AI重塑SaaS：颠覆与机遇并存

人工智能（AI）正深刻地改变着SaaS（软件即服务）行业的竞争态势。在红杉资本AI Ascent 2026大会上，Claude Code的创造者Boris Cherny分享了他的观点，强调了软件开发正经历一场革命，从依赖人工编码转向AI驱动的普及化，这极大地削弱了以往SaaS赖以生存的转换成本和流程权力壁垒，同时增强了网络效应、规模经济和资源独占这三种核心竞争力。这一切预示着，尽管传统壁垒在瓦解，但同时也为新创业者开启了前所未有的黄金时代。

一、Boris的预言：软件开发的普及化浪潮

Boris的核心观点颠覆了软件行业的固有模式：

- AI已解决编程难题：Anthropic公司内部高达90%的代码由AI自动生成。他本人在2026年几乎没有亲自编写代码，甚至通过手机就能指挥数百个AI代理完成工作。

- 开发门槛几乎消失：软件的开发成本和速度将发生翻天覆地的变化，类似于印刷术对书籍传播的影响，开发将变得极其廉价和高效，“最出色的会计软件可能出自顶级会计师之手，而非程序员。”

- 组织能力决定成败：AI技术差距的缩小使得竞争焦点转向组织流程的优化。能够率先实现“全员编程”的组织将获得显著优势。

这场技术变革直接冲击了SaaS行业过去赖以建立竞争优势的传统护城河。

二、AI如何瓦解两种传统SaaS护城河

1. 转换成本：从“客户锁定”到“自由选择”

传统模式：SaaS通过复杂的界面设计、数据隔离、定制化集成以及员工培训等方式，制造高昂的转换成本，从而“锁定”客户。

AI带来的颠覆：

- 数据迁移自动化：大型语言模型能够自动理解、转换和迁移不同系统的数据，大大降低了迁移成本，甚至可能降低到原来的十分之一以下。

- 界面锁定失效：AI代理可以绕过传统的用户界面，通过API或自然语言直接操控软件，用户无需重新学习复杂的操作界面。

- 定制化成本锐减：低代码平台结合AI代理，使得企业能够快速构建满足自身特定需求的轻量级系统，从而替代了昂贵的SaaS定制服务。

- 技能门槛的消失：非技术人员可以通过自然语言描述需求，AI即可自动生成解决方案，不再依赖厂商提供的固定功能。

实际案例：一家制造企业利用AI工具，仅用两周时间便将五个不同SaaS系统的数据整合到一个新平台，而原计划需要三个月，成本降低了70%。

2. 流程权力：从“流程垄断”到“流程自主”

传统模式：SaaS厂商通过掌握行业最佳实践和设计复杂的业务流程，形成“流程壁垒”，迫使用户按照软件预设的模式工作。

AI带来的颠覆：

- 流程理解超越专家：大型语言模型能够迅速学习并优化任何行业流程，甚至能发现人类专家未曾注意到的效率瓶颈。

- 自主流程执行：AI代理能够自动完成端到端的任务，例如采购、销售或财务报销，无需人工在多个软件间切换操作。

- 个性化流程成为常态：企业可以根据自身独特的业务需求定义流程，并由AI自动执行，摆脱了标准化SaaS流程的束缚。

- “难用”不再是优势：过去像彭博终端这类依赖复杂操作建立壁垒的产品，在AI的自然语言交互面前优势不再明显。

核心转变：权力从“SaaS定义流程”转移到“企业定义流程，AI执行流程”，客户获得了真正的流程主导权。

三、为何三种核心护城河依然稳固

1. 网络效应：强者恒强，赢家通吃

定义：用户基数越大，产品价值越高，从而吸引更多用户，形成良性循环。

AI无法动摇的原因：

- 数据网络效应强化：AI依赖高质量数据进行训练，用户越多，数据越丰富，模型越精准，形成“数据-模型-价值”的强化回路。

- 生态网络效应固化：例如Salesforce的AppExchange，开发者和用户相互吸引，AI工具反而促进了生态繁荣，使得第三方应用开发和集成更加便捷。

- 交易网络效应不可替代：像Shopify连接买卖双方，Uber连接司机与乘客，AI能提升匹配效率，但无法改变网络本身的价值基础。

案例：LinkedIn的职业社交网络，AI可以优化推荐算法，但无法复制其积累的数亿用户和职业关系网络，新进入者依然面临巨大的进入壁垒。

2. 规模经济：成本优势持续扩大

定义：扩大产量能够摊薄固定成本，从而形成成本领先优势。

AI无法动摇的原因：

- 算力成本壁垒：大型模型的训练和推理需要巨额的算力投入。规模越大，单位成本越低，这使得初创企业难以与之竞争。

- 研发成本摊薄：SaaS巨头可以将AI研发成本分摊到数百万用户身上，而初创公司则需承担全部成本，导致成本效益差距显著。

- 销售与服务效率：规模化企业拥有更成熟的销售渠道和客户成功体系，AI可以提升效率，但无法取代已建立的规模优势。

关键洞察：AI时代的边际成本并非为零，由于算力消耗的存在，规模越大，成本优势越明显，这与传统软件的边际成本递减逻辑有所不同。

3. 资源独占：稀缺资源难以复制

定义：企业拥有的独特且不可复制的资源，如数据、牌照、专利或渠道。

AI无法动摇的原因：

- 专有数据壁垒：企业长期积累的独特业务数据（如医疗记录、金融交易数据）是AI训练的核心素材，这些数据无法通过AI生成，只能通过长期的积累获得。

- 监管与合规资源：金融、医疗等行业的合规牌照和资质是稀缺资源。AI无法规避监管要求，反而可能增加合规的复杂性，从而提升了合规资源的价值。

- 品牌与信任资产：长期建立的客户信任和品牌认知是AI难以在短期内复制的，特别是在企业级市场，信任是关键的决策因素。

- 物理与供应链资源：部分SaaS应用（如工业互联网）依赖于物理设备和供应链资源，这些资源的独占性不受AI的影响。

案例：尽管彭博社面临AI在流程权力方面的挑战，但其独占的金融数据终端以及数十年积累的金融信息资源，仍然是AI难以轻易替代的核心壁垒。

四、SaaS的终结？不，是创业者的黄金时代！

Boris认为，当前是初创公司发展的最佳时机，原因如下：

1. 传统巨头的组织惯性：大型SaaS公司因旧有架构、权限分割和组织壁垒而行动迟缓，难以快速转向AI原生模式。相比之下，初创公司没有历史包袱，可以直接采用AI原生设计。

2. 垂直领域的创新机会：

- AI降低了行业进入门槛，创业者可以专注于特定行业的痛点，利用AI原生解决方案取代传统的通用SaaS产品。

- “全员编程”使得行业专家（而非传统程序员）成为产品开发的核心，创业团队可以由行业专家搭配少量AI工程师组成，从而大幅降低成本。

3. 商业模式的创新空间：

- 支付模式从“按席位收费”转向“按结果收费”，AI代理直接交付业务成果，客户更愿意为此付费。

- 新兴的“AI技能市场”允许开发者将AI功能封装成模块化技能，并快速集成到不同系统中，创造新的收入来源。