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。
ChatGPT席卷全球后，如果有人问AI大模型影响最大的会是哪个行业？SaaS领域肯定是不二之选。
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。
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。
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。
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。
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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