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AI 正在引領企業服務從SaaS（Software-as-a-Service）到SAS（Service-as-Software）轉變，前者的重點是軟件帶來 recurring 的服務，后者的重點是軟件成為服務本身。這是關鍵的，也是創業公司在今天這個時代需要想清楚的范式變化，其本質是一種服務模式的轉變。

—— Foundation Capital

01.從軟件市場到服務市場

過去幾十年的自動化都是關于效率的：機器幫助人類加快各種任務。在當今十?年，效率已經在AI的推動下快速發展，需要處理的任務變得越來越復雜。在過去，軟件更多是數字化、增強人類的工作和服務，但在自動化 2.0 中，軟件支持的自動化擁有了大腦。

AI 正在引領企業服務從SaaS（?Software-as-a-Service）到SAS（Service-as-Software）轉變，這是關鍵的，也是創業公司在今天這個時代需要想清楚的范式變化，其本質是一種服務模式的轉變。?

在前 AI 時代，軟件業務提供的服務是其平臺或工具的使用權，客戶有責任使用該工具來實現預期結果。但在 后 AI 時代，服務業務中，銷售服務的公司，也就是新時代的軟件公司，應該為預期結果負責。

以提供會計系統服務的軟件 QuickBooks 為例，這是一款在會計軟件市場占據 80% 市場份額的軟件系統，而在 SAS 模式下，企業提供的不再是 QuickBooks，而是 AI 會計師的稅務服務，這意味著新的生意模型和顛覆。

而全球服務市場規模遠遠超過軟件市場，這是一個 4.6 萬億美元的商機。

02.人工智能吞噬軟件

現在吞噬的是工資和服務

?企業領導者已經花了幾十年的時間使用軟件來推動公司的發展。十年前，只有 15 家 SaaS 或軟件獨角獸，如今有 416 家。企業軟件公司的總公開市值超過 1 萬億美元。在未來十年，我們相信軟件將繼續提高生產力，并將蠶食服務市場。

它將如何運作？讓我們以銷售功能為例。

Salesforce 等軟件的基本價值主張：人類銷售代表輸入數據，Salesforce 幫助創建和組織他們的工作流程，生產力由此提高了。

??引入AI，尤其是AI Agent，由 LLM 驅動的 AI Agent 可以讀取和解釋結構化和非結構化內容，生成輸出，設置優先級和指導任務，就像熟練的人提供服務一樣。由于 Agent 能夠進行復雜的決策和自主，軟件的作用不僅限于組織工作流程，它從根本上改變了工作的執行方式。

工作自動化并不是一個新趨勢。但是，當 AI 可以完成曾經由整個類別的高技能工人處理的工作時，規模就會發生變化?？梢赃@樣想：Salesforce 是有史以來最成功的軟件公司之一，每年的收入僅為 350 億美元，并且將逐步增長。而全球公司每年在銷售和營銷人員的?薪酬上花費 1.1 萬億美元。人工智能顛覆的機會規模是 Salesforce 的數倍。??

由上圖可見，相比于垂直領域的軟件服務，該領域的薪資和服務市場規模是巨大的，人力資源領域除了 Workday，會出現新的 HR 數字員工，網絡安全領域除了 paloalto 會出現新的 AI 安全公司，代碼領域除了 Github 會出現新的Coding Agent，Salesforce 所在的營銷和銷售領域同理。

03.價值4.6萬億美元的問題

人工智能 + 自動化和服務即軟件模式將減少多少工作？我們認為這是一個價值 4.6 萬億美元的問題。我們將自動化分為兩個領域：

第一個領域，按照全球職位的薪資支出來計算規模，例如銷售和營銷、軟件工程、安全和人力資源等，總體的服務市場規模達到 2.3 萬億美元。

當前越來越多的公司推出各種類型的 AI 客戶服務 Agent、AI 故障排除程序和 AI 助手，AI 自動化全職職位和服務的潛力是巨大的。

在DevOps 圈子里，公司一直希望整合日志、事件管理和基礎設施管理。在 SaS 的世界中，重點不再是銷售基礎設施管理或監控工具，而是轉移到管理和監控本身。DevOps Company X 銷售專為自主解決軟件事件而構建的隨叫隨到的 AI Agent，減少了 MTTR，即修復時間。該公司還銷售 AI 技術支持工程師，通過解決棘手的技術問題并智能地進行自我分類來減少不必要的工單升級。

這種以結果為導向的方法不僅統一了軟件成本與相關的業務價值的一致性，而且還解鎖了一種更具可擴展性的商業模式。產品提供方不會因為經濟原因而限制客戶使用其產品，AI 公司通常鼓勵客戶更多地使用其產品，因為更多的使用有助于他們收集更好的數據。

第二個領域，可以概括為 IT 服務和業務流程服務，這一部分的市場規模也有2.3 萬億美元（根據 Gartner）。

IT 服務很好理解，例如美國公司很久以前通過將 IT 服務團隊外包給印度，獲得了顯著的成本節省，而印度目前每年出口約 2400 億美元的 IT 服務。

而業務流程服務是一個早已成熟且易于顛覆的領域，它主要涉及許多重復的、基于規則的任務，例如數據錄入、數據整理、音頻轉錄、網頁信息提取、批量撥打電話等。

AI Agent 可以掌握背景、解釋用戶意圖、應用推理并適應新任務。在 SaS（軟件即服務）領域，撥打招聘電話（ConverzAI）、回答潛在買家的常見問題（Docket）或輸入數據和閱讀傳真（Tennr）等工作完全由人工智能處理，這個市場更偏向于傳統 RPA 所提供的流程自動化服務。

04.引領SaS革命的關鍵領域

1. 銷售與營銷

在我們的銷售示例中，熟練的銷售代表習慣于編寫外發電子郵件、安排演示、跟進和與客戶共進晚餐。人工智能現在可以做除了吃晚餐之外的所有事情。

我們的投資組合公司 Wizia 通過構建“AI SDR”預見了這一變化。Wizia AI 是一款端到端的，7×24小時，自動化實現展業的 AI SDR 員工，承擔了電子郵件外發的完整工作流程。

目前，Wizia 可以實現尋找聯系人、驗證信息、研究目標賬戶、編寫高度個性化的序列、實現郵件自動發送和管理等。

在每一步任務中，Wizia都涉及到任務推理和拆解，例如在尋找聯系人時，Wizia 需要研究客戶提供的目標用戶畫像，尋找最佳候選人并找到他們的聯系方式。在驗證信息環節，Wizia 需要驗證內部數據庫信息，并結合外部多個信息源進行匹配和驗證。在個性化郵件環節，Wizia 可以結合客戶的歷史內容和個性化痛點給出千人千面的郵件，提高郵件打開率和回復率。

銷售公司業務模式的轉變可能如下所示：軟件供應商不再根據平臺上的銷售開發代表 (SDR) 和客戶主管 (AE) 的數量按席位向客戶收費，而是根據其軟件提供的合格機會或簽約客戶的數量收費。

2. 軟件工程

全球有超過 3000 萬名軟件工程師和數據科學家，薪水接近 1 萬億美元。AI 正在改變開發人員構建和維護軟件和數據系統的方式。這始于人們的工作流程——無論是 AI 協調代碼審查、自動化前端設計還是完整編寫文檔。

以 Cursor 為例。它本質上是編碼的自動完成功能，讓程序員消化第三方代碼庫并自動調試自己的代碼庫。

Magic.dev 獲得了硅谷頂級天使投資人的 1.45 億美金投資，其終極目標是創建一個 AI Coworker，而不是 AI Copilot。

他們相信通往 AGI 的最可信路徑是自動化 AI 研究和代碼生成，通過 AI 來改進模型，并比人類更可靠的解決對齊問題（Super Alignment）。其目前的產品形態是一款代碼生成領域的 Agent。

3. 網絡安全

在網絡安全領域，AI 可以執行對人類分析師來說過于復雜且耗時的任務，而這個行業長期人手不足。安全分析師經常被警報淹沒，增加了大規模入侵的風險。

AI 讓公司能夠使用自動化更有效地檢測和應對攻擊。他們可以在創建新系統時審查和緩解漏洞。Foundation Capital 的投資組合公司 AirMDR 由 Sumo Logic 的創始人創辦，它正在做這件事——建立一個虛擬分析師，以極低的成本為中小企業提供安全保障。

目前 AirMDR 可以執行 80-90% 的 L1 和 L2 分析師任務，與傳統 MDR 服務相比節省 70-80% 的成本。

同樣，該產品以解決問題為導向，而非提供解決問題的工具。

其涉及到的服務流程相比傳統軟件工具更長，在第一步中 AirMDR 需要調查警報并確定警報的根本原因，隨后 AirMDR 可以對警報進行分流，并參考歷史知識，最后 AirMDR 可以根據前期推理結果和信息進行行動，例如關閉良性警報、阻止防火墻、或者提交工單給人類專家。

05.SaaS 的進化，而不是消亡

人工智能解決方案的出現及其對服務的推動并不一定意味著 SaaS 模式的終結。在許多市場中，我們看到了多種商業模式共存和蓬勃發展的動態。

一些客戶群體可能會選擇外包功能，而其他客戶群體則會將這些功能保留在內部。圍繞任務或業務線的每個部分，都存在著human-in-the-loop VS human-out-of-the-loop的爭論。

即使數字員工和SaS會是未來的一種終極形態，人類仍然在設計工作流程。比如發票處理，人類也會進行抽查并查看問題案例。

最后，在任何垂直領域，一家人工智能公司都可能挑戰或取代 SaaS 現任者，或者它可能提供可以與之合作的互補業務。有一件事是肯定的：SaS（服務即軟件）代表著千載難逢的轉變，而 AI 處于引領其發展的地位。

參考材料

https://foundationcapital.com/ai-service-as-software/