大模型時代，SaaS元年才真的到來了？

圖源：攝圖網(wǎng)

作者|科技云報道 來源|科技云報到(ID：ITCloud-BD)

ChatGPT席卷全球后，如果有人問AI大模型影響最大的會是哪個行業(yè)？SaaS領域肯定是不二之選。

目前全球各大科技公司已宣稱要用大模型觸及、整合所有產(chǎn)品。

其中，微軟率先為其辦公家族裝配上了各類copilot，開發(fā)者可通過“插件”將應用和服務接入Microsoft 365 Copilot；谷歌也不甘示弱的將Duet AI整合進了Gmail、Google Docs等辦公軟件中。

此外，海外的Salesforce、Notion和國內(nèi)的金山也迅速將大模型嵌進了自家SaaS產(chǎn)品。

在大模型的沖擊下，SaaS領域正在迎來新的機會和風險。

01

大模型為SaaS

商業(yè)化提供新思路

在大模型出現(xiàn)之前，對中國SaaS服務商而言越來越艱難。在復雜的外部環(huán)境面前，低價競爭賺吆喝的時代落幕了，服務商無論大小都需要自己造血，商業(yè)化成為不可回避的話題。

過去習慣靠免費策略擴充大盤的大廠們，都加緊了商業(yè)化部署，開始陸續(xù)推出收費項目制。

一方面，是毛利、銷售效率、營收增長全部都要做好，才能跑出盈虧平衡；一方面，是如何盡可能的延長客戶的生命周期。即使對SaaS模式最具信心的公司，客戶月流失率都在10%左右。

這樣算下來的話，用不了一年所有的客戶就會流失殆盡，SaaS軟件的訂閱模式也會淪為一個笑話。

因此，截止去年底，大廠SaaS商業(yè)化進展緩慢，外界認為改變中國SaaS商業(yè)化難題，大廠也很難實現(xiàn)。

但大模型興起后，SaaS商業(yè)化似乎有了新的解題思路。

一位大廠從業(yè)人士認為，大模型在技術演進過程中形成的數(shù)字內(nèi)容孿生、編輯、創(chuàng)作三大能力，以及就此衍生出的一系列文本生成功能，正好可以對應SaaS辦公場景，為辦公軟件嵌入更多新功能提供了支持，強化了場景的結(jié)合。

例如，微軟的Copilot就解決了文本創(chuàng)作的問題。在微軟官方演示中，一個類似“幫我集中注意力” 的模糊指令發(fā)出后，Copilot還會全屏當前窗口、隱藏其他窗口。

這是因為大模型使自然語言成為使用APP的界面，直接調(diào)出功能。而未來的AI助手，則會攔截SaaS界面，甚至很多APP都會被攔截掉，只保留交互層。

有了大模型，也許未來SaaS能夠拉起一切B端生態(tài)，賽道上的企業(yè)也無不看到這個新機遇。

釘釘葉軍認為，“這會產(chǎn)生一個新入口，重構(gòu)流量。過去很多人說釘釘功能多復雜難用，但以后有了AI就不怕功能多了，AI可以直接調(diào)起功能”。

據(jù)葉軍公開披露，智能化改造最先上的是釘釘文檔，第二個是IM里面的摘要和待辦功能，第三個是拍照生成低代碼。三個產(chǎn)品場景優(yōu)先級都已經(jīng)拔到最高，并為此不惜停掉其他重要項目，爭取在年內(nèi)達到所有場景都具備智能化能力。

事實上，大模型重新定義了軟件價值，或許正在改變以前中國軟件賣不動、大家習慣免費的現(xiàn)狀。所以，有業(yè)內(nèi)人士表示，這次可能才是中國SaaS真正的元年，前面的都是假元年。

其更進一步的邏輯在于，以前的SaaS元年，只不過是信息化過程，非業(yè)務處理的“最優(yōu)解”，因此價值有限。

但這次在底模型基礎上，大家都可以自己訓練模型，模型越做越專業(yè)，從而給出某類業(yè)務的最佳“智能化”解決方案，讓SaaS產(chǎn)品的軟件“實操價值”含量增加。同時模型本身是在線的，那自然而然就會變成訂閱制。

這有望最終推動中國SaaS市場的商業(yè)化突圍，改變中美SaaS企業(yè)市值落差大的“痛點”，進一步倒逼AGI的產(chǎn)業(yè)化加速。

02

大模型或重塑SaaS

開發(fā)和商業(yè)模式

事實上，大模型的出現(xiàn)，不僅為SaaS帶來了更多的想象空間，為SaaS的開發(fā)模式也帶來了新的可能性：第一種通過改變PaaS的開發(fā)模式，第二種是MaaS+SaaS。

目前，國內(nèi)頭部SaaS公司都開發(fā)了自己的PaaS平臺，用PaaS+SaaS的方式服務客戶，針對客戶業(yè)務提供個性化的SaaS產(chǎn)品。

但PaaS的開發(fā)周期普遍較長，國內(nèi)許多SaaS公司仍然不敢嘗試，最后很難吃到大客戶。如今，大模型的出現(xiàn)，為這部分SaaS公司燃起希望。

第一種方式：改變PaaS的開發(fā)模式

開發(fā)人員用自然語言編程的方式開發(fā)PaaS平臺，或利用GPT技術讓編程更智能化。雖然低代碼PaaS平臺可以降低開發(fā)成本，提升效率，但這種方式限制仍然很多，不僅很多客戶需求無法滿足，產(chǎn)品本身也有不少問題。

但MaaS則不同，如果MaaS平臺搭建在PaaS與SaaS中間，PaaS的開發(fā)則會基于MaaS平臺，而不是直接在云廠商提供的IaaS上開發(fā)。

而MaaS平臺的作用本身就是提供個性化功能，因為MaaS的數(shù)據(jù)來源是企業(yè)客戶自己在云端的數(shù)據(jù)。這樣一來，既提升了PaaS的開發(fā)效率，也更滿足SaaS客戶的個性化需求。

第二種方式：MaaS+SaaS

這種方式則更進一步，讓MaaS直接替代掉PaaS。云計算的結(jié)構(gòu)則會調(diào)整為：IaaS--MaaS--SaaS。IaaS的數(shù)據(jù)直接喂給MaaS，而MaaS所使用的數(shù)據(jù)完全基于客戶公司自己的業(yè)務。

最終輸出的SaaS形態(tài)會是，每位客戶得到的產(chǎn)品功能和服務，都是根據(jù)自己的業(yè)務生成，就如同現(xiàn)在C端的算法推薦邏輯一樣，每位用戶得到的功能都不一樣，充分滿足所有客戶的需求。

如果上述設想，國內(nèi)SaaS能實現(xiàn)一半，那么未來的交付方式也將從訂閱模式轉(zhuǎn)為按需付費。甚至，可能變?yōu)镾aaS-based AI，也就是SaaS作為一種微服務隱藏在AI產(chǎn)品中，SaaS屬性極低。

產(chǎn)品易用性的提升、個性化需求的滿足，單是這兩點足以顛覆SaaS的交付方式。客戶使用自然語言就能夠調(diào)用符合業(yè)務需要的功能，也不需要學習成本，個性化的程度更高，那么SaaS產(chǎn)品會呈現(xiàn)病毒式增長。

另一方面，SaaS接入大模型的成本增加，客戶調(diào)用的功能越多，SaaS公司也將收取更多的費用。屆時，按需付費會更有助于SaaS的發(fā)展。

這也是為什么，有業(yè)內(nèi)人士認為未來十年會是SaaS的黃金十年，國內(nèi)會長出更多獨角獸，國外則會生出巨頭公司。

03

關注SaaS企業(yè)

進軍大模型的風險

對于所有身處其中的市場主體來說，任何一個技術變革時代都有硬幣的兩面，無動于衷就是挑戰(zhàn)，順應趨勢就是機會。

金山辦公CEO章慶元表示，“今天我們企業(yè)所處的時代，很像十幾年前移動互聯(lián)網(wǎng)的初級階段，很多技術的發(fā)展水平最后都超乎想象。SaaS的未來必然AI化，大家不要為新技術的出現(xiàn)而焦慮，要去思考如何借助大模型的能力來升級產(chǎn)品。”

《SaaS創(chuàng)業(yè)路線圖》作者吳昊認為，在大模型的沖擊之下，低代碼、RPA、客服等重交互領域廠商會受到較大影響。

某頭部辦公軟件和服務提供商負責人表示，在客戶需求的推動下，辦公軟件越做越復雜，如果辦公軟件廠商自己不AI化，不將產(chǎn)品簡單化，未來就會被AI化的友商“干掉”。

當然，SaaS企業(yè)進軍大模型、應用大模型，也必須注意一些風險。

一是，以ChatGPT為代表的大模型的回答準確性以及是否合乎倫理道德，現(xiàn)階段還存疑。

語言類大模型應用可能會在短期迎來高潮，但最后都會衍進到落地的實用場景。因此，關注實用場景，考慮在實用場景中的表現(xiàn)，才能讓大模型應用沖向效率應用的新高峰。

其次，大模型的訓練和運營成本極高，盲目去跟進大模型的研發(fā)，很可能積重難返。

從2022年開始，很多SaaS公司意識到一個問題，即自己不可能一直采取“融資-燒錢-融資”的模式，這種模式是無法持續(xù)的，因此很多企業(yè)開始精打細算過日子。

很多企業(yè)由于開了太多產(chǎn)品線，陷入了資金困境，因此SaaS企業(yè)也要抗住AI的誘惑，控制好成本，一定要在第一個產(chǎn)品掙錢以后，再去做第二個產(chǎn)品。

此外，大模型需要具有幾十種涌現(xiàn)能力，沒有涌現(xiàn)能力的大模型其實不能稱之為革命性的大模型。因此，SaaS企業(yè)也要考慮自己的業(yè)務方向是否存在未來被GPT升級折疊的風險。

花兩三年時間去打磨一個應用，如果很快被折疊，這將是一個巨大的打擊，所以選擇應用落地方向非常重要。

04

結(jié)語

每一次技術變革的來臨，都預示著一次行業(yè)更迭，而每次洗牌都會有玩家從場消失，身處其中的選手復雜情緒可想而知。

大模型在重構(gòu)云計算基礎設施的同時，也將重構(gòu)SaaS行業(yè)，它將成為SaaS生長的一片沃土，也會給SaaS創(chuàng)業(yè)者帶來不確定的挑戰(zhàn)。

SaaS企業(yè)中的每一分子，或許不應該因大模型如此焦慮，而是如硅谷創(chuàng)業(yè)公司所信奉的準則一樣：預測未來最好的辦法就是把它造出來。

編者按：本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號：科技云報到(ID：ITCloud-BD)，作者：科技云報道