目前全球各大科技公司已宣称要用大模型触及、整合所有产品，因此有人推荐，受 AI 大规模影响最大的行业将会是 SaaS 行业。在大模型的冲击下，SaaS 领域正在迎来新的机会和风险。本文作者对此进行了分析，希望对你有帮助。

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目前全球各大科技公司已宣称要用大模型触及、整合所有产品。

其中，微软率先为其办公家族装配上了各类 copilot，开发者可通过 " 插件 " 将应用和服务接入 Microsoft 365 Copilot；谷歌也不甘示弱的将 Duet AI 整合进了 Gmail、Google Docs 等办公软件中。

此外，海外的 Salesforce、Notion 和国内的金山也迅速将大模型嵌进了自家 SaaS 产品。

在大模型的冲击下，SaaS 领域正在迎来新的机会和风险。

一、大模型为 SaaS 商业化提供新思路

在大模型出现之前，对中国 SaaS 服务商而言越来越艰难。在复杂的外部环境面前，低价竞争赚吆喝的时代落幕了，服务商无论大小都需要自己造血，商业化成为不可回避的话题。

过去习惯靠免费策略扩充大盘的大厂们，都加紧了商业化部署，开始陆续推出收费项目制。

一方面，是毛利、销售效率、营收增长全部都要做好，才能跑出盈亏平衡；一方面，是如何尽可能的延长客户的生命周期。即使对 SaaS 模式最具信心的公司，客户月流失率都在 10% 左右。

这样算下来的话，用不了一年所有的客户就会流失殆尽，SaaS 软件的订阅模式也会沦为一个笑话。

因此，截止去年底，大厂 SaaS 商业化进展缓慢，外界认为改变中国 SaaS 商业化难题，大厂也很难实现。

但大模型兴起后，SaaS 商业化似乎有了新的解题思路。

一位大厂从业人士认为，大模型在技术演进过程中形成的数字内容孪生、编辑、创作三大能力，以及就此衍生出的一系列文本生成功能，正好可以对应 SaaS 办公场景，为办公软件嵌入更多新功能提供了支持，强化了场景的结合。

例如，微软的 Copilot 就解决了文本创作的问题。在微软官方演示中，一个类似 " 帮我集中注意力 " 的模糊指令发出后，Copilot 还会全屏当前窗口、隐藏其他窗口。

这是因为大模型使自然语言成为使用 APP 的界面，直接调出功能。而未来的 AI 助手，则会拦截 SaaS 界面，甚至很多 APP 都会被拦截掉，只保留交互层。

有了大模型，也许未来 SaaS 能够拉起一切 B 端生态，赛道上的企业也无不看到这个新机遇。

钉钉叶军认为，" 这会产生一个新入口，重构流量。过去很多人说钉钉功能多复杂难用，但以后有了 AI 就不怕功能多了，AI 可以直接调起功能 "。

据叶军公开披露，智能化改造最先上的是钉钉文档，第二个是 IM 里面的摘要和待办功能，第三个是拍照生成低代码。三个产品场景优先级都已经拔到最高，并为此不惜停掉其他重要项目，争取在年内达到所有场景都具备智能化能力。

事实上，大模型重新定义了软件价值，或许正在改变以前中国软件卖不动、大家习惯免费的现状。所以，有业内人士表示，这次可能才是中国 SaaS 真正的元年，前面的都是假元年。

其更进一步的逻辑在于，以前的 SaaS 元年，只不过是信息化过程，非业务处理的 " 最优解 "，因此价值有限。

但这次在底模型基础上，大家都可以自己训练模型，模型越做越专业，从而给出某类业务的最佳 " 智能化 " 解决方案，让 SaaS 产品的软件 " 实操价值 " 含量增加。同时模型本身是在线的，那自然而然就会变成订阅制。

这有望最终推动中国 SaaS 市场的商业化突围，改变中美 SaaS 企业市值落差大的 " 痛点 "，进一步倒逼 AGI 的产业化加速。

二、大模型或重塑 SaaS 开发和商业模式

事实上，大模型的出现，不仅为 SaaS 带来了更多的想象空间，为 SaaS 的开发模式也带来了新的可能性：第一种通过改变 PaaS 的开发模式，第二种是 MaaS+SaaS。

目前，国内头部 SaaS 公司都开发了自己的 PaaS 平台，用 PaaS+SaaS 的方式服务客户，针对客户业务提供个性化的 SaaS 产品。

但 PaaS 的开发周期普遍较长，国内许多 SaaS 公司仍然不敢尝试，最后很难吃到大客户。如今，大模型的出现，为这部分 SaaS 公司燃起希望。

第一种方式：改变 PaaS 的开发模式。

开发人员用自然语言编程的方式开发 PaaS 平台，或利用 GPT 技术让编程更智能化。虽然低代码 PaaS 平台可以降低开发成本，提升效率，但这种方式限制仍然很多，不仅很多客户需求无法满足，产品本身也有不少问题。

但 MaaS 则不同，如果 MaaS 平台搭建在 PaaS 与 SaaS 中间，PaaS 的开发则会基于 MaaS 平台，而不是直接在云厂商提供的 IaaS 上开发。

而 MaaS 平台的作用本身就是提供个性化功能，因为 MaaS 的数据来源是企业客户自己在云端的数据。这样一来，既提升了 PaaS 的开发效率，也更满足 SaaS 客户的个性化需求。

第二种方式：MaaS+SaaS。

这种方式则更进一步，让 MaaS 直接替代掉 PaaS。云计算的结构则会调整为：IaaS – MaaS – SaaS。IaaS 的数据直接喂给 MaaS，而 MaaS 所使用的数据完全基于客户公司自己的业务。

最终输出的 SaaS 形态会是，每位客户得到的产品功能和服务，都是根据自己的业务生成，就如同现在 C 端的算法推荐逻辑一样，每位用户得到的功能都不一样，充分满足所有客户的需求。

如果上述设想，国内 SaaS 能实现一半，那么未来的交付方式也将从订阅模式转为按需付费。甚至，可能变为 SaaS-based AI，也就是 SaaS 作为一种微服务隐藏在 AI 产品中，SaaS 属性极低。

产品易用性的提升、个性化需求的满足，单是这两点足以颠覆 SaaS 的交付方式。客户使用自然语言就能够调用符合业务需要的功能，也不需要学习成本，个性化的程度更高，那么 SaaS 产品会呈现病毒式增长。

另一方面，SaaS 接入大模型的成本增加，客户调用的功能越多，SaaS 公司也将收取更多的费用。届时，按需付费会更有助于 SaaS 的发展。

这也是为什么，有业内人士认为未来十年会是 SaaS 的黄金十年，国内会长出更多独角兽，国外则会生出巨头公司。

三、关注 SaaS 企业进军大模型的风险

对于所有身处其中的市场主体来说，任何一个技术变革时代都有硬币的两面，无动于衷就是挑战，顺应趋势就是机会。

金山办公 CEO 章庆元表示，" 今天我们企业所处的时代，很像十几年前移动互联网的初级阶段，很多技术的发展水平最后都超乎想象。SaaS 的未来必然 AI 化，大家不要为新技术的出现而焦虑，要去思考如何借助大模型的能力来升级产品。"

《SaaS 创业路线图》作者吴昊认为，在大模型的冲击之下，低代码、RPA、客服等重交互领域厂商会受到较大影响。

某头部办公软件和服务提供商负责人表示，在客户需求的推动下，办公软件越做越复杂，如果办公软件厂商自己不 AI 化，不将产品简单化，未来就会被 AI 化的友商 " 干掉 "。

当然，SaaS 企业进军大模型、应用大模型，也必须注意一些风险。

一是，以 ChatGPT 为代表的大模型的回答准确性以及是否合乎伦理道德，现阶段还存疑。

语言类大模型应用可能会在短期迎来高潮，但最后都会衍进到落地的实用场景。因此，关注实用场景，考虑在实用场景中的表现，才能让大模型应用冲向效率应用的新高峰。

其次，大模型的训练和运营成本极高，盲目去跟进大模型的研发，很可能积重难返。

从 2022 年开始，很多 SaaS 公司意识到一个问题，即自己不可能一直采取 " 融资 - 烧钱 - 融资 " 的模式，这种模式是无法持续的，因此很多企业开始精打细算过日子。

很多企业由于开了太多产品线，陷入了资金困境，因此 SaaS 企业也要抗住 AI 的诱惑，控制好成本，一定要在第一个产品挣钱以后，再去做第二个产品。

此外，大模型需要具有几十种涌现能力，没有涌现能力的大模型其实不能称之为革命性的大模型。因此，SaaS 企业也要考虑自己的业务方向是否存在未来被 GPT 升级折叠的风险。

花两三年时间去打磨一个应用，如果很快被折叠，这将是一个巨大的打击，所以选择应用落地方向非常重要。

四、结语

每一次技术变革的来临，都预示着一次行业更迭，而每次洗牌都会有玩家从场消失，身处其中的选手复杂情绪可想而知。

大模型在重构云计算基础设施的同时，也将重构 SaaS 行业，它将成为 SaaS 生长的一片沃土，也会给 SaaS 创业者带来不确定的挑战。

SaaS 企业中的每一分子，或许不应该因大模型如此焦虑，而是如硅谷创业公司所信奉的准则一样：预测未来最好的办法就是把它造出来。

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