最近和几个做投资的朋友聊天发现一个挺有意思的现象大家聊起AI都兴奋地讨论着大模型又刷新了什么榜单哪个开源项目又火了。但一聊到具体怎么投钱怎么判断一家公司的长期价值很多人又把目光投向了那些看起来“传统”的SaaS公司。这背后其实有个反直觉的判断AI的浪潮越汹涌真正能吃到红利、获得市场高估值的往往不是最炫酷的AI初创公司而是那些已经占据某个垂直领域、拥有深厚客户根基的SaaS龙头。这个判断听起来可能有点“保守”毕竟我们每天看到的新闻都是AI如何颠覆一切。但仔细想想一个做财务软件的SaaS公司和一个纯做AI模型调优的初创公司谁的护城河更深谁的客户粘性更强谁更容易把AI能力变成可预测的、持续增长的现金流答案往往是前者。AI技术本身是流动的、快速迭代的今天领先的模型明天可能就被超越。但一个深入企业核心业务流程的SaaS平台它所积累的数据、工作流、用户习惯和行业理解构成了一个极其坚固的壁垒。当这个壁垒插上AI的翅膀产生的不是简单的“11”而是指数级的价值释放和估值重构。这就是我们今天要聊的核心在AI时代为什么是那些成熟的SaaS龙头更容易获得“估值溢价”这种溢价从何而来又该如何理解更重要的是对于我们这些身处技术浪潮中的开发者、产品经理或技术决策者这意味着什么是应该去追逐最前沿的AI模型还是应该思考如何将AI深度融入现有的、解决实际问题的产品矩阵中1. 从“技术炫技”到“价值落地”AI溢价的真实来源很多人对AI公司估值的想象还停留在“技术领先高估值”的线性思维里。认为谁家的模型参数多、跑分高谁就应该更值钱。这种思维在技术探索期或许成立但当AI进入产业深水区游戏规则就变了。估值溢价的来源从“技术可能性”转向了“价值确定性”。1.1 确定性一可预测的、高质量的现金流一家纯AI技术公司其收入模式可能是项目制、授权费或API调用费。这种模式的问题在于波动性大客户预算受经济周期和技术热点影响明显。今年可能因为某个大模型火爆而签下大单明年风向一变收入就可能断崖式下跌。而成熟的SaaS龙头其核心商业模式是订阅制。客户按月或按年支付费用换取软件的使用权。这种模式带来了极其稳定和可预测的现金流。华尔街的投资者最爱这种“睡后收入”因为它降低了公司的经营风险让未来的增长更容易被测算。当这样的公司引入AI能力时投资者看到的不是一项充满不确定性的新业务而是一个能让现有“现金牛”业务变得更强、客户粘性更高、甚至有机会提价的增强工具。AI带来的增长是建立在坚实基本盘之上的增长其价值自然会被放大。1.2 确定性二现成的、高价值的应用场景与数据开发一个强大的AI模型是一回事让这个模型在真实的商业环境中产生价值是另一回事。后者往往更难。AI需要数据来训练和优化需要具体的场景来定义任务需要集成到现有工作流中才能被用户接受。SaaS龙头公司天然拥有这些稀缺资源场景它们的软件本身就定义了一个或多个核心业务流程。例如CRM软件定义了销售流程ERP软件定义了资源规划流程。AI要做什么、解决什么问题场景非常清晰。数据多年运营积累的海量、结构化、高质量的行业数据是训练垂直领域AI模型的“富矿”。这些数据是外部AI公司极难获取的。用户拥有庞大的、活跃的付费用户群。任何AI新功能都可以直接推送给这些用户进行测试和反馈形成“开发-部署-反馈-迭代”的快速闭环。一个外部AI团队可能需要花半年时间寻找场景、清洗数据、对接系统。而一个SaaS公司内部的AI团队周一开会定下功能周二就能用生产环境的数据开始训练模型。这种“场景-数据-用户”的一体化优势是任何外部技术提供商都无法比拟的它极大地加速了AI价值的变现过程。1.3 确定性三更低的客户获取成本与更高的替换成本对于一家新AI创业公司每获得一个客户都需要付出高昂的销售、市场和教育成本。客户也会犹豫这家公司能活多久它的技术会不会过时服务会不会中断但当一个SaaS龙头在其产品中增加AI功能时情况就完全不同了零边际获客成本新功能通过产品更新直接推送给现有数百万付费用户。不需要新的销售团队不需要新的市场活动。增值而非替换对客户而言这不是要求他们采购一套全新的、有风险的系统而是在他们已经信赖并每天使用的工具上获得了“免费”的能力升级。接受门槛极低。生态锁定AI功能与原有工作流深度绑定后客户要切换到一个没有AI功能的竞品或者切换到一个AI能力类似但需要重新集成、培训的新系统其成本包括数据迁移、流程重建、人员再培训将变得异常高昂。这进一步提升了客户的留存率LTV和公司的定价权。所以AI带来的估值溢价本质上不是为“AI”这项技术付费而是为“SaaS龙头利用AI加固其商业护城河、提升未来现金流确定性和增长潜力”这一事实付费。资本市场在为“确定性”买单。2. 拆解“AISaaS”的价值创造链条不止于功能增强理解了溢价的来源我们再来看看价值是如何被具体创造出来的。这绝不仅仅是“给软件加个智能按钮”那么简单而是一个从底层数据到顶层商业模式的系统性升级。2.1 第一层产品功能增强从“记录系统”到“决策系统”传统的SaaS软件主要是一个“记录系统”System of Record高效地记录、存储和呈现业务流程中的数据。比如CRM记录客户互动ERP记录物料和财务流水。融入AI后它的目标变成了“决策系统”System of Intelligence。这意味着从“发生了什么”到“将会发生什么”从销售数据中预测下个季度的营收趋势从客服日志中预测客户流失风险。从“流程自动化”到“流程智能化”不仅仅是自动发送邮件RPA而是能自动撰写符合客户背景和沟通历史的个性化邮件内容生成式AI。从“人找信息”到“信息找人”系统主动推送最相关的客户案例、合同条款风险点或供应链异常预警而无需用户反复查询。这一层的价值最直观直接提升了终端用户的工作效率和决策质量。它是价值创造的起点。2.2 第二层数据资产变现从“成本中心”到“利润中心”SaaS公司坐拥数据金矿但在过去维护这些数据主要是成本存储、计算、合规。AI让这些数据变成了可以持续产生价值的资产。训练垂直模型用自身数据训练出的行业模型其精准度远高于通用大模型。这个模型本身可以成为新的产品例如面向行业的AI分析服务。生成合成数据在严格遵守隐私法规如GDPR的前提下利用AI生成高质量的合成数据既可以用于内部模型训练以保护用户隐私也可以作为数据产品提供给生态伙伴。洞察即服务将AI对行业趋势、客户行为的深度洞察打包成分析报告或API提供给客户或第三方开辟新的收入流。这一层将公司的核心资产——数据——进行了深度开发和货币化打开了增长的第二曲线。2.3 第三层商业模式进化从“工具订阅”到“价值分成”这是最具想象力的一层。当SaaS软件通过AI直接为客户创造了可量化的额外收入或节省了巨额成本时其收费模式就可能发生根本性改变。从“席位费”到“绩效费”例如一个AI驱动的营销自动化SaaS除了收取基本的平台订阅费还可以根据其AI功能为客户额外带来的销售额或线索数量按一定比例抽取佣金。价值共创伙伴软件提供商与客户的关系从简单的“买卖工具”升级为“价值共创伙伴”。软件不再是被动工具而是主动参与客户价值创造的引擎。这种模式下SaaS公司的收入与客户的成功深度绑定其增长天花板被极大地抬高估值逻辑也随之从单纯的市盈率P/E向更看重增长潜力的市销率P/S或更前沿的估值模型转变。3. 技术视角的落地SaaS公司如何稳健地“AI”对于SaaS公司的技术团队而言拥抱AI不是一场漫无目的的豪赌而是一次需要精心规划的战略工程。盲目跟风堆砌AI功能只会增加成本、拖累性能、混淆产品定位。正确的姿势应该是“外科手术式”的精准融合。3.1 路径选择自研、微调还是API调用这是第一个关键决策点没有绝对正确的答案只有最适合当前阶段的策略。路径核心做法优点缺点与挑战适用阶段API调用直接集成OpenAI、Anthropic等公司的商业大模型API。启动速度极快成本低初期能快速验证场景。数据隐私风险、长期成本不可控、响应延迟、功能受供应商限制、无法形成差异化。探索期快速验证AI功能是否有用户价值。模型微调基于开源基础模型如Llama、Qwen使用自有业务数据进行指令微调或领域适应。更好地适配专有领域术语和任务数据可控长期成本更可预测能形成一定壁垒。需要MLOps团队有算力成本需要持续的数据标注和模型迭代。成长期已验证核心场景需要提升效果、控制成本、保护数据。完全自研从零开始构建针对特定垂直任务的轻量级模型。效果可能最优完全自主可控形成最深的技术护城河。研发周期长投入巨大需要顶尖人才风险高。成熟期/垄断期在核心业务上有海量数据且任务高度特异化且资源充足。给技术负责人的建议绝大多数SaaS公司应从API调用开始用最小成本跑通一个核心场景的MVP最小可行产品。一旦验证成功应迅速转向模型微调路径这是构建可持续AI能力的平衡点。只有极少数在特定领域拥有垄断性数据且任务极其复杂的巨头才需要考虑完全自研。3.2 工程化实践让AI能力成为可靠的产品功能将实验性质的AI模型变成稳定、可靠、可扩展的产品功能是工程上的巨大挑战。这远不止是调一个API那么简单。提示工程与编排层这是直接面对业务逻辑的一层。你需要设计稳定、高效的提示词模板处理复杂的多步骤任务链。考虑使用像LangChain、LlamaIndex这样的框架来管理上下文、工具调用和流程编排。关键是要将业务逻辑与具体的模型实现解耦。模型管理与部署层成本与性能平衡不同的任务使用不同的模型。简单的文本分类可能用小模型本地部署复杂的对话用微调后的中型模型创意生成则调用顶级大模型API。建立一套智能的路由策略。可观测性必须建立完善的监控体系追踪每一次AI调用的延迟、成本、token消耗和输出质量通过人工反馈或自动化评分。这是控制成本和保证体验的基础。回退机制当主要模型服务不可用或响应质量低于阈值时必须有备选方案如切换到更稳定的模型或降级到规则引擎。数据闭环与迭代AI功能上线不是终点而是起点。必须建立从用户使用中收集反馈显式的评分、隐式的行为数据、到数据标注、再到模型重新训练和部署的完整闭环。这个循环的速度决定了你的AI功能能多快超越竞争对手。注意不要陷入“为了AI而AI”的陷阱。每一个AI功能的加入都应该能明确回答它为用户解决了哪个之前解决不好或成本很高的具体问题这个问题是否足够普遍和重要如果不能用非AI的方式比如优化UI、改进流程更简单地解决再考虑引入AI。4. 给从业者的启示在确定性中寻找机会AI时代的SaaS龙头估值逻辑给我们这些身处行业中的技术人、产品人和创业者提供了清晰的行动地图。机会不在追逐最飘渺的技术概念而在深耕最确定的商业土壤。对于SaaS公司的员工研发、产品、运营 你的首要任务不再是焦虑地学习所有新出的AI模型而是深度理解你所在公司的核心业务、客户痛点与数据资产。思考你手头的产品模块哪个流程最耗时、最依赖个人经验、最容易出错这些就是AI赋能的最佳切入点。你的价值在于成为“业务与AI的翻译官”将业务问题精准地转化为AI可解决的技术任务。对于AI工程师和研究者 如果你希望自己的技术产生最大化的商业影响加入一家拥有成熟场景和海量数据的垂直SaaS公司可能比加入一家通用AI实验室更有前景。在那里你的模型将直接服务百万用户你的工作成果将直接反映在公司的财务报表上。你需要补足的是对特定行业领域知识Domain Knowledge的理解。对于创业者 这个趋势意味着纯技术驱动的AI创业门槛变得极高。更可行的路径是“SaaSAI”如果你已经在某个垂直领域有深厚的积累和客户关系思考如何用AI重塑你的产品。“AI for SaaS”如果你擅长AI技术不要做又一个通用聊天机器人而是专注于为现有的SaaS生态如Salesforce、Shopify、ServiceNow开发“AI外挂”或插件解决它们生态中某个非常具体的痛点。你的获客成本将大大降低。最终一个时代的价值分配总是倾向于那些能将最先进的生产力AI与最广泛的生产关系成熟的商业场景和用户网络相结合的组织。AI是电SaaS是遍布千家万户的电器和电网。电本身很重要但最终创造巨大财富、获得市场高估值的是那些制造了最好用的电器、运营着最稳定电网的公司。这个类比或许能让我们更冷静地看待眼前的喧嚣深耕场景用好AI在确定性的土地上播种才能收获长期的溢价。
AI时代SaaS龙头估值溢价：从技术炫技到价值落地的商业逻辑
最近和几个做投资的朋友聊天发现一个挺有意思的现象大家聊起AI都兴奋地讨论着大模型又刷新了什么榜单哪个开源项目又火了。但一聊到具体怎么投钱怎么判断一家公司的长期价值很多人又把目光投向了那些看起来“传统”的SaaS公司。这背后其实有个反直觉的判断AI的浪潮越汹涌真正能吃到红利、获得市场高估值的往往不是最炫酷的AI初创公司而是那些已经占据某个垂直领域、拥有深厚客户根基的SaaS龙头。这个判断听起来可能有点“保守”毕竟我们每天看到的新闻都是AI如何颠覆一切。但仔细想想一个做财务软件的SaaS公司和一个纯做AI模型调优的初创公司谁的护城河更深谁的客户粘性更强谁更容易把AI能力变成可预测的、持续增长的现金流答案往往是前者。AI技术本身是流动的、快速迭代的今天领先的模型明天可能就被超越。但一个深入企业核心业务流程的SaaS平台它所积累的数据、工作流、用户习惯和行业理解构成了一个极其坚固的壁垒。当这个壁垒插上AI的翅膀产生的不是简单的“11”而是指数级的价值释放和估值重构。这就是我们今天要聊的核心在AI时代为什么是那些成熟的SaaS龙头更容易获得“估值溢价”这种溢价从何而来又该如何理解更重要的是对于我们这些身处技术浪潮中的开发者、产品经理或技术决策者这意味着什么是应该去追逐最前沿的AI模型还是应该思考如何将AI深度融入现有的、解决实际问题的产品矩阵中1. 从“技术炫技”到“价值落地”AI溢价的真实来源很多人对AI公司估值的想象还停留在“技术领先高估值”的线性思维里。认为谁家的模型参数多、跑分高谁就应该更值钱。这种思维在技术探索期或许成立但当AI进入产业深水区游戏规则就变了。估值溢价的来源从“技术可能性”转向了“价值确定性”。1.1 确定性一可预测的、高质量的现金流一家纯AI技术公司其收入模式可能是项目制、授权费或API调用费。这种模式的问题在于波动性大客户预算受经济周期和技术热点影响明显。今年可能因为某个大模型火爆而签下大单明年风向一变收入就可能断崖式下跌。而成熟的SaaS龙头其核心商业模式是订阅制。客户按月或按年支付费用换取软件的使用权。这种模式带来了极其稳定和可预测的现金流。华尔街的投资者最爱这种“睡后收入”因为它降低了公司的经营风险让未来的增长更容易被测算。当这样的公司引入AI能力时投资者看到的不是一项充满不确定性的新业务而是一个能让现有“现金牛”业务变得更强、客户粘性更高、甚至有机会提价的增强工具。AI带来的增长是建立在坚实基本盘之上的增长其价值自然会被放大。1.2 确定性二现成的、高价值的应用场景与数据开发一个强大的AI模型是一回事让这个模型在真实的商业环境中产生价值是另一回事。后者往往更难。AI需要数据来训练和优化需要具体的场景来定义任务需要集成到现有工作流中才能被用户接受。SaaS龙头公司天然拥有这些稀缺资源场景它们的软件本身就定义了一个或多个核心业务流程。例如CRM软件定义了销售流程ERP软件定义了资源规划流程。AI要做什么、解决什么问题场景非常清晰。数据多年运营积累的海量、结构化、高质量的行业数据是训练垂直领域AI模型的“富矿”。这些数据是外部AI公司极难获取的。用户拥有庞大的、活跃的付费用户群。任何AI新功能都可以直接推送给这些用户进行测试和反馈形成“开发-部署-反馈-迭代”的快速闭环。一个外部AI团队可能需要花半年时间寻找场景、清洗数据、对接系统。而一个SaaS公司内部的AI团队周一开会定下功能周二就能用生产环境的数据开始训练模型。这种“场景-数据-用户”的一体化优势是任何外部技术提供商都无法比拟的它极大地加速了AI价值的变现过程。1.3 确定性三更低的客户获取成本与更高的替换成本对于一家新AI创业公司每获得一个客户都需要付出高昂的销售、市场和教育成本。客户也会犹豫这家公司能活多久它的技术会不会过时服务会不会中断但当一个SaaS龙头在其产品中增加AI功能时情况就完全不同了零边际获客成本新功能通过产品更新直接推送给现有数百万付费用户。不需要新的销售团队不需要新的市场活动。增值而非替换对客户而言这不是要求他们采购一套全新的、有风险的系统而是在他们已经信赖并每天使用的工具上获得了“免费”的能力升级。接受门槛极低。生态锁定AI功能与原有工作流深度绑定后客户要切换到一个没有AI功能的竞品或者切换到一个AI能力类似但需要重新集成、培训的新系统其成本包括数据迁移、流程重建、人员再培训将变得异常高昂。这进一步提升了客户的留存率LTV和公司的定价权。所以AI带来的估值溢价本质上不是为“AI”这项技术付费而是为“SaaS龙头利用AI加固其商业护城河、提升未来现金流确定性和增长潜力”这一事实付费。资本市场在为“确定性”买单。2. 拆解“AISaaS”的价值创造链条不止于功能增强理解了溢价的来源我们再来看看价值是如何被具体创造出来的。这绝不仅仅是“给软件加个智能按钮”那么简单而是一个从底层数据到顶层商业模式的系统性升级。2.1 第一层产品功能增强从“记录系统”到“决策系统”传统的SaaS软件主要是一个“记录系统”System of Record高效地记录、存储和呈现业务流程中的数据。比如CRM记录客户互动ERP记录物料和财务流水。融入AI后它的目标变成了“决策系统”System of Intelligence。这意味着从“发生了什么”到“将会发生什么”从销售数据中预测下个季度的营收趋势从客服日志中预测客户流失风险。从“流程自动化”到“流程智能化”不仅仅是自动发送邮件RPA而是能自动撰写符合客户背景和沟通历史的个性化邮件内容生成式AI。从“人找信息”到“信息找人”系统主动推送最相关的客户案例、合同条款风险点或供应链异常预警而无需用户反复查询。这一层的价值最直观直接提升了终端用户的工作效率和决策质量。它是价值创造的起点。2.2 第二层数据资产变现从“成本中心”到“利润中心”SaaS公司坐拥数据金矿但在过去维护这些数据主要是成本存储、计算、合规。AI让这些数据变成了可以持续产生价值的资产。训练垂直模型用自身数据训练出的行业模型其精准度远高于通用大模型。这个模型本身可以成为新的产品例如面向行业的AI分析服务。生成合成数据在严格遵守隐私法规如GDPR的前提下利用AI生成高质量的合成数据既可以用于内部模型训练以保护用户隐私也可以作为数据产品提供给生态伙伴。洞察即服务将AI对行业趋势、客户行为的深度洞察打包成分析报告或API提供给客户或第三方开辟新的收入流。这一层将公司的核心资产——数据——进行了深度开发和货币化打开了增长的第二曲线。2.3 第三层商业模式进化从“工具订阅”到“价值分成”这是最具想象力的一层。当SaaS软件通过AI直接为客户创造了可量化的额外收入或节省了巨额成本时其收费模式就可能发生根本性改变。从“席位费”到“绩效费”例如一个AI驱动的营销自动化SaaS除了收取基本的平台订阅费还可以根据其AI功能为客户额外带来的销售额或线索数量按一定比例抽取佣金。价值共创伙伴软件提供商与客户的关系从简单的“买卖工具”升级为“价值共创伙伴”。软件不再是被动工具而是主动参与客户价值创造的引擎。这种模式下SaaS公司的收入与客户的成功深度绑定其增长天花板被极大地抬高估值逻辑也随之从单纯的市盈率P/E向更看重增长潜力的市销率P/S或更前沿的估值模型转变。3. 技术视角的落地SaaS公司如何稳健地“AI”对于SaaS公司的技术团队而言拥抱AI不是一场漫无目的的豪赌而是一次需要精心规划的战略工程。盲目跟风堆砌AI功能只会增加成本、拖累性能、混淆产品定位。正确的姿势应该是“外科手术式”的精准融合。3.1 路径选择自研、微调还是API调用这是第一个关键决策点没有绝对正确的答案只有最适合当前阶段的策略。路径核心做法优点缺点与挑战适用阶段API调用直接集成OpenAI、Anthropic等公司的商业大模型API。启动速度极快成本低初期能快速验证场景。数据隐私风险、长期成本不可控、响应延迟、功能受供应商限制、无法形成差异化。探索期快速验证AI功能是否有用户价值。模型微调基于开源基础模型如Llama、Qwen使用自有业务数据进行指令微调或领域适应。更好地适配专有领域术语和任务数据可控长期成本更可预测能形成一定壁垒。需要MLOps团队有算力成本需要持续的数据标注和模型迭代。成长期已验证核心场景需要提升效果、控制成本、保护数据。完全自研从零开始构建针对特定垂直任务的轻量级模型。效果可能最优完全自主可控形成最深的技术护城河。研发周期长投入巨大需要顶尖人才风险高。成熟期/垄断期在核心业务上有海量数据且任务高度特异化且资源充足。给技术负责人的建议绝大多数SaaS公司应从API调用开始用最小成本跑通一个核心场景的MVP最小可行产品。一旦验证成功应迅速转向模型微调路径这是构建可持续AI能力的平衡点。只有极少数在特定领域拥有垄断性数据且任务极其复杂的巨头才需要考虑完全自研。3.2 工程化实践让AI能力成为可靠的产品功能将实验性质的AI模型变成稳定、可靠、可扩展的产品功能是工程上的巨大挑战。这远不止是调一个API那么简单。提示工程与编排层这是直接面对业务逻辑的一层。你需要设计稳定、高效的提示词模板处理复杂的多步骤任务链。考虑使用像LangChain、LlamaIndex这样的框架来管理上下文、工具调用和流程编排。关键是要将业务逻辑与具体的模型实现解耦。模型管理与部署层成本与性能平衡不同的任务使用不同的模型。简单的文本分类可能用小模型本地部署复杂的对话用微调后的中型模型创意生成则调用顶级大模型API。建立一套智能的路由策略。可观测性必须建立完善的监控体系追踪每一次AI调用的延迟、成本、token消耗和输出质量通过人工反馈或自动化评分。这是控制成本和保证体验的基础。回退机制当主要模型服务不可用或响应质量低于阈值时必须有备选方案如切换到更稳定的模型或降级到规则引擎。数据闭环与迭代AI功能上线不是终点而是起点。必须建立从用户使用中收集反馈显式的评分、隐式的行为数据、到数据标注、再到模型重新训练和部署的完整闭环。这个循环的速度决定了你的AI功能能多快超越竞争对手。注意不要陷入“为了AI而AI”的陷阱。每一个AI功能的加入都应该能明确回答它为用户解决了哪个之前解决不好或成本很高的具体问题这个问题是否足够普遍和重要如果不能用非AI的方式比如优化UI、改进流程更简单地解决再考虑引入AI。4. 给从业者的启示在确定性中寻找机会AI时代的SaaS龙头估值逻辑给我们这些身处行业中的技术人、产品人和创业者提供了清晰的行动地图。机会不在追逐最飘渺的技术概念而在深耕最确定的商业土壤。对于SaaS公司的员工研发、产品、运营 你的首要任务不再是焦虑地学习所有新出的AI模型而是深度理解你所在公司的核心业务、客户痛点与数据资产。思考你手头的产品模块哪个流程最耗时、最依赖个人经验、最容易出错这些就是AI赋能的最佳切入点。你的价值在于成为“业务与AI的翻译官”将业务问题精准地转化为AI可解决的技术任务。对于AI工程师和研究者 如果你希望自己的技术产生最大化的商业影响加入一家拥有成熟场景和海量数据的垂直SaaS公司可能比加入一家通用AI实验室更有前景。在那里你的模型将直接服务百万用户你的工作成果将直接反映在公司的财务报表上。你需要补足的是对特定行业领域知识Domain Knowledge的理解。对于创业者 这个趋势意味着纯技术驱动的AI创业门槛变得极高。更可行的路径是“SaaSAI”如果你已经在某个垂直领域有深厚的积累和客户关系思考如何用AI重塑你的产品。“AI for SaaS”如果你擅长AI技术不要做又一个通用聊天机器人而是专注于为现有的SaaS生态如Salesforce、Shopify、ServiceNow开发“AI外挂”或插件解决它们生态中某个非常具体的痛点。你的获客成本将大大降低。最终一个时代的价值分配总是倾向于那些能将最先进的生产力AI与最广泛的生产关系成熟的商业场景和用户网络相结合的组织。AI是电SaaS是遍布千家万户的电器和电网。电本身很重要但最终创造巨大财富、获得市场高估值的是那些制造了最好用的电器、运营着最稳定电网的公司。这个类比或许能让我们更冷静地看待眼前的喧嚣深耕场景用好AI在确定性的土地上播种才能收获长期的溢价。
