1.6 万亿美元市值蒸发背后：三位实战派深谈 AI 「杀死」旧软件的真相与出路

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1.6 万亿美元市值蒸发背后：三位实战派深谈 AI 「杀死」旧软件的真相与出路

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去年底到今年初，市场尚沉浸在“AI 应用大爆发”的幻梦中，然而 1 月底，Anthropic 甩出了能够自主操控电脑、实现自主办公的 Claude Cowork ，直接震碎了传统 SaaS 的估值逻辑。

  短短两个月，北美软件股蒸发了超1.6 万亿美元市值。市场弥漫着一种近乎绝望的论调：既然 AI 已经可以像人一样操作电脑、接管业务流，那么过去二十年里我们辛苦构建的图形界面和业务软件，是否已经沦为了落后的生产力？

  针对这些事关生死的问题，在雷峰网(公众号：雷峰网)GAIR Live 线上圆桌中，三位深耕 SaaS 行业、视角互补的行业老兵——吴昊：《SaaS 创业路线图》作者、SaaS领军企业天使投资人、前执行总裁展开了一场一个半小时的硬核对谈嘉宾们针对 SaaS 的现状与未来给出了极具穿透力的判断。

  在Daniel 看来，SaaS 的暴跌并非源于SaaS 公司财务数据不及预期，而是预期被降维打击。

  过去，SaaS 厂商掌握了业务流程的"出入口"，就掌握了溢价权。但当 AI Agent 能够绕过界面直接操作软件，原本的"流程化软件"正在退化为"智能 Agent 的插件"。这种隐忧导致付费预算大规模从应用层向 LLM 基础设施转移。

  有一个直观的数字：如 Anthropic等AI 公司的收入增长很明显，从去年年底到最近一个季度增长非常快。原来市场预计到 2026 年，OpenAI 和 Anthropic 的 ARR 可能做到 200 亿美元，但现在看，这个数字很可能会被远远超过。

  何润则给出了一个更具“痛感”的观察：三年前国内 SaaS 厂商的 PS（市销率）估值体系已经崩完，如今北美的 PS也开始松动，现在每一家都必须思考如何变成一个“挣钱的公司”。

  他指出，现在很多北美 SaaS 公司的 NDR（净收入留存率） 已经回踩到100%，这对市场来说是一个巨大的心理冲击。如果NDR继续下探，PS 模型便彻底失效。

  吴昊补充道，像 Salesforce 他一直在长期关注，但一个比较有意思的现象：一家行业第一的 SaaS 公司不断强调 AI，但到 2025 年财报里，AI 相关收入占比其实还是很小，可能只有百分之几。这也是为什么从股价表现来看，Salesforce 从 2024 年开始整体就在下跌，2025 年全年大约跌了 30%。"在何润看来，AI 对 SaaS 的冲击，本质上是对传统护城河的重构。在《战略七力》（Seven Powers）框架下，过去 SaaS 最核心的两种力量——转换成本（Switching Cost）与网络效应（Network Effect），都在受到挑战。

  首先是所谓的 “打劫逻辑”。北美市场已经出现一批 AI Native 企业软件公司，它们并没有创造新的需求，而是利用更敏捷的 AI 架构，以更低成本、更好体验去抢夺传统 SaaS 厂商的存量市场。

  其次是功能与体验的“被动折叠”。过去 SaaS 厂商通过不断叠加功能、优化 GUI 体验建立壁垒。但在 AI 时代，如果复杂功能可以通过 AI Skills 直接实现，或者通过自然语言完成操作，很多原本依赖界面的软件体验就会被“折叠”。

  不过，在何润看来，传统 SaaS 厂商仍然掌握两张重要的牌：一是企业经营数据沉淀在 SaaS 系统中形成的 “数据半透膜”，二是长期积累的 客户关系与品牌认同。

  吴昊则给出了相对乐观的判断。他认为，AI 的出现虽然会改变软件的技术形态，但 “专业分工”这一规律不会改变。

  以软件开发为例，AI Coding 的崛起确实大幅提升了效率，但更可能带来的变化是岗位上移，而非岗位消失。开发者会从基础编码转向架构设计、系统结构以及更深度的客户需求理解。

  同时，当软件开发成本大幅下降时，社会对软件的需求反而可能进一步扩张。正如十年前“软件吞噬世界”的趋势一样，当开发效率提升 100 倍，软件需求可能增长得更快。

  因此在 ToB 领域，理解业务逻辑、完成复杂交付以及系统集成仍然需要专业的软件厂商，这些能力也可能成为新的行业壁垒。

  Daniel 则从企业软件的实际业务角度给出了补充。在他看来，如果不从资本市场估值，而是从业务价值本身来看，很多 SaaS 厂商依然具备一定的护城河。

  这些壁垒主要来自三个方面：与企业业务流程的深度耦合、长期沉淀的行业 know-how，以及厂商与客户之间持续的服务关系。企业软件往往需要与数据库、工厂系统以及各种内部系统进行复杂集成，涉及大量数据对接、实施和培训，这些能力并不容易被快速替代。

  因此，在 Daniel 看来，企业软件本身的长期价值并不会消失。但在 AI 时代，资本市场可能需要重新寻找新的估值锚点，例如如何区分 AI Native 软件与传统 SaaS 的商业模式。

  三、谈商业模式：SaaS公司若仍沿用坐席收费，那将是一个糟糕的策略三位嘉宾达成一致认为，未来按坐席收费的 SaaS 逻辑，在 AI 时代可能很难继续成立了。

  一个预见的未来，企业的坐席数会减少。“很多公司都在裁员、缩编，组织规模在变小。当一家 1 万人的公司因为 AI 裁员到 8000 人时，按席位收费的 SaaS 厂商收入直接缩水 20%。”吴昊直言。

  SaaS 的未来会演变成，按tokens 使用量或结果计费。但如果按调用量收费，利润会不会更多转移到模型厂商那里？三位嘉宾展开了进一步交锋。

  Daniel 认为是有这种可能性的，而且他提醒不能忽视顶尖模型的溢价能力：

  “市场总规模会随着效率提升而增长。但要注意，tokens本身代表智能质量。SOTA（当前最高水平）模型的智能价值与普通模型的差异，在很多任务场景下是零与一的区别。市场的马太效应会极其明显，顶尖模型厂商依然有很强的溢价权。”不过，吴昊持相反观点。他认为大模型厂商很可能会面临“管道化”的命运：

  “回顾 2006 年 3G 时代初期，电信运营商花了巨额资金购买牌照搭建网络，但最终最挣钱的是携程、滴滴这些应用。用户买的不是网络，而是订票、打车的结果。”

【AI采集时间】：2026-04-07 11:07