随着 OpenClaw 等产品的热度还在持续，最近和一些北美的创业者聊天的时候，发现大家似乎对 SaaS 的发展有不同程度的悲观。不是那种“行业不景气” 的抱怨。而是从内心产生了一种更深层的困惑，大家隐约会感受到，过去十年 SaaS 赖以生存的那套逻辑，可能在根本上松动了。
当我们回望市场，大家不难发现，2026年初以来美股软件板块的 IGV ETF累计跌幅约 23%，2 月的第一周，甚至整个软件板块在短短的七天内，市值蒸发近 1 万亿美元，Forrester 直接用了"SaaS 末日"这个词来表明当前市场的严峻性。
由于我们自己也在做 SaaS，所以这种感受尤其真实。既是参与者也是见证者，所以想写下来一些我的感受和想法。
SaaS 没那么快死，但这不是好消息
先说一个可能不太性感的判断，传统 SaaS 短期内不会那么快消亡。
这个判断的依据其实很简单，我观察到很多传统的企业，包括一些非互联网公司，他们确实开始接触 AI ，就好像当年这些企业去接触 SaaS 一样。但是从购买一个现成的 SaaS 服务到 AI 可以搞定，中间往往隔着不是技术的问题，而是管理和观念需要升级的问题。
说白了，很多企业的管理层习惯了"买一个系统、培训一轮、上线运行"这套节奏。你让他相信"不需要系统了，AI 直接帮你做"，这不是一个产品演示能解决的事情。认知、习惯、判断力，这三个东西才是最大的阻碍。 组织的惯性是非常大的，不会因为 AI 变强了就自动消失。
加上垂直领域的专业壁垒还在。医疗、供应链、财务，这些领域的 SaaS 背后是多年的合规积累和行业 know-how，不是大模型跑几轮就能替代的。
当然这里最可怕的挑战是，很多人是不相信这里带来的巨大改变，并且得意于当前的成就，你想，如果你在某个垂直领域已经做到了前十名，你已经很习惯这套生存方式了，为什么要去改变呢？
所以我说 SaaS 短期还活着，因为它被两堵墙保护着，一个是专业的壁垒，另一个是认知惯性。
但是我认为这并不是好消息，恰恰因为慢，很多人会误判，认为还有时间。
但地基正在被换掉
如果你是 SaaS 工具的从业者，过去一年的发展，从数据上看，可能会觉得日子还过得去。但是如果你从另一个角度去看 AI 的发展轨迹，那么有一件事情不得不值得我们所有人思考并警觉。
AI 的发展并不是某个功能点上与当前的模式在最对抗，而是它正在悄悄的重建整个地基，而这个地基恰恰是 SaaS 当前模式下赖以生存的。
你看过去三年，最开始 AI 只是完成了文本生成， 然后图片，视频。ChatGPT 的出现，大家会觉得 AI 也就能够帮你写写文档，画个图，甚至做个 PPT，想象空间不是很大，完全都是停留在个人生产力阶段。所以很多人都会惯性认为，一个帮助用户写文案的，这和我一个卖 CRM 有什么关系，做 SaaS 软件的不用太慌。
但是慢慢开始，AI Coding 出现了，普通人开始能用自然语言描述诉求，从网页到应用，到系统，到 Agent。过去几年低代码、无代码那批公司花了巨大力气想降低企业“自建”的门槛，但它们还是旧范式，再怎么拖拽，底层还是数据库加业务逻辑加界面，复杂度没有消失，只是被藏起来了。而 AI 不一样的地方在于，数据和业务逻辑可以以极其轻量的方式运行，轻量到不再需要一个“产品”来承载。 这才是对低代码那套路径的真正扜杀，AI 直接把门都拆了。
再往下就是现在正在发生的事情，基础设施的革新。最近 Claude 发布了代码安全审查的能力，这个事情在我看来意义很大。它意味着 AI 不只是帮你"写"代码，它开始帮你"审"代码。安全、合规、质量保障，这些过去被认为是"AI 做不了的专业活"，正在被一个一个攻克。
从"帮你写"到"帮你建"再到"帮你审"，AI 做的事情是在重建整个时代的地基，让这个地基变得 AI native。
市场也在用脚投票。据 Bain 的报告，Anthropic 发布 Claude Cowork 之后，软件指数较 12 个月高点下跌了约 25%。Klarna 在过去一年砍掉了 1200 个 SaaS 系统，包括 Salesforce，整合到了自研的 AI 平台上。这不是个案，这是信号。
别忘了还有另一层压力。Google Workspace、Microsoft 365、钉钉、飞书这类超级协作平台，它们天然就是 AI 最好的宿主，用户最丰富的上下文就在邮件、文档、聊天记录里。当 Gemini 嵌入 Workspace，Copilot 嵌入 Microsoft 365，用户可以在飞书里直接跟 AI 说“帮我看看上个季度销售最差的品类”的时候，谁还会单独买一个 BI 工具？垂直 SaaS 不只是在被 AI 从下面换地基，还在被这些超级平台从上面吃。
但我觉得最致命的变化，不在技术层面
说实话，技术的变化虽然剧烈，但是我们有时候关心的层面还不止步于此。
技术的迭代推进终归是好事情，无论是 SaaS 时代，还是 AI 时代，但是这个地方最让我觉得为啥 SaaS 时代即将落幕的原因是，我们正在认知层面的转变，而且这也是不可逆的存在。
做我们这个行业的，经常都会问我们自己一个问题，用户为什么买 SaaS？
没有人是因为 “想买 CRM” 才买 CRM 的，他们想要的是成交更多的客户。也没有人是 “喜欢项目管理” 而去购买项目管理工具，他们想要的是项目的按时交付。
所以用户从来想要的不是工具，而是结果。
只是在过去的时代里，从 “想要结果” 到 “拿到结果” 自建，隔着一大段人的操作。你得学会使用这个工具，配置好这个流程。然后怎么录入，录入什么数据，生成什么报表，都是需要自己进行判断。 SaaS 卖的其实是这个中间过程的使用权，所以会出现按照人头、按照月，按照功能进行收费。至于结果好不好，这个不是 SaaS 软件需要关心的问题。
但 AI 时代中，大多数的模式正在压缩这段距离。当你告诉 AI “帮我找下过去三个季度销售最差的品类”，“上个季度那个产品利润正在下滑” 的时候，中间的那一层原本需要人参与的操作界面，配置逻辑，以及学习成本，都会变成了产品的阻力，无时无刻不在发生着摩擦。
一旦用户意识到，我可以直接为结果付费，不再需要任何使用工具的权利付费的时候，这个认知就回不去了。
我觉得这才是 SaaS 软件现在面临的真正的致命威胁。技术变化可以慢慢追，产品可以慢慢改，但用户的价值取向一旦翻转，是不可逆的。就像我在年度总结里写的，AI 把"表达"变得便宜不是坏事，但用户会越来越在意结果本身，而不是过程。放到 SaaS 这个语境里也是一样的，不是技术杀死了 SaaS，是用户不再愿意为"过程"买单了。
那什么路是走得通的？
说句实在话，作为这么多年的行业从业者，我自己也有迷茫。前面说了那么多判断，但真到了要做选择的时候，每一步都是在矛盾中摸索的。
不过我后来想明白了一件事，与其问"SaaS 还有没有未来"，不如问一个更具体的问题：在 AI 重建地基的过程中，哪些位置是它替代不了的，甚至是它越强、你越值钱的？
明确了这个思路以后，我觉得有一些想法可以一起探索下：
第一个，往下沉，做 AI 时代的地基。
不是所有的 SaaS 都会被替代。财务、合规、HR、供应链，这些领域的系统，核心价值不在于界面好不好用，而在于数据的权威性和流程的法律效力。你公司报税用的那套系统，AI 再强，税务局认的还是那个系统里的数据。这个东西短期内不会变。
但有意思的是，这类产品的形态可能会发生根本性的变化。就拿我太太公司来说，他们所有的数据工作都跑在一个非常传统的行业系统上，这个系统在他们领域里权威性很高，大家都认它。但最近我发现它也在变，不再只是提供数据查询了，而是加入了 Agent 能力，帮用户去梳理和分析数据。它还是那个权威的记录系统，但交互方式已经在往 AI 原生的方向走了。
我觉得这就是这类产品未来的方向。过去你做一个财务系统，得花大量精力在界面上、在用户体验上，因为你的用户是人。但未来呢？如果大量的操作都是 AI Agent 在执行，那你最该做的事情，可能是彻底放弃界面，把自己变成一个 AI 可以调用的底层 API。
说白了就是：不再面向人，而是面向 AI。 你从一个"用户每天打开的产品"，变成一个"AI 每天调用一万次但用户可能根本不知道名字的基础设施"。这条路听起来不性感，但我觉得反而是最稳的。因为 AI 越强，它对可信数据源和合规基础设施的需求就越大。你往下沉得够深，上面的浪再大，也冲不走你。
第二个，停止卖工具，开始卖结果。
这个我在前面已经聊过了，用户从来要的不是工具，是结果。那如果我们真的相信这个判断，最直接的做法就是，把收费模式从"按人头按月"，改成和客户的业务结果挂钩。
招聘软件，按成功入职收费。客服系统，按问题解决率收费。营销工具，按合格线索数收费。
听起来很美对吧？但这条路之所以难，是因为它要求你真的能影响结果。过去 SaaS 公司可以说"我提供工具，用得好不好是你的事"，这是一个很舒服的位置。一旦你承诺结果，你就得对整个链条负责，数据质量、流程设计、甚至客户自己的执行力，全都变成了你的问题。
所以这条路的核心挑战不是定价模型怎么设计，而是你能不能把"结果"定义得足够清晰、可衡量、可承诺。做到了，这是一种全新的商业关系，客户和你之间不再是买卖，而更像是合伙；做不到，就只是在 SaaS 上贴了一层 AI 皮肤，换个说法继续卖老东西。
第三个，也是我觉得最有想象力的，比用户更懂用户。
前面说 AI 在压缩"从意图到结果"的距离，但这里有一个很容易被忽略的前提，AI 要压缩这段距离，首先得理解用户的意图是什么。
现在大家用 ChatGPT、用 Claude，每次都得从头描述自己要什么。但你想想，如果有一个产品，你用了三个月之后，它已经知道你的业务逻辑、你的决策偏好、你在什么时间节点需要什么信息，你甚至不用开口，它就已经把东西准备好了。这个时候你还会换产品吗？
这种对用户上下文的深度理解，是目前所有通用大模型都还做不好的事情。当然，随着模型的迭代这个差距会缩小，但在那之前，真正拉开差距的还是靠时间和数据的积累。你和用户相处得越久，你对用户的理解就越深，用户离开你的成本就越高。
我觉得这可能是 AI 时代一条很重要的护城河，不是技术壁垒，不是功能壁垒，而是理解壁垒。谁最懂用户的意图，谁就掌握了入口。而且这个壁垒有一个很好的特性：它是随着时间越来越厚的，不像技术壁垒可能一夜之间被追平。
但这个壁垒真正牢固的前提是，你掌握的是用户独有的、不可迁移的上下文，那些私密的、结构化程度低的、散落在日常交互中的理解，才是最难被复制的部分。越是这样的上下文，竞品越没有捷径去追，哪怕它的模型比你强十倍，面对一个新用户也得从零开始。
当然以上的观点，建立在我认为不久的将来， Agent 的发展可能已经强到你想象不到了，当然也有可能到了一年后，发现其实我们还存在瓶颈，很多事情仍然是有鸿沟的。
写在最后
传统 SaaS 不会在一夜之间消亡，但它的黄金时代过去了。
地基在换，用户的价值取向在变，那两道曾经保护 SaaS 的墙都在裂。这个过程不会很快，但不可逆。
我自己的判断是，真正的问题不是 SaaS 还能活多久，而是在 AI 把"过程"压缩到极致之后，你还能为用户创造什么不可替代的价值？
如果你的答案还是“一个更好用的工具”，那可能还没有意识到，游戏规则已经变了。