AI会吃掉软件吗?从“SaaS消亡论”说起

中国战略新兴产业融媒体记者 陈雯

2026年，生成式人工智能与智能体技术在企业服务场景的落地持续深化，客服自动应答、财务智能对账、销售报告自动生成正从试点走向常态。这场技术变革之下，全球软件即服务（SaaS）产业经历震荡，资本市场一度盛行“SaaS消亡论”，市场普遍担忧AI将直接取代传统软件的交互界面价值。

真实发生的故事比这个预判更复杂。8月，金蝶国际发布中期业绩，AI原生产品收入2.96亿元，同比增长189%，公司整体扭亏为盈。Salesforce的AI产品年度经常性收入突破12亿美元，同比增长205%。与此同时，另一组数据值得关注：国内SaaS行业融资额同比下降62%，客户体验软件Medallia因近30亿美元债务重组，51亿美元股权几近归零。

实际上，“AI是否取代SaaS”的争论，正在转向一个更需要耐心回答的问题：在这场重构中，什么会被淘汰，什么会被保留，什么会重新生长？

2025年末至2026年上半年，Salesforce、Workday、ServiceNow等巨头股价普遍回撤，部分公司市值跌幅超过30%。IBM因利润预警单日蒸发690亿美元市值。工作流软件公司Airtable被以13亿美元收购，而它历史上最高估值曾达到110亿美元。

有人认为AI智能体可直接与软件后端API交互、绕过前端UI，会持续削弱SaaS作为交互层的核心价值；也有人认为，全球SaaS行业普遍采用按席位收费的商业模式，AI替代人工的趋势会推动企业用工数量缩减，直接冲击行业原有收入增长根基。

随着市场回归理性，一系列分析开始反驳悲观论调。伯恩斯坦在《2030年SaaS与生成式AI之争》报告中提出，生成式AI是SaaS的“放大器”而非“终结者”。智能体虽能高效处理开放性任务，但在财务核算、核心交易等对精准度与稳定性要求极高的专业领域，尚不具备独立胜任能力，更多以“副驾驶”形态嵌入工作流。短期看，IT预算确实向AI基础设施倾斜；长期看，AI创造的新生产力将扩容整个企业软件市场。

财报数据显示，Salesforce旗下AI产品Agentforce年度经常性收入达到12亿美元，同比增幅高达205%；ServiceNow AI相关产品的年度合同价值突破10亿美元，客户续约率稳定维持在98%的高位；SAP季度成交金额排名前五十的核心订单中，超九成客户同步采购了配套AI产品。

反观一家叫Medallia的公司，这家公司花了20年时间构建自己的AI分析能力，2021年被私募基金以64亿美元收购。但大模型出现后，文本归类、情绪分析这些能力迅速变成通用功能，Medallia的价值被拉平，最终因近30亿美元债务进行了重组，此前投入的约51亿美元股权几乎归零。

如果一家软件公司仅仅是“拥有AI能力”，那么下一次技术升级就可能让这种优势消失。或者说，AI能力本身正在变成基础设施，真正的壁垒在于AI与行业知识、业务流程的深度耦合。

国内SaaS厂商的优势恰恰在于后者，它们通过大量定制化集成服务嵌入国企和大型企业的核心业务流程中，这种“脏活累活”是纯AI模型公司很难满足的，反而成为传统软件公司的优势。

可以看出，中国产业呈现出与美国市场截然不同的发展特征。国际投行杰富瑞6月发布的《中国AI月度追踪》报告中提出，市场对AI冲击软件的恐惧被显著夸大，在中国市场这更像一场“自然选择”而非“SaaS末日”。

中国SaaS企业抵御AI短期冲击的能力，主要来自差异化的商业模式。国内以项目制、功能模块订阅、按量付费为主，营收不与企业员工数量挂钩，天然规避了AI替代人工带来的收入收缩风险。本土化深度服务构筑了另一道壁垒。国企、央企对数据安全要求极高，需要服务商提供大量系统集成、私有化部署与定制化服务。杰富瑞报告指出，软件前端界面的价值持续弱化，但底层业务流程、专属数据与执行层的价值不断上升，这恰好是国内头部SaaS厂商长期深耕的领域。

当前，行业“虚火”与“实需”并存。

据IT桔子统计，2026年上半年国内SaaS融资额同比下降62%，消费型与通用工具类SaaS成为重灾区，裁员比例超30%的企业高度集中于这两个赛道。工业、医疗、金融等垂直产业类SaaS融资占比从2025年的32%升至51%，资本正向具备真实场景与专属数据的赛道集中。

目前宣称搭载AI功能的SaaS产品占比已突破40%，但相关年度收入占比不足15%，多数AI应用仍停留在演示阶段。同时，具备真实落地价值的AI+企服订单增速突破200%，能够替代半数以上人工操作的工具付费转化率极高，企业客户愿意为确定性价值买单。

当前，软件行业的设计逻辑正在从“以人为中心的图形界面”转向“以智能体为核心的API优先”架构。SaaS应用不再仅为人工操作服务，而是成为可供AI智能体调用、编排与执行任务的企业能力库。

脱离实时专属数据支撑的AI智能体是无法落地的，模型幻觉、成本失控、结果不确定等问题，也倒逼行业建立AI原生的全流程可观测体系；智能体调用API执行任务的能力，对权限管控、沙箱隔离、人工复核等机制提出更高要求。

代码生成的技术难度在下降，但搭建安全、稳定、可落地的企业级AI原生应用，整体工程化难度大幅提升。

当前，行业前沿已形成收益分享、成本节约分享、绩效定价三类模式，分别对应客户新增营收抽成、替代人力成本分成、KPI达成情况核算。这是定价方式的调整，更是厂商与客户关系、企业价值定位的重塑。

技术的变革，最终要落地到具体企业的经营实践中。国内头部SaaS厂商的转型路径和阶段性成果，为行业提供了可供参照的样本。

杰富瑞在前述《中国AI月度追踪》中，从深度集成、专有数据、零容错要求、行业知识、落地服务能力等8个维度，对15家国内主流软件企业开展AI防御力综合评估，高分企业均具备深厚的行业深耕根基与稀缺的数据壁垒。

金蝶国际全面落地AI优先发展战略，自主搭建苍穹AI Agent平台，将AI技术深度嵌入ERP、财务、供应链等核心产品线，推出智能稽核机器人、招聘智能体等一系列场景化落地应用。企业采用模块定价模式，有效规避了传统席位收费模式下的营收波动风险。2026年上半年金蝶成功实现扭亏为盈，归母净利润达5450万元，扭转去年同期9774万元的亏损局面。

一个值得关注的细节是，金蝶的新客户中有大量AI产业链上的公司——做量子计算的、做芯片的、做机器人的。2026年福布斯中国人工智能企业TOP50中，超过一半是金蝶的客户。这意味着，AI公司自己在用金蝶的软件管理财务、供应链和生产。

与金蝶扭亏为盈的经营态势形成鲜明对比，ERP龙头用友网络2026年上半年归母净利润亏损区间在8亿元至9.3亿元，同时产生约1.7亿元的离职补偿费用。亏损主要来自传统ERP业务增长放缓、AI研发投入持续加大，以及人员优化产生的一次性补偿费用。

垂直细分赛道的头部企业，依托行业深耕优势，也正在构筑难以复制的差异化壁垒。中控技术2026年一季度工业AI业务营收达1.84亿元，环比增长92%，企业明确3年发展目标，将AI业务营收从10亿元扩容至50亿元；宝信软件深度绑定宝钢产业场景，自研钢铁行业大模型已落地部署超1000个工业智能体；恒生电子聚焦金融零容错核心需求，自主研发LightGPT行业大模型。作为SaaS行业新势力，微盟深耕电商营销赛道，推出垂直领域大模型WAI及15大AI智能体矩阵，2025年AI业务营收达1.16亿元，下半年业务环比增速高达137.5%。

值得注意的是，AI相关营收已进入业绩兑现周期，但目前多数企业AI业务在总营收中的占比依旧偏低，金蝶8.2%的AI原生收入占比已处于行业高位，全新商业模式的规模化落地与复制，仍需要长期迭代打磨。

国家层面也在推动这一转型。国务院印发的《关于推进服务业扩能提质的意见》提出，深入实施“人工智能+”行动，支持采购大模型、智能体服务。工信部在国新办发布会上提出将加快出台“人工智能+软件”行动方案。

深圳对符合标准的云计算软件项目提供最高1000万元资金资助；北京出台国内首个智能体全链条发展省级专项政策，优质重点项目最高可获1亿元政策支持；杭州、南京等城市也持续加码软件与AI融合产业布局。

北京中关村软件园、南京中国软件谷等国家级产业园区，已集聚数千家优质软件企业，为行业AI技术研发、场景落地提供了完善的产业生态支撑。

需要正视的是，当前AI在企业软件中的落地仍面临多重瓶颈。大模型在企业场景中的准确性、可控性尚未达到核心业务系统的要求；定制化部署的成本远高于标准化SaaS产品，导致毛利率承压；AI模块的收费模式仍在探索中，按调用次数、按效果、按订阅的多种模式并行，尚未形成行业共识。

据国家统计局，2026年上半年，中国制造业采购经理指数（PMI）连续四个月处于荣枯线以下，中小企业信心指数降至2023年以来新低。企业在IT支出上“能省则省”，直接影响了软件采购和续费。与此同时，国内AI大模型赛道出现明显的同质化内卷。据不完全统计，2026年上半年国内新发布的大模型超过30个，但真正在B端实现规模化商业落地的不足5家。转型的真正动力，还是要来自市场本身的竞争与选择。

产业的转型仍处在早期，一方面，宏观经济压力和固有的市场结构性问题，让大量缺乏核心竞争力的SaaS企业面临生存危机，行业“自然选择”加剧。另一方面，具备数据和流程壁垒、商业模式更具韧性的头部厂商，正借助AI加速甩开竞争对手，并撬动了新的、高价值的付费市场。

终审：杨秦

2026年8月1日出版

《中国战略新兴产业》杂志