大模型能拉 “泥潭里的中国 SaaS” 一把吗?


技术不是最终的决定性因素,SaaS 企业要在价值竞争中突围,比拼的是行业的 Know-How。


来源  |  市界

  编者按  



随着“中国市场需不需要 SaaS”被放到台前讨论,SaaS 领域的玩家们,被推入了产品价值的竞争之中。低价竞争赚吆喝的时代已然落幕,服务商无论大小都需要自己造血,商业化成为不可回避的话题。而基大模型技术进行产品创新和商业化提速,成为 SaaS “逆风翻盘”的重要选项。

本文重点探讨了大模型技术对 SaaS 的改变与影响。大模型技术的发展,催生出大量新应用场景,在产品创新和商业化可能性上赋予了 SaaS 新的想象。然而,一个新技术从出现到应用,是有周期的,尽管企业可以直接用 AI 为自己的应用赋能,但距离实际商业化,还有很长的路要走。只有不断加强技术能力和创新能力、利用好大模型,适应市场需求,为客户提供更多价值的企业,才能走出困境。


  正文  


最近,国内创投圈和企业服务圈子,被一篇标题为《中国不需要 SaaS》的文章给刷屏了。文章的作者,一位雪球上的投资者在其中写道,国内这个行业中的企业“做一家亏一家”,所以创业者应该从一开始就出海,和美国公司同台竞技。


大多数普通用户或许对 SaaS 的概念不熟悉,但每个人都或多或少地用过 SaaS 产品,例如企业级通讯和协同办公的钉钉、飞书和腾讯会议。尤其是居家办公和学习期间,不仅钉钉的“打卡”功能烙印进了每一位小学生心头,也让大量企业将协同办公、零售、在线采购等需求转移到了线上,打造了一场覆盖面广泛的企业级 SaaS “数字化培训”。


人力资源管理、客户关系管理等传统软件,早已为大众所熟知。与之相比,SaaS (Software-as-a-service) 意为“软件即服务”,属于云计算服务的一种,即通过网络提供软件服务。供应商将应用软件统一部署在自己的服务器上,通过互联网向客户提供;企业不需要购买软件,而是向提供商支付订阅费用。钉钉石墨文档、飞书文档就是一些具体的应用。


根据 IDC (国际数据公司) 的数据,2022 年国内企业级SaaS市场规模有 41.6 亿美元 (约合人民币 298 亿元),业内不乏中软、用友、金山等头部公司。今年 4 月,北森控股作为国内“HR SaaS 第一股”登陆港交所,开启了年内国内 SaaS 企业集体冲刺资本市场之旅。


处在这样一个时间阶段,对一个百亿级规模的市场来说,这篇文章的吐槽不可谓不狠,也迅速在业内引起了激烈讨论,认同者有之,反对者也众多。但在其中,很多人都认可的是,国内企服行业在近年来,处于“穿越周期”的困难时期:随着资本退潮,行业“以价换量”时代也宣告结束,过去多数依赖资本生存的 SaaS 企业们,不得不面对生存的考验。


时代的改变还不止于此。在 AIGC 和大模型的风口下,云基础设施和商业模式也在重构。AI 犹如一束光,照进了 SaaS 行业,但争议也由此而生:它会给行业带来整个商业模式的颠覆,还是一次突破产品边界的机会?它会延长还是结束企服的“冬天”?


有观点认为,SaaS 行业将由此迎来发展的奇点。但在更多的从业者眼中,大模型的影响是长期的,短期内它仍将只是起到“赋能”产品的作用。但或许,这也是将 SaaS 行业推向智能化时代的契机。在这个过程中,所有企业都还需要快速奔跑。


01

奔跑,以及奔跑


国内 SaaS 公司们,正加速冲上与 AIGC 结合的道路。甚至它们采取动作的时间,比大模型在今年年初爆火还要早。


去年 11 月底,提供智能客服服务的 Sobot 智齿科技的内部群里,每天都被 AIGC 的各种动态淹没。以 CEO 徐懿为首,拉起的这个讨论组,不断更新着外部的最新动态,以及相关报道。智齿科技的投资人,也迅速组织起了分享会,交流这一前沿技术发展的情况。


2 月初,ChatGPT 在国内开始“小火”,智齿科技就成立了十几个人的 AIGC 研发项目组,一边研发、一边调研客户需求。“我感觉,整个行业普遍都既兴奋、又焦虑。”智齿科技产品中心负责人陈喆说。在他看来,大模型的出现代表着一种新范式的出现,行业的很多东西都将被颠覆。


客服企业对技术变革都是异常敏感的。毕竟,客服行业的上一次颠覆近在眼前——在 2013 年到 2016 年之间,那时,客服产品纷纷云化,而动作慢的企业就免不了掉队。因此,这一次,企业们也不得不心怀警惕。


HR SaaS 平台 Moka 也在去年年底就开始注意到了 ChatGPT。今年 1 月,团队就做出了自动写 JD (Job Description,即职位描述) 的功能,并很快上线。“在企业级市场中,越垂直、越具象、切口越小的领域,大模型带来的化学反应才最剧烈。智能客服、协同办公、企业知识搜索和管理都具有这样特点。”Moka 相关负责人说。


正如英伟达创始人黄仁勋曾高呼过的,“我们正处于 AI 的 iPhone 时刻”。而 AI 大模型技术落地的萌芽,就体现在了如何改善打工人的效率上。


协同办公成为云大厂激战的第一战场。4 月,钉钉宣布接入阿里通义千问大模型;5 月 28 日,钉钉斜杠正式邀测企业客户。几乎是同时,字节跳动旗下办公软件飞书发布视频,预告了其专属智能助手“My AI”。同样在4月,金山办公正式发布了具备大语言模型能力的生成式人工智能应用。


压力给到了 SaaS 行业。金山办公 CEO 章庆元对外表示,SaaS 的未来必然会 AI 化,“与其焦虑,不如思考如何借助大模型来升级自己的产品”。不管中国大模型产业的发展速度如何,SaaS 公司们,都可以说是足够快了。但业界关注的一个新的问题是:大模型的加入,能够改变整个 SaaS 产业的走向吗?


02

大模型真正的机会,在企业级市场?


SaaS 行业走到了关键时刻。今年上半年,企服 SaaS 公司在二级市场上一片热闹景象。北森上市之后,包括电商运营 SaaS 聚水潭、智能音视频服务商七牛智能科技有限公司、电子发票服务平台百望云、财税解决方案提供商慧算账等公司也都纷纷递表,向资本市场发起冲刺。


但纵观它们的财报,这些公司基本仍处于“增收不增利”的状态中。“盈利难”“商业模式不成熟”等疑问,一直充斥在市场对它们的质问中。


6 月 3 日,老牌 SaaS 公司和创科技在北交所官网发布了中止注册的公告,成为北交所首家过会后失败在注册环节的申请企业。4 月以 29.7 港元/股发行价在港上市的北森股份,也股价一路下行,6 月公司发布盈利警告公告后,股价一度触及 5 港元/股的低点。


企服产业一向盈利周期较长,海外企业也不乏亏损者,如知名的 SaaS 公司 Salesforce,但其仍然被奉为软件企业的标杆。但在国内,情况却有所不同:随着 2015 年资本涌入,互联网厂商也纷纷跨界入局,启动了国内市场的“SaaS 元年”,而当时互联网模式大行其道,行业也引入了价格战模式:以低价甚至免费模式,烧钱换取规模,以快速催生出一个“中国版 Salesforce”。


随着美元基金的离场,加之互联网行业的泡沫被挤出,SaaS 行业的融资环境发生了改变,靠低价竞争扩张规模的时代也正式落幕。2022 年 3 月,钉钉首次公布商业化战略;在 9 月底,钉钉总裁叶军又在钉峰会上再谈商业化路径。过去依赖大厂、以免费或低价方式“赚吆喝”的大小软件应用们,也都进行商业化部署,推出收费模式,纷纷开始了自我“造血”之路。但是,要让已经习惯了低价或免费使用的企业用户建立付费习惯,又谈何容易?


难以呈现突出价值的 SaaS 应用,在企业中难免成为“鸡肋”。于是,“中国市场到底需不需要 SaaS”的话题,现在被放到了台前讨论。


SaaS 领域的玩家们,被推入了产品价值的竞争之中。


要想破局,就需要证明产品对业务增长的带动能力,进一步获取客户的信任和付费信心。在这个时间点上,AIGC 产业的发展,也为它提供了这个契机;实现智能化,成为行业在商业化方面“翻盘”的重要选项。恰好,大模型的落地,也需要企业级服务这块战场。


在狂奔了半年后,ChatGPT 的流量也开始逐渐见顶了。尽管它能写代码、写论文,大多数普通用户还是更愿意把它当作一个聊天机器人来看待——更何况,其开发厂商 OpenAI 对注册用户收取的每月 20 美元订阅费,也并不便宜。但这并不是故事的结束:在业界预期中,开源的预训练大模型应用,将成为类似安卓的“AI 操作系统”,催生出更多的 AIGC 工具和应用。


类 GPT 应用的真正价值并不在 C 端。“大模型真正的机会一定在企业级市场。”Moka 相关负责人说。


在 AIGC 时代,企业们看到了交互模式改变的可能。“大模型改变了人机交互的形式。从之前的图形界面等交互方式,变成自然语言交互。它可能不会完全替代图形界面交互,但至少要替代 30%,乃至 50%。”该负责人说,“另外一点,是它对文本处理的变革。对大量文本进行处理是大模型相当擅长的点,比如我们现在产品对简历和职位的信息处理,针对不同场景,基于文本的理解,再做转化处理,这会成为一个重点的探索领域。”


简单来说,大模型背后,自然语言和生成算法的发展,让机器的推理能力、复杂文本处理能力和交互能力都得到了长足提高,这很有可能意味着一次具有划时代意义的变革——用户可以通过语言,和机器实现更自然的交互;甚至不需要手动,AI 助手可以理解用户的需求,直接调用相关功能。


举个例子。微软在 2023 年 3 月,宣布 Office 办公软件植入 GPT-4 大模型,使用 AI 技术协助用户进行创作、编辑和分析文档。5 月,它又宣布,Windows 11 将接入 ChatGPT。


拥有这份 Windows 的“全家桶”后,用户可以直接下达指令,AI 工具会帮你处理文档和 PPT,进行内容的解释、总结;开完会后,它会帮你把图片发到工作群组;也可以直接让它调整 PC 设置,比如把电脑调成夜间模式,或者打开音乐 App,生成一个适合现在场景的歌单。


微软在协同办公领域提供了一个清晰的范本。SaaS 的本质就是“软件即服务”,现在,这种服务的交付方式可以得到进化,并且变得对用户更友好、更容易上手了。


国内大厂布局 AIGC 和大模型都在向着 2B 端进化,阿里云智能集团 CEO 张勇在 4 月通义千问大模型发布时就说,所有行业、所有应用、所有软件、所有服务都值得基于大模型“重做一遍”。而 SaaS 应用,就成为摸着大模型石头过河的排头兵。


“未来的应用中,大约有 80% 会是现在的应用接入大模型后的升级版,有 20% 是基于大模型的新能力开发出的新应用。”云启资本合伙人陈昱在一次活动中说。


越来越多的公司也在思考,这是否可以给 SaaS 行业的商业模式也带来彻底改变,从而解决 SaaS 的“赚钱难”问题。


GPT 的出现,带动了 MaaS (模型即服务) 的出现。未来,大量的开发人员或可基于 MaaS 进行工具开发,形成“MaaS+SaaS”的模式。两者结合,既可以提升使用者的工作效率,也可以为企业提供智能化的行业解决方案,交付更全面的功能。如果能实现这一点,SaaS 软件服务的价值就意味着可获得提升,产品的实操性加强,向企业收费的订阅制或许也将变得更加水到渠成。


章庆元之前曾对外提出过一个“二八法则”:办公软件应用中,80% 的用户只使用了其 20% 的功能。他认为,这是由于软件太过复杂,用户不得不付出大量时间和精力去学习导致的。基于大模型的工具,或许将降低服务和交付的成本,进而改善 SaaS 企业的利润率。


但并不是所有人都看好这一点。当越来越多的人在大模型上进行应用开发,企业可以直接用人工智能为自己的应用赋能,用户是否还需要一个“中间商”的存在?知名投资人、金沙江创业投资主管合伙人朱啸虎就提出,GPT-4 的发布,意味着国内企服行业的“寒冬”将持续下去。他担心,依托于 GPT 大模型的创新公司,将面临巨大的挑战,并失去创新的价值和机会。


“大模型出现后,你会发现,比如底层 LP 技术、数据训练,曾是很多公司做智能客服的门槛,但现在基于大模型,很多企业花两周就可以搞出一个客服机器人。不过,我们也看到,事情本质是,客户需求和大模型提供的能力之间,隔着一道鸿沟,那就是是智齿的价值。”陈喆说。


03

是“赋能”,还不是颠覆


在业内大多数人看来,大模型目前对于 SaaS 行业,还只是起到“赋能”的作用,还说不上模式的“颠覆”。


“基于大模型开发,实际上行业中国内很多企业都已经拥有了这类能力,但距离实际商业化,软件能为客户提供稳定性、标准化的服务,还有很长的路要走。”智齿科技方面表示,“一个技术从出现到应用,是有周期的。现在,客服 SaaS 接入大模型,还主要是在辅助人工这个角度切入。”


短期来看,大模型起到的作用还是帮助企业客户“提效”。当前的 SaaS 公司们,正着力于调整自身的内部人员架构,并和外部的大模型平台合作,利用 AIGC 的机遇,研发自身的基于大模型的产品。


面对众多大模型,如何选型是一直为外界所好奇的。目前国内大模型产业仍处于起步初期,在市面上,也很难说能够找到一款大模型,独立支撑起 AIGC 应用的商业化需求。在这个问题上,SaaS 公司们的态度是“来者不拒”。智齿科技调用了国内外多个大模型接口,基于客服场景进行测试。“但目前在客服场景中,还没有一家表现特别突出的。”


“不能绑死一家大模型。”Moka 方面也表示,这样才能把控风险。“在我们内部产品技术架构的设计上,肯定要把这个模块独立出来。Moka 内部有一些测试框架,帮助我们快速验证,在不同的场景使用不同的模型,会有怎样的效果差异。”


但尽管国内大模型成熟程度也会带来制约,智齿科技也表示,目前并没有自研大模型的计划。对于创业公司而言,自研模型投入巨大;而未来巨头们的通用大模型,在未来也应该足够提供支撑。但陈喆也表示,未来在通用大模型基础上做行业、场景模型,这里边是存在机会的。


同时,几乎所有产业、所有不同规模的企业,在 2023 年都在讨论一个话题:AIGC 和大模型或许将改变以往的互联网模式,那么,它将如何与企业自身业务相结合?这也成为了 SaaS 公司们向前冲击的推动器:行业已经如此内卷,那么,客户感兴趣的,就必须要“知其所以然”,还要能够提供产品。


陈喆向市界透露,Sobot AI 上线之后,参与测试的企业已达到上百家。“现在商业化落地还不成熟,但企业都非常愿意配合。在它们之中,已经形成了一个共同认知:人工智能在未来,一定会取代一定的劳动力。”


但他也表示,智齿科技将 GPT 技术代替机器人底层技术应用后发现,直接做问答,AI 的效率确实是能大幅提高,但可控性却不如以前。客服场景中,客户对准确度要求很高,“只要有一个回答是错的,大家就接受不了。”换句话说,通用大模型和 C 端用户互动时,“天马行空”的回答能够引人一笑,但在 B 端尤其是智能客服场景中,回答不够精确就会引起歧义或者客户的反感。在具体场景中,大模型还需要结合应用场景,进行数据的调整。团队只能通过继续训练模型,来解决问题。现在,Sobot AI 已经完成了更新升级。“之后,我们会保持以月为单位的迭代速度。”陈喆说。


不论如何,SaaS 行业的商业逻辑内核,仍然还会保持不变。相关的企业均表示,SaaS 的订阅商业模式,短期内也不会发生改变。而技术也不是最终的决定性因素。对于 SaaS 公司来说,要在竞争中突围,比拼的还是行业的 Know-How。“对行业的理解、对客户需求的理解是企业服务的核心。大模型的优势是泛化能力,但是在专业服务领域,恰恰是更需要专业企业的。”Moka 方面表示,“企业真正的护城河,永远都是为客户提供更多价值。


大模型,比起很多人梦想中的“奇点”来临,它更像是过滤器。SaaS 企业走上资本市场的大趋势已经来临,但只有加强技术能力和创新能力、利用好大模型,适应市场需求的企业,才能闯过目前的挑战。




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