双城之辩：SaaS+Agentic AI?

前几日“崔牛会”的辩论赛挺有意思，主题是：“SaaS不加AI会死吗？”

要是仔细琢磨一下，你会发现这其实是个“地理”题。答案怎么给，全看你坐在哪儿回答。

湾区作答

在湾区要是有人拿这问题来问我，八成会被反问道：“你还好吗？”

那边厢，Agentic AI正在把传统SaaS从头到脚“升级”一遍。微软刚一口气发布了10个融进SaaS里的Agents，Gartner更是给了一个相当激进的预测：到2028年，

的企业应用里会装上Agentic AI，这些Agents能自己搞定大约

15%

的企业日常决策。

当然，“升级”这事儿很难直接砸出个杀手级应用来，但关键的信号在于：

这话怎么理解？在Agentic AI出现之前，数据够不着的地方太多了，SaaS只能把问题简化了再回答。拿“评估销售机会的质量”这事儿来说，理论上你得看三块信息才完整（图1）：

图1：结构化、非结构化和即时数据支撑评估

• 结构化数据：客户档案、历史订单这类记录在案的信息；

• 非结构化数据：季度销售回顾报告（QBR）这种带有人脑判断的材料；

• 还有正在发生的真实世界信息：比如“对客户当前状态的一个即时判断”。

但受限于数据能拿到的范围，传统SaaS只能收窄视野，光靠系统里那点结构化数据，给销售机会打个分就了事（图2）。

图2: 传统SaaS

再后来，Conversational AI（像Microsoft Copilot）已经能拉着QBR报告一起参与评估了——报告里那些专家意见，本身就是判断销售机会的重要依据。数据维度多了一个，输出就离完整迈进了一步（图3）。

图3: +非结构化数据

问题是，我们永远不可能把全世界正在发生的信息都数字化。销售不会每次聊天都录音，更不会时时把对客户的观察写成文档。所以，Agentic AI得学会用正确的问题，从真实世界里把信息筛出来。

虽然大模型自己还不怎么会“提问”，但这个能力在Agent层面完全可以补上。一个会提问的Agentic AI，就能在恰当的时机抛出恰当的问题，把有用的信息从噪音里过滤出来：

<iframe allowfullscreen="" frameborder="0" src="https://mp.weixin.qq.com/mp/readtemplate?t=pages/video_player_tmpl&action=mpvideo&auto=0&vid=wxv_3742651266837512200"></iframe> 视频1：模拟大模型向销售提问，实际场景下用Voice Call更实用。

有了结构化数据 + 非结构化数据 + 筛选后的真实世界信息，SaaS终于能从一个全景视角来评估销售机会，输出也才算是真正完整了（图4）。

图4: +真实世界信息

所以，“还原输出的完整性”本质上是在拉升现有SaaS的品质段位。一个运转了近三十年的存量市场，对差异化的渴望是刻在骨子里的，SaaS + Agentic AI迟早会成为标配。在湾区，要是哪家厂商对Agentic AI还没个打算，那就只能祝他们好运了。

北京作答

但在北京你要拿同样的问题来问我，那我可能会反问一句：

“国产SaaS，有活过吗？”

全球市场上，中国有一堆产业跑在最前列，竞争力强得吓人，连国产大模型都能在国际上掰掰手腕。但国产SaaS却是个例外，几乎可以算是一片“死地”，它的规模连国际巨头的零头都够不着。比如用友去年干了

营收，可SAP光是拉丁美洲一个“落后”大区，就能做到。

走了二十年，国内厂商不是没野心，但三座大山死死压在头上，把国产SaaS在全球市场上的天花板锁得死死的。

其一：过于“高效”的国内市场

国内SaaS市场效率太高了。举个例子，我们用了不到全球

的工业软件市场，撑起了全球的工业生产总值（图5）。

图5:“高效”的国产工业SaaS

这种高效要么是因为甲方太强势，要么是人才供应太充沛，无论哪个原因，结果都一样：市场本身被挤压得只剩一个零头（< 全球市场的5%），国内厂商只能在“螺蛳壳里做道场”，施展不开手脚。

其二：挡路的印度人

国内市场太小，有的厂商就转向海外，也确实有些收获。但全球SaaS产业链的利益分配早就定好了，在印度人主导的生态里，国产SaaS想建一套完整的服务体系难如登天。国际市场上，叫得上名的主流IT服务公司，几乎没人愿意去实施中国SaaS（图6）。

图6: IT服务是国产SaaS出海面临的一堵墙

其三：正在“收敛”的全球市场

传统SaaS市场几乎已经没有增量了。Salesforce的营收增速连续5年往下掉，今年的增长目标居然只有8%——可能还赶不上湾区炒饭涨价的幅度。在一个正在收索的市场里，作为后来者的国产SaaS想抢下一块份额，简直是与虎谋皮。

国内厂商当然也可以学着湾区的路子，用Agentic AI来升级现有产品。但光靠“Me-Too”式的跟风，根本撕不开那三道枷锁，到头来不过是重走一遍传统SaaS的老路。

要是还有同仁心里装着更大的格局，不甘心落后于其他国产行业，那恐怕就需要“Thinking-out-of-the-box”了——好好想一想，

，而不是在上面修修补补。比如：

• 通过“Serviceless”，让印度人变得“Jobless”；

• 用“甲方大模型 + 开源”的逻辑，去碘伏那种每次对话都要甲方掏出2美元的生意。