Gen AI 浪潮中，SaaS+AI，如何實現從技術融合，到產品化、商業化的跨越？站在新十年的起點上，中國 SaaS 如何從過去的發展中汲取經驗，邁向新紀元？

在“2024 中國 SaaS 大會”主會場的領袖峰會上，崔牛會創始人&CEO 崔強發表了“SaaS+AI，開啟企業軟件下一個十年”的主題演講。崔強認為，在 AI 加持下，未來一定會出現讓客戶的使用門檻更低，客戶應用體驗更好，功能更一體化的 SaaS 軟件。在 AI 時代，我們需要用 AI 原生思維去思考如何面對客戶，如何創新產品與服務。

崔牛會創始人&CEO 崔強

以下為演講內容整理：

01 過去十年

今年是中國 SaaS 開啟新十年的一個起點，我們想把 SaaS 行業過去十年和當下做一個對比，所以今天我演講的主題是“SaaS+AI，開啟企業軟件下一個年”，希望能帶給大家一些對中國 SaaS 的當下判斷以及對未來的展望。

先和大家一起回顧一下，這十年中國 SaaS 行業發生了什么。

中國SaaS十年前與現在的對比

從資本看，十年前是資本涌入的時間點，當下資本幾乎變得非常理性，可以毫不夸張地說，是資本撤出的時間點；

從客戶看，2014 年我開始做崔牛會的時候，當時很多 SaaS 產品看起來就像玩具。那時我跟他們講，未來這些產品一定會變成核心應用：這十年，中國 SaaS 確實也經歷了從邊緣應用走向核心應用的轉變過程；

從生態看，生態我們呼吁了十年，希望大家能夠聯結在一起，為客戶創造更多價值。這十年，我們看到從最初的生態萌芽，到現在生態逐漸成型的變化；

從產品看，從口頭重視到真正成為核心競爭力。前五年的 SaaS 大會沒有設產品場，記得一次易企秀創始人黃金對我說，SaaS 的核心是產品，你沒有產品場，那我們在做什么？加了產品場之后，我們發現大家在報名時，依舊熱衷看營銷增長。這些年，產品開始從口頭重視到真正成為核心競爭力；

從市場看，現在大家都在談出海，從國內市場走向海外市場；

從競爭看，原來更多關注的是產品功能夠不夠多，價格夠不夠有競爭優勢。現在 SaaS CEO 們講得最多的是能為客戶帶來什么樣的真實價值，以及如何通過生態協同服務好客戶；

從技術看，2014 年是移動互聯網興起的時候，現在是 AI 興起的時候，我覺得這兩個 10 年會同樣精彩，有很多新機會；

從組織看，剛過去的十年，很多 SaaS 公司都經歷了盲目、盲從的階段，被資本快速催熟后變得無序、膨脹、自我?，F在他們更多會向內看自己的組織力是不是足夠健壯。在這十年中，大家如果向外看，看的是客戶價值；向內看，看的是組織力。

全球人工智能支出

我們看IDC報告，2024 年全球在生成式 AI 投資接近 405 億美元 ，2028 年將達到 2020 億美元 ，5 年復合增長率 59%。

從全球市場看 ，北美 AI 投資占據主導 ，約為 60%；歐洲、中東和非洲地區占比 23%；亞太地區和日本約占 19.3%，這和我們看到的情況是一致的；從行業上看 ，銀行業、軟件和信息服務及零售業為 AI 支出排名前三的行業。2024 年 ，軟件和信息服務行業在 AI 的投資達到了 331 億美元 ，2028 年將達到 660 億美元。

中國AI市場IT支出預測

前段時間，崔牛會和靖亞資本一起發布了《2024 中國 Cloud 行業趨勢報告》，里面有一個數據：2024 年，中國 Gen AI 預計投入金額達 262 億元。IDC 數據顯示，2027 年，中國生成式 AI 投資規模將超 130 億美元，五年復合增長率為 86.2%，中國將繼續引領亞太地區人工智能市場的發展。

02 Gen AI 落地之年

從商業化進程看，從 C 端玩具，到 B 端生產力工具，Gen AI 在 2024 迎來了“落地之年”。

相信大家都經歷了這樣一個情緒變化曲線：Chat GPT 剛發布時，大家興奮中會夾雜一些焦慮，擔心自己被替代；恢復冷靜之后，大家開始去找產品與 AI 的結合點，但真正到價值驗證時，現實不及預期又會失落；最后知道 AI 是一場不可逆的革命之后，不得不跟進，篤定之后又慢慢回到理性。

Gen AI情緒變化曲線

相信未來在 AI 的加持之下，一定會出現讓客戶的使用門檻更低，應用體驗更好，功能更加一體化的 SaaS 軟件。在這過程中，我們需要用 AI 原生思維，去思考如何面對客戶，如何創新產品與服務。

在“SaaS+AI”的過程中，我覺得還是應用為王：SaaS 廠商擁有數據、場景、行業 Know-how，所以 AI 時代是應用主場的時代。

大模型在To B落地場景

大模型落地，應用為王，場景為先。在調研中我們發現已發布 Gen AI 產品的廠商中，銷售客服、HR、營銷獲客、設計行業占比超過 60%，具體場景通常都與 AIGC 技術聯系緊密，比如智能客服、智能陪練、AI 面試、營銷內容生成等。

在場景選擇上，SaaS 廠商需要在成本、可控性、商業價值三者的交集中尋找可落地的場景。

第一，是成本。包括 AI 的推理、部署、服務成本等。隨著開源和大模型價格戰，相信未來成本還會越來越低。

第二，是可控性。To B 業務場景更像是一個嚴謹的理科男思維，而大模型更像一個文科男思維，二者碰撞時企業需要的是安全可控的業務流程。所以，可控性就成為一個關鍵問題。

第三，是商業價值。真正找到可變現的商業場景，才能真正為企業帶來增長。

在 Gen AI 采用現狀的調研中，我們發現接近 80% 的廠商已發布或即將發布 Gen AI 產品，近20%的廠商目前暫時沒有 AI 相關計劃，我相信明年再做調查會發生更大改變。

在 Gen AI 采用的先行企業中，從人員規模上看 ，中小型廠商（1-500 人規模）合計占比接近 80%，500 人以上規模的占比接近 20%。上周我們在論壇上聊過一個話題對我觸動挺大：未來企業只有三類人，一類是創始人，一類是合伙人，一類是機器人。接下來一定會出現很多一人公司這樣的超級公司。

前段時間我們去美國也確實看到了很多很小規模的企業在做非常有想象力的事情，而且也出現了一人獨角獸企業。

所以，我覺得臃腫且低效的組織，在 AI 時代將面臨比較大的組織挑戰。記得馮頡（銥云供應鏈創始人&CEO）一次跟我說，當年金蝶上市時才 1000 人規模，前幾年很多 SaaS 公司奔到了 2000 人、3000 人甚至更大，我覺得那時還是不理智的。

在 Gen AI 采用的先行企業中，從客群分布上看，中大企業包括國央企占到了 80%，SMB 小微企業占 20%，具體來看金融、科技、制造和醫療四個行業在 Gen AI 采用上進展比較快。

在 Gen AI 的采用原因上，增強現有的產品力是最主要原因，占比 29.62%，其次是改善客戶體驗、獲得競爭優勢、提高運營效率。

采用原因分析

統計結果也表明，AI 不會顛覆 SaaS，只會讓 SaaS 變得更好，我覺得 SaaS 廠商本身也是 AI 服務的受益者。

大模型選型統計

在大模型選型上，阿里通義、Open AI、 百度文心排名前三。我們當時想，這段時間阿里通義在市場投入上并不算大，之所以排在第一位，我覺得和阿里本身是 To B 公司有關，它在 To 市場的占有率很高。

另外值得注意的是，開源模型占比 15.72%，我們也分析了這項數據背后的原因：大家不希望自己的知識產權、數據傳到公有云上，所以用開源模型訓練自己的私有模型，再提供給客戶使用。

03 產品化&商業化

在 Gen AI 產品化方面，我們發現接近 20% 的廠商選擇發布新產品，28.7% 的廠商選擇作為現在產品的補充和服務。大家更傾向于在原有產品上疊加 AI 能力提供給客戶。

定價策略

在價格策略上，有 72.84% 的選擇價格不變 ，22.22% 的選擇漲價。前段時間我們在討論定價閉門會內容時提到，中國的軟件產品不敢漲價，主要是因為沒有漲價的底氣，對自己的產品價值判斷不夠，或者客戶對產品價值的認知力不夠。所以，大部分廠商雖然疊加了 AI 能力，付出了研發成本，但在產品定價上并沒有發生變化。

定價方式

在定價方式上，基于使用量定價最多 ，其次是按固定費用定價、基于價值/結果定價 、混合定價模式。因為國內 SaaS 原來基本上都是成本定價方式，我們看到基于價值/結果定價占比接近 30%，這是一個很欣喜的變化：因為大家開始從向客戶交付產品，到向客戶交付結果轉變。

Gen AI未來研發投入

再看研發投入的變化，超過 55% 的廠商研發投入增加了，其中 14.81% 的廠商研發投入顯著增加。和國外 SaaS 廠商、軟件廠商的研發占比相比，其實中國的 SaaS 廠商研發占比是偏高的。在這么高的研發占比下，大家在 AI 上又增加了 10%、20% 以上。其實 AI 投入，最后還是要算 ROI。

昨天辯論賽時，北森創始人老紀（紀偉國）也提到，“SaaS+AI”，如果不算賬會死得很慘。我們現在看“SaaS+AI”的最大問題，就是如何商業化，怎樣找到可商業化的場景，并且讓客戶愿意為此續費；另外一個是“過度研發”。在競爭環境下，不能不跟進，商業化又很難，大家就在這樣的過程中掙扎和徘徊。

商業化策略、高研發投入、客戶采用和行為變化是三個主要的實施挑戰。

實施挑戰

在定價方面的窘境是成本難以預測，AI 的推理成本過高，以及客戶不接受新的定價方式三個主要挑戰。

定價挑戰

下面這張圖比較有意思，實施 Gen AI 功能后，貴公司的凈留存率是多少？當時我們在想這個問題時，想看看 Gen AI 疊加進來，或者推出新產品之后，到底對 SaaS 的凈留存率有沒有影響，最后我們發現 61.11% 的廠商選擇了不適用。

實施Gen AI功能后的凈留存率

我們知道全球 AI 發展非常快，但真正能賺到錢的產品非常少，主要是因為現在給客戶帶來的價值還不夠明顯。AI 投入的一個核心問題是如何讓用戶持續付費，我們的結論是：Gen AI 在 To B 市場還未跨越鴻溝，目前還處在從創新者向早期采用者跨越的階段。

在未來 Gen AI 的投入方式上，我們的調查數據是用 Gen AI 增強現有產品功能的占比 35.63%，這個和我們前面看到的一致；開發新的 Gen AI 產品占到了 19.84%，我們發現，為了讓客戶更易看到商業價值并為產品付費，也有 SaaS 廠商選擇獨立 SKU 的定價策略。

Gen AI 未來投資計劃

在Gen AI 未來投資計劃中，81.48% 的表示會增加投入，其中 64.81% 的廠商選擇了適度增加，我覺得在經歷這兩輪浪潮之后，大家在投入這件事上變得格外謹慎。

估值倍數預期統計

在對估值倍數預期中， 6 -10x P/S 上合計占 50%。從這個數據來看，大家還是樂觀的，我覺得我們需要有這樣的夢想。

Gartner 的“2024 年中國數據、分析和人工智能技術成熟度曲線”顯示，未來兩到五年，包括復合型 AI、 多模態 Gen AI 等 AI 相關創新將可能實現主流采用 ，進—步擴大 Gen AI 的可用性和應用范圍。

今年7月份，我們也在蘇州做了第一屆“SaaS+AI”的創業大賽，看到在一些 To B 場景，很多案例采用了“大模型+小模型”的方式，大模型可以充分發揮它的泛化能力，小模型可以解決確定性問題。我覺得未來這種疊加的方式會越來越多地存在，并且解決企業中很多的確定性問題。

04 展望“下一個十年”

最后，我用幾個關鍵詞來展望“下一個十年”。

第一個，高增長。剛才我們也看到，2027 年，中國生成式 AI 投資規模將超 130 億美元，五年復合增長率為 86.2%。到底多少人能在其中拿到投資人的錢，我覺得很重要。

第二個，AI共識。不管是產品人、廠商還是客戶，慢慢形成一個共識，就像 10 年前客戶對 SaaS 的判斷到現在的轉變一樣。

第三個，應用為王。大模型格局形成之后，不會有那么多大模型公司再進來了，未來一定是應用百花齊放的時代，就像 2014 到 2016 年，中國那一波 SaaS 公司涌現的一個狀態。

第四個，能力邊界。我們覺得要在可控性（能力邊界）、成本、商業價值三者的交集中去找落地場景。

第五個，小模型。這個“小模型”并不是說它的參數規模小，主要是指在一些對數據安全比較敏感的場景，大家會選擇在開源模型的基礎上訓練自己的私有模型服務客戶。

第六個，AI原生。在 AI 加持下，未來一定會出現讓客戶的使用門檻更低，客戶應用體驗更好，功能更一體化的 SaaS 軟件。在 AI 時代，我們需要用 AI 原生思維去思考如何面對客戶，如何創新產品與服務。

第七個，全球化。真正到海外看，無論硅谷，還是中東，你會對那個市場深有感受。我們體感是海外整體數字化水平比國內要差很多，遍地有機會，就看你的價值夠不夠。

第八個，超級公司。用很少的人，加上 AI，創造一種商業價值，無論是 C 端，還是 B 端，我們都看到了這樣的企業。

最后，希望大家未來十年在 AI 時代，能夠像在移動互聯網時代一樣高歌猛進，但同時，大家還要更理性地看待商業本質，否則又會陷入上一波的狂熱中盲目跟從。我相信經歷過上一個十年的 SaaS 廠商，在下一個十年會更理性、更沉著，為客戶創造更多商業價值，謝謝大家。

感謝接受崔牛會“2024年 SaaS GenAI 應用調研問卷”調研、采訪的朋友，為我們提供了國內SaaS、企業軟件廠商在AI創新方面的寶貴經驗。

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