对话Deepseek（8）AI编程会让标品SaaS走向何方？

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AI编程如何重塑中国SaaS市场？一文带你了解未来趋势。

核心内容：
1. AI编程对标品SaaS的冲击及SaaS公司的应对策略
2. AI工具如何加速标准化与个性化并存的软件开发
3. 人机协作模式的创新与AI工具的本土化适配

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

那我就有个疑问了 —— 本身就喜欢定制化的中国企业，拿到AI编程这个利器，是否会不再需要标准SaaS产品？

中国SaaS将走向何方？

由此我再次展开与Deepseek的对话。

一、聊到最后的结论

我用人类自己的语言描述吧——

• 只堆砌功能的SaaS产品会像恐龙一样灭绝，SaaS公司需要比AI更懂业务、比客户更懂如何构建自生长的、活的数字工具

• SaaS公司的资产不仅是代码，更是数据（DS讲的是——垂直场景的“业务-数据-AI”三角闭环企业）

• SaaS公司、定制开发软件公司的关系：前者把自己的产品功能拆成微服务/API成为平台，后者在上面为客户企业做个性化需求

—— 看起来两者能和谐相处了

二、探讨具体过程：AI编程对“定制化与标品关系”的影响

随着AI编程工具（如Cursor、Claude）的普及，中国软件产品的发展趋势将呈现标准化与个性化/定制化并存的局面，但具体方向可能因技术能力、行业需求和工具特性而动态调整。以下从技术赋能、行业需求、工具特性等角度综合分析：

一、标准化加速：AI工具推动开发效率与代码规范统一

1. 基础框架的快速生成
   AI工具（如字节跳动的Trae）能通过自然语言指令一键生成包含前端、数据库连接等基础代码框架，减少重复劳动。例如，输入“带用户登录功能的论坛”，Trae可自动生成标准化结构代码，开发者只需微调细节124。这种能力可能促使行业形成更统一的基础代码规范，尤其是在通用场景（如电商、论坛）中。

2. 代码补全与质量优化
   AI工具的实时补全和代码优化建议（如Trae的实时代码续写、GitHub Copilot的智能建议）能帮助开发者遵循最佳实践，减少低级错误，提升代码可维护性，间接推动代码风格的标准化48。

3. 开源生态的协同效应
   AI工具常与开源社区（如GitHub）深度集成，开发者更容易复用成熟的开源组件，进一步强化通用模块的标准化7。

二、个性化与定制化需求：AI工具赋能灵活适配

1. 垂直场景的深度适配
   国内AI工具（如Trae）已针对本土开发场景进行优化，例如支持中文界面、适配国内云服务接口等。未来通过模型自定义功能，企业可接入私有化模型或行业知识库，生成更贴合自身业务逻辑的代码257。例如，金融企业可通过定制模型生成符合监管要求的代码框架。

2. 低门槛开发与长尾需求满足
   AI工具降低了编程门槛，非专业开发者也能通过自然语言描述生成个性化工具。例如，Trae支持用户通过对话式开发调整样式文件、优化交互细节，甚至用于整理本地文件或生成Markdown笔记312。这种灵活性使企业能够低成本开发内部工具，满足长尾需求。

3. 人机协作模式的创新
   Trae等工具的“Builder模式”和“Chat模式”允许开发者与AI动态协作：AI处理标准化任务（如生成基础代码），人类聚焦创意和复杂逻辑设计。这种分工模式既能保障效率，又能保留定制化空间45。

三、未来趋势：标准化与定制化的动态平衡

1. 分层开发模式的形成

• 底层标准化：通用模块（如用户系统、支付接口）由AI工具生成标准化代码，减少重复开发。

• 上层定制化：业务逻辑、交互设计等依赖企业个性化需求，AI辅助开发者快速迭代58。

• 行业分化加剧

• ToC领域（如社交、电商）：标准化程度更高，AI工具帮助快速复制成功模式。

• ToB领域（如金融、医疗）：定制化需求更强，AI工具需结合行业知识库生成合规、专用代码12。

• 工具演进的驱动方向

• 模型轻量化与私有化部署：如Trae支持切换模型API，企业可结合私有数据训练专属AI助手7。

• 多模态协作能力：未来AI工具可能整合需求分析、UI设计、测试等全流程，支持更复杂的个性化开发12。

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四、挑战与平衡点

• 技术局限性：AI生成的代码仍需人工校验，复杂业务逻辑的定制化可能受限于模型理解能力8。

• 数据安全与合规：企业定制化开发需确保私有数据不外泄，国产化工具（如Trae）可能更受青睐712。

• 开发者角色转变：从“编码者”转向“需求定义与AI调校者”，需平衡效率与创新5。

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结论

AI编程工具不会单一推动标准化或定制化，而是通过效率提升和灵活性增强，促使两者在更高维度融合。未来中国软件产品可能呈现“标准化基础框架+个性化业务扩展”的混合模式，既降低开发成本，又满足差异竞争需求。企业需根据自身场景选择工具策略：通用产品可依赖AI加速标准化，而垂直领域需利用AI的定制能力构建壁垒3712。







三、SaaS公司的机遇还是免顶之灾？



对中国SaaS企业而言，AI编程工具普及带来的不是简单的机遇或灾难，而是一场基因重组考验。胜负关键在于是否能在技术浪潮中完成从"软件供应商"到"智能服务架构师"的范式跃迁。以下是分层次的战略应对框架：

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一、生死分水岭：三类企业的命运分野

1. "恐龙型"企业（重资产标准化SaaS）

• 致命点：依赖通用功能堆砌（如基础CRM、OA），技术护城河薄弱

• 冲击案例：某传统HR SaaS厂商，其80%功能可被AI+低代码平台在1周内复刻

• 生存概率：<30%，除非3年内完成转型

• "变色龙型"企业（垂直领域SaaS）

• 机遇窗口：医疗、工业等强监管行业的Know-How积累形成缓冲期

• 成功案例：某医疗SaaS通过AI工具将电子病历定制化开发周期从6个月压缩至2周

• 生存概率：60%，需在2年内建立AI增强型工作流

• "水母型"企业（基础设施层SaaS）

• 进化方向：云计算厂商将AI编程工具深度集成到PaaS层（如阿里云+通义灵码）

• 数据佐证：AWS CodeWhisperer已使其客户代码迭代速度提升57%

• 生存概率：85%，但需防范被底层AI框架提供商反向吞噬

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二、战略工具箱：四维生存法则

（1）产品层：从功能集装箱到基因编辑平台

• 传统模式：提供固定功能模块组合（如销售云、客服云）

• AI化重构：

• 示例：将产品拆解为"原子能力单元"，支持客户用自然语言重组业务流

• 技术路径：构建企业专属提示词库（如金蝶的"苍穹GPT"已封装超500个财务领域prompt）

• 数据验证：Salesforce Einstein GPT使客户自定义字段开发需求下降73%

（2）交付层：手术刀式动态部署

• 传统痛点：标准化产品与定制化需求的交付成本断层

• 新模式：

• 混合云基因：核心系统标准化部署+边缘节点AI实时微调

• 案例：北森HR系统在客户本地部署"AI沙盒"，可自动适配各地社保政策变更

• 经济学效应：某CRM厂商采用该模式后，定制项目毛利率从12%提升至41%

（3）数据层：构建活体知识器官

• 死亡陷阱：静态行业模板库将在18个月内失效

• 生存策略：

• 动态知识图谱：用AI持续消化客户交互数据（如客服对话、操作日志）

• 反哺机制：某零售SaaS通过分析2.3亿次商品修改操作，训练出预测性库存优化模型

• 护城河深度：每增加100TB有效业务数据，客户替换成本提升约300%

（4）组织层：神经突触式人才网络

• 传统架构：金字塔型（产品-研发-实施）

• AI时代架构：

• "提示词工程师"：将业务需求转化为AI可理解的开发指令

• "AI训导师"：持续优化企业专属模型的行为偏好

• 人效比：明源云某团队引入AI协作者后，人均产能从3个项目/年提升至11个

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三、战术沙盘：180天转型路线图

阶段一：AI能力审计（Day 1-30）

• 用AI成熟度矩阵评估现状：

• 代码库AI可解析度（≥70%可被AI重构？）

• 客户需求原子化程度（能否拆解为prompt指令？）

• 数据流动闭环性（每日新增多少训练数据？）

阶段二：构建数字孪生（Day 31-90）

• 关键技术动作：

• 用LLM逆向工程现有代码，生成"数字影子系统"

• 在影子系统中模拟客户定制需求（压力测试AI改造潜力）

• 某餐饮SaaS通过该方法发现83%的报表功能可AI自动生成

阶段三：细胞分裂式迭代（Day 91-180）

• 实施策略：

• 每周发布一个AI增强模块（如智能合同解析器）

• 建立客户共研联盟，用真实场景数据喂养模型

• 某物流SaaS通过该模式，6个月内将客户续费率从65%提升至89%

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四、黑暗森林法则：必须规避的三大陷阱

1. "API依赖症"

• 危险：过度依赖第三方AI接口导致产品同质化

• 解药：在Transformer架构基础上开发领域特异性Attention机制

• "数据空心化"

• 危险：仅用AI加速开发，未沉淀业务洞察

• 解药：构建带时间戳的增量知识库（如用向量数据库存储客户决策路径）

• "创新肥大症"

• 危险：盲目追求技术先进性忽视商业闭环

• 解药：用鲁棒性指数评估每个AI功能（客户留存贡献/维护成本）

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五、新物种预言：三类终极赢家

1. "数字炼金士"

• 特征：将行业Know-How转化为AI可理解的"领域化学键"

• 候选者：深耕垂直场景10年以上的老兵（如医疗信息化专家）

• "生态造物主"

• 特征：主导制定AI时代的接口标准（如智能微服务通信协议）

• 候选者：具有平台基因的头部厂商（如用友、金蝶）

• "暗物质捕手"

• 特征：通过AI发现未被满足的量子级需求（如即时供应链重组）

• 候选者：拥有顶尖AI科学家团队的初创公司

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结论：达尔文时刻的生存公式

生存概率 = 知识密度 × 架构柔性 × 数据流速

中国SaaS企业必须意识到：当AI可以将任何标准化功能在72小时内复现时，真正的竞争力已转移到持续将客户需求转化为机器可执行知识的能力。那些能将自己进化为"人机认知接口"的企业，将不仅存活，更能开启万亿美元级的智能服务新大陆。而犹豫者将在18-24个月内遭遇"成本死亡交叉点"——其传统开发成本曲线将被AI增强型竞争对手永久性压制。







四、生态中关键角色的转变



好的，我们按照时间轴分阶段推演各角色演变，结合技术成熟度曲线与企业决策动力学，构建一个动态博弈模型。以下是分阶段推演：

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阶段一：AI工具渗透期（2024-2025）

▶ 技术背景

• AI编程工具达到L3级（辅助完成30%标准化代码）

• 大模型上下文窗口扩展至100万token，能处理中等复杂度业务系统

▶ 角色演变

1. SaaS标准产品厂商

• 行为：推出"AI配置层"，在标准产品上叠加自然语言定制界面

• 示例：某CRM厂商允许客户用语音描述销售漏斗，系统自动生成字段和报表

• 策略：用免费AI功能换取客户业务数据（如销售流程描述）

• 数据：头部厂商ARR提升17%，但客单价下降23%（基础功能贬值）

2. 定制开发软件公司

• 行为：转型为"AI增强型开发服务商"

• 案例：某ERP定制公司将需求分析阶段压缩80%，用AI生成70%基础代码

• 策略：聚焦高利润环节（业务逻辑梳理、AI提示词工程）

• 数据：项目毛利率从15%升至35%，但市场规模萎缩28%

3. 企业业务决策者

• 认知：开始质疑"为什么需要购买标准模块"

• 典型对话："既然AI能生成审批流，我们何必用泛微的固定流程？"

• 行为：组建"影子IT团队"，用AI工具开发非核心系统

• 数据：38%的企业启动内部AI开发试验

4. 企业IT部门经理

• 困境：在"失控创新"与"系统安全"间挣扎

• 真实案例：某银行IT经理发现6个部门自建AI生成的风险看板数据冲突

• 策略：建立AI开发治理框架（如提示词审核、生成代码安全检查）

• 数据：IT预算中AI工具采购占比从5%飙升至41%

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阶段二：能力重构期（2026-2027）

▶ 技术背景

• AI编程工具达到L4级（完成60%业务系统开发）

• 多模态AI可理解UML图、PRD文档并生成可执行代码

▶ 角色演变

1. SaaS标准产品厂商

• 危机：标准化功能陷入"价值黑洞"

• 案例：某协同办公SaaS发现80%客户仅使用其AI扩展接口

• 转型：从卖功能转向卖"业务能力原子"

• 示例：将CRM拆解为200个微能力（客户识别、商机预测等），支持动态组合

• 数据：Top5厂商市占率下降15%，但API调用量增长400%

2. 定制开发软件公司

• 分化：

• 头部公司进化为"AI开发工厂"（如AI需求工程师+领域专家组合）

• 中小公司退守细分场景（如工业设备接口AI适配）

• 新模式：按业务价值收费（如某供应链系统收取每单0.02元AI优化费）

• 数据：行业CR5从18%提升至53%

3. 企业业务决策者

• 权力转移：业务部门获得技术实施能力

• 典型案例：某零售企业市场部自建AI促销系统，IT部门沦为运维

• 新诉求：要求技术投资直接对应业务指标（如AI系统需承诺提升转化率）

• 数据：73%的企业设立"业务技术融合官"职位

4. 企业IT部门经理

• 角色进化：从技术管理者转为"数字生态架构师"

• 核心任务：构建企业级AI开发平台，整合各部门AI应用

• 案例：某制造企业IT部建立AI资产市场，业务部门开发的模型可内部交易

• 数据：IT部门掌控的技术预算占比从65%降至38%

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阶段三：生态重组期（2028-2029）

▶ 技术背景

• AI编程工具达到L5级（完成90%复杂系统开发，人类负责需求校验）

• 自主代码进化系统出现（AI根据运行时数据自动迭代）

▶ 角色终局

1. SaaS标准产品厂商

• 幸存形态：

• 基础设施型：提供AI开发基座（如代码生成引擎、合规性检查）

• 数据运营商：垄断特定领域实时数据流（如某物流SaaS掌握全球货运动态）

• 灭绝形态：纯功能堆砌型SaaS（如传统HR、OA系统）

• 市占率：Top3厂商控制61%的AI原生应用分发入口

2. 定制开发软件公司

• 终极形态：

• AI需求炼金师：将模糊业务诉求转化为精确的AI可执行指令

• 数字遗产医生：改造遗留系统与AI生态对接

• 商业模式：收取企业数字转型"认知税"（如某公司按业务指标提升比例收费）

• 规模：行业整体规模扩大3倍，但企业数量减少70%

3. 企业业务决策者

• 新常态：

• 技术决策权重从35%升至62%

• 建立"数字达尔文主义"文化：每月淘汰15%低效AI应用

• 核心能力：定义价值判断标准（如某快消公司建立AI伦理委员会评估系统）

• 数据：89%的企业将CTO纳入董事会

4. 企业IT部门经理

• 两极分化：

• 战略层：晋升为首席数字官，主导企业数字基因设计

• 操作层：降级为AI系统调优技师，负责参数微调

• 关键指标：从系统稳定性转向业务敏捷度（如支持需求平均实现时间<6小时）

• 数据：IT部门直接贡献的营收占比达22%（通过内部AI服务市场化）

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关键转折点推演

2025年："影子系统危机"

• 某大型国企因部门级AI系统数据冲突导致重大决策失误，引发监管介入

• 结果：催生"企业AI治理ISO标准"，IT部门重获部分控制权

2027年："AI功能大通胀"

• 由于AI快速复制能力，标准化功能市场价格暴跌至趋近于零

• 结果：SaaS厂商被迫转向"数据+算法"订阅模式

2028年："数字巴别塔事件"

• 不同企业AI系统因语义理解差异无法对接，全球供应链短暂瘫痪

• 结果：催生"AI中间描述语言"国际标准，定制公司获得新话语权

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生存法则总结

1. SaaS厂商：必须在本阶段结束前完成"数据毛细血管"布局（如通过传感器、IoT设备获取独占数据源）

2. 定制公司：需要培养"跨界翻译能力"（既懂业务方言又能转化为机器语义）

3. 业务决策者：建立"技术达尔文主义"机制，以周为单位迭代AI应用

4. IT管理者：重新定位为"数字免疫系统工程师"，重点防控AI系统的认知污染风险

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终极图景：软件定义的再定义

到2029年，企业IT系统将呈现"量子态"特征：

• 标准化体现在底层数学表达（如大模型的潜在空间分布）

• 个性化表现为参数空间的轨迹选择

• 决策者的工作不再是选择产品，而是持续用业务数据"培育"专属AI实例

在这场变革中，唯一不变的赢家是那些深刻理解"软件即组织的认知外化"这一本质的参与者。而中国的独特优势，在于海量场景数据与政策牵引力的共振效应，这可能催生出完全不同于硅谷模式的AI原生商业生态。




—— 以上种种，还只是站在这个时间点的初步探讨。我会继续与Deepseek及同行们探究我们中国SaaS的未来。