从 SaaS 到 AI-First：企业如何重塑创新

摘要

• 不加甄别地押注“SaaSpocalypse”，把一个真实的长期转向误判成了眼前的灭绝事件。 Gil认为，像Samsara这样的车队管理产品，拥有车载硬件、分销、企业销售和支持体系，不会被一个周末用vibe coding写出来的应用简单替代，但支持环节可以使用vibe agents。Guo说，Fortune 100企业的变革管理和安全要求，意味着一个周末搭出的CRM大概率不现实。Decagon和Sierra确实展示了从按席位计费的软件转向按使用量计价的支持代理，但“这不可能波及每一家SaaS公司”。

• AI原生公司表明，代码可以变得充裕，但公司建设的其他环节并不会因此充裕。 Guo提到，投资组合中有些公司的收入已达数亿美元，但工程师不到50人，却能迅速从0人扩张到接近100名销售人员：“Vibe sales 不会发生。”Gil预计，工程生产率提升会被巨大的未满足软件需求吸收，而不是简单地消灭工程团队。

• 可投资的工程瓶颈，可能从写代码转向分配值得信赖的人类注意力。 如果代理生成了海量代码，却没人阅读，“没人真正理解代码库”，生产系统就会变得脆弱，充斥着“vibe coding 垃圾”。Guo认为，围绕代理优先的工程管理、测试、智能审查和形式化验证，“这个极其、极其重大的问题仍是一片开放赛场”。

• 一个月的AI炒作，把合作关系、演示和人为植入的行为都模糊成了自主市场的证据。 Gil反驳代理已经在选择供应商的说法：默认配置某些工具的合作关系，就像Airtable在后台静默运行于AWS之上，并不代表独立的采购判断。“Malt book”这个类似Reddit的论坛案例，看起来也有部分内容由人生成，或是为营销而植入。Guo对看空派股票研究的更尖锐批评是：“竞争优势理论并没有就这么凭空消失”；生产、分销、变革管理和产品完整性仍然重要。

• 剥离炒作后，底层经济学依然非同寻常。 通过Capital IQ数据和预测，Gil的团队估算，AI实验室从10亿美元收入增长到100亿美元大约需要1年，而ADP和Adobe用了20多年；公开市场预测则意味着，AI实验室从100亿美元增长到1,000亿美元可能需要3到5年。与此同时，GPT-4等效模型的价格在21个月内从每百万token约37美元降至0.25美元，降幅达150倍；o1等效模型的价格则从2024年12月的26美元降至2025年11月的0.30美元，11个月便下降了88倍。

• AI可能把远多于以往的GDP纳入科技，同时将由此产生的大部分价值集中在幂律分布的头部。 Gil说，领先科技公司的占比已从2005年约4%的美国GDP升至如今约12%，到2035年可能达到15%-20%，甚至30%；目前市值最高的8家科技公司合计约23万亿美元，已占标普价值的一半以上。Guo认为，技术覆盖面的扩大可能让长尾占据主导，而Gil则表示，市值超过1,000亿美元的企业可能会更多，但“头部和躯干几乎聚合了全部价值”。

• 更快的增长并不带来SaaS时代的持久性：AI可能把长达10年的替代周期压缩到1到2年。 Gil警告，许多初创公司处于峰值估值的窗口期只有约12个月，因此董事会应每年安排1到2次不带情绪的退出评估；只有极少数公司应该“永远、永远、永远不卖”。最强的防御是围绕同一个垂直行业或应用，覆盖5个或10个方面的产品组合，再叠加平台、生态、网络或硬件，因为“如果每2年就等于10年”，一个可被复制的单点产品就会成为岌岌可危的控制点。

精读

1. SaaS抛售把创业公司行为外推到了企业市场

• Gil将持久趋势与发生时点分开来看：AI可能在数十年间改变软件，但短期内相信企业会用vibe coding开发的内部工具替换每一个付费应用，“极其短视”。市场调整本身包含真实成分，但由此推导出的公司层面结论往往是错的。

• Samsara是他举出的典型反例。车队运营商不会用一个周末vibe coding出来的应用替代Samsara广泛的应用覆盖面；其产品还包括车载摄像头硬件、分销、企业销售和持续支持，不过Gil设想支持环节可以使用vibe agents。

• 这个5人团队搭建定制CRM的初创公司，证明的东西比追捧者想象的少：过去，它可能只需要用一张电子表格。Guo问，同一个工程师是否愿意负责Bank of America的安全审查、工作流争论、维护，以及全组织范围的变革管理。“答案大概是否定的。”

• 真正的颠覆更窄，但影响重大。Gil指出，Decagon和Sierra正推动客户支持从按席位计费的软件转向按使用量计价的代理；这些公司可能冲击上一代软件厂商，但并不意味着“每一家SaaS公司”都会消失。

2. 代码充裕后，约束转向人、判断与信任

• Gil从需求端的判断是，相对于组织真正想要的东西，软件供给仍然严重不足。因此，大幅生产率提升会被更多产品和功能“吸收”，尽管那些热衷于手工艺式打磨代码的工程师，可能会比把代码视为产品构建工具的人更强烈地感受到这场转型。

• Guo补充了身份认同层面的风险：过去被认为技术难度高或具有较高地位的工作，代理可能做起来相对容易。她借用了Applied Intuition创始人的建议——“别把身份认同做得太大”——这是在工作内容和职业地位同时变化时保持适应力的处方。

• 更难的运营问题始于代理生成代码的速度超过人类理解代码的速度。Guo担心“我的真实生产代码库里出现vibe coding 垃圾”，质量变得不确定，脆弱性不断累积；机会在于，用测试、智能审查、代理或形式化验证管理稀缺的人类注意力。

3. AI的能力是革命性的，最新叙事却不是

• Gil否认代理已经在做有意义的供应商采购决策。商业合作导致软件自动配置一个Superbase实例，并不比Airtable在后台悄悄创建AWS基础设施更能证明自主采购：“这一直如此。”真正的代理式商业可能会到来，但前提是理解买方画像和需求。

• 他对最近新闻周期的评价刻意尖锐：“我认为，我们经历了一个月左右、某种意义上纯属胡扯的炒作。”大量“Malt book”材料看起来像是人类生成的，他认为论坛上的部分行为可能是为营销而植入的，但媒体却把具有情绪共鸣的行为当成自主代理已经开始排除人类的证据。

• Guo反驳看空派股票研究的关键是：一个引人注目的演示，并不是客户真正需要的完整软件。便宜的代码不会抹去分销或结构性优势；它降低的是把一种产品观点表达为软件的成本，让更多关于工程、生产率和其他工作流的竞争性想法进入市场。

4. 收入正在加速，而等效智能正变得极度便宜

• Gil的团队利用Capital IQ数据和预测，压缩了软件行业的历史：ADP和Adobe从10亿美元收入增长到100亿美元用了20多年；Salesforce和SAP大约用了8到9年，Microsoft用了7到8年，Google、Meta和AWS约用了3到5年。AI实验室则被估算为“大约1年”。

• 公开市场预测——未必由公司提供——在超过100亿美元收入后同样激进。Microsoft达到1,000亿美元收入用了约27年；Google、AWS和Meta则用了10多年，或大致相当的时间。AI实验室预计只需约3年、4年或5年就能跨过同一收入区间。

• 成本曲线正朝相反方向移动。GPT-4等效模型的价格在21个月内从每百万token约37美元降至0.25美元，下降150倍；o1等效模型的价格从2024年12月约26美元降至2025年11月0.30美元，11个月内“便宜了88倍”。

• Guo说，Baseten、Model或Fireworks等推理云上的消耗量正在增长1,000倍，即便效率提升意味着收入增速会更慢。这个带有幽默感的基准仍然指出了一个技术事实：人脑功耗约为12-20瓦，模型计算效率仍有很大的提升空间。

5. AI的终局价值取决于科技能吸收多少GDP

• Guo指出，行业龙头面临一种反身性竞争风险：它们拥有收购货币，直到估值下跌令这种货币失效。如果AI实验室和头部应用迅速达到10亿美元级别的年化收入规模，估值随之上升，挑战者就会获得竞争所需的资金能力，而传统软件厂商可能失去这种能力。

• Gil给出的历史尺度标志显示，格局正在改变。2005年，Google市值约1,000亿美元，Exxon约4,000亿美元；2018年，Apple成为第一家市值达到1万亿美元的公司。如今，市值最高的8家科技公司合计约23万亿美元，占标普价值的一半以上。

• Gil说，领先科技公司的美国GDP占比已从2005年约4%升至如今约12%。根据增长假设，到2035年科技可能占GDP的15%-20%，甚至30%；随着服务和工作越来越多地转化为AI增强的软件支出，市场将容纳更多、且可能规模更大的万亿美元公司。

• Guo认为，技术覆盖面的扩大可能让长尾占据主导。Gil承认，随着覆盖面扩大，市值超过1,000亿美元的企业可能会更多，但他仍坚持幂律分布的判断：市值和客户价值依然高度集中，机会面扩大并不意味着长尾会拿走大部分经济价值。“价值几乎都在头部和躯干。”

6. AI时代的领导者需要退出纪律和可防守的控制点

• Guo观察到，相当多的公司正在比SaaS前辈更快达到1亿美元以上的年化收入规模，但即使达到10亿美元收入，也未必能回答她提出的问题：长期来看，最终会是“你”、Ant，还是OpenAI？过去，品类领导地位在达到一定规模后似乎就受到保护；如今，一次能力跃升就可能重置排行榜。

• Gil给出的互联网时代先例毫不留情：1999年和2000年每年约有450家公司上市；他说，互联网时代可能有1到2,000家公司上市，但如今仍有相关性的只有约1到2打。Lotus曾迅速达到数亿美元收入，随后Excel夺走市场，Lotus最终并入IBM怀抱——完成了一次退出，但已不再是独立业务。

• Gil认为，大多数公司真正值钱的时间窗口只有约12个月，之后往往会崩塌，即便此前已经获得了可观的牵引力。董事会应每年提前安排1到2次退出讨论，以便在竞争格局变化，或出现高于公司未来5年所能达到上限的报价时，不带恐慌地进行评估；只有“极少数”公司应该永远不卖。

• 防御答案在于广度：围绕同一个垂直行业或应用，打造覆盖5个或10个不同方面的产品组合，再用生态、网络、平台或硬件加固。SaaS时代“把一件事做好”的建议，在替代周期从10年缩短到1到2年后变得危险：“如果每2年就等于10年”，创始人就必须据此作出反应。