AI 时代的非共识

随着 AI 越来越普及，讨论 AI 的人也越来越多，于是就有越来越多的非共识产生了。由于我自己在传统软件领域以及 SaaS领域从业多年，因此就混迹在很多的SaaS，数据库以及传统软件的群。当然，也因为我在 2022 年底就开始进入到这一轮大模型为基础的软件创业，所以我也在很多 AI 的群里。

最近这一年，如果说 AI在具体场景中落地并取得效果最突出的领域，无疑就是在编程领域。过去 20 年，程序员作为一个非常独特存在的知识工作群体，无论在美国还是在中国，都是获得时代红利最高的群体之一，以至于大学的 CS 专业一度成为最为热门的专业。这一轮 AI 发展到现在，职业威胁最大的也是这个群体，因为程序员的交付物是代码，代码是否能正确运转有足够多的反馈数据让 AI 来迭代和学习。

大家都知道这一轮 AI 的效果非常依赖标注数据，于是AI 编程领域就成了这一轮 AI 进展最快的领域。而 AI 编程的进展，从程序员群体使用工具的变迁就能看出来。23 年的时候，很多程序员使用的是copilot，然后有了对程序员辅助编程更友好的cursor，于是大量程序员就开始使用cursor，而cursor也一路快速成长为ARR到 20 亿美金的公司。

但是螳螂捕蝉，黄雀在后，cursor的能力非常依赖Claude的模型，所以最终cursor被Claude抄了后路。Claude自己推出了 Claude Code，让自己直接在编程领域开始领先，并让一众原来不能编程的人也可以编程，从而让自己超越 OpenAI 成为了最值钱的 AI 大模型公司。然后一个非常有意思的事情就发生了，就是既然所有人都可以用 AI 编程了，传统软件和 SaaS 还有什么价值？

这两个话题就成了现在非共识产生的两个重要话题。

软件与 SaaS：四十年的两条主线

企业信息化当中，传统软件是过去 40 年不可或缺的载体。这其中包括了数据库、中间件、ERP以及各种面向不同业务场景的软件应用。基本上所有的大型企业，都会采购这些软件来提高自己企业的运营效率，于是就产生了 Oracle, SAP等巨头公司。

而随着互联网的普及，同样解决企业信息化，但是更符合中小企业需求的 SaaS 软件开始产生。相比传统软件，这些基于互联网访问的软件更容易获取，入门门槛也更低，因此也就产生了大量的不同规模的 SaaS 公司，这其中有千亿市值的 Salesforce等企业，也有大量的几十亿到百亿市值规模的垂直 SaaS，比如面向营销的hubspot，还有被salesforce刚刚收购的Intercom(Fin)等。

「已死论」的两派

今年开始，无论 SaaS 还是传统软件，都因为AI的进展出现在二级市场出现了大幅度的股价跳水。于是就有了SaaS 已死，传统软件已死的各种讨论。其中一派是新的 AI 领域的从业者，认为因为 AI 编程能力的增强，而且以后会越来越强，所以SaaS或者传统软件这种流程性的产品，都应该会被 AI 替换掉。

另外一派则认为，虽然 AI 编程能力很强，让企业能够非常方便的去开发新的东西。但是传统软件和 SaaS 本质上是很多最佳实践的沉淀，这些最佳实践和流程，并不会因为 AI 编程的来临而消失。

先说我的结论

由于我自己本身在传统软件、SaaS以及这一轮 AI的爆发都有参与，所以我来说说我的一些观点和思考。

首先说结论，我不完全认可传统软件和 SaaS 已死的这个结论，因为所有这种论调都更适合构建争论话题。

任何新技术的出现，一定会对老技术产生冲击。但是武断的下一个xxx已死的结论，显然是缺乏深入的分析的。接下来我们就展开看看 AI 时代，传统软件和SaaS面临的挑战以及演进的方向。

真正的冲击，是商业模式

先说挑战，无论是传统软件还是 SaaS，AI对这些企业带来的冲击最主要的还不是技术，而是商业模式的冲击。我们先来看看这两种不同类型的公司的商业模式：传统企业软件的商业模式通常来讲是通过授权License再叠加服务来获取收入。企业在购买传统的企业软件后，首先是要购买软件的授权，这些授权可能是按照不同的单元来计价，可能是席位、绑定 CPU 数量等等。

企业业务增长了，往往伴随着授权费用的增加。另外，由于这些软件比较复杂，所以企业除了购买授权，还会购买客户支持服务，这些服务能够保证企业随时获得软件的升级包，以及有任何技术问题都能获取支持。当然，客户支持服务有不同级别，企业购买不同级别所付出的价格也并不相同。

除了技术服务，这些企业软件公司还有周边的各种增值服务，比如实施咨询等专业服务。也正是因为这一套复杂的生态环境，使得企业实施一套企业软件系统需要付出非常高昂的成本。而在 AI时代，我相信传统软件中很多核心的东西还会一直存在，这里包括运转的软件以及相关支撑的数据。

但是整个围绕这套软件的商业模型会产生变化。首先，技术支持和服务因为很多东西都是一些历史问题的重复总结，AI 在这个方面能大幅度提高效率。所以未来企业软件的服务成本应该会因为 AI 的引入而大幅度降低，伴随着也就是企业软件技术服务收入应该会降低，因为客户自己问 AI 可能也能处理掉大部分问题。

另外，围绕软件的各种增值服务的价值也会显著降低。我相信未来企业软件都会逐渐把 API 用 CLI 或者 MCP 或者某种其他形式开放出来让购买的企业通过 AI 来实现更多个性化，所以很多系统集成商或者开发商要么转型成帮助企业快速用 AI 解决客户个性化或者最后一公里问题的服务商，要么就会被淘汰。而提供各种业务咨询服务的服务商，也需要进行变化。

过去很多这些咨询服务商往往提供的是方法论的一些东西，现在因为有了 AI，这些服务商同样需要转型为具备真正落地能力的服务商，因为信息差而出现的高昂的服务费用会随着 AI 的发展而平民化。以后卖 PPT 和文档的生意可能不会存在，大家最终都会转变成类似所谓 FDE 的形态。

SaaS：从「席位」到「按结果」

再回来说说 SaaS，SaaS相对传统软件，其商业模式是完全不同的。SaaS 因为是基于互联网对企业提供服务，所以不会存在基于License的收入方式。SaaS之所以在过去非常受到资本市场的欢迎，是因为它实际上是把互联网的收费模式迁移到了企业市场。

企业购买 SaaS，需要支付订阅费用。大部分传统 SaaS 的订阅都是基于席位来购买的，这就使得企业如果采购一个 SaaS 并且与自己业务系统产生强关联后，随着业务的增长和发展，会采买更多的席位，这就给 SaaS 公司带来更多的收入。所以很多 SaaS 公司在达到一定客户规模后会产生一个超线性的收入增长。

但是随着 AI 时代的来临，这些 SaaS 和传统软件类似，都会逐渐的管道化，和就是会被 AI 调用和继承。这个时候，使用这些软件来完成企业业务的不再是人，而是 AI，用席位来计费这个逻辑就不再成立了。所以这些 SaaS 可能也不得不像 AI 用token这种计量方式来计价一样改为用量来计费，这也是为什么现在有个说法叫做按照结果来计费。

某种程度上看，未来 SaaS 可能都会成为按照完成某种任务这种方式来计费。

从这个角度看，AI并不是消灭了传统软件和 SaaS，而是会让这些传统软件和 SaaS 重新设计自己的商业模型。

那我自己 vibe coding 一个，不行吗？

当然，也有人说我都AI coding了，我为什么不能自己vibe coding出来一个专门我自己用的企业业务系统，而去用AI 来调用和集成这些软件？我们需要辩证的来看待这个问题，当前的vibe coding的确能完成很多代码开发的工作。但是一个支撑企业业务运转的系统，需要的是稳定的支撑企业的业务运转。

我们大部分企业的核心业务都不是coding，而是我们的生产业务。再简单的一个业务系统，也需要人去运营和维护。能vibe coding出来一个看起来可用，和一个长期能稳定运营的系统有很大的差距。

对于大部分企业来讲，做这个事情的风险可能远远大于收益。但是如果这个企业从一开始就是 AI 原生的企业，比如整个企业本身就是运行在互联网上的数据驱动的企业，那么是有可能从头vibe coding出来一个AI为基础的企业系统，整个企业的运转也是以 AI 为核心。这也是我自己理想中中的未来企业的一种形态，我的好朋友《琢磨事》公众号的主理人李智勇同学一直倡导的无人公司应该就是这种类型的企业。

AI 渗透物理世界，没那么快

但是我们世界上大部分的企业都是在物理世界运转的企业，在物理世界运转的这些企业，有各种需要人参与的环节，AI 对这个世界的影响速度，远远不像我们想象的那么快。举一个非常具体的例子，互联网在中国已经有 30 年了，还有大量企业都还没有一个互联网站。同样在美国，应该是全球最发达的企业市场，企业的线上化比率也才刚刚超过 50%。