面对大模型，SaaS厂商更难了

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面对大模型AI时代，SaaS厂商如何突破困境。

核心内容：
1. SaaS厂商在资本市场的融资困境
2. 原生SaaS厂商与企业应用厂商在AI领域的对比
3. SaaS厂商缺乏大模型时代的AI战略意识和行动力

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

进入大模型的AI时代，SaaS厂商更难了。

这两年资本市场对SaaS厂商的态度趋于谨慎，融资难度加大，使得SaaS厂商普遍面临现金流压力。

这日子已然很难过了。

我发现，面对让人兴奋的大模型、生成式AI，原生的SaaS厂商们却不像用友金蝶浪潮东软等企业应用厂商的激进表现，普遍没有兴奋起来，他们甚至变得更难了。

和那些曾被他们鄙视为传统软件、没有创新力的用友、金蝶、浪潮海岳和东软们相比，原生SaaS厂商的表现却显得相对保守，他们在AI领域的创新性、投入度及落地速度上均显滞后。

例如，用友、金蝶、浪潮海岳、东软等这些企业应用厂商都紧跟OpenAI、百度等国内外大模型产品，想尽一切办法尽快在第一时间、争相推出自己的行业或垂直大模型。

但却很少有原生的SaaS厂商在这方面立即跟进。他们更多的是在观望。他们在观望AI到底应该怎么和自己的产品结合，他们在观望大模型的幻觉怎么解决。国内的SaaS厂商在大模型战略上普遍表现出犹豫和迟缓。

又如，DeepSeek春节爆火，用友、金蝶、浪潮海岳、东软等厂商们仍然是激情满满，春节放假期间仍然干劲十足，飞快地把DeepSeek接入到自己的大模型平台。

但除微盟、玄武，以及钉钉和飞书外，也很少有原生的SaaS厂商在这方面快速跟进。

这下我感觉他们不是在观望，可能更多的是，忘了应该马上跟进。他们的AI意识，只是在看别人的“AI故事”，没有在战略上、没有在日程上将自己的“AI落地”起来。

在某种程度上，很多SaaS厂商缺乏大模型时代的AI战略意识和行动力，很多SaaS厂商习惯于“跟随”策略，

这可以看出，面对大模型的AI竞争，SaaS厂商确实是变得更难了。

我认为主要原因有以下两点：

第一，大模型是资本密集型研发。不仅训练需要花费大量算力，在运行时还需要花费大量算力进行推理。SaaS厂商本身就因为资本问题而缺少资金。因此，他们很难拿出足够的资金来进行大模型的研发投入。

第二，大模型的训练需要大量的数据和专业知识。SaaS厂商这两年刚开始得到用户的普遍认可，积累的用户数量，以及相关专业数据和专业知识都相对缺乏。因此，他们研发出来的大模型的效果也会差强人意。

这两个关键原因导致SaaS厂商们普遍在AI上落后于用友金蝶浪潮海岳东软等综合型企业应用厂商。

再加上大模型本身还有幻觉等问题，在企业中要真正用到“运营环境”中，还存在很多问题。因此，企业应用中还没有形成成熟的AI落地方式。这更让SaaS厂商们觉得，当前不落地AI是正确的、科学的选择。

更要命的是，很多SaaS厂商可能已习惯了这种“AI行动”节奏，他们已没有“闻大模型而立即行动”的意识了。

因此，DeepSeek本来是极大降低大模型研发、部署成本的开源产品，是SaaS厂商融合大模型的最佳切入点。但很多SaaS厂商们却也因此而没了感觉。

面对大模型的AI时代，SaaS厂商面临的上述两大问题短时间内难以解决。他们要做中国的Salesforce、要超越XX的梦想可能要破灭了。