在過去的一段時(shí)間，SaaS模式的未來被反復(fù)提及。而這一切則和Anthropic密切相關(guān)。

此前在美國人工智能初創(chuàng)企業(yè)Anthropic發(fā)布一款面向企業(yè)法務(wù)的插件后，一些被面臨AI替代風(fēng)險(xiǎn)的SaaS公司股票遭到拋售。

并且Anthropic的腳步還在加快。在宣布推出旗艦大模型的最新版本Claude Opus 4.6，公司也放出豪言，在AI徹底改變軟件編程行業(yè)的工作方式后，現(xiàn)在是時(shí)候進(jìn)軍更廣泛的職場了。

在此背景下，有觀點(diǎn)認(rèn)為AI agents 正在摧毀SaaS公司。也有觀點(diǎn)認(rèn)為，AI agents會(huì)沖擊SaaS公司，但不會(huì)摧毀整個(gè)行業(yè)。

AI對(duì)SaaS企業(yè)的第一層沖擊：席位付費(fèi)

圍繞AI agents是否會(huì)摧毀SaaS的爭論，其核心正是AI對(duì)傳統(tǒng)軟件商業(yè)模式的直接挑戰(zhàn)開始顯現(xiàn)。這種挑戰(zhàn)首先觸及的，便是SaaS行業(yè)沿用多年、與人力深度綁定的“席位付費(fèi)”根基。當(dāng)軟件因AI加持而效率劇增時(shí)，其收費(fèi)邏輯必然面臨重構(gòu)。

在軟件即服務(wù)行業(yè)(SaaS)，席位付費(fèi)制度長期以來被視為核心商業(yè)模式，企業(yè)依據(jù)員工使用軟件的數(shù)量來支付費(fèi)用。這種模式與人力規(guī)模掛鉤，為供應(yīng)商提供了穩(wěn)定的收入預(yù)期。

然而，人工智能的興起正改寫這一規(guī)則。AI技術(shù)通過自動(dòng)化和智能化，能夠接管大量原本需要人工操作的任務(wù)，從而顯著提升軟件效率。例如，在客戶支持或數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，AI系統(tǒng)可以自主處理查詢或生成報(bào)告，減少了對(duì)專職人員的依賴。

這意味著企業(yè)可能不再需要為每個(gè)員工購買軟件席位，因?yàn)樯贁?shù)用戶甚至自動(dòng)化代理就能完成以往整個(gè)團(tuán)隊(duì)的工作。更深層次的影響在于，AI使得軟件的價(jià)值從“工具使用”轉(zhuǎn)向“成果交付”，催生了按效果付費(fèi)的新模式，比如基于處理的數(shù)據(jù)量、達(dá)成的業(yè)務(wù)目標(biāo)或系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行的作業(yè)量來計(jì)費(fèi)。這種轉(zhuǎn)變直接動(dòng)搖了席位付費(fèi)的基礎(chǔ)，迫使SaaS企業(yè)重新思考定價(jià)策略。

AI對(duì)SaaS企業(yè)的第二層沖擊：預(yù)算支出

除了從內(nèi)部瓦解傳統(tǒng)的付費(fèi)模式，AI浪潮還從外部環(huán)境上對(duì)SaaS企業(yè)構(gòu)成了另一重?cái)D壓。當(dāng)科技巨頭們?yōu)闋帄ZAI未來而進(jìn)行天量

資本開支時(shí)，企業(yè)客戶的IT預(yù)算天平正在發(fā)生危險(xiǎn)的傾斜。這不僅僅是商業(yè)模式的競爭，更是一場關(guān)乎預(yù)算分配優(yōu)先級(jí)的爭奪。

當(dāng)科技巨頭將數(shù)千億美元的資金傾注于人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)時(shí)，傳統(tǒng)的SaaS企業(yè)正面臨一場意料之外的預(yù)算擠壓。這種沖擊并非來自直接競爭，而是源于大企業(yè)資金流向的根本性改變。

以近期發(fā)布的財(cái)報(bào)為例，亞馬遜宣布2026年的資本支出預(yù)計(jì)高達(dá)約2000億美元，較前一年大幅增長。其首席執(zhí)行官安迪·賈西明確表示，這筆巨額資金的絕大部分將用于AWS云服務(wù)，特別是AI所需的數(shù)據(jù)中心和芯片。無獨(dú)有偶，谷歌母公司Alphabet也公布了2026年高達(dá)1750億至1850億美元的資本支出指引，規(guī)模幾乎是上一年的兩倍，核心同樣是投建AI算力基礎(chǔ)設(shè)施。

這些天文數(shù)字般的開支并非憑空而來。企業(yè)的IT預(yù)算往往是一個(gè)相對(duì)固定的盤子，當(dāng)構(gòu)建自身AI能力成為壓倒一切的優(yōu)先戰(zhàn)略時(shí)，資源自然會(huì)進(jìn)行重新分配。巨頭們正全力以赴地?cái)U(kuò)建數(shù)據(jù)中心、搶購芯片，以應(yīng)對(duì)“供應(yīng)依然緊張”的算力需求。在這種背景下，用于采購?fù)獠縎aaS軟件和服務(wù)的預(yù)算就很可能被戰(zhàn)略性縮減或推遲。市場已經(jīng)開始擔(dān)憂，這種“反軟件情緒”和預(yù)算重心的轉(zhuǎn)移，正在波及整個(gè)科技板塊。最終，當(dāng)大企業(yè)選擇將錢投給自己的服務(wù)器而非軟件授權(quán)時(shí)，專注于特定領(lǐng)域的SaaS提供商便感受到了陣陣寒意。

面對(duì)來勢(shì)洶洶的AI，SaaS企業(yè)還有哪些護(hù)城河

盡管沖擊來自商業(yè)模式與預(yù)算分配兩個(gè)層面，但深耕多年的SaaS企業(yè)遠(yuǎn)非不堪一擊。在技術(shù)日益普及的背景下，其真正的壁壘往往在于那些難以被代碼和算力快速復(fù)制的“軟性”資產(chǎn)。審視這些護(hù)城河，方能找到在AI時(shí)代立足的關(guān)鍵。

在技術(shù)浪潮不斷沖刷的當(dāng)下，那些扎根深厚的SaaS企業(yè)，其真正的護(hù)城河并非全然在于技術(shù)本身。它們往往構(gòu)筑于一種更復(fù)雜、更人性化的綜合壁壘之上。

其中最為核心的，是對(duì)特定行業(yè)的深刻理解與浸潤。這并非僅僅是數(shù)據(jù)所能概括，而是長年累月積攢下的關(guān)于流程、痛點(diǎn)乃至行業(yè)潛規(guī)則的“隱性知識(shí)”。AI可以處理信息，卻難以在短時(shí)間內(nèi)消化這種浸潤在具體場景中的智慧。這種知識(shí)與產(chǎn)品結(jié)合，便形成了高度貼合且難以復(fù)制的解決方案。

其次，是企業(yè)與客戶之間建立起的深厚信任與復(fù)雜的合作關(guān)系。許多SaaS服務(wù)已深深嵌入客戶的核心業(yè)務(wù)流程，牽一發(fā)而動(dòng)全身。這種遷移的成本，遠(yuǎn)不止是技術(shù)切換，更涉及到組織習(xí)慣、數(shù)據(jù)安全和長期承諾。信任，是在無數(shù)次問題解決和共同成長中累積的無形資產(chǎn)，它讓客戶關(guān)系超越簡單的工具買賣，成為一種穩(wěn)固的共生紐帶。

此外，卓越的服務(wù)與持續(xù)的客戶成功體系，構(gòu)成了另一道柔性屏障。當(dāng)產(chǎn)品趨向同質(zhì)化，由專業(yè)團(tuán)隊(duì)提供的即時(shí)響應(yīng)、戰(zhàn)略咨詢與貼心服務(wù)，所帶來的是人性化的溫度與安全感。AI可以解答標(biāo)準(zhǔn)問題，卻難以處理復(fù)雜非標(biāo)情境下的情感連接與創(chuàng)造性支持。

最后，是圍繞核心產(chǎn)品所構(gòu)建的完整生態(tài)系統(tǒng)，包括豐富的第三方集成、定制化開發(fā)能力和合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。這種生態(tài)的豐富性與成熟度，形成了強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與轉(zhuǎn)換鎖扣，非一朝一夕可以建成。

因此，面對(duì)AI，SaaS企業(yè)的重心或許更應(yīng)轉(zhuǎn)向如何用技術(shù)放大這些既有優(yōu)勢(shì)，將行業(yè)的深度、信任的厚度與服務(wù)的溫度，轉(zhuǎn)化為更堅(jiān)固的城池。

結(jié)語

綜上所述，AI對(duì)SaaS行業(yè)的兩重沖擊——既動(dòng)搖席位付費(fèi)的根基，又爭奪企業(yè)有限的IT預(yù)算——共同描繪出一幅行業(yè)轉(zhuǎn)型的緊迫圖景。然而，這并非意味著傳統(tǒng)SaaS企業(yè)的終結(jié)。相反，它揭示出在技術(shù)普惠的時(shí)代，真正的護(hù)城河將更加依賴于那些無法被算法輕易復(fù)制的要素：對(duì)垂直行業(yè)的深刻洞察、與客戶建立的高度信任、嵌入業(yè)務(wù)流程的復(fù)雜關(guān)系，以及提供有溫度服務(wù)的綜合能力。面對(duì)沖擊，SaaS企業(yè)的出路不在于與技術(shù)浪潮對(duì)抗，而在于主動(dòng)融合AI，將其轉(zhuǎn)化為強(qiáng)化自身優(yōu)勢(shì)的放大器。未來成功的SaaS提供商，或許是那些能巧妙平衡“智能效率”與“人性化縱深”的玩家，它們不僅提供工具，更成為客戶數(shù)字化生態(tài)中不可或缺的智能伙伴。唯有如此，方能在預(yù)算重組與技術(shù)迭代的雙重變局中，構(gòu)建持久而靈活的新競爭力。