金思宇/文（中国合作贸易企业协会数字经济专业委员会顾问、经济学家）

2026年初，一场被华尔街交易员称为“SaaSpocalypse”（SaaS末日）的抛售潮席卷全球资本市场。自1月中旬以来，美股SaaS指数跌幅超过20%，板块总市值蒸发超1万亿美元。Salesforce、Adobe等昔日明星股股价暴跌逾20%，甚至连微软这样的科技巨头也未能幸免。导火索看似简单——AI初创公司Anthropic发布了一款名为Claude Cowork的智能体工具，能够自动化处理合同审查、简报撰写等法律工作，直接冲击了法律软件类公司的价值根基。

但这场危机的背后，远非一款产品所能解释。它折射出的是传统软件商业模式根基的动摇，更是AI浪潮下价值创造逻辑的颠覆式革新。软件行业的核心驱动力，正从“工具提供者”向“AI原生思维的产品定义者”与“结果导向型负责人”迁移。一场关乎生死存亡的价值革命，已然拉开帷幕。

一、传统软件资产缩水：AI颠覆的深层逻辑

传统软件公司资产缩水的根源，在于其商业模式与AI时代需求的根本错配。这种错配并非渐进式调整所能弥合，而是触及了价值创造的底层逻辑。

1. 工具价值被AI智能体“降维打击”

过去十五年，马克·安德森“软件正在吞噬世界”的预言逐一应验——亚马逊吞噬零售、奈飞吞噬视频、Spotify吞噬音乐。然而今天，软件自身正在被某种更强大的力量吞噬，那就是人工智能。

AI已从辅助工具进化为“替代者”。Anthropic的Claude Cowork能独立完成销售、法务等岗位的核心工作，使企业人力需求骤减。摩根士丹利软件分析师团队提出了一个颇具挑战性的观点：“如果一款软件能让一家公司裁员一半，那么它也会使该公司的软件订阅数量减少一半。”某中型B2B企业引入AI销售智能体后，销售运营岗位从5人缩至1人，CRM软件的订阅量随之腰斩。当AI能直接“拧好螺丝”，企业何必再购买“扳手”？

更深刻的颠覆在于，AI智能体正在重塑企业的组织结构。传统企业围绕“人”构建流程：招聘、培训、管理、考核；未来企业将围绕“人机协作”重构：人类负责战略决策与创造性工作，AI智能体负责执行与优化。这一转变意味着，过去为“人”设计的软件工具，正在被为“智能体”设计的操作系统所取代。

2. 收费模式被RaaS彻底重构

传统SaaS依赖订阅费，本质是“为工具付费”——企业为软件使用权支付固定费用，无论其是否产生实际业务价值。而AI原生应用卖的却是“结果”。

百融云创推出的“结果云”（Results Cloud）平台提供了三种计价方式：按任务单次计价、按岗位薪酬制、按价值创造分成。这种“为结果付费”的模式，让企业从购买“工具使用权”转向购买“确定价值”。客户无需关心技术原理与操作流程，只需明确核心诉求——“每月私域多成交50单”，AI打工人团队自动完成全流程，月底按实际成交单数付费。

在电商直播领域，中科深智提供全托管服务：从投流素材生成、千川投流到AI直播转化全链路，企业仅在达成约定结果时付费，或按GMV比例分成。某美妆品牌采用其服务后，直播转化率提升40%，而营销成本下降了30%。这种“效果对赌”式的合作，将服务商与客户的利益深度绑定，彻底颠覆了软件行业赖以生存的收费根基。

3. 成本结构失衡与价值交付错位

传统SaaS的价值实现高度依赖企业自身执行力：企业采购CRM系统后，需投入大量人力学习使用、落地应用，最终能否提升销售业绩取决于内部执行能力。不少企业花费数百万采购SaaS系统，最终因员工使用率低、适配性差，沦为“昂贵的数字摆设”。

相比之下，AI应用的边际成本趋近于零，每次调用成本随规模扩大而降低；同时，AI智能体承担了从“工具”到“结果”的转化责任，企业无需再为“可能有效果”的工具买单。IDC数据显示，采用传统SaaS的企业中，仅有35%实现了预期的ROI；而采用RaaS模式的企业，因“按效果付费”的机制设计，服务商必须确保结果达成，客户满意度高达87%。

当AI以更低成本交付更高价值，用户自然“用脚投票”。这正是资本市场对传统软件公司估值逻辑发生根本转变的原因所在。

二、未来价值创造者：定义AI价值与交付结果的双引擎

在AI重构的行业格局中，两类角色成为价值创造的核心驱动力。它们代表了软件行业从“功能交付”向“价值交付”转型的关键能力。

1. AI产品定义者：技术、行业与用户的“超级翻译官”

AI时代的产品经理，不再是简单的需求文档撰写者，而是需要深度理解技术边界、行业痛点和用户体验的“翻译官”。全球顶级风投机构安德森·霍洛维茨基金（a16z）将这类人才称为“AI时代最稀缺的资源”。

行业洞察与场景挖掘：他们深谙金融、医疗、法律等领域的业务逻辑，能够精准定位AI可颠覆的核心痛点。例如，医疗AI产品定义者发现病理诊断中“误诊率高”且优质病理医生稀缺的痛点，设计AI辅助诊断系统将准确率从85%提升至97%。在金融领域，蚂蚁数科的AI理财师智能体能够解决两类核心需求：一类机构员工少、理财师短缺，亟需AI获客；另一类机构员工多但优质理财经理稀缺，希望将专业经验植入大模型。

技术可行性与用户体验平衡：既懂大模型能力边界，又能将技术转化为用户价值。设计法律AI助手时，需在“生成合同”的技术能力与“符合司法实践”的用户需求间找到平衡点。Anthropic的Claude Cowork之所以引发市场震荡，正是因为它精准捕捉了法务工作中标准化程度高、重复性强的场景，用AI实现了自动化处理。

跨领域协作领导力：串联技术、设计、市场团队，将模糊需求转化为可落地的AI产品。这类角色已成为硅谷AI初创公司的“抢手货”，平均年薪较传统产品经理高出40%以上。领英数据显示，“AI产品经理”是2025年增长最快的职位之一，人才缺口超过50万。

2. RaaS模式下的结果负责人：利益绑定与价值交付的枢纽

如果说AI产品定义者解决的是“创造什么价值”的问题，那么结果负责人解决的则是“如何交付价值”的问题。

重新定义客户关系：RaaS（Results as a Service，结果即服务）将服务商与客户从“买卖关系”变为“增长共同体”。以擎天租的机器人RaaS服务为例，其按客户实际节省的物流成本分成，使服务商的利益与客户的降本增效目标深度绑定。在AI营销领域，乘风引擎平台采用“基础服务费+成果奖励金”模式，基础费用覆盖核心工具使用，奖励金与超额完成的成果挂钩，实现“企业赚得多，平台收得多”的双赢。

量化指标驱动交付：通过关键业务指标确保结果可衡量。GEO（生成式引擎优化）领域的RaaS服务按“搜索排名提升比例”或“AI答案引用率”收费，让客户清晰看到预算投入的回报。某跨境电商采用该服务后，在主流AI搜索工具中的品牌提及率提升320%，直接带来订单量增长150%。

风险与价值共担：在RaaS模式下，服务商需承担未达成果的风险，倒逼其持续优化AI能力。某零售企业采用AI营销RaaS后，服务商通过动态优化模型，使其转化率提升25%，双方共享收益增量。正如a16z所言：“每个人都想省钱，但更想赚钱。当软件不再只是工具，而是直接交付结果时，客户愿意支付的就不再是每人每月几美元的订阅费，而是基于结果的分成。”

三、软件行业转型路径：AI原生与价值重构的生死突围

面对AI浪潮的冲击，软件行业的未来取决于能否抓住结构性机遇，完成从“功能堆砌”到“价值交付”的根本转型。

1. AI原生：下一代软件的核心范式

从“功能堆砌”到“智能驱动”：AI原生应用的价值在于智能程度而非功能数量。Lovable等AI原生公司，通过提供“AI联合创始人”平台，让开发者用自然语言构建应用，8个月ARR突破1亿美元，印证了“智能即价值”的逻辑。其创始人坦言：“我们不卖功能，我们卖的是‘解决问题的能力’。”

在证券行业，华泰证券推出的“AI涨乐”是首款AI原生交易APP，其“任务助手”模块改变了传统“人找功能”的交互逻辑，用户通过一句话指令即可由AI完成打新、条件单设置、复盘总结等操作，上线后用户规模突破240万，活跃用户日均使用时长提升65%。

免费模式的颠覆式创新：Lovable将免费产品视为核心营销工具，过半成本投入吸引免费用户试用高级功能。当用户看到AI带来的效率飞跃后，自然转向付费，转化率高达35%。这种“先验证价值，后收取费用”的模式，正是RaaS思维的体现。

从“软件即服务”到“模型即服务”：AI原生应用的底层架构正在发生根本变化。传统SaaS基于“数据库+业务逻辑+用户界面”的三层架构；AI原生应用则基于“大模型+提示词工程+智能体编排”的新范式。这意味着，软件公司不再只是“写代码”，而是在“训练和编排智能”。

2. 传统巨头转型：双轨突围的生存之战

向下深耕场景：工业软件巨头通过AI增强现有产品。例如，西门子的MES系统融入AI预测性维护，将设备停机率降低60%，守住制造业护城河。众数信科聚焦设备预测性检修等能直接创造业务价值的重点场景，2025年营收已翻倍至亿元级别，2026年目标再翻番。

向上融合RaaS：老牌CRM厂商Salesforce近期推出面向智能体的企业许可协议（Agentic Enterprise License Agreement），采用基于Agent的席位定价策略，愿意在短期内承受利润压力以换取客户长期价值。其CEO马克·贝尼奥夫在财报电话会上表示：“我们正在从记录系统转向行动系统，从工具转向劳动力。”

双轨并行策略：中工互联董事长智振表示，他们作为技术方提供AI产品，按产品收费；下游运营公司则将AI打包为“AI+节能”等服务，按实际节能效果向客户收费。“2026年AI落地肯定会加快，一旦运用多了，各种模式就都有了。”这种“产品+服务”的双轨模式，成为传统软件公司转型的典型路径。

3. 新价值空间：AI重构软件版图

开发范式革命：AI编码工具使开发效率提升3倍，“氛围编码”（vibe coding）正在兴起——开发者通过自然语言向大模型描述需求，由AI自动生成代码。这让企业更倾向于自行开发软件，而非向昂贵的第三方供应商付费，对传统软件巨头构成威胁。GitHub数据显示，2025年AI生成的代码占比已超过40%，预计2028年将达到80%。开发者的角色从“写代码”转向“设计系统架构与AI协同流程”。

基础设施新战场：模型训练平台、数据工程工具、AI安全评测、智能体操作系统等新兴领域需求爆发，成为软件行业新的增长极。百融云创的“结果云”由三层构成：底层的“百基”提供AI算力与推理引擎，中间的“百工”是智能体操作系统，最上层的“百汇”则是内置多个“硅基员工”的Agent Store。这种为智能体打造的“HR系统”，正在定义下一代软件基础设施。

Gartner预测，到2028年，智能体操作系统市场规模将超过500亿美元，成为企业软件最大的细分市场之一。谁能抢占这一赛道，谁就能在AI时代掌握话语权。

四、投资逻辑重构：从规模到价值的评估范式转移

资本市场已率先用脚投票，重新定义软件公司的价值评估标准。

1. 估值体系颠覆

传统SaaS公司的PS倍数从峰值时期的12.5倍暴跌至6.8倍，而AI原生工具公司却以18.3倍的PS倍数受到追捧。投资者不再满足于“用户数×订阅费”的简单公式，而是更关注“替代成本×效率增益”这一新价值指标。高盛在最新研报中指出：“随着AI应用加深，软件公司的可服务市场正进一步扩展，但只有那些能真正交付价值的公司才能分享这一红利。”

2. 数据飞轮效应成核心壁垒

拥有闭环数据并构建AI飞轮的企业获得显著溢价。例如，某金融AI公司通过交易数据训练模型，将风控成本降低70%，估值三年增长5倍。在RaaS模式下，数据成为“燃料”——通过实时收集对话内容、客户响应、成交结果等数据，不断微调推理路径与策略，形成“结果驱动能力→能力提升带来更多结果”的数据飞轮。

a16z合伙人马丁·卡萨多指出：“在AI时代，数据护城河比技术护城河更持久。因为模型可以开源，算力可以购买，但高质量的业务数据是无法复制的。”

3. ARR质量重于数量

市场开始区分不同质量的年度经常性收入（ARR）。传统SaaS的ARR虽增长快、回款周期短，但客户留存压力大、价值绑定浅。而RaaS模式带来的ARR虽回款周期较长，但因绑定客户深度价值——如按交易额分成、按成本节省计费——抗风险能力更强，更受长期机构投资者青睐。

IDC预测，到2028年，70%的软件供应商将不得不重构其商业模式，转向按业务结果、交易量或自动化成果计费的新模式。这意味着，未来软件公司的估值将不再取决于“有多少用户”，而取决于“为客户创造了多少价值”。

结语：在颠覆中重生，定义软件新纪元

经济学家约瑟夫·熊彼特曾提出“创造性破坏”理论——创新在摧毁旧产业的同时，也创造新的价值空间。AI浪潮下的软件行业，正经历这样的创造性破坏。

传统巨头的资产缩水，本质是旧价值体系的瓦解：当软件从“工具”进化为“劳动力”，当收费从“订阅”转向“分润”，当价值从“功能堆砌”变为“结果交付”，那些固守SaaS模式的公司必然面临挑战。

而AI产品定义者与结果负责人的崛起，则预示着新范式的建立。前者以对行业、技术与用户的深刻洞察，定义AI创造价值的方式；后者以利益绑定的RaaS模式，可靠交付商业结果。未来，软件价值将取决于“定义AI如何创造价值”的智慧，以及“可靠交付商业结果”的能力。

正如a16z所言：“软件正在吞噬劳动力”（Software is eating labor）。这是一个比传统软件市场大得多的生意。传统企业软件市场服务于企业内部的“人”，而AI劳动力市场服务于企业需要的“结果”。前者是万亿美元市场，后者是十万亿美元市场。

那些既能深度融合AI与场景，又能以RaaS重构价值分配的企业，将在这场革命中涅槃重生，定义软件行业的新纪元。而在这场价值革命的浪潮中，最大的风险不是拥抱变化，而是固守过往。

附：RaaS与SaaS商业模式的核心区别

RaaS（结果即服务）与SaaS（软件即服务）的根本区别在于：SaaS是“为工具付费”，而RaaS是“为结果付费”。这一差异重塑了企业与服务提供商的关系本质与价值创造逻辑。

一、核心商业模式对比

1. 价值主张与收费逻辑

· SaaS模式：以“功能订阅费”为核心，企业为软件工具的使用权付费，无论是否产生实际业务价值。收费特点为固定订阅费，与业务结果脱节，企业承担“工具与效果脱节”的全部风险。

· RaaS模式：以“结果交付”为核心，企业仅按AI智能体带来的可量化业务成果（如新增客户数、GMV增长、成本节省）付费。收费特点为“基础费用+效果分成”的混合模式，服务商承担效果风险。

2. 企业与服务商关系

· SaaS模式：典型的“买卖双方”关系，软件商提供工具，企业自行负责价值实现。服务商旱涝保收，企业承担全部效果风险，双方利益不完全绑定。

· RaaS模式：从“买卖双方”转变为“增长合作伙伴”。服务商深度嵌入企业业务流程，成为“数字劳动力”的一部分，如AI销售智能体可自主完成潜客挖掘、邮件撰写、电话谈判、订单跟进全流程。

3. 技术实现与数据价值

· SaaS模式：以“模块化功能+规则系统”为核心，数据主要用于分析，价值有限且难以直接转化为业务成果。

· RaaS模式：基于大模型与强化学习，强调任务结果与能力迭代之间的闭环反馈。数据成为“燃料”，通过实时收集业务数据不断优化模型，形成“结果驱动能力→能力提升带来更多结果”的数据飞轮。

二、行业应用与价值创造

1. 应用场景差异

· SaaS典型场景：CRM系统记录客户信息需销售跟进；财务软件处理账务需财务操作；人力资源系统管理员工信息需HR操作。

· RaaS典型场景：AI销售智能体自主完成全流程销售工作；AI直播按GMV分成收费；AI营销按转化率提升计费；金融AI按风控成本节省分成。

2. 价值创造方式

· SaaS价值创造：通过提高效率和功能交付创造价值，但价值实现依赖企业自身执行力，存在功能与结果弱绑定的价值瓶颈。

· RaaS价值创造：通过直接交付可量化业务结果创造价值，服务商与客户共享价值增量。企业可清晰计算ROI，如某零售企业采用AI营销RaaS后，转化率提升25%，服务商按价值创造分成。

三、未来发展趋势

1. 市场格局演变

· SaaS市场：传统SaaS增速放缓，面临转型压力。德勤预计，SaaS模式将向融合了按使用量和按成果计费的混合模式演进。

· RaaS市场：预计未来3年保持35%的复合年增长率，到2028年市场规模将突破万亿元人民币。IDC预测，到2028年70%软件供应商将转向按业务结果、交易量或自动化成果计费。

2. 行业转型路径

· SaaS转型方向：传统SaaS公司正向RaaS转型，如百融云创推出的“结果云”平台，支持按任务、岗位薪酬或按价值创造分成三种计价方式。

· RaaS演进趋势：从“AI赋能”到“AI原生”，从“功能交付”到“结果交付”，从“单一工具”到“智能体生态系统”。

四、企业选择建议

· 选择SaaS的情况：需要标准化、通用型软件功能；有足够技术团队进行系统维护和优化；业务流程相对稳定。

· 选择RaaS的情况：追求确定性业务结果，不愿承担“工具与效果脱节”风险；缺乏专业IT团队，希望“拿来就用，用了就有结果”；业务目标明确可量化。

总结：SaaS与RaaS的本质区别在于价值交付方式。随着AI技术成熟，企业越来越不愿为“可能有效果”的工具买单，而更愿意为“确定能达成”的业务结果付费。未来，RaaS模式将推动软件行业从“功能导向”转向“结果导向”，重塑企业服务生态。企业应根据自身业务特点、技术能力和目标明确性，选择最适合的商业模式，或考虑从SaaS向RaaS转型，以抓住AI时代的价值创造新机遇。

数据来源：Crunchbase、Gartner、IDC、高盛AI行业报告、摩根士丹利软件行业分析、公开财报及行业访谈。