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更新时间： 2026-06-14
分类：软件教程
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为什么在中国,千万别卖 AI 软件
过去两年，我认识的很多 AI 创业者——包括我自己——都在反复问同一个问题：在中国，AI 软件的商业模式到底是什么？订阅制？按 API 调用计费？还是卖私有化部署的包？每次讨论到最后，大家都会从各自的角度各说各有理，然后散场，然后继续做自己的事。
但想清楚之后，我发现我要说的东西，比”AI 软件在中国卖不动”要更残酷一些。
这句话在中国 IT 圈流传了至少十年。意思是：中国老板愿意花大钱买服务器、买带宽、买存储，但不愿意为软件付费。
大多数人听到这里就停了。把这句话当成文化特征接受下来，然后要么去做 IaaS，要么想办法把软件包装成硬件再卖。
让我来解释一件看起来很矛盾的事情：中国人明明是全球最愿意为数字内容付费的人群之一。游戏皮肤、直播打赏、知识付费——这些赛道在中国跑出了全球规模。一个王者荣耀的皮肤，卖 18 块钱，中国玩家连眼睛都不眨一下。
一个游戏皮肤值 18 块，因为那是你的身份，是你在那个社区里的存在感，是别人能看到的东西。
一套 SaaS 软件，让你的工作效率提升了 20%——这 20% 值多少钱？
2022 年，中国企业 IT 支出结构：硬件占 57%，软件占 18%。与此同时，全球企业 IT 开支里，软件服务占比约 60%。美国 IT 产业中 SaaS 支出占比超过 7%，中国不到 3%。
有一个特别直接的解释，我是从一份行业报告里看到的，但我觉得它说出了很多人没有说明白的东西：
中国的财务总监——尤其是国企、大型民企的财务总监，管理的逻辑是资产负债表，不是损益表。
你花 200 万买了一批服务器，这 200 万变成了固定资产，三年摊销，每年进 67 万的折旧。这个钱”还在”，是公司的东西。
但你花 20 万订阅一年的 SaaS，这 20 万直接进了费用，季度末就没了。什么都没留下。
老板坐在那里，看着两个方案：一个是花钱留下东西，一个是花钱什么都不剩。
更深的一层是这个：中国上市公司的平均净利润率是 5-6%，而美国是 10% 以上。利润空间小，每一笔支出都是在跟利润抢钱。
一个美国的中型企业，净利润率 12%，花 5 万美金买一套 SaaS，如果它能帮公司省出一个员工的薪资，这笔账是清晰的。
一个中国的中型企业，净利润率 5%，花 30 万人民币买一套软件，这 30 万进了费用科目，今年的利润直接少了一块——但省出来的效率，老板不一定相信能兑现。
这不是愿不愿意付钱的问题。这是在一个低利润环境里，任何不能立刻产生可见回报的支出，都是奢侈品。
在美国，一个初级行政员工的年薪大概是 4-5 万美元。如果一套 SaaS 能替代这个人做 50% 的工作，一年节省 2 万美元，那么卖 5000 美元一年的软件，ROI 是清晰的。
在中国，一个普通文员的年薪是 6 万人民币。即便一套 AI 软件完全替代他，每年能节省的钱也不过如此。那这个软件值多少钱？2 万一年？3 万一年？
然后你再算算软件公司的获客成本、服务成本、续费成本——这个生意根本不成立。
不是说 AI 不创造价值。是说在中国，这个价值的定价天花板被劳动力成本锁死了。
这就是为什么很多 AI 创业公司的销售去谈客户，谈着谈着就会发现：对方算了一下，自己再多招两个人，比买你的软件更合算。
多招两个人，可以骂，可以随时调配，出了问题有人背锅。
央行曾经有一份报告，里面有一组对比数据：中小企业平均寿命，中国 3 年，美国 8 年，日本 12 年。
另一组数据佐证了这件事：中国小微企业注册 3 年后，能正常经营的只剩大约三分之一。
假设你卖一套年费制的 AI 软件，一年 3 万块。签了 100 个客户。
第二年，你去续费。根据行业数据，中国 SaaS 的续费率普遍低于 50%——这还是状态好的时候。但更根本的问题是：这 100 个客户里，有多少到第二年还活着？按照中国中小企业的死亡率，3 年内死掉的接近一半。有些客户不是不想续费，是公司关了。
SaaS 商业模式的底层逻辑是：先亏损获客，再靠续费回本，靠扩展赚钱。这个模型能跑通的前提是：客户要活着，而且活得足够久。
但中国中小企业的平均寿命，比 SaaS 的回本周期还短。
中国的大型企业——尤其是央国企、金融机构、政务系统——对 SaaS 有一个几乎统一的要求：私有化部署。
什么是私有化部署？就是：你把代码给我，我部署在我自己的服务器上，跟你的云端断开连接，我不按月付费，我一次性付清。
从技术角度看，这要求完全合理。金融机构、政务系统有数据安全的刚性需求，等保合规，数据驻留，这些都是真实的约束。
但从商业模式角度看，私有化部署是 SaaS 的天敌。
SaaS 的本质是什么？是你的产品持续运行，客户持续付费，你持续迭代，客户持续受益。这是一个飞轮。
私有化部署打断了这个飞轮。客户买断了，软件进了他的机房，你拿到了一次性的钱，然后——你跟这个客户的关系基本结束了。除非他遇到问题找你，那就是另一笔服务费。
更麻烦的是，私有化部署之后，你的产品迭代对他来说完全不可见。你发布了新功能，他不会自动升级，因为他的网络跟你的云端是隔绝的。要升级，要派人上门，要重新谈一笔实施费。
这就是为什么中国的企业软件公司，做着做着，都变成了”软件+实施+服务”的集合体——本质上是个包工队，不是一个产品公司。
我认识一些做企业 AI 的人，他们的销售去谈客户，第一个问题十次有九次是：能不能私有化？
如果你说可以，你刚刚把自己的商业模式改成了一锤子买卖。
不是说他们要买你的全线产品——而是说他们希望你的产品能覆盖他们所有的需求。管客户，也要管库存。管库存，也要管财务。管财务，顺便帮我们对接一下钉钉。
每一个需求听起来都合理。但你把这些需求加在一起，你会发现自己在做的事情，不是打磨一个产品，而是在为一个客户的特殊需求写定制代码。
我看过一份行业报告，里面写着很多类似的案例，比如某家 AI SaaS 公司，为头部客户投入了 40% 的研发资源做定制，最终导致产品标准化率不足 30%，无法规模化复制。后来 ChatGPT 出来了，这家公司的技术护城河一夜蒸发，客户流失率高达 60%，公司在 2023-2024 年陷入停摆。
定制化的逻辑是这样的：客户给钱，你做需求，每做一个需求，你距离一个标准化产品就更远一步。你的代码库越来越臃肿，维护成本越来越高，新客户来了之后发现需要大量定制才能用——因为你的产品根本不是一个通用产品，它是上一个大客户需求的堆砌。
区别在哪里？做产品的每一分努力是可以积累的，客户越多，产品越好，边际成本越低。做外包的每一分努力是线性的，客户越多，需要的人越多，毛利越薄。
中国 SaaS 公司的获客成本，从 2017 年的每个客户 0.7 万，四年之内飙升到 2.6 万，翻了接近四倍。
这不只是流量贵的问题。这是一个系统性的问题：产品不够标准化，所以每个客户都需要大量的销售和实施资源，所以获客成本居高不下，所以毛利无法改善，所以没有钱打磨产品，所以产品继续不够标准化。
中国 SaaS 公司的毛利率，通常在 55%-60% 之间。这个数字看起来还不错——确实，软件的毛利应该高于制造业。
但是：销售费用和研发费用加在一起，占比超过 50%。
剩下来的净利润？过去三年，行业平均净利润率几乎是负数。
你的产品每卖出去 100 块，理论上毛利有 57 块。但卖出去这 100 块，你花了超过 50 块在销售和研发上。最终进口袋的，是负的。
这个行业最头部的两家公司，用友和金蝶，一个在 2024 年预计亏损 17 亿到 19 亿，另一个从 2020 年开始连亏多年。这两家公司合计几千人的团队，几十年的行业积累，服务的是中国体量最大的一批企业客户——还是亏损。
有一家叫”HR SaaS 第一股”的公司，叫北森，2023 年在港股上市，股价 29 港元。到 2025 年初，跌到了 5.8 港元。跌了 80%。
到这里，有人可能会说：但那是传统 SaaS。AI 来了，一切都不一样了，对吗？
AI 来了之后，中国的企业买家有两个最典型的反应：
这个问题，在 AI 时代比以前问得更频繁，因为 AI 涉及的数据更敏感。你的 AI 模型要在企业数据上做推理，这些数据包括合同、财务信息、客户资料——任何一家认真的大型企业，都不允许这些数据离开自己的机房。
私有化部署的需求，在 AI 时代不是减弱了，是加强了。
这是一个定制化需求。每家公司的流程都不一样，每家公司的定制需求都不一样。AI 让定制的可能性更大了——反而让标准化更难了。
还有第三个问题，是问出来的背后还藏着一个更深的问题：这个能替代我们多少人？
注意，这个问题听起来是在评估 ROI，但它实际上包含了一个假设：AI 软件的价值，要和替代人力的成本做比较。
一个初级员工的年薪，可能是 8 万人民币。如果你的 AI 软件一年订阅费是 5 万，能替代他 80% 的工作——从纯数字上看，买软件比养人贵。
更何况，养人还有另一种价值：人是可以被骂的，是可以被追责的，是在出问题时可以站出来承担的。
还有第四个问题，我把它叫做”技术领先市场三年”的诅咒。
这个诅咒的逻辑是这样的：你做了一个技术上很领先的 AI 产品，但市场还没准备好理解它的价值，所以你得花大量时间和金钱去教育客户。等客户终于理解了，更好的技术出来了，你之前建立的优势又蒸发了。
前文提到的那家估值曾达 10 亿美元的 AI SaaS 公司，败因不是技术不够好，恰恰是技术太超前了。然后 ChatGPT 出来，技术护城河一夜蒸发，客户流失率高达 60%。
在中国做 AI 软件，这个问题比在美国更严重。原因是：中国的企业客户教育周期更长，因为他们对软件的信任本来就更低；但中国的技术迭代速度又极快，你教育完这个客户，你的产品可能已经被新模型迭代掉了。
这意味着：在中国做 AI 软件，你有两种死法。第一种是走得太慢，市场没等到你；第二种是走得太快，你把钱烧在了教育一个还不成熟的市场上，然后技术迭代让你的先发优势归零。
很多人觉得，AI 技术本身的进步会解决这些问题——模型越来越强，产品越来越好，总会有客户愿意买单。
这个逻辑不是错的，但它忽略了一件事：技术进步不能改变资产负债表的逻辑，不能改变劳动力成本的相对关系，不能让中国中小企业的寿命从 3 年变成 8 年，也不能让私有化部署的需求消失。
我必须正面处理这个反例，因为一旦我说”中国 AI 软件卖不动”，所有人的第一反应是：那钉钉和飞书怎么解释？
钉钉和飞书确实是软件，确实在中国做到了很大的体量。但如果你仔细看它们的商业模式，你会发现它们不是靠”软件付费”活着的。
老板买钉钉，不是因为它帮员工省时间——而是因为它给老板看到了员工的一切：打卡记录、在线状态、消息已读未读、日报周报。这是一种向下的权力工具，不是一种效率工具。
对老板来说，这个价值是完全可见的，完全可量化的。你能看到谁早退了，谁开会摸鱼了，谁工作量不饱和。这种”看见”的价值，在中国的管理文化里是有真实定价的。
飞书的路径有些不同。飞书一开始几乎是免费的，在很长时间里它是字节跳动对外的品牌展示，而不是一个商业产品。它靠字节的背书进入了一批对字节有向往的科技公司，靠文化和调性建立了一个特定群体的认同——这是品牌策略，不是 SaaS 策略。
更直白地说：钉钉和飞书都有腾讯和字节的背书，都有大厂愿意以极低价格甚至免费来铺市场的动机。它们不是靠订阅收入活着的，至少早期不是。
这个反例说明的不是”中国 SaaS 可以活”，而是说明了：在中国，嵌入人与人关系的软件可以活，纯粹提效的工具软件很难活。
钉钉嵌入了老板和员工的权力关系。飞书嵌入了一批科技公司对”字节方法论”的崇拜。
如果答案是”它让用户更高效”——这个答案在中国市场大概率不够。
在讲出路之前，我需要再说一件事，因为它是整个逻辑的加速器。
有一家中国上市的 SaaS 公司，公开披露了一组数据：他们 2017 年的单个客户获取成本是 0.7 万元。到了 2020 年，这个数字变成了 2.6 万元。
这个速度比房价涨得还快。更重要的是，房价还有限价政策，获客成本没有。
表面原因是流量贵了，互联网广告的 ROI 在整个行业里下降了。这是真的，但这不是最深的原因。
美国最健康的 SaaS，是 PLG（产品驱动增长）模式——用户用了，觉得好，推荐给同行，形成自然增长。Slack 当年就是这么起来的，Notion 也是，Figma 也是。
这些产品之所以能自传播，有一个共同特点：它们是用户发自内心想用、用了之后想让别人也用的工具。不是因为公司的活动，不是因为销售打电话，而是因为产品本身产生了口碑。
因为大多数中国企业软件是”老板买来让员工用的”，不是”员工爱用所以推动老板买的”。
当产品是从上往下推的，销售是从外往内攻的，获客成本就只能靠钱砸。砸一个，得一个。停止砸钱，停止增长。
所以从 0.7 万到 2.6 万，不是流量贵的问题，是产品没有生命力的问题。
而这两件事又互相锁死：产品没有生命力，所以要靠重销售；销售成本高了，就没有钱打磨产品；产品越来越差劲，生命力越来越弱。
有一个指标，中国 SaaS 公司很少公开谈，但它是衡量这门生意有没有未来的最直接指标。
美国标杆 SaaS 的净收入留存率（NRR），优秀公司通常在 110%-130% 之间。意思是：去年的客户，今年不但没走，还多付了钱。飞轮在正向转。
行业里有过一些粗糙的统计，中国 SaaS 的客户续费率能做到 70% 就算不错了。而且这 70% 里，有多少是真的因为产品好而续费，有多少是因为换系统的迁移成本太高而续费，很难分清楚。
续费率低的后果很直接：你的生意不是在积累，而是在原地跑步。每年获取的新客户，大部分用来填补流失的老客户，真正的净增长极其有限。
更绝的是，当续费率低于一定程度，SaaS 的飞轮逻辑就从根本上崩溃了。SaaS 的底层假设是”客户越来越多，边际成本越来越低，最终实现规模效益”。但如果你每年流失 40% 的客户，你永远在起点，永远无法积累到那个规模效益的临界点。
这就是很多中国 SaaS 公司处于一种奇怪状态的原因：年年融资，年年增长，但就是年年亏损，年年看不到盈利的尽头。因为你不是在建一个越来越有价值的飞轮，你是在用融来的钱，不断地去填一个漏水的桶。
有一句话流传很广，说的是续费率低于 50% 时，SaaS 生意就变成了软件业务——客户只交了首年费，然后流失，这笔生意对公司是完全亏本的。
中国 SaaS 行业里，有多少公司一直在做这种”亏本的软件业务”，却披着 SaaS 的外衣在融资市场里讲故事？
而是：在中国，软件的价值不能被软件本身承载，它必须被关系、被服务、被某种更可见的东西承载。
在美国，SaaS 活得好，有几个土壤条件：劳动力贵（所以省人力有价值），企业利润率高（所以能负担得起订阅费），中小企业寿命长（所以续费飞轮能转），合同文化强（所以订阅制的承诺有约束力）。
这不是在说中国不行——这是在说，同样的东西，在不同的土壤里，需要不同的生长方式。
美国的苹果树，移植到中国，不一定长出来。但不代表中国的土地里不能长出别的好东西。
如果你卖的是”一套 AI 工具，帮你管理客户”——这个价值是模糊的，客户无法评估，付费意愿低。
如果你卖的是”我帮你谈下来 20 个客户，你按成单付钱”——这个价值是具体的，客户能看到，付费意愿完全不一样。
这不是 SaaS，这更接近 AI 驱动的服务公司。但在中国市场，这个模式可能比纯 SaaS 更有生命力。
本质上是把 AI 的能力打包进服务里，而不是把 AI 的能力打包成软件卖出去。
美团当年为什么在百团大战里活下来？不是因为它的 C 端页面做得最好，而是因为它做了商家结算系统——一个极其不性感的后台工具，让商家能实时看账、随时提现。
这解决的是供给侧的信任问题，不是需求侧的使用问题。
AI 时代同样如此。大厂做的是面向 C 端的通用工具，或者面向大 B 的标准化平台。但它们永远不会去跑一家跨境电商的仓库，搞清楚那个老板每天具体面对什么问题；永远不会去陪一个制造业的采购总监开两个小时的会，理解他的工作流程里哪个环节最烂。
这些 domain-specific 的知识，是需要一家一家磨出来的。不是靠算力，不是靠参数量，是靠你愿不愿意蹲下来。
AI 工具是可以被复制的。但你花了两年时间积累的对某个行业的深度理解，以及因此建立的客户关系和信任——这个不能被复制。
软件付费文化更成熟的市场，劳动力更贵的市场，中小企业寿命更长的市场——这些市场对 AI 软件更友好。
日本、中东、东南亚的部分市场，正在进入一个类似中国 2015-2019 年那个窗口期：数字化渗透率在快速提升，本地 SaaS 供给还不够好，愿意接受新工具的企业越来越多。
不是说出海容易。出海有出海的难——语言壁垒、本地化、支付、合规，每一个都是真实的挑战。
但至少，土壤的问题，在那些市场是不存在的，或者没那么严重。
中国 SaaS 的”大多数客户不付费”这个判断，是一个统计结论，不是一个普遍规律。
有一类中国客户，是愿意为软件付高价的：那些已经有过用好软件创造价值的经验的人，那些本身在做全球业务、被国际 SaaS 教育过的公司，那些创始人本人是工程师背景、天然理解软件价值的团队。
如果你能找到他们，深度服务他们，让他们每年付出远超订阅价的钱——你不需要百万客户，你需要的是几千个真正的 power user。
Lovable 的案例让我重新理解了这件事：ARR 做到 2 亿美金，付费用户只有 18 万，平均每个用户每年贡献超过 1000 美元。
在 AI 时代，你不需要打歼灭战，你需要打游击战。
我认识很多做 AI 创业的人，他们在谈到中国市场的时候，会用一种很奇怪的方式表达乐观：
“中国市场这么大，哪怕只渗透 1%，也是巨大的机会。”
市场大，不代表这个市场的土壤适合你的种子生长。中国 SaaS 市场的规模，是美国的不到十分之一，但中国的企业数量是美国的好多倍。这意味着什么？意味着每家企业平均贡献的软件支出，比美国低得多——而且低很多。
不是说中国没有机会。是说，在进入中国市场之前，你需要想清楚一个问题：
如果你卖的是”一套订阅制的 AI 软件，帮企业提升效率”——这个东西在中国大概率活不好。不是你的产品不好，是土壤不对。
如果你卖的是”一套能帮企业看见它看不见的东西”，或者”一套能帮企业老板控制他控制不了的流程”——这可能有机会，因为这类价值在中国是有定价的。
或者，换一个土壤。去找那些劳动力贵、利润高、企业活得久的市场。
当你的产品卖不动，在向内归因（是不是我的产品不够好）之前，先问一个问题——
这道理听起来简单。但我见过太多聪明的创业者，把所有的精力放在改进种子上，没有意识到地底下的土，本来就不长这种东西。
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