来源:互联网 更新时间:2026-07-12 14:07
每天都改进一点,就一定能突破界限吗?
每天都把SaaS产品改好一点,就一定能突破界限吗?
稻盛和夫先生大概是企业家里最推崇“精进”的那位了。他把京瓷的成功归结为专注与精进——其实“布施”“持戒”“忍辱”“精进”是修行的术语,被他转义到了商业世界。
这在物理世界里大概是没问题的。对心性的修炼,大致也没问题。
但在SaaS、AI这些领域,情况就完全不同了。
用公式来描述,大概是这样:

x可以无限增加,每增加一点就离1更近一点,但永远达不到1。这就像不管怎么锻炼,人类每天都跑快一点,也终究跑不过美洲豹。
为什么会这样?
过去十年里,SaaS的挑战和AI的困境,原因其实很不一样。AI的核心问题是技术不成熟,而
对于企业来说,除了财务、ERP等少数领域,大部分SaaS产品让人感受不到真正的价值,或者说,没它也行。最终,这类产品扮演的角色,总是一桌饭菜里那几道凉菜——而且还是导致企业成本上升的那种(同样产品在美国应该是成本下降的)。
你可以用技术术语把凉菜包装得天花乱坠,但凉菜就是凉菜,不是主食,也不是主菜。酷炫解决不了“没它也行”这种感受。再加上所谓的“安全问题”“私有部署”“基于开源自己改”这些因素,情况就彻底雪上加霜了——
如果上面的判断是对的,那问题就变成了:AI能改变价值定位吗?能改变私有部署需求吗?能改变“基于开源自己做”这个事实吗?
如果答案是不能,那就是典型的“局部最优(技术最优)解决不了整体问题(商业模式是否成立)”。
那AI会改变价值创造模式吗?
可以改变。但改变后,也就不再是现在的SaaS了。
关于这一点,近期一次深度讨论很有启示意义。讨论的焦点是:
起点是分享时的一个观点:
这个观点和“AI拯救不了SaaS”其实是一个意思。
那什么是Auto-pilot呢?
讨论后最终发现,这问题的本质在于对角色的定义。
比如活动中分享的案例:电梯智能体。它的角色内涵就是听从指令去某个楼层,实时生成内容并显示,监控电梯内行为做主动交互。虽然只针对限定场景,它其实是Auto-pilot。
再比如,如果一个招聘AI智能体,既能完成招聘的日常工作,也能在需求发来时形成JD,并把招聘结果向相关人员反馈,那它就是Auto-pilot。
为什么说Auto-pilot如果真能做出来,每一个都是蓝海?一方面是因为这事没有大模型根本做不了——只有大模型出现后才陆续能做(虽然当下还很少有真正成立的)。
而Auto-pilot类产品的形态,也会持续演进。
这类产品,从未来看现在,能看到轮廓;从现在看未来,则觉得挑战太大。但这是真正的智能原生产品,和单纯的辅助写论文之类的工具完全不是一回事。
这类产品会附带哪些特征?最关键的一个就是
这一点在C端产品也成立。之前举的例子是:如果智能音箱这类产品真的成立,很多功能都还在,但会变成它的一部分——类似手机与相机的关系。这点还会衍生出其他共通之处,比如产品结构、技术架构等,这里就不展开说了。
下图可以感受一下手机对相机的“折叠”:黄色的是相机的销量,虽然创了历史新高,但和相机厂商却没什么关系了——手机厂商取代了相机厂商。

为什么这么说?
举个例子,招聘场景里,负责招聘的智能体如果要面试,总是需要感知到候选人的语音、表情,才能形成完整的认识(多模态)。这点从AIGC的角度看不明显,但从智能原生的角度看,几乎是必然的。最近看到新闻说OpenAI在机器人上动作频繁,一个可能的原因就是:他们感觉到AI应用要真正发展壮大,最终还是要走向软硬融合。
AI不可能拯救过去的SaaS,反倒是可能成为压死它们的最后一根稻草。
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