AI Agent革命：SaaS沉沦，RaaS崛起？

引言

随着生成式AI和智能体（AI Agent）技术的突破，企业软件服务模式正迎来革命性转变——从传统的SaaS（Software as a Service，软件即服务）走向RaaS（Result as a Service，结果即服务）范式。这一转变意味着企业不再仅仅购买软件工具，而是直接购买业务成果。对于CIO和软件厂商决策者而言，这场由AI Agent驱动的范式变革既预示着传统SaaS帝国黄昏般的挑战，也昭示着通过转型重获新生的机遇。本文将从战略高度出发，深入解析当前SaaS模式的本质及局限、RaaS范式的定义与优势，以及RaaS对商业模式、技术架构、企业生态和数据价值的重塑，并探讨SaaS厂商迈向RaaS的转型路径，结合制造、零售、金融、医疗等行业案例，最后为企业用户提供落地实施RaaS的建议。我们的目标是帮助企业高管在这场AI Agent革命中审时度势，抢占未来软件服务的先机。

（注：此文灵感来源于智思云CEO王存先生的两段微信视频号的视频：AI的崛起是对Saas的毀灭而不是加持、Al Agent革命与RaaS范式崛起：SaaS帝国的黄昏与重生，文中很多观点引用了王存先生在视频中的观点，也取得了王存先生的同意，特别感谢。希望大家直接在视频号里搜索王存先生各8分钟左右的两段视频观看与学习）

一、当前SaaS模式的本质与局限

SaaS模式的本质。SaaS作为过去十余年企业软件的主流交付模式，其核心是通过互联网按订阅提供标准化的软件功能。客户通过浏览器或API访问厂商托管的软件，不再需要本地部署，降低了获取工具的门槛。SaaS的兴起满足了企业对快速获取软件能力的需求——正如业界所言，“客户购买钻头并非为了钻头本身，而是为了墙上的洞”。SaaS降低了“打孔”的难度，因此曾获得巨大成功。

SaaS模式的局限。然而，传统SaaS也存在难以忽视的瓶颈和不足：

• 流程依赖重：SaaS提供的是通用工具，企业必须投入人力将其融入自身业务流程才能产生价值。软件本身不直接产出结果，结果取决于用户如何使用。许多SaaS产品需要配置和培训，严重依赖于人工操作和既有流程。如果用户团队技能或精力不足，效果就大打折扣，但订阅费用却照旧。换言之，SaaS更像是“钻头”，需要用户自己去“钻孔”才能得到想要的结果。

• 功能堆叠多：为了覆盖更多场景，SaaS厂商往往不断叠加新功能和模块。但功能堆叠导致产品臃肿复杂，各模块间形成“烟囱式”割裂。企业为某一业务目标可能需要采购和集成多个SaaS系统，造成数据和流程的碎片化。一些SaaS功能看似丰富，却可能重复或难以用到实处，增加了实现价值的难度。

• 价值量化模糊：SaaS的ROI（投资回报）常常不直观。由于其提供的是通用工具，价值体现为间接的效率提升或成本降低，难以精确计量。企业支付的是订阅费用，与实际产出未必强关联。如果软件使用不充分或应用不当，投入和产出不成比例。例如，一家公司购买营销自动化SaaS后仍需团队运营活动，结果好坏取决于执行，而软件费用固定不变。这种情况下，很难让管理层明确感知“买这套软件到底带来了多少收益”。

• 收益与成本错配：传统SaaS按用户席位或流量收费，无论客户是否真正从中获益，厂商都先收取订阅费。这种模式下客户承担了大部分实现价值的责任和风险，而厂商缺乏直接动力确保软件被有效利用。尤其当宏观环境趋紧时，企业对纯工具型采购变得日益谨慎，要求明确证明其业务价值。“企业关注ROI”已不再是一时的口号，而是在采购决策中举足轻重的考量。

• 数据孤岛与流程低效：不同业务领域往往对应不同的SaaS系统，造成数据割裂和整合困难。SaaS通常针对标准化流程设计，缺乏跨领域的智能联动，系统只能被动执行用户预设的流程和规则。当业务出现新情况，SaaS本身不会自动适应，仍需要人工调整和决策，无法做到实时优化。

正因如此，越来越多企业领导者开始意识到：“我们真正想买的不是工具，而是业务成果本身。”。当客户对ROI的追求变得更迫切，SaaS模式的弱点便日益凸显，传统按功能卖工具的做法难以完全满足企业对直接业务价值的渴望。这为新范式的崛起创造了条件。

二、RaaS范式：定义、起源与AI Agent的关键作用

定义：RaaS（Result as a Service，结果即服务）是一种以交付成果为核心的软件服务模式。与SaaS仅交付软件访问权不同，RaaS直接向客户提供预定义的业务结果，按成果付费。简单来说，客户不再获取一把“工具”自己去用，而是将需求目标直接交给服务商，由后者运用AI和自动化手段实现目标，最终客户为实现的结果埋单。例如，不是购买营销软件并自己运营活动，而是直接购买“帮我获取X个新客户”的服务。RaaS本质上把软件服务推进到了价值链的终点——交付客户想要的业务成果。

起源与演进：RaaS并非凭空出现，而是SaaS模式的自然演进和质变。随着企业数字化程度提高，用户已经熟悉了云端订阅软件的方式，现在他们更进一步地希望“按效果购买”。早在SaaS兴起之初，就有人提出要以业务产出（Outcome）为导向来计费，但真正让RaaS成为现实可行模式的，是近年AI技术的飞跃发展——尤其是智能体（AI Agents）的发展与成熟。

技术支撑：RaaS之所以在当前时点崛起，离不开AI和自动化技术的强力支撑。其中关键是智能体（AI Agent）的出现，使软件系统具备了自主执行复杂任务的能力。AI Agent可以视作具备特定目标的智能软件机器人，它能在给定要求下自主感知、决策和行动，完成过去需要多人多步骤协作才能完成的业务流程。例如，一个销售线索挖掘Agent可以自动从网上搜集信息、过滤评估潜在客户并输出销售线索清单，相当于自动完成了过去整个市场调研过程。除此之外，RaaS还依赖以下技术要素：

• 大模型与认知AI：基于大语言模型(LLM)等生成式AI显著提升了Agent处理非结构化信息和复杂决策的能力，使其能承担更高级的任务（如撰写报告、对话客服等）。这拓宽了RaaS可交付成果的范围，从简单的统计报表到高度智能的洞察决策均有可能由AI完成。

• API与微服务架构：现代软件普遍提供API接口，使AI Agent可以调用各类SaaS和数据源完成工作。例如Agent可调用CRM系统获取客户数据，又调用邮件服务发送通知，从而跨系统地完成端到端流程。这种松耦合的微服务生态为Agent组合创造了条件，相当于构筑了“乐高式”的原子化智能功能模块库，Agent可按需调用，从而实现复杂目标。

• 云计算与边缘计算：强大的云计算提供了AI大规模训练和推理的算力基础，而边缘计算支持低延迟的本地智能决策。在RaaS中，有些结果交付需要实时性（例如设备故障的毫秒级响应），就可能利用边缘AI来实现即时处理；而复杂深度学习模型的持续优化则在云端进行。云和边缘的结合保障了RaaS服务既智能又高效可靠。

• 数据平台与反馈机制：RaaS服务商通常会构建数据管道，将服务过程中产生的数据不断反馈训练AI模型，形成自我优化的数据飞轮。每多服务一个客户、完成一次任务，Agent都会变得更聪明，下一次交付结果的效率和质量更高。这种正反馈循环让RaaS服务随着时间推移价值不断提升，实现“越用越聪明”。

核心优势：RaaS范式相较传统SaaS具有多方面的优势，归根结底在于价值创造的直观和高效：

• 按成果付费，价值透明：在RaaS模式下，客户支付的费用直接与获得的实际业务成果挂钩，如增加的销售额、降低的成本等。这种定价确保了投入产出一目了然，企业只为有形的成效买单。例如，Zendesk已经推出按自动解决的客服工单数量计费的AI方案，客户仅为AI自主解决的请求付费zendesk。这种计费方式将成本与效果直接对齐，模糊的价值量化变得清晰可算。

• 降低客户实施负担：采用RaaS，企业不必再操心如何使用工具达到目标，取而代之的是由服务商负责“最后一公里”的执行。客户往往只需提供相关数据和业务权限，RaaS供应商便可利用其专业团队和AI系统完成全部流程并交付结果。软件由供应商的专家来运用而非终端用户，这使得软件价值得到充分发挥。对于客户而言，既省去了自行组织人手操作的麻烦，也避免了因使用不当而价值打折扣的风险——交付结果的责任在供应商。

• 供应商与客户利益高度绑定：由于只有真正为客户创造了价值，RaaS供应商才能获得相应收益，双方利益高度一致。这倒逼供应商全力以赴优化服务，以实现或超越约定的成果指标。相比之下，SaaS模式下厂商拿了订阅费，客户是否充分用好软件并没有直接影响厂商收入。RaaS的兴起，将行业从卖方市场拉向了共赢的买方市场：只有客户赢，厂商才能赢。这种机制大幅提高了客户满意度和信任度，也更容易形成长期合作关系。

• 潜在投入产出比更高：RaaS因为直接面向业务KPI，其切入点往往是企业利润池中价值密度更大的部分。以国内某营销RaaS案例为例：转型RaaS后，供应商从过去争夺客户有限的IT预算，变为直接参与分配客户数十倍于IT预算的营销费用。这也意味着RaaS模式有望为供应商打开10倍以上的营收空间。

• AI Agent驱动的智能自治：AI Agent在RaaS中的引入，使服务具备了自主性和学习能力。许多传统SaaS仅提供被动工具，而AI Agent能根据环境变化主动调整策略，持续优化结果。例如，Agentic AI可以针对不同客户上下文实时定制响应，比人手配置的静态流程更灵活高效。又如网络运维中的Agent可自主监测并预防故障，实现自愈。这种智能自治让RaaS服务具有7×24小时不间断工作能力、可无限扩展且无需线性增加人力，能持续以一致高质量交付成果。相较人工团队易出错、难扩张，AI Agents提供了一个稳定高效的“数字劳动力”，这是RaaS模式成功的技术基石。

综上，RaaS并不是对SaaS的简单替代，而是顺应“客户要结果而非工具”的终极需求所产生的新范式。这一范式的兴起，几乎是技术与商业逻辑演进的必然：“人们想要的是墙上的洞，而不是手里的钻头。同理，在软件服务领域，客户想要的是结果，而非软件本身。AI Agent的出现使这一愿景成为可能，使软件厂商能够直接交付“墙上的洞”，而不仅仅出售“钻头”。这正是RaaS革命的意义所在。

三、RaaS对商业模式、技术架构、企业生态和数据价值的重塑

RaaS范式的崛起，正在从多个维度重塑企业IT和服务产业的格局。概括而言，主要体现在以下四大方面的转变：

1、商业模式：从席位计费转向成果付费

传统SaaS主要采用按用户席位或用量订阅的商业模式，客户支付的是使用软件的权利，与实际业务效果无直接挂钩。而在RaaS模式下，商业模式转变为按成果付费，即供应商根据交付的业务结果计费。例如，AI客服服务按自动解决的工单数量收费，营销服务按实际带来的销售额或线索收费，供应链优化服务按节省的成本或提高的效率收费等等。这种成果导向的定价模式有如下特点：

• 价值对齐：按成果付费将费用与客户成功指标直接关联，确保客户“花钱买到的就是想要的产出”。如果结果未达标，客户可以少付甚至不付费。例如AI客服公司Sierra颠覆了传统按坐席订阅收费，改为按成功对话数量计费，未能解决的问题不收费。又如Zendesk承诺客户只为AI自主解决的请求付费。这大大增强了客户对服务价值的信心和满意度。

• 锁定长期合作：成果付费模式下，供应商与客户形成利益共同体，更倾向于建立长期合作关系而非一次性卖软件。因为双方都期待随着时间推进，AI系统优化，未来交付更好的成果、实现更大的ROI回报。只要供应商持续交付价值，客户会乐于持续付费甚至增加投入，从而带来稳定的续约和扩展。相反，如果结果不好，客户有充分理由终止合作或要求改进。在这种优胜劣汰机制下，RaaS迫使服务提供方不断提升业务能力，真正做到以客户成功为中心。

• 收入模型变化：对于供应商而言，从预先收订阅费转为按效果收费，短期看意味着收入的不确定性增加，需要承担部分绩效风险。但长期看，这种模式如果成功，将极大增加收入上限和市场规模。因为当服务直接创造收益时，客户愿意支付的上限远高于购买工具时的预算。例如前述营销RaaS案例中，供应商通过与客户业绩分成，切入了客户10%营收规模的营销预算池，而非局限于不到0.3%营收的IT预算。这为供应商带来指数级的收入增长机会。当然，前提是能真正驱动客户业绩提升，否则此模式也无法持续。总的来说，成果付费将软件行业从卖产品转向共担风险、共享收益的新范式，商业逻辑更加贴近咨询顾问和业务外包领域，但借助AI实现了规模化、产品化。

2、技术架构：从模块堆叠转向原子智能

在技术实现上，SaaS软件传统上采用模块化堆叠架构：将业务流程分解为不同功能模块（如CRM中的销售、营销、服务模块），然后通过预定义接口和工作流将它们衔接起来。每个模块提供固定功能，由用户去调用组合，实现端到端流程。这种架构下，软件更多充当工具箱，灵活性依赖于用户的配置和集成能力。

RaaS时代，技术架构正从这种静态模块堆叠，进化为由众多原子级智能Agent组成的动态协作网络。所谓“原子智能”，指将复杂任务拆解为可自主完成的最小智能单元。每个AI Agent专注完成一个相对独立的小目标，但具备感知、决策和行动能力，可以自主处理其负责的任务，然后多个Agent通过编排协作，共同达成整体业务目标。这种架构转变带来了几点变化：

• 任务自治与编排：原先模块只是被动执行指令，而现在每个Agent像一个“小专家”，能自主决定如何最好地完成任务，然后将结果交给下一个Agent或汇总输出。供应商可以创建编排引擎来调度多Agent协作，类似乐队指挥协调各乐手演奏。一些新兴的Agent框架（如CrewAI等）正是朝着这个方向发展，用于 orchestrate 一组Agent共同完成复杂目标。这种基于Agent的架构，使系统更具弹性：可以根据目标动态增减Agent种类，调整流程顺序，实时响应变化，而非局限于预先写死的流程图。

• 端到端智能决策：AI Agent架构使端到端的智能成为可能，而不只是各模块各司其职。过去SaaS各模块之间传递的是数据或指令，而Agent之间传递的是意图和结果。例如在RaaS的客户订单履行过程中，一个库存Agent可以根据实际库存情况直接通知配送Agent调整方案，而无需等待人工在ERP中重新配置流程。整个架构更像一个有机体而非机械流水线，各部分能感知全局目标并做出贡献。这种“高智能、端到端”的软件形态，被视为替代传统依赖功能和流程堆砌的SaaS产品的新一代应用形态。

• 轻集成与组合创新：由于每个Agent职责单一明确，通过标准接口提供服务，整个系统呈现出类似积木块的可组合性。这降低了跨系统集成的难度：不同RaaS服务甚至可以共享Agent或接入彼此的Agent网络，实现快速的功能扩展。例如，一个财务RaaS系统可以调用外部的翻译Agent来处理多语言发票，无需自己开发翻译模块。通过这样的“能力即插即用”，未来企业IT将更关注于编排哪些智能服务来实现目标，而不是开发或采购庞大的单体软件。软件架构将从“大而全”走向“小而智”——众多原子智能协同工作，以最优路径交付结果。

简而言之，RaaS的技术架构更接近于一套智能工厂：每个Agent是流水线上各司其职的机器人，能自主处理任务又互相协作；而传统SaaS更像一个工具集合，需要人工去驱动使用。由Agent架构带来的灵活、自适应和可扩展特性，使RaaS服务能更好地应对复杂多变的业务需求。

3、企业生态：从“烟囱式”集成到智能协同

“烟囱式”集成形容的是传统企业IT生态：各业务部门各自建设系统垂直解决自己的问题，形成一个个信息孤岛，然后再勉强用接口或中间件将这些孤岛串联，类似在顶部打通一个个竖直的烟囱。这种模式下，各SaaS应用之间集成成本高，协同有限，企业往往需要投入大量人力在系统对接和数据整合上，却难以保证实时同步和全局优化。

RaaS范式有望打破这一格局，推动形成跨部门、跨系统的智能协同生态：

• 服务横跨职能边界：RaaS提供的是端到端结果，往往天然就跨越了传统职能分界。例如，一个“减少库存积压”的RaaS服务，可能涉及销售预测、生产计划和仓储管理多部门。过去这些需要各部门分别使用各自的SaaS工具再人为协调，现在RaaS供应商可以提供一个整体服务，由其内部协调AI Agent跨越各环节完成目标。对客户而言，原本多个烟囱系统的功能被一个统一服务承包，实现一体化输出。企业从采购若干软件产品，转变为采购综合结果解决方案。

• 智能中台与数据共享：许多企业正在构建数据中台、AI中台以打通内部数据和算法。RaaS的出现将进一步加速数据共享和系统融通。因为要实现结果导向服务，供应商和客户都需要消除数据壁垒，让AI Agent获取全局信息、实时更新。在实践中，RaaS供应商可能要求客户开放相关系统的接口或数据接入其云平台，并在服务过程中持续读写数据。这事实上为企业内部各系统联通提供了动力和桥梁。随着RaaS项目推进，企业生态中的数据流将更加顺畅，过去封闭在烟囱内的数据变得可用起来，并通过AI的分析为各部门创造价值。例如，营销RaaS项目需要打通营销自动化、CRM和电商平台数据，使得这些原本独立的系统能够在AI协调下联动作业，最终实现营销投入转化率提升的共同目标。

• 人机协同与角色转变：在智能协同生态中，人和AI的分工将发生转变。AI Agent负责日常大量的跨系统操作和决策，人则更多扮演监督者和战略引导者的角色。企业内部各部门IT和业务团队需要协同管理这些AI Agent：例如IT部门确保数据和接口畅通、安全合规，业务部门设定结果指标、监控服务质量。原本因为烟囱式系统割裂而各自为政的部门，反而通过共同参与RaaS项目而走向协同——大家围绕共同的结果KPI展开合作，由AI贯穿其间传递信息和执行动作，形成人机融合的团队。举例来说，在一家采用RaaS进行客户支持的企业中，客服部门、人力资源部门和IT部门可能共同参与：客服定义客户满意度和响应速度指标，人力资源保障训练数据质量和话术策略，IT提供系统对接支持；AI客服Agent贯穿连接CRM、知识库和工单系统自动解决问题，人类客服则处理AI未能解决的疑难工单并反馈改进AI。最终，不同职能围绕客户服务这一结果紧密配合，而AI成为纽带，打破了部门墙。

• 生态合作新范式：RaaS还可能促成企业与供应商之间更紧密的生态合作关系。传统模式下，企业采购SaaS后主要靠内部团队使用产出价值，供应商角色相对被动。而RaaS供应商因为直接参与客户业务执行，甚至与客户共担风险、共享收益，双方的关系更类似合作伙伴甚至利益共同体。这可能催生例如联合创新、数据共享联盟等生态合作新形式。比如，一个零售企业与其RaaS供应商可能共享销售数据和市场情报，由供应商的AI实时为企业优化库存和定价策略，双方根据销量增长分成。在这个过程中，供应商几乎成为企业业务流程的一部分。未来，随着多个企业共享同一个RaaS供应商，也可能形成跨企业的智能协同网络——供应商作为节点将不同行业客户的数据和经验融会贯通，提升所有客户的结果。这是一种更开放共赢的产业生态，与以往单一企业内部整合形成对比。

总之，RaaS驱动下，企业IT生态将从割裂走向融合，从各自为政走向协同作战。以结果为中心重新组织人、系统和AI资源，企业内部和外部的边界都变得更加模糊，真正实现“以业务目标为导向”的资源配置和协同运转。这种生态的重构，极大释放了跨领域优化和创新的空间。

4、数据价值：从沉淀转向实时飞轮

数据一直被誉为“新石油”，但在传统SaaS模式下，数据更多是被沉淀下来用于报表分析和决策支持，发挥价值往往是事后和间接的。而在RaaS范式中，数据的地位发生质变：数据成为驱动服务持续改进的实时飞轮核心。

• 实时决策与反馈：RaaS服务的AI Agent通常工作在一个持续反馈循环中，每获取新的数据都会即时更新对策或模型，使下一步行动更优。也就是说，数据价值在实时作用于业务。例如，一个供应链优化RaaS系统，在收到最新的销售订单数据后，AI会立刻调整生产计划；又如客户支持RaaS，通过实时分析新出现的客户问题数据，AI模型快速学习，更新FAQ和对话策略，以便更好解决后续类似问题。这种实时性意味着数据不再只是沉睡在数据库等待人去挖掘，而是被源源不断地注入AI引擎，成为动态决策的燃料。

• 自我增强的飞轮效应：RaaS的数据飞轮指的是：服务 -> 产生数据 -> 优化AI模型 -> 改进服务 -> 吸引更多使用 -> 产生更多数据 -> …如此循环。每个客户、每次任务都为模型提供了新的训练素材，AI Agent通过不断学习历史成功和失败案例，服务质量和效率不断提升。这在业务上体现为规模效应：服务的边际成本下降，边际收益提高。传统SaaS新增一个客户可能只是多一份订阅收入，软件本身并未自动变聪明；而RaaS新增一个客户，AI模型获得了更多数据，服务整体性能可能跃升一个台阶，从而为所有客户带来更佳结果。这就形成强大的正反馈回路，使领先的RaaS提供商能够迅速甩开竞争对手——数据越多，服务越好；服务越好，吸引越多客户，获得更多数据，最终赢家通吃。

• 数据价值度量改变：在过去，企业评估数据价值往往着眼于沉淀的数据资产如何用于商业智能、战略决策等。而RaaS环境下，更看重的是数据对即时业务结果的贡献。比如实时传感器数据能减少设备停机一分钟就立竿见影节省成本；客户行为数据多提前一分钟反馈就多挽留一个用户。这种情况下，数据的价值不再只是体现在报表中的指标，而体现在每一次模型推理和行动中。数据变成一种流动的要素，而非静态的资产。企业会更关注数据的时效性、质量和可用性，因为直接影响AI能否产出正确结果。同时，一些过去“沉没”的数据（如客服通话录音、机器日志）可能在RaaS中被利用起来发挥效力，实现数据价值的榨取最大化。

• 隐私安全与价值平衡：值得一提的是，在RaaS模式下，数据大量用于训练AI并跨系统流动，也带来了隐私安全的新挑战。企业需要确保数据价值飞轮的运转符合合规和道德标准。例如，对敏感的医疗或金融数据，在享受实时AI决策优势的同时，必须做好脱敏、安全隔离和授权控制。这也是RaaS供应商需要提供的专业能力之一。在保护数据所有权和安全的前提下释放数据价值，是数据飞轮时代每个参与者必须平衡考虑的。

总体而言，RaaS让数据从“支撑决策的旁观者”变成了“驱动业务的参与者”。数据的价值得到更加直接和充分的挖掘利用，实时飞轮机制则保证了服务随着数据累积越来越智能、高效。这种以数据为核心的自我强化体系，将显著提升企业的数字化运营水平，使得那些能够很好利用数据飞轮的企业在未来竞争中处于明显优势地位。

四、SaaS厂商转型RaaS的可行路径

对于传统SaaS厂商而言，RaaS既是冲击也是机遇。如何实现从卖软件到卖结果的蝶变？需要在技术、商业、组织三个维度进行全方位的战略转型。以下是可行的路径和建议：

• 技术维度：注入AI智能，打造成果交付能力。SaaS厂商首先要让自己的产品从“工具”进化为“能自己干活的工人”。这意味着深度融合AI能力，培养开发AI Agent的技术栈。例如，引入机器学习团队，在产品中加入自动化决策组件，让软件能够自主完成过去由用户执行的任务。同时，要搭建数据管道和训练平台，确保模型能不断从客户数据和交付结果中学习改进。必要时可以采用渐进策略，比如先在某些应用场景推出AI驱动的增值服务（如智能分析助手、自动优化引擎），验证效果逐步强化智能成分。技术架构上需从单一应用转向平台化、模块化，通过开放API和微服务便于今后灵活组合不同Agent。总之，在技术上要储备“产出结果”的硬功夫，而不仅是提供工具，让AI成为产品核心竞争力的一部分。

• 商业维度：调整定价策略，设计风险共担机制。商业模式转型是最敏感也最关键的一环。SaaS厂商需要探索从订阅费向成果费的过渡，可从混合定价入手：例如基本服务收取一定平台费以覆盖成本，高级智能服务部分按绩效计费。这既让客户感受到成果付费的诚意，又不会让收入一下变得完全不可预期。此外，要与客户共同定义明确的成果指标和计价方式（KPI），比如转化率提升多少算达标，不同区间如何计费等，做到透明可核算。在合同条款上，引入风险共担和激励机制：结果超出目标时按比例分成，未达标时适当减免费用或提供服务延长。这些措施能降低客户对成果未知的担忧，增强信任。同时，销售和市场团队也需要转变打法，从卖功能转为卖价值，多用案例和数据说话，证明公司有能力交付ROI。即便无法一步到位转型RaaS，也必须找到清晰方式帮客户“把账算清”，让价值计算透明，这应从产品设计的第一天就开始。总之，商业模式上要勇于突破传统，哪怕短期阵痛，但只要用实际业绩赢得客户认可，长期回报将非常可观。

• 组织维度：培养复合型团队，塑造结果导向文化。由SaaS转向RaaS，对公司组织和文化也是巨大变革。首先，需要建设跨学科的复合型团队：既懂AI又懂行业业务，还善于与客户沟通。特别是要补齐过去SaaS时代可能薄弱的“业务交付”能力，可能需要组建类似于咨询顾问或客户成功的团队，与客户紧密协作实现目标。可以考虑引入有行业运营经验的人才，以及数据科学、AI工程领域的专家共同协作。此外，内部考核和文化也要转型，激励员工关注客户成果而非仅仅功能交付。比如研发团队的KPI可加入所负责模块对客户业务提升的指标，而不只是完成需求。管理层需反复传递“客户经营结果优先”的理念，推动组织从上到下拥抱这一导向。RaaS模式往往要求深度垂直于某个细分行业才能建立核心优势，不专注则难成功。因此组织上应明确聚焦的垂直领域，沉淀行业know-how。同时强调“AI+人”协同，不过度追求完全自动化，保留必要的人力投入去做AI不擅长的“脏活累活”。这一方面可以通过培训原有员工转型，另一方面也可通过战略合作或收并购获得所需的人才与知识。例如，与传统咨询/外包公司合作，由对方提供行业专家共同交付，或者收购一家有行业数据和运营能力的公司来增强自己。总之，在组织上要为RaaS模式打造端到端交付能力，建设既懂技术又懂业务、能直接为客户创造价值的铁军。

• 分阶段试点与战略迭代：转型RaaS不可能一蹴而就，厂商应采取循序渐进、试点先行的策略。可以选取一个垂直行业或业务场景，推出RaaS试点服务。例如CRM厂商可以针对客户支持场景推出“按解决Ticket计费”的AI客服试点。通过小规模实验验证模型效果和定价模式，收集客户反馈并改进。当一个场景跑通并达到预期ROI后，再逐步扩展到其他功能领域和行业。同时，密切关注市场和竞对动向，持续调整战略布局。当前RaaS模式还在早期，各玩家都在探索，没有固定套路。所以组织要保持敏捷，敢于试错，快速总结成功经验复制扩张。高层管理者应当给予创新团队一定自由度和资源倾斜，在内部孵化出新的RaaS业务单元。当条件成熟时，甚至可以考虑将成熟的RaaS业务从传统产品中剥离，成立独立的事业部或子公司，以更灵活机制运作，避免旧有SaaS业务模式的牵制。

归根结底，SaaS厂商转型RaaS要做到技术上有硬实力、商业上敢于打破常规、组织上焕新生机。值得注意的是，这场转型窗口期宝贵且短暂。研究表明这是中国SaaS企业最后的升级机遇，错过可能意味着在AI时代的淘汰。有远见的厂商应尽早布局，在保持原有业务现金流的同时积极投入RaaS探索。这既是在自我颠覆，更是为未来抢占制高点。正如一份行业报告所言：“AI应用公司的发展走向一定是结果导向的端到端完整服务……薄薄一层的AI软件应用早晚会像SaaS一样难赚钱”。与其坚守旧路，不如顺势而为、华丽转身。

五、各行业典型RaaS应用案例分析

RaaS范式的适用范围极为广泛，几乎各行各业都开始出现按成果提供服务的AI应用。下面选取制造、零售、金融、医疗四大领域的典型案例，分析RaaS如何在实战中创造价值。

1、制造业：矿山无人运输的端到端服务

在制造及工业领域，传统做法是卖设备加售后服务；而RaaS模式下，厂商开始直接按运行结果提供“一揽子”解决方案。某知名工程机械制造商孵化的一家矿山自动驾驶子公司，就成功实现了这样的转型。过去他们向矿企销售无人矿卡和管理软件，而现在升级为提供矿山开采运输端到端结果的“包工头”服务——负责矿区运输任务的整体输出。在一个大型露天矿山试点中，该公司接管了矿区运输运营，部署近50台无人驾驶矿卡连续运行一年多，安全高效地完成了矿石的运输。矿企无需操心购买车辆和训练司机，只需按照运送的矿石吨位或运营效率付费。对于矿企来说，好处是：运输效率提高、人工和安全成本降低，付费金额直接与完成的运输量等成果指标挂钩，透明可控。对于设备供应商而言，通过这一模式不仅销售了设备本身，更长期参与了矿山运营，大幅提升了每个客户的生命周期价值。此外，在实际运营中收集的车辆数据又反过来训练提升了其自动驾驶AI，持续优化路线和调度，实现越跑越智能。这一制造业RaaS案例表明，在重资产行业也可以通过AI和商业模式创新，实现由卖产品向卖产出转变，显著突破传统利润天花板。

2、零售业：AI客户服务与营销的结果付费

零售行业竞争激烈，提升客户体验和营销效果是核心目标。Sierra公司的案例体现了RaaS在零售/客户服务领域的威力。Sierra由Salesforce前联席CEO Bret Taylor等人在2023年创立，是一家AI驱动的客服服务提供商。它并不卖客服软件，而是提供端到端的客户支持解决方案：利用生成式AI代理直接回答和解决用户咨询，并承诺按结果收费。Sierra的定价采用“按对话量或成功解决案例数”计费，而非传统坐席许可证费。只有当AI成功解决了客户的问题（达到满意度要求），才计入收费，否则不收钱。这一模式极大吸引了注重客户体验的企业，如体重管理品牌WeightWatchers和鞋类零售商OluKai等。实施后效果显著：约70%的客户请求由Sierra的AI代理独立解决，且客户满意度保持高位。这意味着企业的客服响应效率大幅提升，而人工坐席压力和成本显著下降。更重要的是，由于收费与成功解决率绑定，企业实现了“花钱买解决方案”的愿景，不用为AI可能失败的部分埋单。对于Sierra来说，这种结果导向模式让其在短时间内获得了巨额融资和高估值——资本市场看重的正是其颠覆传统SaaS客服模式、获得10倍利润空间的潜力。Sierra案例显示，在零售和服务领域，AI Agent完全可以胜任大部分一线顾客交互工作，并通过RaaS模式确保厂商和客户共享价值，实现双赢。

除了客户服务，零售领域的营销环节也出现了RaaS实践。例如前文提到的杭州某AI营销运营公司，它通过RaaS模式为大型客户提供用户运营增值服务。该公司直接接管了客户的部分数字营销运营，客户只需提供数据和授权，由该公司团队加AI系统运作运营活动，最终按实际带来的新增营收或利润分成。这种“代运营+AI”的服务极大降低了客户试错风险：如果营销活动效果不好，客户成本也低；如果效果好，客户支付的分成也来自新增收益，可谓不赚不付，多赚多付。杭州该公司在实行RaaS转型后，业务扩张迅速，因客户乐于让其深度介入运营。这说明在零售和电商领域，企业愿意将部分运营外包给擅长数据和AI的服务商，只要对方愿意以结果承诺背书。这为未来更多“营销即服务”（Marketing RaaS）的模式铺平了道路。

3、金融业：风控与投资的成果导向AI

金融行业对风险控制和业绩回报高度敏感，非常契合RaaS的价值主张。在这个领域，已经出现多种按结果收费的AI解决方案。‍

一个典型案例是AI风控反欺诈服务。例如，某金融科技公司推出的智能反欺诈RaaS服务，利用机器学习模型实时监测银行的交易行为，一旦成功拦截欺诈交易或避免了一笔潜在损失，即按照节省的损失金额或次数收取服务费。这意味着银行只有在AI帮它实实在在避免了损失时才付费。如果AI漏检导致欺诈发生，服务商不仅声誉受损，也拿不到相应报酬。通过这种机制，银行和AI服务商的目标完全一致——都希望最大程度减少欺诈，提高资金安全。据报道，国内已有银行与AI公司尝试按“每阻止一笔欺诈付XX元”的模式合作风控系统。结果显示，在投入产出上，此类AI服务成本远低于欺诈带来的损失，银行十分满意，双方正探讨扩大合作范围。这个案例体现了金融风险管理即服务的新模式：技术提供方不卖系统，而是作为“隐形保镖”，用结果证明自身价值。

另一个具有代表性的领域是资产管理与投资决策。传统上，机构投资者会采购投资分析软件或数据终端，现在一些前沿AI公司开始提供“投资Alpha即服务”。例如，有量化AI团队与对冲基金签约，采用“业绩分成”的方式提供交易策略：基金按AI策略带来的超额收益一定比例支付费用，若没有超额收益则费用很低。这相当于AI提供商参与业绩佣金，而非收咨询费。这种模式促使AI提供方尽最大努力提升模型准确率，因为收益共享直接影响其回报。在海外也有创业公司把AI交易算法打包成服务，按盈利提成收费，被形象地称为“Algo-trading as a Service”。金融监管严格，这类合作往往需要创新的法律安排（如AI服务商以顾问身份签署业绩佣金协议等），但已展现出强大的生命力。一些基金通过这类RaaS获得了显著的投资业绩提升，而AI团队也分享到了原本只有资金所有者才能获得的利润。可以预见，随着对AI决策信任度提升，金融行业将出现更多“收益即服务”模式的产品，例如贷款审批AI按降低的坏账率收费、保险定价AI按减少的赔付支出提成等，重塑金融服务价值链。

此外，在金融科技与传统金融的融合中，数据和基础设施层面的RaaS也开始涌现。华为就提出面向金融行业的R-A-A-S（Resilience-Availability-as-a-Service）架构，为银行提供AI驱动的灾备、风险管理和运营连续性保障服务。银行采用这种服务，可确保关键业务在网络威胁或系统故障下仍连续运转，若出现中断则由供应商赔付损失，若保持无故障运行则按安全运行时间付费。这也是成果付费思路在金融IT基础设施上的创新应用，保障类服务与结果挂钩，使供应商有强烈动机避免事故发生。

4、医疗健康：药物研发与诊疗的按效果付费

医疗领域高度看重最终疗效和患者健康结果，因而RaaS理念在该领域拥有天然土壤。当前已有多种AI+医疗的成果付费探索。‍

AI辅助药物研发（Drug Discovery as a Service）是一个突出案例。新药研发成本高、周期长且失败率高，制药公司越来越乐于与AI研究公司按成果里程碑付费合作。英国的Exscientia公司就是这样的先行者。它与大药企签订合作，利用AI平台筛选和设计新药分子。如果AI成功找到符合特定靶点要求的候选药物并推进到临床试验阶段，制药公司将支付丰厚的里程碑款项；若AI未能发现有价值的分子，则合作方投入的仅是基础费用。据公开信息，Exscientia在与赛诺菲、默克等的合作中已多次达成里程碑，为合作方提交了进入临床的候选药物，并因此获得了数千万美元级别的付款，整个合作协议总价值可达数亿美元。这种模式下，AI公司不再按提供软件许可证收费，而是成为药企研发管线的一部分，以科研成果论成败。对于药企来说，效果显著的话宁愿支付高额报酬，因为相比自主研发投入和时间，大幅节省。对于AI公司来说，一旦产出革命性成果，收益远超卖软件。可以说，这是用商业模式创新极大激发AI赋能医疗创新的一种方式。目前除Exscientia外，Insilico Medicine、Atomwise等多家AI新药公司也采用类似合作模式，与药企共享成功果实。

在医疗服务环节，也开始出现按健康结果付费的数字健康服务。例如，美国一些医疗保险和医院与数字疗法提供商合作，引入AI和远程监护来降低慢病患者的再入院率，并按照实际避免的入院次数或患者健康指标改善程度付费。一家名为Higi的公司提供高血压管理AI服务，患者使用其设备和APP监测血压并得到AI建议，医院根据患者血压达标率和并发症减少情况向Higi支付服务费。结果证明，使用该服务的患者血压控制率明显提升，医院因此获得医保奖励并减少了急症支出，远高于支付给Higi的费用。这种基于患者结局（Patient Outcome）的付费模式，被视为价值医疗（Value-Based Care）的重要实现方式之一，与AI技术结合后更具操作性和可扩展性。

甚至在医疗器械领域，也有厂商尝试“设备即服务”，通过结果保障来收费。比如某大型医疗设备公司对医院推出“按诊断结果付费”的方案：医院使用其提供的AI影像诊断平台来辅助判读影像，如果AI正确识别了疑难病灶或明显提升了诊断效率，则医院支付一定费用；否则视为普通诊断，不额外收费。这激励AI供应商不断降低漏诊误诊率，并承担部分医疗风险。这一尝试目前在高端影像中心试点，初步效果是医生接受度提高，AI参与诊断的病例显著增长，证明结果导向付费有助于推动AI在医疗场景落地。

综上，各行业的案例表明：RaaS模式已不再是理论，而是真正产生了价值。从无人驾驶矿车到智能客服，从反欺诈风控到药物发现，AI Agent正在各个领域挑起大梁。而按成果付费的商业模式确保了这些AI应用能够以客户最期望的方式交付价值。通过这些案例的启示，其他企业也可以更直观地理解RaaS的可行性和潜力，为自身的数字化战略寻找新的发力点。

六、面向企业用户的RaaS落地建议

对于企业用户（RaaS服务的潜在购买方）来说，如何评估和采用RaaS模式，以最大化地享受其价值，是一个全新的课题。以下从选择供应商、衡量ROI、项目规划三个方面提出建议。‍

1、供应商评估：选择合适的RaaS供应商至关重要。

企业应重点考察以下几点：

• 成果承诺与衡量指标：供应商是否愿意明确承诺可交付的结果？其定义的KPI是否与企业关注的业务成果一致？优秀的RaaS供应商会在合同中清晰写明成果指标和计算方法（例如销售提升多少、成本降低多少等）。企业应偏好那些指标客观可量化且可通过数据监测的服务，便于后续评估和结算。

• 成功案例和行业经验：审查供应商在本行业的成功案例和履约记录。有无实际的客户证明他们实现了某项结果（如提高了某指标XX%）？尤其关注与本企业所在行业类似的案例，这反映供应商对行业痛点的理解和模型的适用性。没有成功先例的，采用时风险会较高，可以从小规模试点开始验证。

• AI能力与技术透明度：由于RaaS高度依赖AI能力，企业需评估供应商的技术实力。例如其AI模型是否经过充分训练验证、数据来源是否可靠合法、是否有完善的监控和纠错机制等。同时，要关注技术透明度——供应商是否能清晰解释AI决策逻辑、如何保障结果质量，以及如果结果不达标有何纠偏措施。可信赖的供应商通常对其AI如何工作有深入见解，并能与客户坦诚沟通技术细节。

• 数据安全与合规：RaaS实施往往需要企业开放内部数据或让AI访问系统，这对数据安全和隐私提出高要求。评估供应商的数据保护措施：例如是否对敏感数据进行了加密、脱敏，是否符合相关行业法规（如GDPR、HIPAA等）。检查其过往有无数据泄露或不当使用案例。只有在确保数据安全和合规的前提下，才能放心展开合作。

• 利益绑定程度：供应商是否与企业共担风险？除了按结果计费，有没有其它机制确保他们有动力实现持续改进？比如有的供应商会签署服务等级协议（SLA），未达标就减少收费或提供补偿。也有供应商在模式上主动参与客户业务，如投入人力与客户团队共同运营。这些都体现出其对结果负责的态度。反之，如果只是象征性地与结果挂钩，大部分收费依然固定，那可能并非真正的RaaS，而是换汤不换药的营销包装，需要谨慎。

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2、ROI衡量：导入RaaS服务，企业需要建立科学的ROI评估方法，以判断项目成效并指导投入决策。‍

• 明确基准和目标：在项目启动前，与供应商一起明确当前基准水平（baseline）和期望目标值。例如当前转化率是2%，希望RaaS能提升到5%。基准应基于历史数据或行业平均，以便后续比较改进幅度。

• 分阶段量化收益：许多RaaS项目收益会逐步体现，企业应设置分阶段的评估节点。比如运行3个月、6个月时分别评估一次，看实际结果曲线是否朝目标推进。将成果转化为财务指标：例如每减少一次故障停机节约的成本，每增加一单销售带来的利润等。累计这些财务收益，再减去项目费用，即可计算ROI。RaaS的优势在于费用直接与结果挂钩，因此ROI测算相对直接。如果RaaS收费本身就是收益的某一比例，那么ROI的核心在于看收益的绝对量是否够大，增长趋势是否符合预期。

• 考虑隐性价值：除了直接的量化指标，还要考虑RaaS带来的隐性或长期价值，例如：客户满意度提升（可能带来口碑效应）、团队从AI中学习到的新技能、数据积累的战略价值等。这些在短期财务上难以体现，但对业务有重要意义。可通过一些定性指标或长期跟踪来捕获，比如客户满意度评分、员工工作重心转移等。

• 与替代方案比较：衡量ROI时，应与替代方案进行对比分析——如果不用该RaaS服务，而是内部招聘人力或购买传统SaaS，再配套服务，效果和成本会如何？通过AB角度对比，更能凸显RaaS的相对价值。例如某客服RaaS项目，可以对比假如招募同等能力的人力团队成本是多少，服务投入产出如何。如果RaaS成本显著低于招人，并在指标上相当或更优，那么ROI是明显正向的。这样的比较有助于向管理层证明选择RaaS的经济性。

• 长期跟踪调整：ROI评估不是一次性工作。企业应建立持续监测机制，通过Dashboard实时查看关键指标变化。如果一段时间ROI不理想，要及时和供应商沟通，找出原因调整策略（AI模型需要重新训练？外部环境变了需要调KPI？等等）。灵活调整可以确保项目始终朝着正向ROI发展。同时也为续约或扩展提供依据：例如看到前6个月ROI达到了150%，那么有信心追加预算扩大应用范围。

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3、项目落地与优先级：为在组织内成功推进RaaS项目，企业应做好规划和内部协同。

• 优先选择痛点明显且易衡量的领域：挑选适合RaaS模式的用例作为切入点至关重要。应聚焦那些业务痛点突出、改进潜力大且有清晰指标的领域。例如，客服响应慢/成本高的问题，可以用平均响应时间和解决率来衡量，非常直观适合RaaS；又如生产良品率不高的问题，可用良品率指标衡量AI质检RaaS的效果。不妨采用ICE评估法（Impact影响、Confidence信心、Ease容易度）：选择Impact大的（关系营收/成本显著）、对AI技术有Confidence可以改善的、实施Ease相对容易（有数据基础、系统易接入）的项目做优先试点。

• 小范围试点，逐步推广：即使看好某RaaS方案，也建议先在小范围、短周期内试点验证。例如先对一个产品线或一个区域市场应用，看结果如何，再决定是否推广全公司。这有助于降低风险、积累经验。试点时要投入足够资源确保成功率，如挑选配合度高的团队参与、给予供应商充分支持。成功的试点案例将成为内部最佳广告，便于说服其他部门接受RaaS创新。

• 内部组建跨职能团队：RaaS项目往往涉及IT、业务、法务等多个部门。建议成立专项项目组，包含各相关部门代表，以及对接供应商的联系人。明确项目负责人的职责，确保沟通渠道顺畅。IT部门要提前准备好数据和接口，业务部门要定义好目标和提供专业知识，法务要审核合同与合规。只有各方密切协同，才能加快落地速度，避免因部门壁垒导致延误或目标不一致。

• 管理层的支持与预期管理：创新模式需要高层支持。项目启动前，应向管理层阐明RaaS的价值和风险，获得支持授权。同时做好预期管理：例如短期内ROI可能波动，需要有耐心持续优化，不应因为一两次波动就中止项目。让高层理解RaaS是战略投资，在合理的时间框架内看回报。可以设置阶段性里程碑向高层汇报，让他们掌握进展。管理层的背书和耐心，将给项目团队更大信心，也避免中途阻力。

• 培养内部AI应用能力：引入RaaS的同时，企业自身也应学习和成长。可要求供应商在交付过程中赋能团队，例如培训员工使用AI系统、解读结果报表等。企业可以指定员工作为“AI联络人”，与供应商深度合作，在实战中提升AI项目管理能力。长期看，企业内部将逐步具备驾驭RaaS的本领，未来可以更主动地规划新的RaaS应用场景，而不只是被动接受供应商方案。

综合而言，企业用户应抱着积极但务实的态度来对待RaaS落地。既要看到其颠覆性价值，敢于尝试，也要讲究方法，审慎选择项目和伙伴，在实践中不断学习调整。合理的评估体系和项目管理，将帮助企业把控RaaS带来的收益与风险，真正将其转化为自身的商业成功。

七、结语：RaaS与软件服务未来趋势的展望

从“软件即服务”到“结果即服务”，这一范式转移传递出清晰的信号：软件产业正从提供工具走向直接创造业务价值的新时代。这种转变对整个ICT产业链带来的重构意义不亚于当年从本地软件到SaaS的变革。

首先，价值链角色将被重新定义。过去软件厂商、系统集成商、咨询顾问在价值链上各司其职：软件厂商提供产品，SI做实施集成，咨询顾问提供业务方案。而RaaS模式下，这些角色的界限开始模糊。RaaS供应商往往既提供技术又包揽实施运营，传统SI和顾问的部分职能被内置于服务中。对此，他们也需要转型：可能通过与AI技术方合作共建RaaS式解决方案，或者开发自己的智能服务来交付成果。不再纯粹卖人天和项目，而是卖长期持续的运营结果。这将促进行业的融合与洗牌：具备AI能力又懂业务的玩家将胜出，缺乏技术或行业深度的中间环节则可能被淘汰或收编。

其次，IT采购与供给的关系更紧密。在RaaS框架下，企业IT采购不再是一次性交付安装，而更像是在选择一位长期合作的业务合作伙伴。双方需要高度信任和协同，甚至共担风险。这改变了传统甲乙方的对立关系，更趋向伙伴式的合作。供应商深度嵌入客户业务运营，双方团队界限变淡，共同为终极业务目标努力。这也要求供应商具有更强的服务能力和行业洞察，倒逼ICT厂商从卖方思维转为客户成功思维。这一趋势将提升整个行业对客户业务的重视程度，驱动产品设计和服务模式围绕业务价值优化，而不是功能罗列。

再次，数据和算法成为产业链核心资产。在RaaS模式中，数据贯穿价值创造始终，AI算法则是驱动成果的发动机。因此，掌握海量数据和顶尖算法能力的厂商将在产业链中拥有更大话语权。我们可能会看到，云服务巨头、行业龙头企业因为数据和算力优势，开始提供跨行业的RaaS平台服务，吸引众多中小企业接入，从而在生态上居于主导地位。这类似于SaaS时代CRM/ERP巨头的地位，但门槛更高、集中度可能更强。同时，垂直领域拥有独特数据和AI模型的创新公司也有机会成为细分领域的寡头。整个ICT产业链的价值分配将向“掌握智能者”倾斜。而传统硬件、基础软件则可能进一步底层化、商品化，成为支撑AI运转的基础设施，其溢价向上转移给了AI服务提供者。

最后，商业竞争维度发生变化。当众多企业都可通过RaaS以较低门槛获得先进的智能运营能力时，软件差距将不再是主要竞争区分，真正区分胜负的是对新模式的采纳速度和组织变革能力。对于产业链各环节，公司规模和过往积累不再是护城河，敏捷创新、快速试错的文化反而成为制胜关键。这将鼓励更多颠覆式的新进入者挑战既有巨头——只要他们能以RaaS模式提供更高的ROI，就能迅速抢占市场。而传统厂商若因囿于现有利益而转型迟缓，可能会被后来者居上超越。

展望未来，软件服务行业很可能呈现“SaaS+RaaS”并存的局面：对于工具属性强、结果难量化的需求，SaaS仍将存在；但凡有明确业务指标的场景，客户都会倾向选择RaaS方式。可以预见一个混合生态——标准化SaaS工具提供通用能力，RaaS供应商将这些能力编排整合，直接为客户输出业务成果。最终，“结果导向”会成为整个ICT行业的新共识和基本要求，就像今天的“云化”已是标配一样。向RaaS的转变不是可选项——它是必然。拥抱这一模式的企业将获得前所未有的效率、规模和竞争优势。在这个结果驱动的新纪元中，软件产业链上的每一环都将被重塑：谁能率先以勇气和决心拥抱RaaS，谁就能在未来的版图中占据主动。SaaS帝国或许走向黄昏，但正是在这黄昏中，拥抱AI Agent和RaaS者，将迎来崭新的黎明。

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