最近一直跟踪研究Anthropic，果不其然，这位大佬又在AI领域炸场子了！

2026年2月3日，Anthropic 发布了面向法律行业的 Agent 插件，资本市场反应激烈，几家核心法律科技与专业内容公司的股价集体下挫：

Thomson Reuters 下跌 14%–16%

RELX（LexisNexis 母公司）下跌 14%

Wolters Kluwer 下跌 10.5%

Pearson 下跌 4%

Sage 下跌 5.5%

在我看来，这不是一次简单情绪化的市场反应，而是一个非常清晰的信号：在商业化路径上，大模型厂商的“射程”正在持续向垂直应用层推进。他们不再满足于扮演底层能力提供者，而是开始直接进入价值链更靠近收入和利润的环节，捕捉原本属于行业软件和专业内容公司的那部分价值。

Anthropic 尤其如此。支撑这次向法律行业纵深切入的，也不是一个孤立的产品，而是其长期铺设的一套“行业标准”战略——从 MCP，到 Agent SkillsAgent Skills 标准开放：一场 B2B 营销的战略级示范，再到具体行业插件，它不断强化自己向应用层渗透的系统性能力。当这种能力逐渐成型，进入垂直行业就不再是一次冒险，而是一种顺势而为。

如果把这件事放进更长的时间轴里看，一个事实会变得越来越清楚：SaaS 在AI时代已经迎来了必须重构的时间点，而且是一场操作系统级的重构。

在这个背景下，多数 SaaS 企业仍在积极防守的那条路径——“既有软件 + AI 外挂”——开始显得吃力，甚至危险。现实数据确实没留情：金蝶 2025 年中报亏损 0.98 亿元，虽然同比缩窄 55%，但 AI 模块由于缺乏独立定价能力，只能“随主产品赠送”，直接拉低了整体利润结构；用友 2024 年上半年净亏损 7.94 亿元。

Gartner 的调研则显示，43% 的企业 CIO 明确表示“对 SaaS 厂商的 AI 宣传感到疲劳”，并开始要求可量化、可复核的 ROI 证明。

由此可见，市场已经完成了一次态度切换：从“为 +AI 的概念买单”，转向“只为 AI 真正创造的结果付费”。这对 SaaS 企业而言，是一条生死线，当然也是一轮重新洗牌的起点。

一、冲击，比想象中更深

1、UI 正在失去价值中心地位

根据我2014年到2024年在SaaS行业亲历的经验，SaaS 企业投入最多、也最引以为傲的核心竞争力，本质上其实是：用户界面，背后挂着一系列管理和业务流程。

从 Salesforce 的 Lightning Experience，到钉钉、飞书不断打磨的移动端交互，UI 长期被视为 SaaS adoption 的关键杠杆。用户体验几乎等同于界面体验，这似乎是 SaaS 时代的默认共识。

但在 Agent 逐渐走向主舞台之后，这条逻辑正在被系统性地削弱。

Salesforce 在 2024 年推出的 Agentforce 是一个非常典型的信号。无论是 Einstein Sales Development Rep Agent，还是 Einstein Sales Coach Agent，本质上都在做一件事：让大量原本需要“人点鼠标”的工作，在后台被 Agent 完成。客户信息更新、工单处理、销售线索跟进，都不再需要人类反复进入系统界面。

变化的关键并不在于功能本身，而在于角色的转移——真正的“用户”开始从人，变成了 Agent。

当 Agent 成为主要操作者，UI 的价值自然会被压缩，曾经数十亿美元打造的前端体验，必将逐步让位于 API、调度能力和系统稳定性。

正如 Glasswing Ventures 创始人 Rudina Seseri 所说：“仅仅集成了一些 AI API 并不能使 SaaS 公司真正转型为 AI 公司。AI 原生必须真正地将算法和数据置于核心位置，使它们成为所提供价值的一部分。” 

至少前半句极正确。

2、Seat-based 定价模型正在失效

如果说 UI 的衰减还是体验层的变化，那么定价模型的动摇，则直接冲击 SaaS 的商业根基。

按 Seat 收费，是过去二十年 SaaS 行业最稳定、也最成功的商业模型之一。一个 50 人的销售团队，对应 50 个 账号，收入结构清晰、可预测，大部分 ARR 体系都是建立在这个前提之上。

但当 Agent 开始承担大量原本由人完成的工作时，这个前提不再成立。Salesforce 在 Agentforce 上引入的 Flex Credits，本质上就是一次艰难但不可回避的尝试：从“为人付费”，转向“为行动付费”。

问题在于，这个转向对客户和厂商都并不那么友好。如果 Agent 的效率是人的数倍，按行动计费，客户会迅速感受到成本压力；如果不按行动计费，厂商的收入模型又会失去锚点。

G2 上一条真实用户评价很能说明问题：“You need to activate Einstein and other stuff if you want to use Agentforce…感觉像在开拖拉机装了个特斯拉屏幕，好看但不好用。”

当客户开始困惑自己究竟是在为“人”、“Agent”、“工具”还是“结果”付费时，Seat-based 模型事实上已经站在了悬崖边缘。

3、从“卖工具”到“卖执行”的跃迁

真正最深层的冲击，其实并不在产品形态或定价方式，而在价值主张本身。

传统 SaaS 的逻辑是：我提供一个工具，你用它来解决问题，为了让你用好工具，我还给你传递“最佳实践”。但Agent 时代正在逼迫企业回答一个更直接的问题：如果软件已经可以直接把事做完，那你还只是卖工具吗？

一家做注塑机预测性维护的工业 SaaS 企业，给出了一个非常现实的答案。2023 年，它仍然在卖监测工具，客单价 8 万元，续费率 72%；到 2025 年，它已经转型为直接售卖“预测性维护服务”，由 AI Agent 持续监控设备状态，必要时再引入人工专家。结果是，客单价提升至 50 万元，续费率升至 98%，ARR 从 2000 万跃升至 1.8 亿元。

差异并不在技术，而在责任边界：客户不再需要“用好工具”，只需要“确认结果”。更何况，根据过去在SaaS领域的经历，我一直都想挑战我们自己一句话：一个标准化软件使用逻辑所代表的经验，我们真的有底气跟所有客户说是“最佳实践”吗？

SaaS正在面对从 Software as a Service 向 Result as a Service 的跃迁。

二、正在拖垮 SaaS 企业的三个误区

把 AI 当成外挂插件

在2022年，当大模型横空出世，AI汹涌而来之际，SaaS厂商一度很兴奋，我当时问过的几位创始人都表示“这是会重构整个SaaS模式的存在”。但回到现实，基于大模型当时的能力成熟度，以及大多数企业对于“现金牛”的捍卫，更多企业采取了保守策略：在原有产品上加一个“AI 助手”按钮，也就是我们所说的“+AI”。

泛微的案例非常典型。作为 OA 龙头，2025 年尝试以“AI 办公”突围，但效果有限：

底层架构仍基于 Java EE，难以支撑实时推理； 数据以流程记录为主，缺乏结果数据，模型难以形成正反馈； 2025 年前三季度营收同比仅增长 8.2%，净利润下滑 12.4%。

对比之下，我的老东家北森的路径就深刻多了——不是给流程加 AI，而是用 AI 重写 HR 流程本身。

Gartner 中国研究总监张帆的评价很直接：

“北森是少有的把 AI 做成‘业务内核’而非‘外挂插件’的公司。”

盈利模型错配，AI 成本吞噬利润

AI 的算力和研发投入是持续性的，但多数 SaaS 仍在用“按人头订阅”的旧模型消化新成本。

金蝶的财务数据就说明了问题：

2025 年中报净亏损 0.98 亿元； AI 模块无法独立定价，只能作为高端客户的附赠项。

贝恩合伙人的警告并不委婉：

“如果 2026 年不能实现 AI 模块的独立变现，现金流将持续承压。”

组织能力断层

Agent 时代需要的是跨界能力：懂业务的数据科学家、懂模型的产品经理、能量化价值的客户成功团队。

一位前 Salesforce 中国区高管的判断很现实：

“很多公司连懂业务的 AI 产品经理都招不到。”

三、真正可行的破局路径

以过去几个月的观察，我认为2026年：

1. 客户侧对AI价值兑现的期待会加速提高；
2. AI基础设施厂商如Cloude们，他们不仅会冲击通用型Agent如Manus的赛道，也会借助之前已经开放的行业标准加速向更多垂直领域渗透。

这个背景之下，SaaS 企业会面临更多被“偷家”的风险，更积极的应对策略一定不是“死守”，而是拥抱市场上已有的MCP、Skills以及最近Openclaw公开的Agent封装标准，加速把平台上积累多年的垂直领域know-how转换为可交付的AI解决方案。而在这个过程中，最好遵循以下的战略约束：

深度，而不是广度

聚水潭的成功上市或许给出了一个答案。

它没有做“全能 ERP”，而是死磕电商场景。2024 年营收 9.1 亿元，净利润 5000 万，续费率 92%。

AI 不是噱头，而是直接帮客户降低 30% 的运营成本。

这验证了一条简单但反直觉的公式：场景深度 × 数据密度 × AI 厚度。

Gamma 和 Tome 的分化也说明了同一件事——单一价值点做到极致，远比“什么都能干”更有生命力。

从 Seat 定价，走向价值定价

Agent 时代，没有银弹式的定价方案。

按使用量、按结果、混合模型，本质都是在回答同一个问题：客户愿意为什么结果付费？

我另一个前东家纷享销客的创始人老罗的判断值得反复读：

“不再比拼签约客户数量，而是关注有多少客户愿以实际效果为产品站台。”

从软件公司，到执行型 AI 公司

Agent 时代的“微笑曲线”正在重构：

品牌端，不能再关注“技术最强”，而是要关注“价值定义权”； 产品端，不再围绕 UI 或 API 设计，而是围绕 Agent 的任务拆解、调度、执行与回溯能力构建；服务端，不再是交付系统，而是确保客户价值兑现。

Monday 的复苏正是这一逻辑的结果——不再是项目管理工具，而是在AI时代定位为Work Platform——操作系统级的工作平台。

结语：第一性原理更加重要

Anthropic 选择开放标准，是因为开放能放大生态价值；Salesforce 押注 Agentforce，是因为客户要的是执行而不是界面；聚水潭守住电商 ERP，是因为深度比规模更有壁垒。

技术在变，范式在换，但商业的底层逻辑依然没变。

重复一下我们在《价值驱动增长》这本书里贯穿始终的一个第一性原理：谁能用 AI 持续为客户创造真价值，谁才能穿越周期。

这，依然是这个时代对 SaaS 的终极考验。