作者丨巴里

编辑丨吴岩

图源丨midjourney
一笔曾经震动华尔街的巨额交易，在五年后以极为惨淡的方式画上了句号。
2021年，全球PE巨头Thoma Bravo斥资64亿美元（约合440亿人民币）将客户体验管理软件明星企业Medallia收入囊中，彼时这家公司拥有希尔顿、奔驰等顶级客户，被视为SaaS赛道最性感的资产之一。

然而就在近期，Thoma Bravo选择将所持股权拱手移交给以黑石、KKR为首的债权人财团，数十亿美元的投资在这一刻彻底归零。

Medallia也成为自“AI杀死SaaS”恐慌蔓延以来，第一家被迫走向债务重组的大型企业软件公司。
从背后的根源来看，AI的冲击直指SaaS模式最脆弱的那根神经——按人头收费的订阅制。与多数SaaS公司一样，Medallia核心收入高度依赖按席位计费——企业按员工账号数付费。但当AI能自主处理大量客户任务，企业所需账号数骤降，收入根基随之崩塌。

这并非孤立事件，一级市场与二级市场共振。去年底至今年初短短两个月间，北美软件股蒸发了超1.6万亿美元市值。市场弥漫着近乎绝望的论调：既然AI已经可以像人一样操作电脑、接管业务流，那么过去二十年构建的图形界面和业务软件，是否已沦为落后的生产力？

同时，一些微妙的行业变化已经开始：不少软件公司创始人在对外介绍时，悄悄把自己公司的标签从“SaaS公司”换成了“AI公司”；在中国，办了多年的“中国SaaS大会”也悄然改名为“中国企业AI大会”。

那么，SaaS真的到了生死存亡的时刻吗？AI是终结者，还是重塑者？未来SaaS公司的出路在哪？
带着这些问题，创业邦深度对话了引航陪跑创业营（←点击链接报名）三位教练——原高通全球副总裁沈劲、前小米科技总裁王翔、易到用车创始人周航，以及澜舟科技创始人周明、纷享销客创始人兼CEO罗旭等多位行业人士，试图穿越迷雾，寻找答案。

谁在“杀死”SaaS？AI原生公司攻城，传统巨头守城

“很多搞搜索的公司、做ERP做CRM的公司也做了一些AI应用，但当新兴AI公司在原有巨头产品上加了一层AI能力（例如Anthropic公司开发的Claude），直接动摇了其护城河，形成了竞争冲击，导致这些传统公司的股票大幅下降。这就会面临一个问题——左右手互搏。加AI这种方式，在大的趋势下肯定是不行的，短的趋势苟活残喘没问题，但大的一定会被AI原生干掉。”澜舟科技创始人周明博士的判断极为犀利。

周明将市场划分为两条路线：“+AI”——在现有SaaS产品上添加AI功能；“AI原生”——用LLM（大语言模型）+Agent架构从零重构软件。

两者的差异不只在技术层面，更在商业逻辑的根本差异。

传统软件架构下，软件一旦编完，功能就固化、流程就固化，若要修改基本需要重新编码，成本高昂。而AI原生软件“无非就是改数据或者Fine-tuning（微调）一下，整个架构不需要做任何调整，甚至企业应用人员自己就可以对智能体做各种调整，比如自己加点数据做Fine-tuning或者换一下提示词，就可以得到所关心的结果”。

“+AI打不过AI原生”，逐渐成为共识。 沈劲也用投项目的亲身经历印证了这一点。

他看过一家创业公司，声称用AI编程做一套软件去替代现有的ERP、CRM，拿到了两个客户。

但沈劲的反应是：“现在无非就加个AI进去嘛。你整个没有很大的创新，不能说是颠覆性创新，就连我们说的transformative（变革型创新）也没谈上”。

这一判断背后反映出一个更实际的问题：效率提升本身不是护城河。 “Salesforce效率也会提升。AI工具人人也都用起来，token也花了，每个人都在花。那你创业公司机会有没有？当然不能说绝对没有，但机会就会少了”。

这也自然引出了下一层的思考：如果“AI原生”的方向是正确的，那么现有的SaaS公司该怎么办？这个问题的回答，取决于两个关键变量——一个是技术渗透的速度，另一个是企业内部决策的人性与惯性。

“SaaS服务的行业中有大量的传统行业——不管是服务业还是制造业——在短期之内，第一，不容易说整体性地变，”易到用车创始人周航对此保持清醒。

他点出了往往被技术所忽视的关键变量——在企业中做决策的是经理人，而经理人从来不愿意“自毁长城”：“决定在一个公司中用什么软件的人是什么人？通常不是老板，是经理人。经理人是不太会愿意没事动刀子把自己给动了的——哪天动了来一刀，如果不work了，或者有点什么bug导致什么灾难性的风险。”

因此，已经运营了很长时间的系统，企业不会轻易整体更换。

但周航也看到，三个变量正在从边缘地带渗透：一是公司IT部门利用AI自行“手搓”边角工具；二是AI公司积极提供驻场服务推动重建；三是Salesforce等传统SaaS巨头自身加速AI化。

他的预判是：这些新东西的比重会慢慢大过原来的SaaS，但这个替代过程是逐步的，不是一蹴而就的。

前小米科技总裁王翔的判断则更为“残酷”，也更为直接：“现在的SaaS公司，它会非常激进地把它的平台转成加入AI，适应新的模式。如果它不适应新的模式，它就没未来。它的路只有一条——关门。 ”

他还特别点出了传统SaaS难以满足企业日益增长的灵活性需求：“因为AI会非常方便。如果过去用SaaS，基本上你是没有办法做任何流程的调整的——那是非常困难的，非常贵的，你得求这些SaaS公司做调整，非常难。”未来，企业会逐渐“需要的模块自己来整，然后逐渐地是一个替换的过程”。

周航与王翔的差异反映的是SaaS企业面临的共同焦虑：如果渐进式替代正在发生，那么不同场景下的替代速度、替代逻辑到底有何不同？创业公司和大厂各自的优劣势是什么？ 对于身处赛道中的企业而言，这不仅是理念之争，更是生死之问。

纷享销客创始人罗旭则看的更为细致、具体。他认为，AI会不会替代SaaS，取决于场景的复杂度。

“工具性、小场景”，比如在线客服、在线电话外呼等边界清晰、知识逻辑清晰的场景，“用AI直接去完全重构这样的软件或者替代这样的软件，这个可能性是完全存在的”。

但“复杂业务场景”，涉及组织复杂、流程复杂、作业场景复杂的业务，“在当下可能三五年之内，AI和业务软件充分的融合，会让AI更准确、更智能，而不是直接在底层调数据”。CRM就是典型的复杂业务系统，因此纷享销客选择的是“AI和CRM场景做充分融合”的路径。

不过，罗旭也承认“通用人工智能能力在不断提升，AI自身的智能化流程编排、智能化的业务逻辑构建能力会越来越强，确实它也会向复杂应用去渗透”。因此，最终的胜负手在于SaaS公司自身能否持续迭代——“这个技术是平权的、是开放的”。

他对AI创业公司给出谨慎判断：“个人更看好的是它具备知识的独特性和数据的独特性的公司。我不认为技术上会有独特性，因为大模型平台每年都在升级”。他以亲身经历举例：纷享销客曾打算做一个多语言自动翻译平台，结果某大模型平台一升级就提供了这个能力，“当时来找我的多语言转译公司，我认为结束了”。

一个残酷的现实是：“大公司出了一个功能，可能就会死掉一批小公司。”

更直接的警示是：如果这些创业公司没有独特的knowhow或排他性数据，“将来被平台碾压的这种可能性非常大，其实挺残忍的”。当然罗旭也指出，小公司创新永远都有机会，“关键想清楚你的核心竞争力是啥”。

以上他们的观点也都导向了一个更具普遍性的难题：如果SaaS确实不会一夜消失，那么在这场注定发生的产业变革中，真正能幸存下来的企业，究竟需要在产品之外重新思考什么？

答案也就指向了更深层的问题——那些曾被SaaS引以为傲的订阅模式，是否还能继续成立？

订阅模式“安乐死”：从按人头收费到为效果付费

Medallia的陨落折射出更大的危机——当AI让企业需要的软件席位大幅下降，支撑SaaS行业二十年高速增长的订阅模式，似乎正在崩塌。

罗旭指出：“Agent渗透到各业务环节后，未来可能会出现按服务效果付费的模式”。这句话背后，是整个软件行业赚钱逻辑的剧烈松动。

实际上，这一趋势已非常明显。

北美市场出现了一批AI Native企业软件公司，它们并没有发明什么新需求，而是用更轻、更快、体验更好的AI架构，直接去抢传统SaaS厂商手里的存量客户。过去SaaS厂商靠不断叠功能、打磨界面建立起来的护城河，在AI时代正在被快速“挤平”。

沈劲则提出，未来创业公司必须去“变革现在的格局”，而不仅仅是优化效率。这自然包括定价方式的重新设计。

“服务即软件”作为一种新打法正在兴起，它的思路与SaaS（软件即服务）正好反着来：不用花大力气做一个通用Agent产品让客户月月订阅，而是先盯住企业已经在花钱的那些具体业务场景，再用Agent把交付成本打下来，直接收服务费或开发费。

对于过去把“做成标准软件产品”视为最高信条的SaaS创业者来说，这个“靠服务交付而不是靠软件交付赚钱”的新方向，等于从根上推翻了过去的路子。

定价模式变革的紧迫性，在中国市场更为突出。王翔一针见血地指出：“在中国收软件服务收不来钱，这是习惯的问题，这是文化的问题，嵌入到文化里的。 ”

这意味着，中国SaaS企业面临着双重压力：一方面要应对AI对产品逻辑的彻底冲击，另一方面还要突破中国企业“不愿为软件付费”的顽疾。如果连传统SaaS订阅费都收不上来，那么探索按token消耗、按业务量、按效果付费等新模式，或许不是选择，而是生存所迫。

正因如此，周航提出了一个新颖的角度：“如果一个公司token消耗量很少，或者在token上花的钱很少，我会觉得——他在干啥？ ”

他说的“从以大为美到以小为美”的审美转向，也与商业模式的变革紧密相连。过去创业公司拿人数规模当成功的标尺，“10个人、100人、1000人”，而现在变成了“以人少为美”。当“一人企业”真正跑通，按人头收费的SaaS老模式，就彻底站不住脚了。

2026交作业，SaaS向何处进化？给创业者的三条启示

商业模式的变革是方向，但现实比方向骨感得多。罗旭反复强调，企业真想靠AI产生实际效果，绝不是“开箱即用”这么简单。“在复杂业务……凡是有企业的业务逻辑和管理逻辑的这些智能化的应用，几乎很难做到开箱即用。”

他用一个生动比喻警告：“如果没有良好的信息化，没有扎实的知识库和场景融合，人工智能极有可能会变成人工，因为企业要的是确定性。 ”罗旭为AI落地划出了三步路径：业务端到端信息化→知识库沉淀→场景精准锚定。三步都做到位，AI才能给出靠谱、高质量的产出。

智障

罗旭将2026年定位为“交作业时刻”——“对所有SaaS公司都面临要交作业的时候，非常关键，对整个产业的影响都很重要”。高盛分析师同样研判，2026年软件行业仍难以迎来AI驱动的行情修复，真正的拐点或许要到2027年。阵痛期可能比想象中更长。

不过，交作业不是终点，而是进化的起点。周航观察到，创业公司的“审美”标准已经变了，从“以大为美”变成“以人为美”，衡量指标从“每月烧多少钱”变成了“每月花多少token”。AI本身正在替代传统的商业软件模式。

罗旭给出了更具体的预言：“未来企业里会有两种员工——人类员工和数字员工。这些数字化的员工在限定的特定场景中，会高效地做很多事情。人和数字化员工会融合在一起，甚至会出现数字化员工和数字化员工协作——一个Agent驱动很多Agent去做一件很复杂的事，最后再和人来协作完成一件事。 这个时代其实已经开始了。”

三位教练也都有着共识，AI不会一夜之间消灭SaaS。旧SaaS不会一夜消亡，新SaaS不会瞬间诞生，但变革的轮子已经转动，而且不可逆转。

正如王翔斩钉截铁的结论：“如果不改，他们就没未来。”

从这些行业老兵的判断中，可以提炼出给创业者最核心的三条启示：

丢掉“+AI”的念想，用AI原生的思路把一切重做一遍。

在老产品上加一层AI功能，短期或许能稳住客户、提振股价，但长期看既打不过AI原生公司的架构优势，还会掉进内部“左右手互搏”的坑里。真正的好机会在于：假设SaaS这个品类今天才被发明，你会怎么用LLM+Agent来重做一遍？别想着修修补补，要有胆子革自己的命。

真正的护城河不在技术，在数据和行业knowhow。

大模型平台每年都在升级，今天你觉得很牛的技术能力，明天可能就被平台一个更新直接覆盖。“大公司出了一个功能，可能就会死掉一批小公司。”真正难以被替代的，是你对某个行业独特业务逻辑的深刻理解，以及你手里那些别人拿不到的专属数据。创业公司与其跟大厂拼技术，不如扎进行业深处把壁垒建起来。

赚钱模式必须变，从按人头收费转向按效果付费。

订阅制的地基已经被AI掏空，未来的定价逻辑将围着token消耗、业务量、服务效果来转。创业者得重新想清楚：在AI时代，客户到底愿意为什么买单？是软件本身，还是软件交付的结果？正如罗旭所说，“AI与SaaS并非对立，而是相辅相成”，但前提是赚钱的逻辑必须跟上技术变革的脚步。

对于那些看着400亿教训还心存侥幸的公司，王翔的那句警告或许是最值钱的一句话。