最近常有人问我：“既然都有AI Agent了，为什么还要做SaaS？”

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。