今年年初 DeepSeek 爆火后，很多软件 SaaS 公司的老板被大模型和智能体持续轰炸，产生非常强的焦虑感，既要应对技术跃迁带来的价值范式转移，又需在宏观经济承压、客户预算收紧的复杂环境中寻找新增长。
本次爱分析邀请纷享销客创始人&CEO罗旭在线对谈，共同探讨AI与 SaaS 的融合之路。围绕 AI 时代 SaaS 行业的战略转型与竞争格局等热点话题展开深度探讨。
一、AI 投入产出比的战略考量
在大环境不佳的背景下，SaaS 公司面临 AI 投入的确定性成本，如算力、算法人才等，与回报测算的挑战。传统卖工具的回报测算逻辑已随 AI 时代到来而改变，因此需重新思考 AI 战略的投入产出比，尤其是在企业刚理解工具回报逻辑又进入新竞争环境的情况下。
AI 战略并非战术性短期部署，而是企业从传统软件向智能化软件跨越的时代性转型。需以终为始制定三到五年规划，明确未来商业模式、产品形态及所需投入，结合现有资金与产品能力，循序渐进分阶段实施，避免因短期投入压力导致企业 "猝死"。若仅关注当下做几个 Agent、测算研发人天与定价，会陷入"战术勤奋掩盖战略缺失" 的误区，忽视智能化转型需在肉体、思想、价值形态和能力上的全面体现。
单纯从战术角度追逐 AI 热点，如跟风卖一体机、做 AI培训等，虽能短期获利，但企业服务的核心是长期为客户创造价值。若定位为引领行业的平台型公司，需思考智能化时代的生态位与核心能力，按"做一年看两年想三年" 的逻辑规划行动。若仅以生存为目标，可追逐短期热点，但需明确自身定位。例如，纷享销客从 2023 年起思考 AI 战略，2024 年投入研发，2025 年推出产品前先找原型客户打造最佳实践，而非急于售卖概念。这样做才会更正确的真正的为客户创造价值。
智能化转型需企业与 SaaS 厂商双向准备，企业需做好数据治理、信息化基础建设，整合多方数据，构建数据湖仓平台，同时提升组织的 AI 意识与规划能力；厂商则应聚焦构建平台型、有行业智慧、赋能型且安全可信的 AI 产品，打磨底层技术与知识库，而非盲目堆砌 Agent。当前 AI 仍处初级阶段，类似蒸汽机改良后的工业革命初期，企业无需焦虑错失机会，而应理性夯实基础，待双方准备成熟后实现双向奔赴，规避基础薄弱导致的 AI 应用失效风险。
二、SaaS 公司的 Agent 产品壁垒
AI 类应用产品的壁垒需基于用户分层（小企业、中大企业、巨型企业）而定。小企业需要开箱即用且贴合业务场景的 Agent 产品，其壁垒在于对用户需求的敏锐理解及 Agent 构建的敏捷性，需像"细菌" 一样快速迭代，以适应短周期市场变化；中大企业既需要成熟 Agent 产品，更需要智能化平台，该平台需整合数据治理、湖仓一体等底层能力，如Salesforce的数据云，通过平台支撑个性化 Agent 构建；巨型企业则需求智能化能力中心，除产品力外，还需具备服务大客的营销能力，以应对央国企等大型组织的复杂需求。
中小企业的 Agent 产品逻辑与 C 端手游类似，需以敏捷迭代为核心。例如，类似 "羊了个羊" 这类爆款小程序游戏，通过快速推出大量应用并精准匹配用户需求实现收益，中小企业 Agent 产品需具备快速试错、高频更新的能力，避免陷入"恐龙" 式的缓慢迭代模式，以在短生命周期内完成市场验证与价值捕获。
中大型企业的智能化平台区别于单一 Agent 工具，更强调行业属性与底层能力整合。以营销领域为例，智能化平台需围绕销售业务场景，集成提示词工作台、场景设计器等工具，允许企业自主构建 Agent，形成"授人以鱼 + 授人以渔" 的赋能模式。这与传统 SaaS 的 Paas 平台一脉相承，均旨在解决标准化产品与个性化需求的矛盾，让企业能以最小成本调用底层能力，自主搭建适配业务的服务，避免陷入项目制外包的 "人力消耗" 困境。
智能化时代对平台能力提出更高要求。中大型企业的个性化需求在 AI 驱动下更趋复杂，单一厂商难以覆盖所有场景，因此平台需开放能力让用户自主构建 Agent。例如，传统 Paas 平台从 17 年建设到 19 年底才形成竞争力，智能化平台同样需要持续投入，如通过三年以上的底层技术打磨、数据治理优化及生态合作，才能形成真正的行业壁垒，避免沦为.............
原文转载：https://fashion.shaoqun.com/a/2093654.html
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