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一个属于AI的商业模式创新，也许真的要来了。
一种由AI所主导的新SaaS正在冲击旧的SaaS。
作出这种判断的不是别人，正是来自“旧SaaS”时代最具代表性企业Salesforce的CEO Marc Benioff。Benioff认为随着智能体时代的加速到来，软件服务正在向下一个阶段演化：即“软件即服务”（Software-as-a-Service）正在向“服务即软件”（Service-as-a-Software）。他更是大胆预测，“服务即软件”将开启一个新的商业浪潮，这比我们过去所经历的云计算和移动浪潮更具颠覆性。
“服务即软件”的时代要来了吗？


美国一名AI专家在接受电台采访时，畅想了一个关AI的未来场景：一个悠闲的午后，星巴克里两个人谈着生意，谈到关键处，只见其中一人掏出手机说了几句话，一款软件应用直接在手机生成。
一言不合就手搓一个软件出来，说起来有点玄幻，但是不得不承认，AI正在改变着我们对软件和应用的认知。
二十年前，传统本地部署软件（On-Premise Software）是市场的主要模式。客户通常需要买断软件才能使用，不仅费用高昂，而且实施复杂。1999年，马克·贝尼奥夫创立Salesforce，开创了SaaS模式，他意气风发地喊出了“终结软件”的口号。当时的人们对此不以为然，觉得所谓的SaaS只是一个噱头，只不过是将软件搬到云端。然而，这个看似简单的改变，却引发了商业模式的巨震。
从此，SaaS开始席卷整个互联网领域。随后，亚马逊云的兴起是又一关键转折点，它提供了弹性、可扩展、按需付费的基础设施服务。SaaS公司不再需要自建庞大昂贵的数据中心，可以专注于应用开发，利用云平台的全球覆盖、高可用性、安全性和丰富的服务，极大地降低了SaaS创业的门槛，加速了创新和交付速度。
经过20年的发展，SaaS成为软件服务的的绝对主流模式，摧枯拉朽般渗透到所有的垂直场景。
既然SaaS发展势头一片大好，Salesforce的CEO为什么突然对“服务即软件”的模式，抱有如此大的期待呢？
“服务即软件”——
为智能体而生的商业模式


“服务即软件”到底是什么？
关于这一新的商业模式，目前行业内还没有统一的定义。但大家一致认为导致这场变革的主角是AI Agent，AI Agent在感知推理、流程规划、任务执行等方面展现出强大的能力，新技术的诞生使全新的商业模式成为可能。同时，一项新技术的全面扩散，也需要一个全新的商业理念和方法论来推开这扇技术大门。服务即软件则是这种理念的载体。
从“软件即服务”到“服务即软件”，改变的不仅是词组的摆放位置，更是市场逻辑与商业模型的全面焕新。从几个维度，我们来对比一下两者的差异。
1、技术逻辑
在“软件即服务”的模式下，服务提供者通过构建软件平台和API生态，客户付费获得使用权或API调用权，以此来赋能和完善自身的业务。值得注意的是，在SaaS的模式下，服务提供者只能在业务的中间流程中产生直接影响，不对客户的业务结果负责。
而在“服务即软件”的新模式下，依托智能体强大的交互能力，比如语音、文字、视频等多模态的交互，AI开始具备与广大C端群体交易的能力了。这意味着，AI技术正在慢慢从工具的角色，升级为一个全能角色。在智能体的加持下，软件的角色正在被重新定义：正由“可操作的工具”转向“可交付的结果”。以成果为导向的交付逻辑，将深刻重塑传统服务模式。
2、市场规模
根据主要市场研究机构（如 Gartner，IDC，Fortune Business Insights）的数据，2024年全球SaaS市场规模预计在3000亿至3500亿美元之间，未来五年可保持15%左右的发展增速
相较而言，红杉资本认为，“服务即软件”的潜在市场空间，可能是传统SaaS的数倍乃至十倍以上。与SaaS模式相比，“服务即软件”的目标市场从软件市场扩展到整个服务市场，比如法律服务、软件工程、医疗记录、 客户支持、网络安全等。
这种转变本质上是将原本需要人力完成的服务转化为软件自动化服务。由于服务市场的总规模远超软件市场，因此整体会达到万亿美元级别。
3、收费模式
软件服务的收费模式经历了三次转变。传统软件通常采用产品售卖的方式，即用户无论是否使用都需要付费，这是第一种形式。接下来，在SaaS模式下，企业只有在使用时按订阅周期、或访问数付费即可。但企业在使用产品或服务后是否产生效益，软件服务商则无需负责。到了“服务即软件”的阶段，收费方式再度发生变化。软件服务商通过AI智能体触达企业的最后一公里，直接从结果端帮助企业客户解决问题并按照业务结果来收费。
这并非只停留在理论中，实际上这样的商业雏形已经出现。比如说在企业招聘的场景下，一些大型企业如联通、移动等存在大量坐班客服的用工需求，招聘的工作量是巨大的。依靠传统的人力资源SaaS服务，员工仍需要从大量的简历库中层层筛选，然后对意向人选一一电话邀约，可能每一次大型的招聘这样的电话要打出几十万通，电话结束后，招聘人员再对初步达成意向的人选进行标记。这还没完，这还只是初筛，初次面试结束后，还要进行二次面试的邀约，又是一通大规模的电话轰炸。
坦白说，这是一件典型的重复性比较强的工作，依靠人力不仅效率低下，而且久而久之工作人员很容易产生 “无意义感”。
而智能体技术则能够全面颠覆这个流程。通过智能体，企业能够搭建一个集简历筛选、电话邀约、面试报告生成于一体的工作流。在此模式下，面对海量的简历，AI能够根据企业的招聘要求进行自动化筛查。当识别出符合企业要求的简历后，AI会自动拨打电话触达到应聘者。企业可以为AI设置对话边界，把企业自身的介绍、岗位的职责、公司的规章制度、对候选人的基本要求等内容沉淀到知识库中。在整个通话过程中，AI与应聘者的交互内容都将围绕招聘活动展开，不会天南海北的胡侃。通完电话后，AI会对应聘者自动生成一份评估报告，供人力资源部门的员工参考。
整个流程，不仅大大简化了企业招聘人员的工作量。对于一些非关键岗位，AI可以直接对招聘结果做出判断，这时科技服务商可以按照招聘结果收费。这背后体现的就是“服务即软件”的商业理念。
今年京东618期间，罗永浩数字人完成首场直播引发热议。整场直播吸引了1300万人次观看，GMV突破5500万元，部分3C、食品等核心品类商品带货单量超罗永浩5月真人首秀同期数据。在某种意义上看，数字人也是“服务即软件”的落地形式之一。
还有现在银行上线了越来越多的AI助手、越来越多的AI理财顾问，诸如此类的产品和应用，实际上都是“服务即软件”的一种体现。
“服务即软件”将引导一场供需变革


当下，“服务即软件”的模式仍处于发展初期，在垂直领域的渗透较低，人们的感知还不那么明显。但是其潜在的巨大影响是我们当下需要留心的。
首先来说，AI应用降低了服务交付的边际成本，使原本因成本过高而无法获得服务的客户群体现在可以负担。
比如理财业务，这是一个专业门槛较高，且服务供给与用户需求极度失衡的领域。理财业务需要专业的投顾经理，一个好的投顾经理要懂金融、懂产品，有专业能力，还要懂人性懂表达，这样的投顾经理注定是稀有的。而大众理财的需求量是很大的。一直以来，供需之间存在巨大的鸿沟。智能体的出现能够有效改变这一现状，我们可以把人类投顾经理的经验和知识投喂给大模型，然后搭建出一个完善的理财智能体。金融智能体或许在能力上只能达到人类80%的水平，但是成本却可以降低90%以上，而且AI能够无限量供应，还不用交社保，不会抱怨工作环境。这样一来，理财的门槛被瞬间降低，原本因供给太少而无法获得服务的客户群体现在可以负担。类似这样的，在过去只能少数人能享受到的服务供给，在智能体的快速发展下，将大面积向广大群众渗透。
与此同时，我们也不得不面对这样一个现实，由于AI开始具有“成单”的能力，那么原本这一环节属于人类的大量工作势必将被剥夺。
去年，美国旧金山市中心的公交站台广告牌上突然出现了一大批，具有“挑衅”意味的广告。广告牌上赫然写着“停止雇用人类”（Stop Hiring Humans），副标题则写道“人工智能员工时代已然来临”（The Era of AI Employees Is Here）。这些广告是由AI初创公司Artisan投放，Artisan公司的核心产品是一款名为Ava的AI销售工具。根据公司介绍，Ava能够全自动化完成寻找潜在客户、发送邮件和跟进的销售流程，且无需人工干预。很多AI智能体的服务，成本只要每个小时2美分，而一名人工则需要20美元。
人类学家大卫·格雷伯认为，“现代社会中有40%的工作‘毫无意义’，长期被迫从事这些工作是对人最大的折磨。”也许AI会将部分人从“毫无意义”的工作中会解救出来，但是过于强大的AI也必将抢走部分人的工作。这一趋势在“服务即软件”的商业模式下，将持续加速。
关于大模型，史诗般不计成本的投入告一段落。2025年，大模型开始进入了淘汰赛，做基础大模型的企业越来越少，大模型的发布频率明显降低。不同于过去两三年只谈梦想，今年以来很多人开始向市场要营收、要利润，要一个能够经受市场验证的商业模式。
“服务即软件”作为一个新的模式，正在加速进入人们的视野中。根据历史经验，一种新模式从概念诞生到走向成熟，都不是一帆风顺的。尤其“服务即软件”以贩卖结果为核心的商业逻辑，注定了这不是一件简单和容易的工作。这不仅需要企业拥有强大的技术工具，还需要有在特定领域的行业know-how，以及将AI与实际业务相适配的工程能力。如果说“服务即软件”是AI通往未来的桥梁，那么现在围绕这个桥梁工程还有很多工作要完成。

文：俊驰/ 数据猿
责编：凝视深空 / 数据猿



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