近期，CJ Desai——MongoDB首席执行官，在与知名VC Sarah Guo的对话中，给出了一个极具穿透力的判断：单点工具必将被AI颠覆，平台化才是企业软件唯一真正的护城河。

这场对话，几乎可以被视作一份“SaaS价值重构指南”。

一、当AI降低“工具门槛”，谁还能活下来？

在过去十年，SaaS创业者常常以“做一个更高效的工具”为荣。但在AI时代，这种思路正在迅速失效。

Desai有句直白的判断：“Tools are for fools.” ——如果你只是一个单点工具，那么你极有可能成为下一个被AI替代的对象。

原因很简单：

AI正在极大降低软件开发的门槛。今天，一个熟练使用大模型的工程师，几小时内就能生成一个原本需要几周开发的应用。功能壁垒被压缩，模仿成本趋近于零。

当功能不再稀缺，真正稀缺的是什么？

答案是——平台级黏性。

平台的价值，不在于单一能力，而在于系统性整合能力：

多产品协同

深度业务嵌入

长期数据沉淀

安全与治理体系

Desai举了一个典型案例：一家拥有9000个应用的大型银行，将其中300个核心系统构建在MongoDB之上，并完成了复杂的安全治理与系统整合。该行CTO甚至表示：“别担心，我们哪儿也不会去。”

这不是情绪表达，而是现实逻辑——

当客户在你的平台上完成了深度集成与治理投入，迁移成本就会高到难以承受。这，才是真正的护城河。

二、Vibe Coding很酷，但企业级门槛更残酷

如今，“Vibe Coding”成为热词。很多人开始畅想：既然AI可以写代码，大企业是不是会直接自建系统，绕开SaaS厂商？

Desai的回答很冷静：

写出一个应用，和把应用卖给财富500强，是两回事。

尤其是在银行、医疗、政府等高监管行业，企业面临的是一整套复杂门槛：

是否能通过监管测试？

是否支持多云部署（如Google Cloud Platform、Microsoft Azure）？

是否支持物理隔离网络下的本地运行？

是否具备长期安全审计与治理能力？

这些能力，远远超出了“AI生成代码”的范畴。

真正的挑战，不是写代码，而是：

安全合规

企业级架构

全球部署能力

Go-To-Market体系

长周期客户服务能力

这是一整套组织能力，而非模型能力。

三、AI浪潮中，什么是“常量”？

在高速变化的技术周期中，如何判断长期价值？

Desai提出一个非常关键的框架：区分软件栈中的“变量”与“常量”。

顶层应用形态，是变量。

交互方式，是变量。

具体AI能力，也是变量。

但有两个“常量”几乎不会改变：

第一，大模型本身。

第二，数据基础设施（数据层）。

AI的燃料是数据。而随着企业数字化加深，数据量只会持续膨胀，尤其是非结构化数据的比例正在急速上升。

正因如此，MongoDB在AI时代反而更具战略位置。它处理的正是高速迭代、复杂非结构化数据场景。这类基础设施，一旦成为企业核心底座，几乎不存在被轻易颠覆的风险。

云计算用了十多年才完成迁移。AI转型也将是一个多年周期。而数据层，始终是企业不可或缺的基石。

四、拒绝“虚假转型”

面对AI焦虑，最危险的行为是什么？

Desai警告：不要进行“虚假转型”。

什么是虚假转型？

给旧产品贴AI标签

调整定价模型制造增长幻觉

用市场叙事替代真实价值

真正的转型，应该是：

把AI深度嵌入平台

解决真实业务场景

强化数据整合能力

构建长期客户关系

平台化不是一句口号，而是一种能力结构。

结语：做难而正确的事

AI正在重构软件行业的底层逻辑。

功能壁垒在消失，工具正在贬值。

未来能穿越周期的公司，必须做到三件事：

放弃单点思维，构建平台协同能力

坚守数据层这样的“常量赛道”

深度嵌入客户核心业务

当AI让开发更容易时，真正稀缺的，将不再是代码，而是系统性整合能力。

在AI一键写代码的时代，SaaS的护城河并未消失——

它只是从“功能”升级为“平台”。

问题不再是：你会不会被AI取代？

而是：你有没有构建属于自己的平台级护城河。