一、时代变了：AI带来的结构性重构
2022年后，通用人工智能进入爆发阶段。我们看到，AI不再只是产品的附加功能，而是逐步成为SaaS价值交付的底座和前台：
从表单驱动的记录系统 → 向AI驱动的管理系统演进；
从数据的存储者 → 成为洞察与行动的协同体；
从人找数据、点功能 → 向AI找问题、推行动转变。
| 驱动者：人 | 驱动者：AI |
| 流程： | 流程： |
| 前提： | 前提： |
| 痛点： | 价值： |
简而言之，未来的企业系统应让 AI 当哨兵+助手，让人当判断者+决策者，从而把“找、看、点”的低价值动作交给机器，把“想、定、创”的高价值任务留给人。
同时在全球，Salesforce、SAP、Microsoft等厂商正在将AI系统化集成到PaaS+SaaS框架中，形成闭环的价值飞轮；
而在中国，绝大多数SaaS产品仍停留在记录-表单-报表的阶段，以项目制交付为主，AI融入度极低。
这意味着，中国SaaS企业如果不能在AI这一轮范式转变中完成自我更新，将被边缘化为交付型软件厂商。
二、现实困境：价格内卷、二开泛滥、交付重灾
过去十年，中国SaaS企业的主旋律是存量替代+项目导向。这导致了三大恶性循环：
1. 价格战成为主流：
为了抢单，不惜用成本价拿项目。
对产品能力、客户价值、服务体系的打磨被严重牺牲。
2. 二开成瘾，产品标准形同虚设：
客户一开口就是“能不能改下这个流程？”
SaaS沦为定制快餐，无法积累通用能力，也无法通过用户数据反哺产品。
3. 交付成本居高不下，变相成为施工队：
大量实施顾问、测试、运维资源消耗在重复劳动上。
企业看似是卖SaaS，实则是卖准外包服务。
这种商业模式在AI和大模型加持后将加速崩溃。AI时代需要数据闭环、持续演进、智能反馈机制，而不是交付一次就断掉的项目型SaaS。
三、突围之道：AI时代的SaaS生存策略
1. 构建AI原生产品结构
不是在旧产品上加AI功能，而是从以下几个方向重新设计产品架构：
中台化业务模型（虽然中台这个词用烂了，但这里还是用这个词比较好理解）： 具备语义标签、流程模型、权限控制的底层标准；
可调用的工作流引擎： 支持AI Agent自动发起流程、判断状态、当需要人工判断、授权、决策时，AI可以通知/指派给特定人，形成人机协作的闭环。
嵌入式智能交互： 让AI作为系统的一部分，而非外挂，例如基于业务语言驱动系统的自然语言Copilot。
示例：如北森将GPT嵌入招聘流程中、金蝶推智能财务助手，这种AI-native能力决定未来核心竞争力。
2. 坚持行业深耕 + 智能化价值闭环
选择行业、吃透行业，比什么都重要，SAP售前哪些行业专家，顾问，未来还是很吃香的。
通用型SaaS很难用AI形成优势壁垒；
垂直行业SaaS（如制造、地产、能源）反而可以通过积累大量场景数据、构建AI洞察模型形成复利。
建议方向：
用AI重构业务流程，比如预测库存、智能排产、人岗匹配，风险监控等；
实现数据闭环，让SaaS从结果记录”转为行动推动者。
3. 用AI降低交付成本，实现规模化复制
将AI用于内部赋能是短期生存的关键：
开发侧：使用AI生成代码、加速测试、代码审查；--很多公司已经开始在做了。
实施侧：用AI生成流程图、配置建议书、自动培训资料；--也有不少公司在做了。
服务侧：通过Agent代替客户问答、系统巡检、操作引导。--这部分也有很多公司在应用了。
长期看： AI将帮助中国SaaS从人肉交付向平台运营转型。
4. 与客户共创AI落地价值，而非兜售工具
AI不是产品特性，而是业务对话的突破口。
教会客户用AI做出更聪明的决策；
用AI去连接前台（营销、销售）、中台（流程、系统）、后台（财务、人事）；
与客户共创行业知识图谱、智能代理、洞察引擎。
这不但提高了续费和复购，也更容易构建客户成功团队。
四、战略建议：SaaS的第二曲线，要从AI中找
我们可以将今天的中国SaaS市场划分为三类：
对于正在转型或探索第二增长曲线的SaaS企业，必须明确一点：
AI不是可选项，而是决定是否能进入下一轮市场的门票。
总结：AI重写了SaaS的逻辑，谁来重写中国SaaS的剧本？
中国的SaaS企业，经历了二十年的表单逻辑、项目交付、高度内卷。
在价格内卷、定制化压力大、交付成本高的中国SaaS环境中，卖功能+报表早已卷不动，唯有提供闭环价值和业务结果才可能突破。
AI重构流程，是从工具变为参谋；
数据驱动闭环，是从记账变为运营；
最终目标，是让客户的日常运营更自动化、智能化、成果导向--而不是靠重人力堆解决方案。
这也意味着，未来的SaaS公司必须不仅提供系统，还要提供业务智能的复用能力。
谁能率先完成 AI 融合 + 商业模型重构？拭目以待。。。。
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