金融数据等。它们正面临结构性危机。


这类SaaS为何难以幸免?


  • 因为只要是公开的数据,都终将被LLM吸收:大模型训练覆盖全网信息,过去“独家整理”的价值迅速归零。

  • 合成数据替代真实数据:AI已能生成高保真训练数据,从自动驾驶到医疗影像,真实数据的稀缺性被削弱。

  • 所谓的数据围栏,其实大都形同虚设,很难不让数据流出到基础模型中。


但这也不是说,这类SaaS企业就只能坐以待毙。其实还是有方法可以避免或坚持更长时间。


比如构建实时、动态、不可复制的数据闭环;或将数据深度嵌入自有工作流,使其无法被剥离——让数据成为SaaS流程的一部分,而非独立订阅产品。


03


第二类:基于工作流的SaaS——可能被AI加速,但需主动进化


Asana、Monday.com、ServiceNow等提供跨行业流程自动化的SaaS,常被质疑:“既然AI能自动生成应用,为何还要买你?”


但这种担忧忽略了企业级SaaS的本质:客户买的不是功能,也不是所谓的效率,而是可信赖的业务保障。


这类SaaS企业为何仍有强大护城河?因为:


  • 客户业务无法容忍“幻觉”:一个错误的审批或工单分配,可能造成重大损失。

  • 合规与安全门槛极高:法律、金融等行业需要审计追踪、权限隔离、客户信息保护。

  • 客户需要完整的解决方案,而不是几个AI模块的拼凑:他们不愿集成好几个AI工具,而要的是单一责任主体、持续迭代的SaaS产品。


但这也不是说,这类SaaS企业天然就具有抗AI侵入能力,而是需要找准关键进化方向才行。比如:


  • 重构定价模型:当AI减少客户的人力需求,如客服减少了75%,那么你的收入,也会因“席位”收费减少而崩溃。因此,你必须重构定价模式,必须转向更高的基于用量或基于成果定价方式,或者强行直接提价(最近看到很多SaaS公司的提价,有的提高2倍之多)。

  • 主动集成AI:不要等原生Agent对手成熟,现在就将生成式能力嵌入现有流程。

  • 构建UI的“信任界面”:现在很多所谓AI构建的UI,让人搞不清楚哪些是AI推荐,哪些是系统事实。而UI的信任界面可以帮助客户建立可控感,成为可信AI体验的核心载体。


目前之所以有“Agent将杀死SaaS”的虚妄说法,主要是VC驱动的“AI泡沫对手”造成的虚幻假象:他们可能用上亿美元烧出一个惊艳demo,所以不可信以为真。


实际上,在这场Agent与SaaS的较量中,真正的胜负在于谁能持续交付可靠、可信和可审计的智能SaaS。


04


第三类:垂直SaaS——最可能被AI加速的赢家


餐饮、牙科诊所、建筑项目管理SaaS等VSaaS,因为深耕单一行业,恰恰拥有最强抗AI冲击能力。


那么,他们为何能占据优势?


  • 掌控业务控制点:客户的核心经营依赖你,而不是AI——没人敢让LLM随意修改菜单、安排手术或生成报税表。

  • 专业领域知识壁垒深厚:行业术语、规则引擎、多年交易数据,既非公开,也难被通用模型理解。

  • 切换成本高:一套SaaS可能绑定硬件、支付、业务流程,对久经考验的SaaS替换风险,远大于收益。

  • 因为“它管用,且没人敢动”,而如今的VSaaS继承了这一“控制点”优势,并以云原生方式放大。


05


SaaS企业如何最大化AI的加速效应?


避免AI的冲击,只是一种防御策略,利用AI加速你的SaaS,才是顺势而为的正确抉择。


可操作的实践包括:


  • 打造垂直专属LLM:利用自有高质量、结构化、多年积累的交易数据调试开源模型,实现远超通用模型的准确性与业务合规性。

  • 防御性UI创新:将AI功能以“专家助手”形式呈现,将不确定性加以分离。比如,“建议此赔付金额为1800元,依据是过去一年同类案例的平均赔付”。

  • 防止AI的能力攻击:在某些业务场景,AI确实具有超强能力,对某些领域的SaaS造成较大冲击。比如信贷评估、大数据洞察分析,可能蚕食你的部分产品功能。


而VSaaS的终极优势在于:你不仅懂SaaS产品,更懂行业本质。AI不是替代你,而是让你服务得更深、更智能、更不可替代。


写在最后


AI并非SaaS的终结者,而是一台强大的加速器与过滤器。


它加速那些融合行业知识、可信AI与深度客户关系的SaaS公司。同时,AI也会过滤掉那些依赖数据订阅、功能浅层或过于通用的SaaS企业。


固守旧模式的SaaS企业,终将被AI时代筛出;而敢于将AI深度嵌入垂直场景、重构产品逻辑、重建信任机制的公司,则会被推向新的增长高峰。


在这场AI变革中,没有“安全区”,只有“行动派”。被加速、还是被过滤掉?不在技术,而在于对的选择。

AI原生产品日报频道: 前沿科技
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