为什么AI正让垂直SaaS的机会扩大10倍？

• 大多数 ERP 的基础设施层已经商品化。
• 在拥有充足、高质量的训练数据和垂直领域特定功能的情况下，垂直领域 AI 的表现往往优于通用 AI。
• 企业系统之间的互操作性和集成便利性持续提升，客户迫切需要应用程序之间的数据互通，从而实现新的应用和产品。
• 软件开发成本大幅降低，尤其是在那些已经成熟完善的功能领域。

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垂直领域 SaaS 的机会有多大？

这种拆分在不同垂直领域必然会呈现出各自的特点。某些垂直领域将从自主 AI 代理的创建中受益，这些 AI 代理能够完全替代人力劳动。而其他领域则需要以 AI 为核心的服务方式，利用 AI 取代传统的 BPO（业务流程外包） 服务。

与多年前 Craigslist 拆分时期相比，当今的市场确实面临着更多现有企业的竞争。但有迹象表明，创业公司正在取得显著进展。

现有企业要么在匆忙整合 AI （对许多企业来说这是一个缓慢的过程），要么在收购垂直领域的 AI 专业公司来弥补技术短板。例如，Thomson Reuters 最近收购了 CaseText，Docusign 收购了 Lexicon。这些都有力地表明，垂直领域的 AI 产品具有强大的产品市场契合度 （PMF），同时，这也说明尽管现有企业拥有分销优势，但他们可能难以展示相应的专业技术实力。

下一代垂直领域 SaaS 公司的构建

从本质上讲，这些公司的结构将呈现如下特点：

新的记录数据库 + 卓越的 UX（用户体验）

实现这一目标的最佳方式是围绕记录数据库或单一数据源来构建。

任何新兴的、由 AI 驱动的垂直领域 SaaS 公司，最终都必须具备处理完整工作流程的能力 。它需要尽可能全面地优化用户体验。而实现这一目标的最佳方式，就是围绕记录数据库或单一数据源来构建产品。

相比之下，大型通用领域公司虽然可能拥有更多的通用数据，但往往缺乏能够真正为特定垂直领域提供洞察的高质量、具有上下文的数据。

在众多垂直领域中，最优质的数据通常是非结构化的 ，或被封存在难以访问的数据孤岛中。如果这些记录数据库难以获取，而你恰好拥有获取它们的领域专业知识，那么你就能在起步阶段就确立在通用领域的独特优势。传统软件公司只能看到你所在行业的“黑白画面”，而下一代垂直领域 SaaS 公司则能呈现完整的“色彩图景”。

你的进攻策略应该是以个数据库为核心，并在发展过程中不断优化 AI 和用户体验 （但是，数据本身并不是一个有效的长期护城河）。

垂直化趋势与软件主导整合之争

目前，在硅谷关于垂直领域 SaaS 的讨论中，全面垂直化仅仅代表了其中的一部分观点。另一种观点则认为在 AI 时代，垂直领域 SaaS 公司将面临挑战，最佳策略是采取软件主导的整合方式：与其从零开始推销新方案，不如先收购渠道，随后再注入技术。

我们认为这种方法存在两个根本性缺陷：

首先，技术导向型公司与那些始终保持传统运营方式、并具有深厚垂直领域专业知识的公司之间存在天然的不匹配。人们低估了从一个依靠现有系统取得成功的成熟企业中剥离传统系统的难度。

这就像强迫不认为有必要改变的人去改变，成功的可能性很低。主要原因在于双方思维模式的冲突：你试图重新构思整个用户体验，而他们只想完善现有系统。相比之下，更好的方式是接触那些已经在寻求变革、只是在寻找合适实施方案的企业。通过这种方式，你能够吸引到与你理念一致的客户。

其次，正如我们之前提到的，客户的流动性远比许多人想象的要高，尤其是在当下。

客户在消费领域已经习惯了优质的用户体验，人们也开始期望在工作中享受同样水准的服务，但目前的系统在用户体验方面却远远落后。那些能够提供出色用户体验并大幅降低传统成本的创业公司，更有能力在特定垂直领域中赢得买家的青睐。