大模型时代,SaaS元年才真的到来了?

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ChatGPT席卷全球后,如果有人问AI大模型影响最大的会是哪个行业?SaaS领域肯定是不二之选。

目前全球各大科技公司已宣称要用大模型触及、整合所有产品。

其中,微软率先为其办公家族装配上了各类copilot,开发者可通过“插件”将应用和服务接入Microsoft 365 Copilot;谷歌也不甘示弱的将Duet AI整合进了Gmail、Google Docs等办公软件中。

此外,海外的Salesforce、Notion和国内的金山也迅速将大模型嵌进了自家SaaS产品。

在大模型的冲击下,SaaS领域正在迎来新的机会和风险。

大模型为SaaS商业化提供新思路

在大模型出现之前,对中国SaaS服务商而言越来越艰难。在复杂的外部环境面前,低价竞争赚吆喝的时代落幕了,服务商无论大小都需要自己造血,商业化成为不可回避的话题。

过去习惯靠免费策略扩充大盘的大厂们,都加紧了商业化部署,开始陆续推出收费项目制。

一方面,是毛利、销售效率、营收增长全部都要做好,才能跑出盈亏平衡;一方面,是如何尽可能的延长客户的生命周期。即使对SaaS模式最具信心的公司,客户月流失率都在10%左右。

这样算下来的话,用不了一年所有的客户就会流失殆尽,SaaS软件的订阅模式也会沦为一个笑话。

因此,截止去年底,大厂SaaS商业化进展缓慢,外界认为改变中国SaaS商业化难题,大厂也很难实现。

但大模型兴起后,SaaS商业化似乎有了新的解题思路。

一位大厂从业人士认为,大模型在技术演进过程中形成的数字内容孪生、编辑、创作三大能力,以及就此衍生出的一系列文本生成功能,正好可以对应SaaS办公场景,为办公软件嵌入更多新功能提供了支持,强化了场景的结合。

例如,微软的Copilot就解决了文本创作的问题。在微软官方演示中,一个类似“帮我集中注意力” 的模糊指令发出后,Copilot还会全屏当前窗口、隐藏其他窗口。

这是因为大模型使自然语言成为使用APP的界面,直接调出功能。而未来的AI助手,则会拦截SaaS界面,甚至很多APP都会被拦截掉,只保留交互层。

有了大模型,也许未来SaaS能够拉起一切B端生态,赛道上的企业也无不看到这个新机遇。

钉钉叶军认为,“这会产生一个新入口,重构流量。过去很多人说钉钉功能多复杂难用,但以后有了AI就不怕功能多了,AI可以直接调起功能”。

据叶军公开披露,智能化改造最先上的是钉钉文档,第二个是IM里面的摘要和待办功能,第三个是拍照生成低代码。三个产品场景优先级都已经拔到最高,并为此不惜停掉其他重要项目,争取在年内达到所有场景都具备智能化能力。

事实上,大模型重新定义了软件价值,或许正在改变以前中国软件卖不动、大家习惯免费的现状。所以,有业内人士表示,这次可能才是中国SaaS真正的元年,前面的都是假元年。

其更进一步的逻辑在于,以前的SaaS元年,只不过是信息化过程,非业务处理的“最优解”,因此价值有限。

但这次在底模型基础上,大家都可以自己训练模型,模型越做越专业,从而给出某类业务的最佳“智能化”解决方案,让SaaS产品的软件“实操价值”含量增加。同时模型本身是在线的,那自然而然就会变成订阅制。

这有望最终推动中国SaaS市场的商业化突围,改变中美SaaS企业市值落差大的“痛点”,进一步倒逼AGI的产业化加速。

大模型或重塑SaaS开发和商业模式

事实上,大模型的出现,不仅为SaaS带来了更多的想象空间,为SaaS的开发模式也带来了新的可能性:第一种通过改变PaaS的开发模式,第二种是MaaS+SaaS。

目前,国内头部SaaS公司都开发了自己的PaaS平台,用PaaS+SaaS的方式服务客户,针对客户业务提供个性化的SaaS产品。

但PaaS的开发周期普遍较长,国内许多SaaS公司仍然不敢尝试,最后很难吃到大客户。如今,大模型的出现,为这部分SaaS公司燃起希望。

第一种方式:改变PaaS的开发模式

开发人员用自然语言编程的方式开发PaaS平台,或利用GPT技术让编程更智能化。虽然低代码PaaS平台可以降低开发成本,提升效率,但这种方式限制仍然很多,不仅很多客户需求无法满足,产品本身也有不少问题。

但MaaS则不同,如果MaaS平台搭建在PaaS与SaaS中间,PaaS的开发则会基于MaaS平台,而不是直接在云厂商提供的IaaS上开发。

而MaaS平台的作用本身就是提供个性化功能,因为MaaS的数据来源是企业客户自己在云端的数据。这样一来,既提升了PaaS的开发效率,也更满足SaaS客户的个性化需求。

第二种方式:MaaS+SaaS这种方式则更进一步,让MaaS直接替代掉PaaS。云计算的结构则会调整为:IaaS--MaaS--SaaS。IaaS的数据直接喂给MaaS,而MaaS所使用的数据完全基于客户公司自己的业务。

最终输出的SaaS形态会是,每位客户得到的产品功能和服务,都是根据自己的业务生成,就如同现在C端的算法推荐逻辑一样,每位用户得到的功能都不一样,充分满足所有客户的需求。

如果上述设想,国内SaaS能实现一半,那么未来的交付方式也将从订阅模式转为按需付费。甚至,可能变为SaaS-based AI,也就是SaaS作为一种微服务隐藏在AI产品中,SaaS属性极低。

产品易用性的提升、个性化需求的满足,单是这两点足以颠覆SaaS的交付方式。客户使用自然语言就能够调用符合业务需要的功能,也不需要学习成本,个性化的程度更高,那么SaaS产品会呈现病毒式增长。

另一方面,SaaS接入大模型的成本增加,客户调用的功能越多,SaaS公司也将收取更多的费用。届时,按需付费会更有助于SaaS的发展。

这也是为什么,有业内人士认为未来十年会是SaaS的黄金十年,国内会长出更多独角兽,国外则会生出巨头公司。

关注SaaS企业进军大模型的风险

对于所有身处其中的市场主体来说,任何一个技术变革时代都有硬币的两面,无动于衷就是挑战,顺应趋势就是机会。

金山办公CEO章庆元表示,“今天我们企业所处的时代,很像十几年前移动互联网的初级阶段,很多技术的发展水平最后都超乎想象。SaaS的未来必然AI化,大家不要为新技术的出现而焦虑,要去思考如何借助大模型的能力来升级产品。”

《SaaS创业路线图》作者吴昊认为,在大模型的冲击之下,低代码、RPA、客服等重交互领域厂商会受到较大影响。

某头部办公软件和服务提供商负责人表示,在客户需求的推动下,办公软件越做越复杂,如果办公软件厂商自己不AI化,不将产品简单化,未来就会被AI化的友商“干掉”。

当然,SaaS企业进军大模型、应用大模型,也必须注意一些风险。

一是,以ChatGPT为代表的大模型的回答准确性以及是否合乎伦理道德,现阶段还存疑。

语言类大模型应用可能会在短期迎来高潮,但最后都会衍进到落地的实用场景。因此,关注实用场景,考虑在实用场景中的表现,才能让大模型应用冲向效率应用的新高峰。

其次,大模型的训练和运营成本极高,盲目去跟进大模型的研发,很可能积重难返。

从2022年开始,很多SaaS公司意识到一个问题,即自己不可能一直采取“融资-烧钱-融资”的模式,这种模式是无法持续的,因此很多企业开始精打细算过日子。

很多企业由于开了太多产品线,陷入了资金困境,因此SaaS企业也要抗住AI的诱惑,控制好成本,一定要在第一个产品挣钱以后,再去做第二个产品。

此外,大模型需要具有几十种涌现能力,没有涌现能力的大模型其实不能称之为革命性的大模型。因此,SaaS企业也要考虑自己的业务方向是否存在未来被GPT升级折叠的风险。

花两三年时间去打磨一个应用,如果很快被折叠,这将是一个巨大的打击,所以选择应用落地方向非常重要。

结语

每一次技术变革的来临,都预示着一次行业更迭,而每次洗牌都会有玩家从场消失,身处其中的选手复杂情绪可想而知。

大模型在重构云计算基础设施的同时,也将重构SaaS行业,它将成为SaaS生长的一片沃土,也会给SaaS创业者带来不确定的挑战。

SaaS企业中的每一分子,或许不应该因大模型如此焦虑,而是如硅谷创业公司所信奉的准则一样:预测未来最好的办法就是把它造出来。

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