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榮耀標識MaaS來臨，SaaS進入「奇點」時刻
大模型熱度持續發酵，MaaS的到來，不僅改變了云廠商的競爭格局，SaaS行業也將迎來「奇點」時刻。未來十年，基于MaaS底座，國內SaaS甚至可能會出現Salesforce一樣的巨頭。本文作者對SaaS進行了深入的分析，一起來看看。
大模型熱度正在持續發酵。
對此，國內雖有不少人熱衷追捧，但也不乏潑冷水者。實際上，大模型的厲害之處，的確不在于它的技術革新，而是數據、參數量積累到一定程度后的“涌現”（emergence）。這也很好地解釋了國內許多知名專家看似相斥的觀點。
其中，最熱衷的聲音有YC全球研究院院長陸奇博士和清華大學智能產業研究院院長張亞勤院士。
“任何改變社會、改變產業的，永遠是結構性改變。這個結構性改變往往是一類大型成本，從邊際成本變成固定成本。”陸奇在前段時間的演講中，直戳“AI大模型”熱潮的本質。OpenAI所做的事情與Google一樣。1998年，Google的誕世讓獲取信息的邊際成本變成固定成本。今天，OpenAI也是讓模型的成本從邊際走向固定。
清華大學智能產業研究院院長張亞勤院士也直言，未來十年，大模型或將成為下一個AI時代的“操作系統”。從PC時代的Windows，到移動互聯時代的iOS/Android，每次產業平臺的更迭都會產生新的模型和應用。“移動互聯時代的產業機會比PC時代至少大10倍，人工智能時代比PC時代至少大100倍，比移動互聯時代大10倍或更高?！?/p>
的確如此，AI大模型熱度不退，歸根結底在于它對產業、對社會帶來了顛覆性變革。這個變革不是一時的，而是引領所有企業進入下一場AI-powered自主化時代。
但這些都是由于GPT的出現，讓人們看到未來十年甚至二十年可能出現的機會。畢竟，從本質上看，它的驚人之處并非在技術創新，而是達到一定量后的涌現。從目前來看，因GPT-4掀起的大模型創業熱潮，有點虛火過旺的意思。也確實如計算機科學家、自然語言模型專家吳軍所言，大模型的創業機會并不多，因為太耗資源了。
在移動互聯時代，云計算的誕生，讓軟件從OP模式（On-Premise）變成可租用、可移動的云端SaaS模式，改變了軟件交付方式和客戶使用習慣。
那么，在如今的大模型時代，是否也會出現新的系統或模型來顛覆SaaS？大模型對SaaS的交付模式和開發模式等，又會造成怎樣的影響？未來十年甚至二十年，大模型是否真如張亞勤院士所預言那樣，成為企業數字化轉型的的“操作系統”？
大模型時代，SaaS行業的奇點時刻正在來臨。
一、MaaS將徹底顛覆SaaS？
過去兩個月， 大廠扎堆發布大模型產品，上月甚至被戲稱為“大模型發布月”，其一整月的更新速度可被載入史冊。這其中，最具顛覆性的“New Things”非MaaS莫屬。百度創始人李彥宏在“文心一言”發布會上提出MaaS（Model as a Service）模型及服務，并表示大模型時代下，將會產生新型云計算公司，其主流商業模式也將從IaaS變為MaaS。
MaaS是否真有如此大的價值？這個詞雖然是首次在國內被媒體公開討論，但早在2012年，上海大學計算機工程與科學學院鄒國兵教授就提出了“MaaS”這一概念。他在論文中詳細解析了什么是模型即服務。
MaaS由三部分組成，包括基礎層、中間核心層和底層擴展層。下圖是鄒國兵2012年提出的MaaS理論模型。
MaaS理論模型（Zou, 2012）
基礎層涵蓋了用戶的身份信息，如用戶姓名和職業等基本信息；中間核心層描述了重要的用戶特征，如用戶興趣、偏好、目標等；底層擴展層包含帶有用戶特征的個性化知識，包括通過語義關系分析和推理得到的用戶興趣、偏好和個性化的模型網絡。
最后，通過基礎層到中間核心層，再到最底層的擴展層，構成一個MaaS平臺。這個平臺可作為獨立的服務平臺，插入到云計算中，具體位置在PaaS層和SaaS層之間。
從2012年MaaS理論的提出，到如今MaaS終于落地，這十一年的時間，算法和算力都發生了翻天覆地的變化。在今年3月文心一言發布會上，李彥宏甚至大膽預測，云計算公司的主流商業模式將會改變，MaaS會徹底顛覆SaaS，成為主流商業模式。
至于為什么MaaS能夠“顛覆”SaaS，早在鄒國兵教授的論文中就給出了答案。他認為，“MaaS是一個‘無處不在’的模型”，從MaaS的基本構成得以看出，它可以通過客戶和云廠商在IaaS層收集的個人信息，得到個性化的模型網絡。
MaaS的個性化正好能夠彌補當前SaaS的缺陷?，F階段的情況是，針對任何兩個不同的終端用戶，他們得到的SaaS服務并無差異。但SaaS本身就是用來解決客戶的邊緣化需求，而目前國內SaaS采用的是標準化居多，即使是個性化，也只能在中大型企業內進行交付，換言之，SaaS并不能很好地解決個性化的問題。但如果有能夠針對不同用戶提供不同信息的MaaS平臺存在，那么用戶就能得到更個性化的服務。
之前，SaaS客戶如果有個性化需求，需要自己用低代碼平臺構建個性化的功能和服務。而且，還要基于所使用的SaaS公司自身有PaaS的前提下，但未來若MaaS能在其中發揮作用，或許客戶使用SaaS軟件時，可以直接根據自己在MaaS平臺，也就是數據層的積累，進行個性化的配置。
而MaaS會如何實現對SaaS的顛覆？具體要先從MaaS對IaaS和PaaS的影響談起。
首先，IaaS層的作用是，為上層的PaaS和SaaS提供算力服務和大規模數據存儲中心。MaaS雖然停留在PaaS和SaaS層之間，但它對IaaS的商業模式，甚至云廠商的競爭格局都會產生影響。
目前在國內，云廠商高度同質化，價格戰激烈。IaaS作為基礎服務器，在國內很少單獨向外提供服務，其商業模式大多依靠IaaS+PaaS和IaaS+SaaS的方式交付。相比于毛利率50%以上的SaaS，國內的IaaS僅有10～15%。大模型的出現，為云廠商打開了一種新的競爭格局。
未來，一種新的商業模式會是“IaaS+MaaS”。MaaS開發人員設計的所有MaaS配置文件模板都存儲在IaaS層中，也就是說用IaaS層的數據庫喂給MaaS。這意味著MaaS的質量也取決于IaaS層數據庫的質量，其中包括關系型數據庫、NewSQL、數據倉庫和數據湖等對數據的處理。
目前，不僅百度、騰訊和阿里等互聯網大廠都已經布局MaaS，尋求新的增量市場；一些創業公司也在不斷優化數據層，推出新的產品，為大模型時代的到來做準備。
在鄒國兵提出MaaS理論模型的那一年，國內離大模型還很遙遠。但如今，大廠已紛紛入場做出大模型，MaaS層落地的這一挑戰已經攻克，剩下就是未來MaaS會如何傳遞給SaaS層，落地情況會怎樣，是否會徹底顛覆SaaS，或者顛覆到何種程度？這些都還未知。
MaaS除了對IaaS商業模式有改變，對PaaS的影響則更深。
國內頭部SaaS公司都開發了自己的PaaS平臺。但客觀來看，一家SaaS廠商做PaaS是一件極難的事情。當年，10歲的北森從2012年開始探索PaaS，到2019年終于完成PaaS平臺的搭建，2020年才正式面向客戶開放，對客戶的個性化產品進行業務開發。
PaaS的平均開發周期都很長。如今MaaS的落地，不僅對PaaS+SaaS的商業模式有所改變，也會改變PaaS的開發模式。一方面，發展了幾年的SaaS公司都不會滿足于中小客戶，但做大客戶開發如果沒有PaaS平臺，無異于盲人摸象。
因為大客戶需要個性化定制，目前來看，只有長在PaaS平臺上的SaaS才能滿足大客戶的個性化需求。根據鄒國兵提出的MaaS理論模型，SaaS+MaaS能為每個終端用戶，輸出針對自己業務的個性化服務。
另一方面，MaaS作為第四個云計算架構，目前它的想象力還僅停留在PaaS和SaaS中間那一層。換句話說，PaaS的上層架構由SaaS變成了MaaS。那么PaaS的開發模式會受影響，開發周期也會縮短。
現階段，各大廠對MaaS仍停留在概念層，在實踐上還未真正落地，產生效果。但從理論出發，MaaS對于IaaS和PaaS在商業模式和開發模式上的改變，將影響到上層SaaS公司的方方面面，如SaaS的交付方式和開發模式等。
在開發模式上，一部分公司會選擇在PaaS平臺上，用圖形界面的方式開發SaaS軟件。但有了MaaS，客戶可以直接將需求傳遞給系統，它會自動調用功能、展示結果。區別在于，通過MaaS平臺搭建出的SaaS軟件會展現出更個性化的工具，其效果可能要好過PaaS+SaaS的模式。最后，SaaS的訂閱模式也會因此發生改變。
MaaS為SaaS帶來的顛覆遠不止于此。隨著大模型時代的到來，未來，不僅是To B的天下，SaaS的黃金十年也將到來。未來五年，中國SaaS將出現更多獨角獸，而未來十年，基于MaaS底座，國內SaaS甚至可能會出現Salesforce一樣的巨頭。
二、AI-based SaaS還是SaaS-based AI？
在理解AI對SaaS的影響前，要清楚是基于AI的SaaS還是基于SaaS的AI。兩者的區別在于，價值比例不同。
如果是AI與SaaS結合，AI作為輔助SaaS產品的技術工具，最終的服務形式依舊是SaaS，這就是AI-based SaaS；后者則不同，SaaS-based AI意味著，SaaS屬性會非常弱，只作為一種微服務隱身在產品中，價值并不明顯。這種情況在未來并非沒有可能實現。
大模型時代下，從SaaS的交互形態到工程師開發效率，從SaaS毛利率到開發模式，最后到SaaS的交付方式，都會發生改變。
1. 交互形態
未來五年的SaaS，自然語言交互將無處不在。
“按產品和年份顯示過去5年的收入和凈利潤，生成一個圖表，針對產生重大影響的特殊交易，在表格下方給出總結?！边@是財務人員最希望ERP實現的功能。
在未來的SaaS產品中會出現諸多自然語言應用程序界面，用戶可以直接用語言將需求描述出來，即可生成儀表盤、報告導出，甚至AI分析。比如在CRM系統中，AI可以輔助處理非結構化信息，在聊天信息中整理出客戶數據。讓CRM從管控銷售的工具變成輔助銷售的工具。
在自然語言模型的輔助下，工程師不需要書寫自定義代碼，應用程序可以直接將數據開放給用戶，讓用戶來自定義所需功能。通過API接口，將大語言模型接入到SaaS產品中，從而為用戶帶來更好體驗，也能減少開發人員的自定義請求。
最終，用戶可以通過簡單的語言，與軟件交互，這將縮短用戶使用SaaS的學習曲線，提升產品的易用性。“未來三年，大部分獨角獸會出現在SaaS圈，因為一名用戶可以完成三份工作?！边@是來自大平洋彼岸的期冀。
2. 開發效率
大模型與SaaS集成，不僅會提升產品易用性，還會更大程度地提高工程師與開發人員的生產力。
要知道，工程師在SaaS開發上十分費時，SaaS公司解決的本來就是復雜的長尾需求，開發人員就要為此寫自定義代碼。但大模型的接入，可以讓開發人員通過自然語言生成輸出代碼，從而解放工程師，讓他們更多地關注產品層面的問題。
最讓人期待的結果是，開發周期縮短、開發成本下降、軟件質量提高，產品也變得更精細化、人性化。
3. 毛利率
然而，在未來3～5年內，SaaS的毛利率卻會因此下降。
按照OpenAI GPT-4的收費標準，每1000個token語句，收費0.03美元。換算成自然語言，相當于750個英文字符，或400個漢字。此外，SaaS要接入大模型，調用API也需要成本。而且隨著用戶的增加和AI執行任務復雜程度的提升，其使用成本還會進一步增加。
所以在未來一段短期時間內，SaaS公司的毛利率都會有所下降。公司需要對AI使用場景仔細評估，在控制成本和提升產品易用性間進行取舍。但長遠來看，SaaS產品易用性的提升，產品解決問題速度的加快，以及個性化需求的滿足，良好的用戶體驗會帶來更長足的發展。
4. 開發模式
大模型的出現，為SaaS開發模式帶來了兩種可能性：第一種通過改變PaaS的開發模式，第二種是MaaS+SaaS。
目前，國內頭部SaaS公司都開發了自己的PaaS平臺，用PaaS+SaaS的方式服務客戶，針對客戶業務提供個性化的SaaS產品。但PaaS的開發周期普遍較長，國內許多SaaS公司仍然不敢嘗試，最后很難吃到大客戶。如今，大模型的出現，為這部分SaaS公司燃起希望。
第一種方式：改變PaaS的開發模式
開發人員用自然語言編程的方式開發PaaS平臺，或利用GPT技術讓編程更智能化。雖然低代碼PaaS平臺可以降低開發成本，提升效率，但這種方式限制仍然很多，不僅很多客戶需求無法滿足，產品本身也有不少問題。
但MaaS則不同，如果MaaS平臺搭建在PaaS與SaaS中間，PaaS的開發則會基于MaaS平臺，而不是直接在云廠商提供的IaaS上開發。而MaaS平臺的作用本身就是提供個性化功能，因為MaaS的數據來源是企業客戶自己在云端的數據，這樣一來，既提升了PaaS的開發效率，也更滿足SaaS客戶的個性化需求。
第二種方式：MaaS+SaaS
這種方式則更進一步，讓MaaS直接替代掉PaaS。云計算的結構則會調整為：IaaS–MaaS–SaaS。IaaS的數據直接喂給MaaS，而MaaS所使用的數據完全基于客戶公司自己的業務，最終輸出的SaaS形態會是，每位客戶得到的產品功能和服務，都是根據自己的業務生成，就如同現在C端的算法推薦邏輯一樣，每位用戶得到的功能都不一樣，充分滿足所有客戶的需求。
5. 交付方式
如果上述的設想，國內SaaS能實現一半，未來的交付方式也將從訂閱模式轉為按需付費。甚至，可能變為SaaS-based AI，也就是SaaS作為一種微服務隱藏在AI產品中，SaaS屬性極低。
產品易用性的提升、個性化需求的滿足，單是這兩點足以顛覆SaaS的交付方式?？蛻羰褂米匀徽Z言就能夠調用符合業務需要的功能，也不需要學習成本，個性化的程度更高，那么SaaS產品會呈現病毒式增長。
另一方面，SaaS接入大模型的成本增加，客戶調用的功能越多，SaaS公司也應該收取更多的費用。屆時，按需付費會更有助于SaaS的發展。
這也是為什么，未來十年會是SaaS的黃金十年，國內會長出更多獨角獸，國外則會生出巨頭公司。
三、大模型，新一代的“操作系統”
未來十年，大模型將成為AI時代的“操作系統”。
清華大學講席教授、智能產業研究院（AIR）院長張亞勤在《AI大模型時代》的演講談及到，“從產業方面講，GPT+等各種大模型是人工智能時代的“操作系統”，在重構、重寫上面的應用?！?/strong>
從2000年到今天，20多年來互聯網已經從PC時代過渡到移動互聯時代，眼下的這一波大模型熱潮，更是將所有企業推向下一個時代的發展——人工智能時代。
每個時代都有自己的操作系統，不同操作系統上會長出不同的服務器架構和應用。PC時代的操作系統是Windows，芯片架構是x86，服務器是C/S，上層是web瀏覽器和安裝版軟件。
等到了移動互聯時代，操作系統就變為iOS和Android，也出現了新的芯片架構，即CPU、GPU，服務器是云計算，上層也隨之出現了長在云端的APP和應用程序等。也就是在移動互聯發展的后期，出現了云計算，從而有了IaaS、PaaS、SaaS。
未來，在人工智能時代，底層的操作系統將會是大模型，芯片架構也圍繞著GPU、CPU、XPU，上層的云計算架構將從IaaS–PaaS–SaaS，變為IaaS–垂直模型/MaaS/基礎模型–SaaS。
每次產業平臺的更迭，都會產生指數級的效應。張亞勤院士表示，“移動互聯時代的產業機會比PC時代至少大10倍，人工智能時代比PC時代至少大100倍，比移動互聯時代大10倍或更高。”
大模型時代下重塑的云計算架構，來源：清華大學智能產業研究院
上圖是大模型時代下重塑的云計算架構，最底層依舊是云廠商提供IaaS層，包括計算、存儲、網絡、數據庫，再上一層，則是各種行業模型，如自動駕駛模型、生物醫療模型、蛋白質解析模型等等。最后是在垂直模型上的應用SaaS。
目前，在上述領域已經取得了突破性進展，如百度Apollo的自動駕駛模型；國內互聯網醫院「醫聯」和清華大學智能產業研究院也已推出醫療行業的垂直模型“MedGPT”；在蛋白質解析領域，早在2020年，Alphafold問世，就實現了對98.5%的蛋白質解析。
近幾個月，互聯網巨頭、創業公司和研究機構，大家都忙于“百模大戰”中。各家態度都反差很大，有些互聯網大廠比較謙虛，有些則是放出要“數月內趕超ChatGPT”的狂言。這其中，能活下來的一定是少數，最后真正能帶來產業變革的只有三兩家公司。
新的人工智能時代，也許他們就是下一個“BAT”巨頭。
作者：思杭，編輯：皮爺
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