ChatGPT的推出掀起了生成式人工智能(AI)的热潮,各行各业都在运用这一新兴科技对自己进行重塑,软件公司更是首当其冲。
纷享销客创始人兼CEO罗旭接受至顶网独家专访时表示,基于算力的第四次工业革命,AI与机器人的结合,将会引发一场深刻的社会变革,未来社会生产力在各个行业将完全重构,并对SaaS行业构成深远的影响。
全新范式,大模型的革命性与颠覆性影响
在罗旭看来,AI让社会生产力实现飞跃,而在这一过程中,软件的智能化是核心要素,这会让整个SaaS产业从一个工具型、业务型的软件系统会变成一个智能的业务平台。这一趋势完全不可逆。
AI加持的SaaS软件与服务会实现能力的突破,这是巨大的质变,大语言模型驱动的SaaS软件与服务的价值变化,将由原来的辅助工具演变成创造价值的工具,具备内容生成和数据分析与智能辅助决策的能力。
拥抱大模型的三大要素:数据、AI、场景
既然大模型对于SaaS行业来说如此重要,那么SaaS公司如何拥抱这一巨大的变革呢?
罗旭表示,SaaS公司应该将自己定位为一家智能化公司,规划未来三到五年智能化建设的路线图。SaaS公司并不是接入大模型就可以了,还需要结合数据和场景,持续训练,形成垂直或专属领域智能平台才能进行有效的价值输出。
大模型未来可分为通用大模型和行业大模型,未来面向行业的垂直大模型市场空间巨大。大模型与特定领域的结合,如销售管理、人力资源,生产供应链管理等,将带来全新的机遇。在未来,通用大模型将更多地用于提供基础能力,而行业垂直模型则将在各专业领域得到深入具体的应用,以销售领域为例:
最终垂直领域的大模型也将呈现平台化趋势,在特定领域为用户提供AIPaaS能力,帮助用户结合自身数据与场景进行业务与管理的智能化升级。简而言之,AI+DATA+SOFT的融合才是SaaS软件的未来,和类运用软件公司要做的是在通用大模型基础上做出自己的行业模型。
SaaS企业在利用新技术时必须充分考虑如何保持好数据安全和用户隐私,实现业务的创新和发展,结合行业发展趋势,制定相应的战略规划以适应技术趋势。
中国国情下的中国SaaS企业机会
中国的国情和欧美不同、欧美企业服务生态成熟,客户业务管理成熟,企业服务只要定位清晰准确,产品成熟有价值,通过与行业生态的有效融合就能很好的解决客户问题,因此国外企业服务在各领域、各细分场景下运用软件发展都非常好,这是非常健康良性的状态。
中国企业的生态成熟度不够,如果不是端到端闭环化解决客户问题,单独做一部分功能,很难真正解决客户真实需求,不利于企业快速适应当下激烈的市场环境,因此中国的中大客户市场更需要明确公司定位,明确业务场景,把明确的业务场景下客户的需求完整的解决才能为客户创造价值。
在罗旭看来,中美两个SaaS市场的差距在加大,美国企业正在全行业全领域全面进入AI时代,而中国企业还处于一个生存时代。
对于中国SaaS企业来说,在资本退潮的当下,需要回归产业,商业的本质,回归理性健康发展,把基本工作做扎实,先活下去再谋求活上去,但现实是大部分企业还没进入到良性的发展周期。美国市场有许多成功的SaaS企业案例,但在我国,由于市场环境、企业成熟度和消费者习惯等方面的原因,现阶段所面临的困难与挑战也不同,很难复制美式成功经验。我们需要根据我国的实际情况来制定适合自己的发展策略。
“在中国国情下,你只能用适合中国的模式做适合中国市场的事情。欧美市场的发展模式可以借鉴,但是一定要结合中国国情进行自主创新。”罗旭说。
比如美国SaaS领域的技术趋势和商业模式是值得借鉴的,但是美国整个的生态环境和企业成熟度,我们并不能照搬,中国的国情不同。
罗旭说,美国SaaS行业是生态驱动的产业发展格局,而在中国,当下可能只有头部企业才有真正的发展机会。头部企业需要构建更加健康的业务体系,获得更多的市场份额,引领市场。然后带得生态的成熟与发展,最终有更多的资源与能力在AI方面加大建设,引领中国企业服务的智能化。
展望SaaS的未来,从信息化到智能化,这是一个新时代的起点,外部环境比如地缘政治纷争、全球经济格局化,高通涨等趋势,向外是国际化能力建设,向内则是持续的降本增效,这将是多数企业未来发展的主题,智能化的云服务软件是最有效的抓手之一,这是中国SaaS企业的时代红利。
好文章,需要你的鼓励
当前软件工程团队正在试验基于AI代理的编码工具和大语言模型,以提高开发速度和质量。然而,AI编码工具的效果很大程度上取决于使用方式。开发者需要提供结构化的问题描述、明确的执行要求和相关上下文,同时建立适当的防护机制。AI不仅能处理重复性任务,还能识别和评估替代方案,从被动助手演进为工作流程推进器。成功的关键在于将AI视为合作伙伴而非快捷工具,并将其整合到软件交付的全生命周期中。
NVIDIA研究团队开发出名为Lyra的AI系统,能够仅凭单张照片生成完整3D场景,用户可自由切换观察角度。该技术采用创新的"自蒸馏"学习方法,让视频生成模型指导3D重建模块工作。系统还支持动态4D场景生成,在多项测试中表现优异。这项技术将大大降低3D内容创作门槛,为游戏开发、电影制作、VR/AR应用等领域带来重大突破。
Salesforce发布企业级AI智能体平台Agentforce 360,将AI智能体融入几乎所有应用中。该平台采用混合推理引擎Atlas,结合大语言模型的概率思维和业务规则的精确性,支持语音交互和深度集成。以Slack为主要界面,提供Agentforce Builder开发环境,能将非结构化文档转换为可查询记录。Salesforce内部已部署该系统,每周处理180万次对话,主动服务活动增长40%。
谷歌DeepMind团队创新性地让Gemini 2.5模型在无需训练的情况下学会理解卫星多光谱图像。他们将复杂的12波段卫星数据转换为6张可理解的伪彩色图像,配以详细文字说明,使通用AI模型能够准确分析遥感数据。在多个基准测试中超越现有模型,为遥感领域AI应用开辟了全新道路。