2010年开启SaaS创业之路，转眼已过去十五个年头。

即便以当时的眼光来看，SaaS模式也极具开创性——向云端解决方案的转变，不仅彻底改变了企业使用软件的方式，还拓展和深化了业务边界，同时大幅节省了成本。

然而，最近我观察到一个更具颠覆性的趋势：SaaS与AI的深度融合。作为深度参与SaaS发展和AI驱动转型的亲历者，我亲眼见证了这种融合将如何重塑产品形态、商业模式，以及客户期待。

有趣的是，从另一个角度看，AI的成功落地，同样离不开SaaS——这正是融合的真正意义所在。

01

为什么99%的AI创业，都会死于“场景”？

“只管起飞，不管降落”，几乎是当前AI创业的集体写照。

大家热衷于展示模型多聪明、Demo多惊艳，却很少思考：用户真的需要吗？用得起来吗？愿意为此付费吗？

事实上，99%的AI创业都会死于“场景”。

为什么这么说？因为很多创业者口中的“场景”，其实只是个听起来合理的说法，比如“帮HR筛选简历”“为律师生成合同”“给医生写病历”。这些描述乍一听很具体，但细究下去，往往既没嵌入真实工作流，也没解决高频刚需。其实，场景只是一个点，而不是完整的业务闭环。

说白了，它只是让外行人看着像那么回事，而不是AI真正能落地的地方。

充其量，“场景”只是一个大致的方向，一个起点。把它当成终点，就等于把地图当成了目的地。要知道，从“有个想法”到“产品被持续使用”，中间隔着千山万水的距离。

如果把“场景”当作目标，失败几乎是必然的。

而真正的落地点在哪里？答案是：SaaS，这个落地点已经在那里准备好。

02

SaaS是AI应用的最佳承载方式，没有之一

听到这里，你可能会皱眉：“等等，现在的AI不是还经常‘一本正经地胡说八道’吗？输出结果都不稳定，怎么往SaaS里塞？”

这是个好问题，但背后其实藏着一个巨大的认知误区：很多人把“对话框”“聊天界面”“Agent调用”当成了AI的“应用层”。其实，它们只是模型层的交互入口，离真正的“应用”还差得远。

真正的应用层，要求的是什么？是可重复、可交付、逻辑一致、行为可预期——这些恰恰是当前大模型原生能力所欠缺的。你不能指望一个销售每天靠和AI“聊一聊”来生成客户方案，然后每次结果还不一样；也不能让财务系统因为AI突然“灵光一闪”就多算了一笔税。

但这并不意味着AI不能进应用层，而是说：必须通过工程化、产品化的方式，把AI的能力“封装”进一个确定性的框架里。而这，正是SaaS最擅长的事。

SaaS天生具备以下特质：

• 明确的价值交付路径：用户为解决某个具体问题付费；

• 标准化的工作流集成：能嵌入企业现有系统（如CRM、ERP）；

• 可度量的效果反馈：使用频次、节省时间、转化提升等指标清晰；

• 成熟的定价与续约机制，比如按年订阅，按使用量付费。

当AI被嵌入这样的体系中，它就不再是“自由发挥的艺术家”，而是“有纪律的智能副驾”——在限定范围内增强人类决策，而不是替代人类判断。

所以，尽管今天的AI还不够“稳”，但一旦它真正走向应用层，SaaS几乎就是唯一可行的承载方式。不是因为它完美，而是因为它是目前唯一能把不确定性技术，转化为确定性商业价值的容器。

换句话说：模型负责“聪明”，SaaS负责“靠谱”。聪明不值钱，靠谱才赚钱。

03

从SaaS集成AI，到原生AI SaaS的重构

我们总不能等到AI“长大成人”、变成像数据库一样稳定可靠的标准组件，才开始做真正的AI SaaS。事实上，变革已经发生——而且正在沿着两条清晰的路径演进：SaaS集成AI和 原生AI SaaS。

SaaS集成AI，是指在现有SaaS产品中“加装”AI功能。比如，在CRM里加一个自动生成客户跟进话术的按钮，或在项目管理工具里嵌入一个会议纪要摘要模块。这类做法见效快、风险低，是很多成熟厂商的首选策略。但它本质上仍是“AI作为插件”，核心逻辑和产品架构并未因AI而改变。

而原生AI SaaS，则是另一番景象。我们正迈入一个全新的“AI SaaS时代”——在这里，AI不再是附加功能，而是产品价值的核心引擎。这些解决方案从零开始构建，其设计哲学围绕智能、预测、自适应甚至自我指导展开。

典型例子包括：

• AI驱动的客户关系管理系统：不仅能记录客户互动，还能预测流失风险、推荐最佳触达时机；

• 自主安全平台：实时识别异常行为并自动响应，而非仅告警；

• 预测性维护系统：基于设备数据提前数周预判故障，而非等坏了再修；

• AI财务预测工具：动态融合市场、运营、现金流等多维信号，生成可执行的财务策略；

• 自动化合规引擎：持续监控法规变化，自动更新企业流程以满足最新要求。

如今，当我评估一家SaaS初创公司时，我能清晰分辨出三种类型：

• 传统SaaS + AI点缀（“我们有个AI按钮”）

• SaaS与AI深度集成（AI提升效率，但产品逻辑不变）

• 真正依赖AI运行的原生AI SaaS（没有AI，产品就不存在）

而我相信，下一代独角兽，将诞生于第三类。

因为它们代表的不只是“自动化任务”，而是更高级的“自动化决策”。更重要的是，它们具备可扩展、自学习、自我优化的能力——每一次用户交互，都在让系统变得更精准、更贴合业务。

这不再是SaaS+AI，而是以AI为灵魂的新一代商业操作系统。

04

构建AI SaaS的挑战

你可能会觉得，既然原生AI SaaS这么美好，那现在就该遍地开花了。

但现实是——最大的瓶颈不在模型，而在数据。

没错，这已经不是技术问题了，而是来自最底层的“地基”挑战：数据质量、安全与治理。

数据不是燃料，而是产品。人工智能要聪明，首先得“吃”得好。它需要的是干净、统一、结构合理且安全可控的数据。但很多SaaS公司直到要上AI时才猛然发现：自己的数据根本“喂”不出一个靠谱模型。

我亲眼见过不少极具潜力的AI概念项目，最终栽在这些坑里：

• 数据不完整：关键字段大量缺失，模型学了个寂寞；

• 没有标签：想做预测？但历史决策没人打标，AI无从学习；

• 系统架构非AI友好：数据散落在十几个孤岛里，连打通都难，更别说实时训练；

• 权限墙太高：安全策略把模型训练所需的数据完全锁死，AI连“看”都看不到。

这些问题的根源，是把数据当成“副产品”——业务跑完了，顺便存点日志。

而真正要做原生AI SaaS，必须把数据当作核心产品来设计、管理和迭代。从第一天起，就要考虑：哪些数据对智能决策至关重要？如何结构化存储？如何持续标注和验证？

信任，比算法更重要。除了数据本身，另一个隐形门槛是信任。

今天的客户越来越清醒，也越来越警惕。他们会问：

• 我的数据会被怎么用？会不会被拿去训练别人的模型？

• AI是怎么做出这个建议的？能不能解释？

• 算法是否存在性别、地域或行业的偏见？

• 我的隐私是否真的被保护？是否符合GDPR或即将出台的AI法案？

这些不是“锦上添花”的合规要求，而是准入门槛。

我们已经多次被客户要求重构整个AI工作流——不是为了提升准确率，而是为了确保透明度、减少偏见、保留完整的审计轨迹。

这些事费时、费力、还烧钱。但它们换来的是信任——而信任，才是AI产品能否被长期使用、能否规模化复制的真正基石。

说到底，再聪明的AI，也抵不过一次数据泄露或一次不公平的推荐带来的信任崩塌。
在AI-SaaS时代，治理不是成本，而是竞争力。

05

AI SaaS的路线图

构建成功的AI SaaS产品并非一蹴而就，它需要精心规划和执行一系列步骤。以下是一个清晰且实用的路线图，帮助你从概念走向现实：

1. 从一个清晰且高价值的用例开始

首先，选择一个具体、明确且具有高商业价值的用例作为起点。这个用例应该是你能够解决的核心问题，并且能带来显著的业务改进或成本节约。比如，如果你正在开发一款客户服务SaaS，那么自动分类客户请求并推荐最佳回复方案就是一个很好的开始。

2. 建立坚实的数据基础

接下来，确保你的数据基础足够稳固。这意味着要清理和标准化现有的数据集，建立持续的数据标注流程，并设计支持AI训练和推理的数据架构。不要等到项目中期才发现数据质量问题，这会让你付出巨大的代价。记住，优质的数据是AI成功的关键。

3. 整合伦理与合规

在构建AI系统的同时，必须考虑伦理和法律合规性。随着GDPR等法规的实施，以及公众对数据隐私和算法公平性的日益关注，忽视这些问题将导致严重的后果。确保你的AI系统透明、无偏见，并遵守所有相关的法律法规。建立内部审查机制，定期评估系统的道德表现。

4.重新设计你的AI架构

要支撑真正的原生AI SaaS，传统“模型+界面”的拼装式架构已经远远不够。你需要一套面向智能、可演进、高可靠的新架构体系，必须满足以下四个核心需求：

• 实时数据流

AI的价值往往取决于“快”。无论是客户行为、设备信号还是交易日志，数据必须能低延迟地流入系统，并被即时处理。确保模型始终“看到”最新状态，而不是昨天的快照。

• 模型部署

让模型可以快速被部署、被管理、监控和调度，实现“训练完就能上线，上线就能用”。

• 持续训练

静态模型会迅速过时。在SaaS环境中，用户行为、市场规则、业务流程都在不断变化。因此，架构必须支持自动化触发的持续训练（Continuous Training）——当新数据积累到阈值、性能指标下降或业务规则更新时，系统能自动启动新一轮训练，并验证新模型是否优于当前版本。

• 事件驱动处理

AI不是被动等待调用的工具，而应是主动响应业务事件的智能体。例如：当客户连续三次点击“帮助”按钮，系统应自动触发情感分析 + 人工客服介入；当设备传感器读数异常，立即启动预测性诊断流程。这要求整个架构以事件为中心，通过事件总线串联数据、模型与业务动作，形成闭环反馈。

简单说：未来的AI SaaS架构，不再是“人调用AI”，而是“系统因AI而自适应运行”。

它不是加了个AI模块的旧SaaS，而是一个以数据为血液、以模型为神经、以事件为脉搏的智能有机体。

只有这样的架构，才能支撑起真正可扩展、可信赖、可持续进化的原生AI SaaS产品。

5. 从云优先到云智能优先

最后，推动组织从传统的“云优先”策略向更加先进的“云智能优先”模式转变。这意味着不仅仅依赖云计算提供的存储和计算能力，更要充分利用其内置的人工智能服务（如自然语言处理、机器学习模型托管等），让智能成为每个应用的核心竞争力。

通过这种方式，不仅可以加速产品的迭代周期，还能为用户提供更加个性化和高效的体验。

遵循上述步骤，可以帮助你在AI SaaS领域取得成功。每一步都需要仔细规划和执行，但最终的结果将是值得的——一个真正智能化、高效并且深受用户喜爱的产品。

写在最后

AI的未来不在炫技，而在落地；SaaS的进化不在叠加功能，而在重构智能。

当AI真正融入业务血脉，当数据、架构与伦理齐备，原生AI SaaS才不是概念，而是下一代商业基础设施。路虽远，行则将至。