當 AI 大模型的浪潮席卷全球，SaaS 行業(yè)是否將迎來新一輪增長？DeepSeek 這股技術新勢力，能否讓 SaaS 重回資本市場的聚光燈？在二級市場企業(yè)軟件板塊回暖的背景下，未上市軟件公司是否迎來最佳 IPO 或并購窗口期？

整理｜周效敬；編輯｜燕子

DeepSeek 能否解決 SaaS 行業(yè)的產(chǎn)品標準化、定制化困境？企業(yè)軟件的付費模式是否會被重構？未來 SaaS 是否會被 AI 徹底顛覆，開啟全新的 AI 即服務（AI as a Service）模式？

最近，在崔牛會策劃的“DeepTalk｜DeepSeek猜想系列”對話中，一場主題為“DeepSeek 如何改寫 SaaS 投資邏輯？”，由崔牛會創(chuàng)始人&CEO 崔強主持，特邀蝶創(chuàng)控股總經(jīng)理文然、微致資本創(chuàng)始管理合伙人郭欣、東方富海合伙人陳利偉、聯(lián)想創(chuàng)投高級總監(jiān)葉帥民Simon等四位 To B 軟件領域頭部投資人參與，探討了 AI 對 SaaS 行業(yè)的深遠影響，從投資邏輯到商業(yè)模式，從產(chǎn)品形態(tài)到市場機會，嘉賓們的精彩觀點為大家?guī)砹巳碌乃伎己蛦l(fā)。

文然把 AI 技術的引入比作從“菜刀”升級到“加特林”，效率大幅提升，但如果軟件廠商無法在特定場景中實現(xiàn)突破，行業(yè)可能會再次陷入內(nèi)卷。廠商需要想清楚自己能提供什么核心價值，確保能從客戶那里獲得合理的回報，才能維持可持續(xù)發(fā)展。

陳利偉認為，中國 SaaS 行業(yè)的困境必須放到宏觀環(huán)境中看：需求不足是共性問題，不僅存在于 SaaS，實體產(chǎn)業(yè)同樣面臨。即便在這樣的環(huán)境下，仍有部分 SaaS 公司保持盈利甚至增長。他們觀察被投企業(yè)后發(fā)現(xiàn)，這些公司有一個共同點——極度聚焦。陳利偉講了一個企業(yè)“小而不倒”的故事，他把企業(yè)小而不倒的邏輯總結為場景聚焦、行業(yè)深扎和價值可量化。

郭欣說，AI 的出現(xiàn)并沒有改變他對行業(yè)投資邏輯的看法，但 AI 帶來了市場空間的擴大。軟件行業(yè)一直是服務行業(yè)中的一個小分支，而 AI 的出現(xiàn)讓軟件有機會蠶食更多服務行業(yè)的份額。未來“服務即軟件”可能會成為行業(yè)的一個重點方向。他認為，中國科技創(chuàng)投行業(yè)本身遭遇的困境比 SaaS 更嚴重，現(xiàn)在投資人自己都募不到錢，關注再多也沒“子彈”投，“SaaS 會回到聚光燈下，但很難從根本上解決問題，行業(yè)整體別指望回到 2021 年的瘋狂”。

在葉帥民看來，未來，人機協(xié)作或人與 AI 員工的協(xié)作將成為主流的勞動模式，生產(chǎn)力和生產(chǎn)關系將被重新塑造。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，有了平臺經(jīng)濟和共享經(jīng)濟；而在 AI 時代，可能會出現(xiàn)一種新的經(jīng)濟形態(tài)，比如“智能經(jīng)濟”。他認為，SaaS 是服務于企業(yè)在特定階段的需求，基于過去的技術手段（如云計算）形成的階段性解決方案。未來，AI 帶來的巨大變化將改變企業(yè)形態(tài)，這不僅是 SaaS 的機會，更是整個行業(yè)的重構。

無論你是創(chuàng)業(yè)者、投資人還是行業(yè)觀察者，這場對話都有可能為你提供寶貴的洞見和方向。

閱讀目錄
1. AI 能否讓 SaaS 行業(yè)重回聚光燈下？
2. SaaS 的“頑疾”，AI 能治好嗎？
3. AI 的機會留給頭部 SaaS 企業(yè)？
4. AI 不會改變 SaaS 投資邏輯
5. 中國 To B 軟件呼喚健康的并購市場
6. 中國 SaaS 企業(yè)需要“合并同類項”
7. AI 會催生新的機會
8. 從“軟件即服務”到“服務即軟件”

以下是經(jīng)牛透社編輯整理的對話內(nèi)容：

Tips：觀看對話原視頻，可通過【牛透社視頻號-直播回放-3月5日】獲取

AI 能否讓 SaaS 行業(yè)重回聚光燈下？

崔強：最近總有人問我：“SaaS 還有沒有未來？”尤其 DeepSeek 這類技術出現(xiàn)后，行業(yè)焦慮反而更重了。各位覺得，AI 能讓資本重新關注 SaaS 嗎？

文然：尤其是春節(jié)后，大家會有明顯的體感，二級市場的反應已經(jīng)很直觀——這些 To B 上市公司的市值少則翻 40～50% 倍，多的翻倍或翻幾倍，DeepSeek 對 SaaS 公司的加持非常明顯。而問題在于，它能在聚光燈下停留？除了已上市的公司被關注，其他公司能否持續(xù)被關注需要繼續(xù)觀察。

崔強：文然是一個產(chǎn)業(yè)人，在 To B 領域深耕多年之后就做了投資這件事，另外三位是純投資視角，大家都經(jīng)歷了 SaaS 前兩波潮起潮落，還能起得來嗎？

陳利偉：從 ChatGPT 到 DeepSeek，AI 對 SaaS 的影響一直分兩派。一派覺得是顛覆，另一派認為是加持。但數(shù)據(jù)不會說謊：在 DeepSeek 出來那個節(jié)點過去的八九個月，中國市場上 AI 因 Talking 帶來的交互流量增長 33 倍，這是什么概念？現(xiàn)在全中國所有的移動互聯(lián)網(wǎng)流量加起來每天大概是 90TB，大家普遍預計到 2030 年中國市場上因 Talking 帶來的網(wǎng)絡流量將會達到每天 500 TB。長期看，AI 會從四個維度改變 SaaS——

• 交互層面：從“點菜單”變成“說人話”；
• 軟件開發(fā)和架構層面：模型和 Agent 直接嵌入 SaaS 底層；
• 價值厚度變化：軟件從“記錄系統(tǒng)”變成“決策大腦”；
• 商業(yè)模式變化：從賣席位到賣用量甚至賣效果，短期看是改良，長期看一定是顛覆。

崔強：確實是分長期和短期這兩波，郭欣你有什么不一樣的視角嗎？

郭欣：從短期看熱度是有的，關注度是提高了，從二級市場的流動性，包括二級市場相關股票漲幅就能看得出來。但別太樂觀，SaaS 過去幾年的問題根本不是缺技術熱點，而是需求不足、付費意愿弱，也存在諸如商業(yè)模式等更深層的問題。我的判斷是，短期內(nèi)可能市場會關注，但是你不要指望有更多的資本涌入這個領域。

實際上中國科技創(chuàng)投行業(yè)本身遭遇的困境比 SaaS 更嚴重，現(xiàn)在投資人自己都募不到錢，關注再多也沒子彈投。所以我的理解是 SaaS 會回到聚光燈下，但很難從根本上解決問題。創(chuàng)業(yè)者得趁熱解決“臨門一腳”，比如快上市的公司趕緊沖一把。但行業(yè)整體別指望回到 2021 年的瘋狂。

我以前做過二級市場，很多做二級的朋友最近都在向我咨詢 To B 軟件，我的理解是，從長期來看這個影響會非常結構化。很難泛泛說對這個行業(yè)是好是壞，可能有些細分場景、細分領域的公司會被顛覆掉，但是有些場景，有些領域會得到更多商業(yè)上的機會，從長期來看我覺得并沒有什么定論。

崔強：Simon，你怎么看？

葉帥民：如果從體感上來講，在中國這個環(huán)境下，大家對 SaaS 的感受是哀鴻一片，確實沒有什么信心。從 DeepSeek 技術推出后的市場反應看，二級市場確實出現(xiàn)了明顯的估值修復。去年春節(jié)后，中國軟件板塊集體回暖，投資人開始重新關注 SaaS——過去認為 AI 可能顛覆 SaaS，甚至讓 SaaS 消亡，但現(xiàn)在我們看到兩者融合中的機會。這種變化讓市場心態(tài)從焦慮轉向理性，更愿意沉下心尋找長期價值。

SaaS 本質(zhì)上是企業(yè)軟件發(fā)展歷程中的一個階段。過去我們將其視為獨立賽道，但現(xiàn)在看，它更像是 AI 重構企業(yè)軟件生態(tài)的階段性信號。未來更大的命題在于：AI 如何重塑中國的企業(yè)軟件生態(tài)？比如通過 DeepSeek 這類技術，企業(yè)軟件可能從“功能工具”升級為“智能生產(chǎn)力系統(tǒng)”，這才是值得探討的方向。

中國 SaaS 的根本問題在于供需錯配——中小企業(yè)需要標準化產(chǎn)品但付費能力弱，大企業(yè)愿意付費卻要求深度定制。這種矛盾導致 SaaS 公司陷入兩難：若堅持標準化，難以滿足大客戶需求；若轉向定制，又背離訂閱制初衷。更關鍵的是，SaaS 帶來的生產(chǎn)效率提升對中小企業(yè)感知不強，導致需求側始終疲軟。

DeepSeek 這類技術的價值，不僅是工具升級，更是信心重建。當企業(yè)看到 AI 能顯著降本（如替代 30%客服人力）或增效（如自動生成營銷方案），需求側才會被真正激活。但商業(yè)生態(tài)的轉變需要時間——只有需求池足夠大，供給端才能形成健康循環(huán)。這就像電商崛起前需要移動支付和物流基建成熟一樣，AI+SaaS 的爆發(fā)同樣需要生態(tài)鋪墊。

崔強：剛才提到的“錯配”是個關鍵概念，中國 To B 市場的核心問題不僅是技術或產(chǎn)品，更是深層的結構性矛盾。比如供需錯配——中小企業(yè)需要標準化產(chǎn)品但付不起錢，大企業(yè)愿意付費卻要求定制化；還有交付錯配——SaaS 公司想做云訂閱，但客戶仍習慣本地部署。利偉，你之前深入研究過這些矛盾的具體表現(xiàn)嗎？

陳利偉：確實如此。中國 SaaS 行業(yè)的困境必須放到宏觀環(huán)境中看：需求不足是共性問題，不僅存在于 SaaS，實體產(chǎn)業(yè)同樣面臨。但有意思的是，即便在這樣的環(huán)境下，仍有部分 SaaS 公司保持盈利甚至增長。我們觀察被投企業(yè)后發(fā)現(xiàn)，這些公司有一個共同點——極度聚焦。

比如一家被投企業(yè)專注服裝行業(yè)的面料質(zhì)檢環(huán)節(jié)，僅服務頭部 30 家客戶，把質(zhì)檢流程拆解出 17 個標準化節(jié)點，續(xù)費率超過 90%。另一家公司專攻連鎖餐飲的排班管理，只解決“如何用算法優(yōu)化兼職人力調(diào)度”這一個問題，反而在疫情中逆勢增長。這就是小而不倒的邏輯：

1. 場景聚焦：不追求大而全，而是死磕一個細分場景；

2. 行業(yè)深扎：吃透垂直行業(yè)的 Know-How，甚至比客戶更懂業(yè)務細節(jié)；

3. 價值可量化：客戶能明確算出用了你的產(chǎn)品后，人力成本降了多少、出錯率減少多少。當宏觀需求不足時，只有極致聚焦才能形成護城河。

SaaS 的“頑疾”，AI 能治好嗎？

崔強：文然，你之前多次提到，中國這波 SaaS 廠商的員工工資水平比傳統(tǒng)軟件公司（比如用友）高很多，但軟件行業(yè)的人均單產(chǎn)卻很低。現(xiàn)在 AI 來了，你覺得這種情況會有所改變嗎？行業(yè)會變得更理性嗎？

文然：我覺得這個問題可以從幾個方面來看。 首先，以 Deepseek 為例，AI 技術的引入就像從“菜刀”升級到“加特林”，效率大幅提升，尤其是在客服等領域。但問題在于，如果企業(yè)無法在特定場景或應用中實現(xiàn)突破，行業(yè)可能會再次陷入內(nèi)卷。這種內(nèi)卷會再次暴露 SaaS 行業(yè)的老問題——投入產(chǎn)出比失衡，人均收入趕不上人均成本，虧損是必然的。

其次，企業(yè)需要想清楚自己到底能提供什么核心價值。如果沒有足夠的價值，客戶不會愿意買單。無論是通過產(chǎn)品還是競爭，企業(yè)必須確保能從客戶那里獲得合理的回報，才能維持可持續(xù)發(fā)展。

另外，過去幾年，尤其是從 2015 年開始，中國 SaaS 行業(yè)普遍采用燒錢模式，先拉客戶再考慮盈利。但這種模式在 2015 年和 2021 年兩輪周期中都未能達到預期目標。去年，我們看到很多 SaaS 公司大規(guī)模裁員，裁員比例從 20% 到 50% 不等，這說明行業(yè)正在回歸生意的本質(zhì)，即投入與回報的平衡。

AI 確實是一個強大的工具，但它并不能解決所有問題。無論是否引入 AI，企業(yè)都需要回歸基本的商業(yè)邏輯，即投入多少錢，能賺多少錢。AI 只是工具，最終企業(yè)還是要思考如何構建可持續(xù)的商業(yè)模式。

崔強：確實，我最擔心的就是像前些年 SaaS 剛興起時，文然曾提到的一個擔憂：這波會不會像第一波那樣，火兩年就不行了？當時我還比較篤定，覺得不可能，但最后確實復現(xiàn)了文然的擔憂。

我擔心的是，人在有錢的時候容易變得狂熱，無論是投資人還是創(chuàng)業(yè)者，大家都經(jīng)歷過這種狀態(tài)。另外，剛才利偉提到交互方式和產(chǎn)品形態(tài)在改變。在 SaaS 以及整個企業(yè)軟件領域，長期存在的問題，比如：產(chǎn)品標準化不足、過度定制開發(fā)、付費意愿弱等等，這些是否有可能通過 AI（比如 DeepSeek）得到結構性解決？

郭欣：在回答這個問題之前，我想先表達一個觀點。我們在討論 SaaS 模式時，經(jīng)常會做很多自我批判，認為是我們自己的問題導致了今天的困難。但我覺得，造成中國 SaaS 公司當前困境的核心原因，并不完全是我們自身的問題，而是與 2021 年國際形勢的變化有關。當時，企業(yè)的退出通道（如美股、港股、A 股上市）發(fā)生了巨大變化，導致整個行業(yè)的節(jié)奏被打亂。

如果當時退出通路沒有變化，我們本可以慢慢消化行業(yè)的基本面問題。但現(xiàn)實是，上一波投資是由移動互聯(lián)網(wǎng)的成功機構推動的，很多人用投移動互聯(lián)網(wǎng)的方法投 To B 軟件和 SaaS，這與 SaaS 行業(yè)的內(nèi)在發(fā)展邏輯并不匹配，確實對行業(yè)造成了一定傷害。不過，如果沒有退出通路的根本性變化，這些問題本可以通過時間逐步解決。

回到崔強的問題，關于 Deepseek 是否能緩解行業(yè)存在的問題（如產(chǎn)品標準化不足、過度定制化、付費意愿弱），我的看法是，AI 技術的進步對這些問題的改善作用可能有限。Deepseek 的出現(xiàn)更像是一次行業(yè)洗牌，但打牌的人還是原來的那些人。如果市場環(huán)境和參與者的理念沒有根本性改變，僅靠技術變化很難帶來本質(zhì)的不同。

另外，關于你擔心的“有錢之后又胡搞一輪”的問題，我覺得可能性較小。雖然行業(yè)重回聚光燈下，但新增資源有限，整個科技 VC 投資行業(yè)的系統(tǒng)性問題和退出通路受阻的現(xiàn)狀并未改變。因此，不太可能出現(xiàn)新一輪的投融資熱潮或沖動行為。

AI 的機會留給頭部 SaaS 企業(yè)？

崔強：我能理解一些網(wǎng)友的評論。比如有人說 AI 已經(jīng)出現(xiàn)泡沫了，我覺得這很正常，每個行業(yè)剛開始時都會有泡沫，就像 SaaS 剛興起時也有泡沫。有網(wǎng)友認為，AI 應用級產(chǎn)品的創(chuàng)業(yè)門檻變高了，頭部 SaaS 廠商在大模型基礎上構建產(chǎn)品的挑戰(zhàn)也很大，機會還是留給那些已經(jīng)沉淀出行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的頭部企業(yè)。Simon，你覺得接下來更多的機會是否真的會留給這些頭部企業(yè)？

葉帥民：這是一個很好的問題。從軟件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來看，SaaS 模式在美國的公司通常需要五年、十年甚至 IPO 后仍處于虧損狀態(tài)，但最終通過二級市場的支撐跑通業(yè)務。歸根結底，這還是需求側的問題，尤其是需求錯配的問題。

回到 AI 對企業(yè)軟件和 SaaS 的影響，我認為這一波 AI 確實帶來了很多正向影響。首先，過去 SaaS 主要解決管理流程問題，對使用者的體感并不明顯，降本增效的效果也有限。而 AI 在生產(chǎn)力上的提升可能是十倍甚至百倍，這會重新激發(fā)企業(yè)的付費意愿。其次，AI 的泛化能力對定制化開發(fā)有很好的幫助，能夠緩解長期存在的定制化問題。

對于頭部企業(yè)來說，由于它們流程復雜、角色多樣，擁有場景和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，這些是重要的資產(chǎn)。因此，頭部 SaaS 公司在這一波 AI 浪潮中仍然具有競爭力。然而，對于一些簡單的流程工具型公司，AI 可能會帶來顛覆性挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)是這一波 AI 變革中的核心價值。模型每天都在變化，但不變的核心價值是數(shù)據(jù)。企業(yè)的競爭力往往沉淀在流程和數(shù)據(jù)中，這些是私有的。誰能利用 AI 將這些數(shù)據(jù)轉化為優(yōu)質(zhì)服務，誰就有更大的機會。未來可能會出現(xiàn)更多 To B 端的生產(chǎn)力工具，比如各種 agent 和助理類軟件，這是一種新的機會形態(tài)。這些工具將幫助企業(yè)更高效地完成工作，提升生產(chǎn)力。因此，雖然 AI 帶來了新的挑戰(zhàn)，但也為行業(yè)帶來了新的增長點。

AI 不會改變 SaaS 投資邏輯

崔強：Deepseek 到底能不能改變我們所關注的行業(yè)，尤其是 ToB 投資邏輯？從最早的定制化模式到訂閱模式，再到未來可能的商業(yè)模式變化，大家怎么看？

文然：我覺得 AI 的到來對 SaaS 商業(yè)模式確實帶來了比較大的挑戰(zhàn)。去年我參加了崔牛會組織的美國考察活動，與國外公司的同行交流后，感受非常深刻。AI 可能會對傳統(tǒng)的 SaaS 模式產(chǎn)生沖擊。比如，傳統(tǒng)的 SaaS 收費模式是基于用戶數(shù)、模塊數(shù)和模塊單價的乘積來計算訂閱費用。但如果 AI 技術（如數(shù)字人）普及后，用戶數(shù)可能會減少，導致收入下降。這種情況下，我們做得越多，收的錢反而越少，這對商業(yè)模式是一個很大的挑戰(zhàn)。

因此，我們需要對訂閱模式進行適度改造。比如，是否可以采用按 token 收費，或者根據(jù)最終成果收費？不同領域的產(chǎn)品可能需要不同的收費方式。這個問題需要行業(yè)未雨綢繆，否則未來可能會面臨更大的挑戰(zhàn)。

此外，AI 的普及也可能改變行業(yè)內(nèi)惡性競爭的局面。去年在 SaaS 大會上，明源云的高宇提到，我們不能自己“殺”自己比甲方還狠。如果 AI 效果特別好，但商業(yè)模式?jīng)]有調(diào)整，可能會對行業(yè)造成更深的傷害。

郭欣：首先要明確什么是投資邏輯。現(xiàn)在大家都喜歡說“邏輯”這個詞，但既然是邏輯，它就不是短期的、局部的現(xiàn)象，比如看某個子行業(yè)、AI 或云計算。我認為投資軟件行業(yè)的邏輯不會因為 Deepseek 的出現(xiàn)而發(fā)生根本變化。我們的邏輯始終是在 To B 軟件領域尋找好的商業(yè)模式，并且這些模式最終能夠證券化。這是驅動我們在這個行業(yè)看公司的核心邏輯。

不過，AI 技術的快速進步，包括 Deepseek 的出現(xiàn)，可能會帶來一些影響。我認為它可能會加劇 To B 軟件行業(yè)的碎片化。未來，中小型創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)業(yè)門檻可能會降低，但規(guī)模化成長的難度會加大。應對這種情況，從策略上來說，我覺得傳統(tǒng)的 VC 模式——總是盯著大賽道、大贏家——會遇到更大的挑戰(zhàn)。相反，作為投資機構，我們應該在行業(yè)整合、并購和合并上投入更多精力。

因為我們的目標始終是尋找能賺錢的生意，并且這些生意最終能夠證券化。但隨著 AI 技術平權帶來的創(chuàng)業(yè)門檻降低，可能會出現(xiàn)很多小生意，但這些小生意要成長為大生意會變得更加困難。如果沒有一個多層次的 To B 軟件退出市場（如整合和并購）來支持，那么在這個行業(yè)做投資可能會變得更加艱難。

從大的邏輯上來說，我并不認為投資邏輯會有什么變化。因為技術進步雖然帶來了新的機會，但生意的本質(zhì)并沒有改變。比如，幫助企業(yè)實現(xiàn) AI 的方式可能仍然是一個低技術含量的體力活，比如用項目制的方法搭建本地化 AI 平臺。這種生意即使包裝成 AI 的名字，本質(zhì)上還是一個工程隊的模式。

當然，AI 的出現(xiàn)確實會帶來新的機會，比如重新教育客戶、發(fā)現(xiàn)新場景、找到新的軟件應用領域。這些新領域可能會催生新的商業(yè)模式。但從投資的角度來說，我們始終關注的是那些真正好的商業(yè)模式，而不是掛著各種技術名稱的噱頭。

陳利偉：基于大語言模型的 AI 對 SaaS 和企業(yè)軟件商業(yè)模式的影響已經(jīng)在發(fā)生，只不過這種影響是漸進式的，不會一夜之間從基于用戶的收費模式完全轉變?yōu)榛谟昧康氖召M模式。我們可以從 Salesforce 的最新財報中看到這種變化。

Salesforce 的 Einstein GPT（AI 客服產(chǎn)品）已經(jīng)開始采用基于每次交互收費的模式，每次交互大約收費 2 美元。雖然 Salesforce 的收入體量很大，幾億美金的增量對其整體影響不大，但從增長速度和客戶數(shù)量來看，這種變化已經(jīng)顯現(xiàn)。Einstein GPT 上線不到兩個季度，已經(jīng)有 5000 家企業(yè)級客戶，平均單客價約為 16 萬美金，形成了數(shù)億美金的收入。

從更宏觀的角度來看，這一波 AI 技術對勞動力市場的影響也非常顯著。Anthropic 最近發(fā)布的社會經(jīng)濟報告顯示，AI 已經(jīng)滲透到 36%的工作崗位。這里的“滲透”包括增強現(xiàn)有崗位的效率，也包括部分崗位被完全自動化。這意味著，如果 SaaS 和企業(yè)軟件仍然基于用戶數(shù)收費，而企業(yè)用工總量因 AI 的普及而下降，那么 SaaS 企業(yè)的收入盤子可能會縮小。因此，SaaS 企業(yè)需要切入“數(shù)字勞動力”市場，調(diào)整收費模式以應對這一變化。

此外，AI 對企業(yè)軟件效率的提升也有顯著影響。從軟件發(fā)展歷程來看，每一次技術迭代都帶來了企業(yè)軟件公司效率的提升。比如，SaaS 時代頭部公司積累 1 億美金 ARR 的時間比傳統(tǒng)軟件公司更快。而在 AI 時代，Coding 領域的公司 Carson 僅用 21 個月就達到了 1 億美金的 ARR，成為目前增長最快的公司之一。這背后反映了 AI 帶來的運營效率提升。

從投資角度來看，AI 原生應用公司的增長速度和人才結構也發(fā)生了變化。目前，全球已有近 100 家 AI 原生公司實現(xiàn)了 1 億美金的 ARR，而實現(xiàn) 1000 萬美金 ARR 的公司通常只有幾十名員工。這種高效率的人才結構和財務模型正在改變 SaaS 投資端的邏輯。投資機構更關注每人產(chǎn)生的年度 ARR，而不僅僅是總收入或收入增速。這種變化正在改善 SaaS 行業(yè)投資回報率過低的問題，數(shù)據(jù)正在向好的方向發(fā)展。

崔強：剛才幾位都提到，軟件開發(fā)出來后企業(yè)的需求量可能會減少，但可以通過數(shù)字人或數(shù)字工具補充原有人員，從而提升企業(yè)的人效或每人年度的 ARR。我上次跟 Simon 聊的時候，他提到“造人邏輯”是他們關注的重點方向。Simon 怎么看這個部分？

葉帥民：回到我一開始講的邏輯，我們看 SaaS 和企業(yè)軟件時，最終用戶其實是企業(yè)。在 AI 浪潮下，企業(yè)的組織形態(tài)和需求可能會發(fā)生變化，這反過來會影響 SaaS 的發(fā)展方向。比如，幾位都提到的“數(shù)字員工”，我認為未來企業(yè)會引入更多數(shù)字員工。從長遠來看，AI 將逐步替代從腦力勞動到體力勞動的多種崗位，盡管這需要時間。未來企業(yè)的辦公場景可能是人類員工與 AI 員工混合協(xié)作的模式。這種新的組織形態(tài)會帶來一系列變化，比如如何協(xié)調(diào)人類與 AI 員工、人類與人類員工、AI 與 AI 員工之間的協(xié)作，以及如何評估這些員工的工作績效。

此外，這一波 AI 浪潮還催生了一個新趨勢：過去我們談 To C 和 To B，而現(xiàn)在出現(xiàn)了一個介于 B 和 C 之間的新品類——To P（生產(chǎn)者兼具消費者屬性）。這類“超級智能體”或“超級個體”可能會組織身邊的助理、助手或數(shù)字員工，形成一種新的企業(yè)形態(tài)。

在這種背景下，企業(yè)的組織形態(tài)會發(fā)生重大變化，SaaS 的訂閱模式（按人頭收費）勢必會受到影響。未來，SaaS 企業(yè)需要更多地利用 AI 提升生產(chǎn)力，提供面向數(shù)字員工的服務。這就是我之前提到的“造人邏輯”——在 To B 領域，通過 AI 創(chuàng)造能夠替代特定崗位或任務的數(shù)字員工；在 To P 或 To C 領域，則服務于用戶的生產(chǎn)力、創(chuàng)作或生活需求。

總的來說，軟件的邏輯正在從“工具”向“服務”進化。過去，軟件提供工具；現(xiàn)在，軟件直接交付服務。這種轉變會帶來商業(yè)模式的改變，最終通過生產(chǎn)力的提升實現(xiàn)更大的價值。這是我認為未來 SaaS 行業(yè)可能會發(fā)生的一些重要變化。

中國 To B 軟件呼喚健康的并購市場

崔強：一個網(wǎng)友問：怎么看今年企業(yè)級軟件市場的并購趨勢？在酷家樂和銷售易之后，是否會有更多廠商選擇并購這條路徑？

郭欣：今年 To B 軟件領域的并購確實非常熱，大家都在提，意愿也很強。但實際上，我關注并購好幾年了，發(fā)現(xiàn)雖然大家都在談并購，但彼此的訴求往往是南轅北轍。并購不是單方面的事，而是多方主體之間的合作，真正能匹配需求的案例非常少。

比如，很多創(chuàng)業(yè)公司愿意接受并購，而大企業(yè)或上市公司也愿意看 SaaS 領域的公司，但雙方的需求完全不同。創(chuàng)業(yè)公司想脫身，大企業(yè)想買收入、買利潤，彼此很難提供對方需要的東西。所以，雖然并購成為熱門話題，但現(xiàn)在恰恰是需要對并購有更深理解的時候。

并購有很多種類，中國的 To B 軟件領域未來一定會越來越活躍，并購對行業(yè)的長期健康發(fā)展至關重要。甚至我認為，并購的重要性超過 AI。因為最終無論是 AI 還是其他技術，都要落到投資賺錢這件事上。并購非常符合 To B 軟件行業(yè)的發(fā)展特點。比如，最近美國一些 AI 相關的創(chuàng)業(yè)公司，在短時間內(nèi)達到了很高的 ARR 水平，但它們很快會遇到瓶頸。從投資角度看，未來很多公司持續(xù)內(nèi)生成長的難度會越來越大。因此，并購可能是解決這些問題的關鍵路徑。今年有幾個領域可能有并購機會：

1. 細分賽道的頭部企業(yè)：通過整合并購，快速達到 IPO 的量，借助市場熱度往前推進一步。

2. 融資過但增長乏力的公司：可以整合一些未融資、有收入和利潤的公司，盡管這些公司模式不夠性感，但能快速撐起規(guī)模。

3. 傳統(tǒng)模式的公司：估值不高但能盈利的公司，可以通過并購整合尋找出路。

不過，大部分企業(yè)還需要等待，把業(yè)務做得更扎實才能找到并購機會。雖然大家都在談并購，但真正系統(tǒng)性思考并購是否是行業(yè)出路的人并不多。很多人想賣公司是因為創(chuàng)業(yè)太累，但并購并不能解決這種痛苦。并購需要耐心和理性認識，必須用 5 到 10 年的維度來思考才能看到結果。

如果中國的 To B 軟件領域沒有形成一個健康的并購市場或多層次的退出渠道，我對整個行業(yè)的投資會變得悲觀。因為 To B 軟件行業(yè)并不擅長產(chǎn)生巨無霸企業(yè)，而是一個小公司眾多的行業(yè)。過去幾年沒賺錢有階段性原因，但這個行業(yè)的內(nèi)在特點應該是能在細分領域賺到錢的。

中國 SaaS 企業(yè)需要“合并同類項”

崔強：利偉，你對今年并購市場的判斷是什么？

陳利偉：關于上市和并購，我先談談上市。從全球來看，SaaS 企業(yè)軟件的上市環(huán)境有明顯的周期性。2021 年是全球 SaaS 上市的高點，大約每三年一個周期。我個人認為，今年全球 SaaS 的上市環(huán)境會有較大改善。比如，美國的 CellPoint（一家做支付安全的公司）幾年前被私有化時估值 60 多億美金，今年重新上市后估值翻了一倍，達到 100 到 140 億美金。類似的公司還有很多，比如 Zendesk 和 Kotrics，預計今年也可能重新上市。此外，全球還有近 20 家未上市的 SaaS 公司，ARR 在 5 億美金左右，今年可能會首次發(fā)行或重新上市。因此，從三年周期來看，今年全球企業(yè)軟件市場會比過去兩三年好很多。

從國內(nèi)市場來看，香港對 SaaS 和企業(yè)軟件的包容度較高。比如酷家樂、聚水潭和明略等公司，目前正在港交所聆訊過程中，大概率今年能成功上市。這些公司是國內(nèi) SaaS 企業(yè)軟件領域的佼佼者，營收規(guī)模較大。然而，國內(nèi) A 股資本市場對 SaaS 企業(yè)軟件的 IPO 包容度較低，無論是科創(chuàng)屬性還是盈利能力，SaaS 企業(yè)相比其他行業(yè)沒有明顯優(yōu)勢，因此在國內(nèi)上市較為困難。

剩下的路徑就是并購。并購主要有兩種方式：一是賣給上市公司或產(chǎn)業(yè)巨頭，二是同行業(yè)或相鄰行業(yè)的合并。最近我們剛交割了一個案子，一家我們投資的企業(yè)軟件公司被國內(nèi) A 股上市公司收購。雖然國內(nèi)政策鼓勵并購，但在實際操作中，并購審核仍以財務報表為導向，尤其是盈利能力。如果公司沒有利潤，即使買賣雙方達成一致，交易所和證監(jiān)會層面仍會有較大障礙。因此，SaaS 企業(yè)在國內(nèi)并購的適用性較弱。

我更支持同行業(yè)或相鄰行業(yè)的合并，通過并購整合加快獨立上市進程，提升上市成功率，同時打開估值天花板并增強行業(yè)內(nèi)的壟斷地位。這種合并同類項式的并購整合，是目前 SaaS 和企業(yè)軟件最應該做的事。我們也在親自推動被投企業(yè)進行這類整合。當然，這種整合需要一定規(guī)模效應。如果公司收入只有幾千萬人民幣，合并的意義不大；最好是收入在一兩億人民幣的公司，通過兩三年時間，通過并購整合和內(nèi)生增長，做到 10 億人民幣收入和 5000 萬到 1 億人民幣凈利潤，然后謀求在香港資本市場 IPO。這是對投資人來說最快、最可行且收益最大化的退出方式。

從供給側來看，這也是優(yōu)化供給結構、避免低價競爭惡化財務模型的唯一方法。SaaS 及企業(yè)軟件行業(yè)的特點是，很難通過正常競爭讓某家公司退出市場，大家只要綁住有限的客戶就能生存。只有通過并購，才能優(yōu)化供給結構。

崔強：有網(wǎng)友提到：“我們是一家傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理公司，不是 SaaS，想賣，有并購機會嗎？”

郭欣：能夠賣掉的可能就是這些特別傳統(tǒng)的公司。那些以前不傳統(tǒng)、容易拿錢的公司，現(xiàn)在反而賣不掉。To B 軟件行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者需要摒棄一個觀點：把并購當成次優(yōu)選擇。實際上，并購在我們這個行業(yè)可能是非常主流的退出選擇。

對并購這件事，我們需要有更正面的認知。千萬不要覺得是遇到困難了、不想做了，才想通過并購解決問題。順風順水的時候，大家都覺得自己能敲鐘。如果你是這種心態(tài)，第一，你可能很難被并購，或者很難做好并購；第二，長期來看，如果這個行業(yè)沒有并購，大家的日子都不會太好過。

我的感覺是，如果中國的企業(yè)軟件行業(yè)不出現(xiàn)一個良性的并購市場，投資人很難批量回歸這個行業(yè)。因為這個行業(yè)與傳統(tǒng)的 VC 投資思路不匹配，內(nèi)在邏輯就是如此。我們要對并購有更正面的認知——它不是幫我們解決困難的，而是我們這個行業(yè)的主流退出方式。

AI 會催生新的機會

崔強：一個網(wǎng)友問：AI 對這一波 SaaS 會產(chǎn)生哪些機會？說說機會吧。

文然：我們先看 AI 短期機會。短期機會是大家都看得到的，比如知識管理、客服等領域，效果立竿見影。但我想說的是，AI 會帶來長期的、根本性的改善。目前，所有 To B 公司使用 AI 的方式都像是做了一個“外掛”，還沒有真正融入核心業(yè)務。

現(xiàn)在 AI 的發(fā)展還不確定，比如馬斯克的 Grok3 用了 20 萬卡，能力比 DeepSeek 沒好多少，其能力是否已經(jīng)達到邊際效益遞減的程度？如果未來兩到三年，AI 的發(fā)展趨于穩(wěn)定，不再出現(xiàn)躍升式進步，那么基于 AI 原生構建的 SaaS 可能會完全不同。就像 iPhone4 之后，智能手機的發(fā)展趨于穩(wěn)定，AI 也可能進入一個線性發(fā)展階段。

未來，企業(yè)的組織形態(tài)、工作流程和能力結構可能會發(fā)生巨大變化，AI 和人類可能會形成新的協(xié)作模式，甚至 AI 可能成為主流。如果企業(yè)形態(tài)發(fā)生根本性變化，現(xiàn)有的“軟件+AI”模式可能無法適配。我們需要基于 AI 原生構建新的 SaaS，甚至可能衍生出新的名詞和玩法。短期來看，AI 帶來的機會非常直接，很多人已經(jīng)找到了一些切入點，也能賺到錢。但如果未來有廠商從底層徹底顛覆現(xiàn)有模式，那么現(xiàn)在的所有嘗試可能都會被淘汰。

葉帥民：SaaS 是服務于企業(yè)在特定階段的需求，基于過去的技術手段（如云計算）形成的階段性解決方案。未來，AI 帶來的巨大變化將改變企業(yè)形態(tài)，這不僅是 SaaS 的機會，更是整個行業(yè)的重構。我認為機會分為兩部分：一是存量轉變，現(xiàn)有的 SaaS 公司必須進化，適應 AI 時代的需求，否則可能被淘汰；二是增量機會，新的創(chuàng)業(yè)者可能會涌入，從某些領域切入，帶來全新的機會。

具體來說，AI 將全面替代智力和體力勞動，各行各業(yè)會出現(xiàn)新的數(shù)字員工和 Agent，這是一種新的生產(chǎn)力形態(tài)；SaaS 公司過去服務于管理者，未來需要賦能所有使用者，利用 AI 提升他們的能力；也會出現(xiàn)一些新場景和新公司，比如客戶互動、銷售營銷等領域，可能會出現(xiàn)新的創(chuàng)業(yè)公司；服務于內(nèi)容創(chuàng)作的工具和平臺，既服務于 ToB 也服務于 To P，這是一個新興領域。

此外，AI 還會帶來 IT 范式的遷移。過去是從 Cloud 到 Hybrid Cloud（混合云），未來可能是以大模型為核心，基于數(shù)據(jù)構建 Agent。這種范式遷移可能會催生新的平臺和基礎設施機會。還有一個值得關注的方向是，過去無法通過軟件規(guī)模化擴張的服務型公司（如招聘、獵頭、商業(yè)化服務），可能會因為 AI 和數(shù)字員工的引入，降低邊際成本，從而實現(xiàn)規(guī)模化擴張。這類公司可能會成為一種新的服務形態(tài)。這些都是我們能想到的一些機會點。

從“軟件即服務”到“服務即軟件”

崔強：這兩天我看到文然老板在生態(tài)大會上提到“AI+SaaS 的黃金十年來了”。其實我們都能感知到，AI 和 SaaS 是兩件事：AI 是提供工具，比如給你一把菜刀；SaaS 是提供服務，比如按次付費讓你做頓飯，吃爽了就給錢，甚至給小費，也能理解這種按次付費的邏輯。從“SaaS 即服務”到“AI 即服務”，幾位怎么看這種模式的改變？這兩種完全不同的物種結合在一起，會產(chǎn)生什么樣的化學反應？

陳利偉：技術一直在變化，SaaS 和企業(yè)軟件行業(yè)在過去二十年經(jīng)歷了好幾波技術浪潮，但總有一些不變的東西。對于 To B 企業(yè)軟件來說，不變的有以下幾點：

1. 理解客戶需求的能力：無論技術如何變化，理解客戶需求的能力始終是核心。

2. 定義產(chǎn)品的能力：基于客戶需求定義產(chǎn)品的能力也不會變。

3. 組織能力和精細化運營能力：這是企業(yè)長期積累的核心能力，不會因為技術浪潮而改變。

對于 To B 創(chuàng)業(yè)者來說，變化的東西遲早能抓住，但不變的東西需要長期積累。在“AI+SaaS”或“SaaS+AI”的路徑上，大家都有機會。無論是 AI 原生的創(chuàng)業(yè)團隊，還是現(xiàn)有的 SaaS 公司，都有很大的機會。

對于現(xiàn)有的 SaaS 公司來說，它們擁有客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是私域的，不是大模型輕易能從公域獲取的。基于這些數(shù)據(jù)，SaaS 公司可以在開源大模型的基礎上，訓練出適合自己場景的行業(yè)大模型，進而打造自己的 Agent 或 AI 原生應用。這種機會可能比新創(chuàng)業(yè)公司更大。所以，關鍵是要抓住那些不變的東西，并提前做好準備。

文然：我們確實對“SaaS+AI”非常熱情，動作也非常快。金蝶體系幾乎在春節(jié)期間就全面接入了 Deepseek。為什么我們這么積極？過去幾年，SaaS 公司接入了很多 AI 技術，但大家并不興奮，因為擔心 AI 公司會直接下場搶市場。開源 Deepseek 讓 SaaS 公司有機會變成 AI 公司，解決了這個隱憂。每次技術浪潮都讓市場變得更大，從軟件時代到 SaaS 時代，再到 AI 時代，越來越多的公司能夠崛起，市值和收入也會越來越大。

過去是“Software as a Service”，未來可能是“Service as Software”。我們看到美國有些公司本來想做軟件，最后變成了服務型公司，反而賺得更多。在中國，這種可能性也存在，尤其是在 C 端市場。

我想強調(diào)的是，在 SaaS 行業(yè)干了 20 多年，這個行業(yè)經(jīng)常被人笑話像個“扶不起的阿斗”。某種程度上，這與我們的心態(tài)有關。C 端創(chuàng)業(yè)者有強烈的激情和持續(xù)的搏殺精神，而 To B 行業(yè)的特點是“活不容易活好，死也很難死”，這在市場迭代上是有問題的。

盡管 AI 有好的方面，也有不那么理想的方面，但我們內(nèi)心深處依然堅定地認為，必須緊跟這個浪潮，爭取更大的價值和突破。這與我們長期的價值觀有關。有時候，人是因為看見才相信，但更多時候，是因為相信才看見。我們能夠走這么多年，也正是因為這種堅信。

郭欣：雖然我在今天的討論中多次提到 AI 的出現(xiàn)并沒有改變我對行業(yè)的投資邏輯，也說了很多偏謹慎的話，但作為投資人，AI 作為軟件行業(yè)底層技術的重大變革，帶來的沖擊和影響是非常巨大的。我們非常樂見這種變化，因為投資永遠關心的是行業(yè)是否有變化。只有在變化中，才能帶來新的機會。

就像有些領域，即使公司再大，如果沒有變化，那些大公司與我們投資人也沒有關系。我們關心的是，能否在變化中看到一些小公司成長為巨頭。從這個角度來看，AI 對軟件行業(yè)的影響，無論怎么重視都不為過。

我對 AI 的理解是，它總體上對行業(yè)是一個正面的影響。首先，AI 帶來了市場空間的擴大。軟件行業(yè)一直是服務行業(yè)中的一個小分支，而 AI 的出現(xiàn)讓軟件有機會蠶食更多服務行業(yè)的份額。我非常同意文總的觀點，未來“服務即軟件”可能會成為行業(yè)的一個重點方向，這將帶來市場空間的巨量提升。

其次，AI 對行業(yè)的影響是系統(tǒng)性的，但具體到不同領域，影響是不同的。對某些領域，AI 可能是一個賦能工具；對另一些領域，它可能會帶來顛覆性的新公司，對現(xiàn)有公司不利。如果有機會，我們需要系統(tǒng)化地討論 AI 對基礎軟件、應用軟件、重型軟件（To B）以及輕量級軟件（如 To P）的影響。比如，To P 領域可能會出現(xiàn)顛覆性的機會，這對現(xiàn)有公司不一定是好事，可能會讓他們感到緊張。

對于一些做重型軟件的公司來說，AI 可能是一個有利的工具。如果這些公司深度嵌入客戶的復雜業(yè)務流程，并能沉淀大量數(shù)據(jù)，AI 可以幫助他們從現(xiàn)有客戶身上獲取更多價值。你會看到新的投資機會，也會看到對一些細分行業(yè)認知的顛覆性變化。作為投資人，看到 AI 這種顛覆性技術對不同領域帶來的多層次影響，是非常興奮的。

我一直不太同意“AI 是否會替代 SaaS”這種說法，因為它們不在一個層面上。AI 更像是一把刀或加特林機槍，而 SaaS 更像是一個戰(zhàn)士。它們解決的是不同層面的問題，很難說誰會替代誰。當然，隨著武器的進化，戰(zhàn)士的作用可能會變小，但你不能泛泛地說誰會替代誰。

對于 AI 對 To B 軟件行業(yè)和 SaaS 領域的影響，我們需要更加系統(tǒng)化、結構化的分析和思考。雖然中長期預測非常困難，但我提醒創(chuàng)業(yè)者，無論長期變化多么不可預知，短期內(nèi)一定要抓住這波熱潮。在產(chǎn)業(yè)和資本的關系中，熱的時候做事比冷的時候容易得多。AI 帶來的短期市場興奮是最確定的點，而長期影響可能還需要時間驗證。

最后，我想補充一點：軟件公司在思考如何用 AI 影響客戶和組織的同時，更應該先考慮如何用 AI 解決自己的問題。比如，AI coding 已經(jīng)是 AI 應用中最成熟的領域之一，如何用它提高 coding 效率、營銷效率，甚至是一些重人力團隊的運營效率，這些都是短期內(nèi)需要優(yōu)先考慮的。對未來的暢想固然重要，但短期的迫切問題更需要投入精力去解決。

葉帥民：從服務的角度來看，AI 的出現(xiàn)無疑將軟件拓展到了服務領域。AI 在推理生成、非結構化數(shù)據(jù)處理等方面的能力提升，使得它能夠替代腦力勞動和體力勞動。未來，每個企業(yè)可能都會有自己的數(shù)字員工，每個個體也會有一堆 AI 助理來輔助創(chuàng)作、生成內(nèi)容，甚至提供健康顧問、生活顧問、情緒陪伴等服務。這種從軟件市場到服務市場的拓展，實際上是對勞動力市場的重塑，形成了一個更大的服務市場。

未來，人機協(xié)作或人與 AI 員工的協(xié)作將成為主流的勞動模式。生產(chǎn)力和生產(chǎn)關系將被重新塑造。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，我們有了平臺經(jīng)濟和共享經(jīng)濟；而在 AI 時代，可能會出現(xiàn)一種新的經(jīng)濟形態(tài)，比如“智能經(jīng)濟”。AI 的介入將使服務成為最大的變化之一。

崔強：由于時間關系，我們今天的內(nèi)容就到這里。今天主要討論了投資人關心的問題。今天的討論只能提供一些階段性的判斷，并不能作為最終結論。每個人都有自己的判斷，真理越辯越明，我們希望通過討論推動行業(yè)進步。

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