文｜光锥智能，作者｜郝鑫，编辑｜刘雨琦
过完年第二周，一家设计服务SaaS公司的会议室气氛降至了冰点，平时沉默寡言的CEO不止一次地打断了正在汇报新一年规划员工的讲话。
“计划全部重做，所有产品线在今年全面智能化。”
即使CFO站出来制止，与CEO激烈争辩，但后者仍以强硬的姿态，要求各部门在两周内必须重新出一份计划书。就在大家处于一头雾水时，一直关注ChatGPT的设计产品经理Alex却感到异常兴奋和跃跃欲试。
“属于SaaS的智能化时代要来了。”Alex告诉光锥智能。
此后的一段时间，所有人仍然毫无头绪，但却又隐隐觉得，正走在一条正确的路上。
“ChatGPT火爆之后，市场很快动了起来。3月份，国内即时、蓝湖这些在线设计公司先后公布了一些规划，钉钉、飞书隐隐有了智能化的苗头。庆幸的是，我们也没有掉队。”Alex讲道。
诚如Alex所感知那样，4月份，不仅大模型开始“大乱斗”，SaaS市场也同样热闹。
国内，钉钉接入千问大模型，发布类Copilot能力系列产品，开启了智能化新阶段。酷家乐成立全空间设计领域的AIGC实验室，将在家居家装、商业空间、地产建筑等领域的AI设计生成上探索。蓝湖旗下MasterGo宣布成立AI实验室，聚焦数字界面设计师的创作、协作和生产场景，并发布了第一款AI概念产品。万兴科技推出短视频出海营销工具“万兴播爆”，其多国籍AI数字人功能，针对性解决跨境电商拍摄短视频雇人难、成本高等痛点。与此同时，万兴科技旗下Wondershare Filmora、万兴喵影等产品已集成AIGC能力。
国外产品发展更是迅速，就连平时对国外应用不怎么感冒的人，也知道了Midjourney。微软PPT上新ChatGPT插件功能，提供一键抠图、照片美化、模版适配等功能。Notion重新整合知识库，上线“按钮”新功能，再次强化一个页面解决所有问题的产品思路。
“对比下来，我们认为，中国大模型可能慢了，但中国SaaS不慢。”Alex判断道。
不过，无论是国内还是国外，SaaS智能化仍然处于非常早期的阶段，大多数产品处于“明确方向却不明确路径”的阶段。无论是阿里张勇还是百度李彦宏，都在强调“应用智能化生态”是大模型最大的方向，但由于中国底层设施的不成熟，SaaS应用的生长空间路径也比较模糊。
为此，光锥智能对话多位SaaS从业者、投资人，试图描绘出当下中国SaaS智能化发展的蓝图。
01 大模型SaaS公司不做选择、全都要
在大模型开始扎堆出现后，市场上开始担心大模型的选择问题。国外有OpenAI、谷歌、亚马逊等大模型，国内有百度、阿里、华为等公司的大模型，企业究竟怎么选？
与SaaS公司多轮沟通下来后，光锥智能发现，上述问题其实只是“想象中的大山”。事实情况是：小孩子才做选择，成年人全都要。只要大模型好用，SaaS公司来者不拒，照单全收。
万兴科技、影刀宣布旗下产品将优先内测文心一言，同时又是国内首批开通Azure OpenAI商用服务权限的企业。返利科技已接入ChatGPT 4.0、百度文心一言，并准备接入谷歌投资的Claude大模型。昆仑万维在自研“天工”大模型的同时，旗下Opera浏览器还接入了ChatGPT。
影刀RPA联合创始人兼CTO石开认为，为了避免重复造轮子，积极拥抱各类大模型是现在的趋势。他表示：“我们看重的是这些大模型的底层能力，影刀将ChatGPT视为大脑，RPA来做它的眼睛和双手，帮助其了解行业、业务逻辑。以应用为导向，多数公司会选择调用大模型的能力，在大模型之上微调出适合行业和公司业务的小模型。”
正如石开所言，在综合能力较强的大模型基础上去训练自己的小模型，是现下企业高效又节约成本切入智能化赛道的方式之一。在现在如此激烈的竞争环境中，这样的好处便是起跑速度快。
在UI设计场景下，即时设计利用AI重塑了设计稿的产生流程。通过在对话框输入简单的文字描述，就可自动生成各种风格的设计稿原型，设计师可以在这些设计初稿的基础上进行编辑和创作，生成设计终稿。
影刀将ChatGPT和RPA相结合，把ChatGPT做成一个自动化的指令导引嵌入在产品线中。据影刀透露，技术融合已经率先在电商场景实现落地，比如当商家收到用户的差评后，ChatGPT可以调用差评模版库，根据用户的描述自动发送个性化的回复。
返利科技基于ChatGPT技术，推出了电商导购APP“如意”，消费者通过跟AI对话，便可获得满足自身喜好的商品推荐，享受精准化、个性化、一对一的购物体验。
在接大模型上面，企业表现出来者不拒的态度。但在怎么接大模型上，各家有各家的思量。
海外产品接ChatGPT，国内业务接百度文心一言是一种思路。如万兴旗下万兴播爆、视频创意软件Wondershare Filmora以及海外版PDF等涉足海外业务的产品接入了ChatGPT，国内亿图软件则接入了百度文心一言。
除此之外，有公司将需要大量分析、推理的业务接入了ChatGPT，将需要了解国内市场、行业的业务接入了国内公司的大模型中。还有公司同时接入了国内外大模型，一起在业务线上跑，找寻最优解。
万兴科技战略发展部负责人唐芳鑫称：“现在很多公司普遍在使用ChatGPT，只是因为它技术出来得早。未来，行业不会去排斥任何一家的大模型，只要它能加深企业在垂直领域的业务理解能力、产品能力，满足用户的需求，就会予以考虑。甚至以后还可能会出现一家公司同时接入几十家大模型的情况。”
在与多家SaaS公司交流中，透露出一个重要的信号：时间窗口并非是大模型角逐赛胜负的决定性因素，核心竞争的锚点仍在能力上。简而言之：谁好用，我用谁。
这种大模型的运用方式类似于混合云，同时发挥公有云和私有云的优势，在灵活性和安全性方面达到平衡。又类似于多云部署的思路，一家企业可以同时采买阿里云、华为云、腾讯云等厂商产品，享用不同云平台的核心能力。
这也意味着当下大模型的竞争，并不像阿里和京东在电商领域那样的零和博弈，非此即彼。而是一个较为良性的市场化竞争，最终以“产品力”为标准，供应用端进行多元化的能力配置。不过，未来是否会出现与某一厂家进行深度绑定的情况，还要看各家大模型能力的发展。
02 雏形已现，商业化前景仍迷茫
光锥智能根据公开披露信息，将国内外的SaaS智能应用按场景做了分类。据不完全统计，国外现在跑出来了22个成熟的SaaS智能应用，国内市场率先公布或透露了14个应用。
上面表格的应用覆盖了设计、文生图、电商销售、支付、协同办公、关系管理、教育、社交、新闻等场景。这些可能还只是冰山一角，更多可挖掘的智能化应用还在路上。美国研究机构最新数据显示，全美有1116家公司正在使用OpenAI的技术、产品，公司所处的行业前五名包含了软件制造商、广告、营销和公关等。
图源：HG insights网站
从表中覆盖的领域不难发现，无论国内、国外智能化都首先发生在了图文生成和设计领域，智能化将极其专业的门槛降了下来，这使得过去只有具备专业能力才能使用的绘画、设计软件一下子涌进了许多普通用户。
同时，纵观国内外，率先进行智能化革新的都是数字化程度较高的赛道，例如走在数字化前沿的CRM、ERP、RPA、协同办公赛道。
就在4月18日，钉钉总裁叶军宣布，新钉钉将全面智能化，未来一年所有场景都将进行智能化布局。
“这只是工作智能化探索的一小步，AI对生产力工具的改造才刚刚开始。”叶军称。
那么可以明确的一个前提是，数字化是智能化发展的基石，数字化程度更高的赛道，智能化革新速度更快，下一批智能化应用也会基于数字化工具往前跑。
走在智能化前面的赛道率先跑出的是一波2C产品，不久前，国外Midjourney、Stable diffusion等应用已经实现了破圈大热。国内，2、3月份设计公司扎堆官宣了一批面向C端用户的AI产品。从当前形势来看，预计今年6、7月份还要继续涌现出一波新SaaS智能化产品。
这波SaaS智能化公司在通过接入大模型加强原有的核心能力，展开新一轮的产品升级。
对现在的企业而言，ChatGPT等大模型的作用更像一个放大镜、一个扩音器，比如Notion的Notion AI持续增强的是文档写作能力，微软365 Copilot继续在办公效率方面做提升，蓝湖、酷家乐等设计公司则在已有的设计场景和流程上做拓展。
“人工智能的落地一定要跟场景结合，这个是必须的，先把一个个的行业问题解决。”
无论2C市场怎样热闹非凡，SaaS智能化应用最终还是要在2B场景内落地。
尽管国内SaaS智能应用产品开始狂飙，但通过上图对比，国内从产品数量、覆盖领域和成熟度等几个方面都不及国外。国外一些有前瞻意识的公司甚至已经进入了商业化探索阶段，比如跑在智能办公赛道第一梯队的Notion，借助ChatGPT接口上线了Notion AI功能，基于该功能扩大了2B企业规模，将最高收费价格从8美元提升至15美元。
在中国，商业化还在早期，即使是已经接入了大模型的公司，在商业化这个问题上依旧处于迷茫期。
许多SaaS公司坦言：“产品虽然先出来了，但智能化时代的商业化完全没有概念。”
影刀也在抓紧新产品上市，石开认为：“现在讨论商业化问题还太早，一是大模型和RPA业务融合的问题还没有解决，许多产品计划尚未落地，现在能跑出来的产品还比较早期，以后面临着迭代更新的重任。再者是，中国对大模型运用的相关监管政策已经提上了日程，企业只有在合规的前提下才能进行商业化探索。”
从收入结构来看，传统SaaS公司的主要商业模式是订阅服务，订阅制是主要的收费模式。迈入智能化时代后，AI技术对SaaS产品、业务流程上的重塑，也引发了企业对未来商业模式的思考。
从市场的反馈来看，在很长一段时间内，订阅制依然会是SaaS公司的主要收费方式。
石开表示：“以后还是会以订阅制为主。但如果RPA的门槛可以降到足够低，使得人人可以使用得上的话，RPA企业可能会改变现在以单个解决方案收费的模式，转而尝试以客户规模收费的模式，这种就类似于目前石墨的商业模式。”
唐芳鑫认为订阅制与智能时代的新产品仍然适配：“大模型技术目前只是提高了内容的生产力，但并未改变原有的生产关系，基于此，订阅收费暂时不会改变。”
03 SaaS市场的变与不变
“SaaS苦智能化久矣。”
从SaaS融资热潮到快速冷却，SaaS公司一直在等待下一个时代机会。当应用智能袭来，抢夺入场券的游戏将再次复刻。
抢占先机似乎在任何时代都生效。一位投资人对光锥智能讲到：“现在SaaS的智能化很像互联网初期扎堆发产品的时候，如今互联网的红利虽然消失了，但是智能化的红利才刚刚开始。”抓住了红利窗口期的企业有机会先一步占领用户心智，开拓市场份额，在智能化的开端，构筑起除了产品能力之外的护城河。
在智能化的新赛点上，SaaS公司不进则退。站在技术的风口，所有SaaS公司都有机会基于智能化的能力再上一个台阶，但当大家都完成了爬坡，就如阿里张勇所言：“所有企业在智能化时代又站在了同一条起跑线上。”
不过，无论时代如何改变，不变的是SaaS的商业逻辑仍然大于技术逻辑。
不少投资人反映，目前，他们对AI市场并没有很高的投资意向。除了大模型，没有人拿钱投资AI。一些项目，即使原本没有AI，现在也能拿到融资。
SaaS企业也纷纷表示，大模型不是万能的，行业问题还得靠自身去解决。
石开讲道：“由于在行业中的长期沉底，我们的RPA非常懂业务、懂客户，ChatGPT虽然强大，但在这方面的能力远不及RPA产品。现阶段，如何能让大模型既了解工具，又能理解业务系统是最大的难点之一。”
唐芳鑫认为：“大模型提供的是通用能力，产品服务要做到满足用户需求，还得靠公司花时间去研究场景应用。”
当大模型技术都拉齐后，智能化时代最终比拼的还是行业的know-how，懂行业仍然是SaaS公司最核心的壁垒。
在做智能化产品的过程中，影刀发现即使有了ChatGPT这样强大的工具，却仍然无法跨越现在国内各个数据生态的壁垒。而打通这些数据后所释放的价值是巨大的，例如在求职的场景下，若是能打通招聘软件和邮箱的数据，那就能实现一键筛选、投递、回复等功能，而且无需重复跳转网页。是痛点也是机会所在，影刀正在尝试做ChatGPT的双手，利用RPA来抓取数据，再由ChatGPT大脑来分析、处理。
有些产品打着“智能化”标签，本质的内核却没有变。智能化不是简单地接入API，也不是单纯生成一张图片、一段文字、一个模板，而是能够真正解决企业的问题。
今天SaaS行业接入大模型不是为了“炫技”，而是要深耕行业来解决客户痛点，这是行业不变的逻辑，也是新时代下SaaS智能化的新挑战。
