AI救不了SaaS技术缺陷与商业模式困境深度解析

每天都改进一点，就一定能突破界限吗？

每天都把SaaS产品改好一点，就一定能突破界限吗？

稻盛和夫先生大概是企业家里最推崇“精进”的那位了。他把京瓷的成功归结为专注与精进——其实“布施”“持戒”“忍辱”“精进”是修行的术语，被他转义到了商业世界。

这在物理世界里大概是没问题的。对心性的修炼，大致也没问题。

但在SaaS、AI这些领域，情况就完全不同了。

有一种幻觉，可以称作“指数衰减型幻觉”。

用公式来描述，大概是这样：

x可以无限增加，每增加一点就离1更近一点，但永远达不到1。这就像不管怎么锻炼，人类每天都跑快一点，也终究跑不过美洲豹。

为什么会这样？

局部最优，解决不了整体问题

过去十年里，SaaS的挑战和AI的困境，原因其实很不一样。AI的核心问题是技术不成熟，而SaaS的核心问题，是商业模式本身就不成立。

对于企业来说，除了财务、ERP等少数领域，大部分SaaS产品让人感受不到真正的价值，或者说，没它也行。最终，这类产品扮演的角色，总是一桌饭菜里那几道凉菜——而且还是导致企业成本上升的那种（同样产品在美国应该是成本下降的）。

你可以用技术术语把凉菜包装得天花乱坠，但凉菜就是凉菜，不是主食，也不是主菜。酷炫解决不了“没它也行”这种感受。再加上所谓的“安全问题”“私有部署”“基于开源自己改”这些因素，情况就彻底雪上加霜了——与各种替代方案相比，价值的差值被进一步缩小，所以普遍不成立。

如果上面的判断是对的，那问题就变成了：AI能改变价值定位吗？能改变私有部署需求吗？能改变“基于开源自己做”这个事实吗？

如果答案是不能，那就是典型的“局部最优（技术最优）解决不了整体问题（商业模式是否成立）”。最终结果就是：AI解决不了SaaS的问题。

价值创造模式

SaaS要想成立，根子在于改变价值创造的模式，而不是单点技术。

那AI会改变价值创造模式吗？

可以改变。但改变后，也就不再是现在的SaaS了。

关于这一点，近期一次深度讨论很有启示意义。讨论的焦点是：Co-pilot（半自动）和Auto-pilot（全自动）产品的差异。

起点是分享时的一个观点：Co-pilot不创造新机会，而Auto-pilot每一个都是蓝海。

这个观点和“AI拯救不了SaaS”其实是一个意思。所有在现有SaaS中增加AI属性的尝试，本质就是在做Co-pilot——不创造新机会。因为价值创造模式没变，不会因为某个单点功能更好用了就发生质变。

那什么是Auto-pilot呢？

讨论后最终发现，这问题的本质在于对角色的定义。在履行一个角色职责时，不需要人的介入就能自己搞定的，是Auto-pilot（全自动）；否则就是Co-pilot（半自动）。过程中可能需要与服务对象（人）打交道，但这不关键。

比如活动中分享的案例：电梯智能体。它的角色内涵就是听从指令去某个楼层，实时生成内容并显示，监控电梯内行为做主动交互。虽然只针对限定场景，它其实是Auto-pilot。

再比如，如果一个招聘AI智能体，既能完成招聘的日常工作，也能在需求发来时形成JD，并把招聘结果向相关人员反馈，那它就是Auto-pilot。

为什么说Auto-pilot如果真能做出来，每一个都是蓝海？一方面是因为这事没有大模型根本做不了——只有大模型出现后才陆续能做（虽然当下还很少有真正成立的）。更重要的是，它的价值结构变了。这是一种能让公司从200人变成20人的产品。而人效提升十倍的产品，对企业来说一定是主菜中的主菜。

新生之地

Auto-pilot型产品最大的限制，是AI大模型本身的智商。但这也正是最有利的地方。以ChatGPT的智商为起点，每当模型能力拉升一点，能成立的Auto-pilot就多一点，能覆盖的角色也就更宽一些。

而Auto-pilot类产品的形态，也会持续演进。早期可能会和现在人为设立的各种角色高度重叠——比如企业里的人力、财务、行政、IT等。但AI的核心特征是一个智能大脑可以处理N个业务，现有这些角色的边界未必都成立。进入第二阶段，很可能就会迎来归并。在企业层面，归并后可能是“执行与监察”“权限管理”等以AI智能体为出发点重新设计的角色。

这类产品，从未来看现在，能看到轮廓；从现在看未来，则觉得挑战太大。但这是真正的智能原生产品，和单纯的辅助写论文之类的工具完全不是一回事。

大折叠

这类产品会附带哪些特征？最关键的一个就是以角色为中心的新产品，对以功能为中心的旧产品进行“折叠”。这可能是压倒本就步履艰难的SaaS产品的最后一根稻草。

这类产品的“脑子”是一个大脑，数据如果再共通，角色的边界就可以扩得很大。在企业里，CRM、SCRM、招聘等，对它来说没有区别。这些产品最底层的部分被大脑共通了，上层的业务属性会变成“技能”（类似小程序）。所以一旦这种产品成立，它就注定会折叠掉周边许多功能。

这一点在C端产品也成立。之前举的例子是：如果智能音箱这类产品真的成立，很多功能都还在，但会变成它的一部分——类似手机与相机的关系。这点还会衍生出其他共通之处，比如产品结构、技术架构等，这里就不展开说了。

下图可以感受一下手机对相机的“折叠”：黄色的是相机的销量，虽然创了历史新高，但和相机厂商却没什么关系了——手机厂商取代了相机厂商。

另一个重要特征是：这类产品走下去，软硬融合是必然。总是被对立起来的虚拟经济和实体经济，在这里会走向融合。

为什么这么说？Auto-pilot型产品除了模型，核心支撑要素就是感知。除非极少数的角色，绝大多数都需要对现实世界进行全方位、深层次的感知。这时候，声、光、电、热、力、磁，都变成了现实感知的手段。

举个例子，招聘场景里，负责招聘的智能体如果要面试，总是需要感知到候选人的语音、表情，才能形成完整的认识（多模态）。这点从AIGC的角度看不明显，但从智能原生的角度看，几乎是必然的。最近看到新闻说OpenAI在机器人上动作频繁，一个可能的原因就是：他们感觉到AI应用要真正发展壮大，最终还是要走向软硬融合。

小结

AI不可能拯救过去的SaaS，反倒是可能成为压死它们的最后一根稻草。包括ERP在内的这些产品，现在确实很危险，已经滑向悬崖边缘。但破灭往往意味着新生。以智能原生为特征的新一代企业级产品，现在才刚刚起步。就像我们之前说的，AI的碘伏性可能比过去各种技术加在一起的总和还要大。如果这是真的，那这种智能原生产品，将彻底改变企业的模式。

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