SaaS 大灭绝
自 2015 年以来，我管理数据团队度过了每一个技术浪潮。我从未见过整个商业模式变得过时得如此之快。
三周前，我的 CFO 走进我们的每周领导会议，带着一个问题让房间陷入沉默："为什么我们每年仍然为软件订阅支付 48.7 万美元，而 Claude 的 Cowork 只需每名员工每月 20 美元就能完成大部分工作？"
我没有一个好的答案。而 JPMorgan 的 Toby Ogg 刚刚发布了可能是我职业生涯中见过的最残酷的行业评估。在会见 50 多位投资者后的两周内，他的总结是毁灭性的："我们现在处于这样的环境中：部门不仅仅是被判有罪，直到证明无辜，而现在在审判前就被判刑。"
翻译：软件公司完蛋了，市场也知道这一点。
1、杀死软件公司的数学
让我向你展示企业软件预算现在发生的确切变化：
我们的公司在 SaaS 工具上每年大约花费 48.7 万美元：
- Salesforce: 8.4 万
- HubSpot: 3.6 万
- Zendesk: 2.8 万
- Asana: 1.8 万
- Tableau: 4.2 万
- Notion: 1.4 万
- DocuSign: 1.2 万
- Zoom: 2.2 万
- 各种其他点解决方案：约 2 万美元
总计：约 48.7 万美元
那是 120 名员工的软件成本。粗略计算：每年每名员工 4,058 美元。
现在看代理式 AI：
- Claude 的 Cowork：每名员工每月 20 美元（每年 240 美元）
- OpenAI 的 Operator：每用户每月 20 美元（每年 240 美元）
- Google 的 Gemini Advanced：每用户每月 19.99 美元（约每年 240 美元）
代理成本对比：
Salesforce 替代（Cowork + 其他工具）：$240/年 vs $84,000/年节约：每年 60,000 美元（94% 成本减少）
这就是 JPMorgan 报告中所说的"正在被判刑"的数学。而且，这只是针对五个常见工作流程的节省。想象一下整个企业应用套件。
2、三个 SaaS 死亡类别
经过数周分析，我看到了三个明显的类别：
类别 1：行走死人（90%+ 替代风险）
这些是核心价值为工作流自动化或数据转换的工具：
- 客户支持平台
- 营销自动化
- 文档管理
代理式 AI 不会只是与它们竞争 —— 它们会消除整个价值主张："我们自动化此工作流程。"没有护城河。没有迁移风险。没有保留价值。
类别 2：受伤的（40–70% 的价值侵蚀）
这些工具具有某些防御能力 —— 网络效应、数据迁移或复杂的集成 —— 但其大部分功能现在都可以被替代：
- CRM 系统（Salesforce、HubSpot）
- 开发工具
- 商业智能平台
- 通信工具
类别 3：幸存者（0–30% 的影响）
这些是软件深度嵌入在受监管工作流程中或垂直专业 SaaS：
- 金融系统
- 开发工具
- 协作平台
- 垂直 SaaS，具有监管要求
为什么它们注定失败：
- 要么具有真正进入市场的护城河
- 要么在代理式 AI 能力完全复制之前找到新价值主张
3、JPMorgan 报告：华尔街终于明白了
让我直接引用 Toby Ogg 的客户说明，因为这是我职业生涯中见过的最诚实的评估：
"比预期更好的结果不再足以说服市场，除非软件公司能够令人信服地证明 AI 是一个可持续的增长尾部，而不是一个更长的周期终结。
让我们做一些数学：
销售团队规模影响：如果 120 名销售团队使用 Claude 的 Cowork，成本是 24 万美元/年 如果 120 名销售团队使用 Salesforce，成本是 84 万美元/年
每年差异：60 万美元
合同价值影响：每次销售通话价值约 1,000 美元（假设 20% 转化率） 如果 AI 代理提高 10% 转化率 每年额外价值：1200 万美元
这就是 Ogg 所说的"正在被判刑的数学"。而华尔街甚至开始将软件公司的股价定价为死刑判决。
4、我实际测试中发现的情况
理论是一回事。现实是另一回事。
所以我做了一个实验。我使用了 Claude 的 Cowork 和 GPT-5 Operator 复制了我们团队使用的五个常见工作流程：
测试 1：客户支持工作流
- 使用 Cowork 监控支持邮件，分类查询，起草响应
- 结果：处理了 73% 的第 1 层支持票务
- 成本：20 美元/月
- 质量：可与我们的人工响应相媲美
测试 2：销售情报工作流
- 使用 GPT-5 分析潜在客户、创建丰富资料
- 结果：匹配了 80% 的 HubSpot 潜在客户得分准确度
- 成本：20 美元/月
- 质量：可比但缺乏人工经验
测试 3：数据分析工作流
- 使用 Claude Code 分析我们的数据仓库，生成可视化
- 结果：未达到 Tableau 的专业水平
- 成本：20 美元/月
- 质量：快速但需要人工审查
测试 4：项目管理
- 使用 Claude Code 追踪截止日期，生成状态更新
- 结果：基础自动化
- 成本：20 美元/月
- 质量：适合简单用例
测试 5：文档生成
- 使用 Claude Code 分析合同，提取条款
- 结果：在条款识别方面表现出色
- 成本：20 美元/月
- 质量：专业但有时遗漏背景
5、发现了什么？比分析师认为的更糟糕
这里比 JP Morgan 的报告、比行业共识、比牛市叙事更糟糕：
1. AI 无法构建"更好的版本" —— 它构建了全新的产品
我试图为 Salesforce 构建一个"更好的版本"。它失败了。为什么？因为 Salesforce 的价值不在电子邮件营销自动化或更好的合同分析中。它是整个平台 —— 网络效应、数据飞轮、生态系统。你无法用几个 AI 智能体复制那个。
2. "平台"策略已经失败
JPMorgan 认为"成为平台"是软件公司的出路。我的测试显示这完全错误。企业希望的是深度整合，而不是另一个孤立的生态系统。他们已经为现有工具投资了数十亿美元。他们需要的是 AI 能够增强，而不是替代。
3. 价值主张转变
Ogg 指出真正的问题："这个业务模式在结构上已经受损，以至于 AI 现在可以摧毁它。"我的测试证实了这一点。Cowork 和 GPT-5 Operator 并没有创建"更好的 Salesforce" —— 它们通过自动化工作流创造了新价值。
4. 估值泡沫
软件公司的交易估值是 10-20 倍收入，尽管在 AI 威胁下增长前景黯淡。Ogg 的分析师是对的：这是判刑。
6、黄仁的否认 vs 市场现实
黄仁勋说 AI 取代软件公司"毫无逻辑"。我的测试和数学表明，逻辑恰恰相反。
逻辑：
- 每次用户交互节省的成本 ≠ 营收损失
- 你不会因为使用 AI 而解雇销售团队
- 你可能会将营销预算重新分配给 AI 实验
- 但你会失去需要人来管理的现有工具的网络效应和数据资产
现实：
- 代理式 AI 并不与工具竞争 —— 它们正在消灭工具类别
- 受影响最大的是深度嵌入的专业 SaaS（金融、法律），而非浅层的支持工具
- 生成式 AI 本身就是新平台 —— 它们不会"与工具集成"
华尔街的反应证实了这一点。软件股在报告发布后下跌。这不是恐慌——这是重新定价。
7、我现在正在做的事情
1. 停止"买 SaaS"的对话
我不再问"为什么不使用 AI 替代 X？"我专注于："如何将 AI 集成到我们现有的工作流程中，以增强而不是替代？"
2. 投资真正的护城河
寻找深度嵌入的监管要求、真正的网络效应或不可复制的数据资产。这些是 AI 无法触及的东西。
3. 专注于 AI 素养
培训团队学习如何编排代理、如何解释业务上下文、如何使用它们进行战略决策。技术执行正变得自动化。价值正在创造于判断，而不仅仅是执行。
8、结束语
JPMorgan 的 Toby Ogg 说对了。这个业务模式"在结构上已经受损"。
但他的错误在于假设"被判刑"意味着软件公司有出路。出路是找到新的价值主张 —— 而不是试图在崩溃的旧模式上竞争。
代理式 AI 并没有构建更好的 Salesforce。它们正在创造一个全新类别的产品：自主智能。
而华尔街终于明白了这一点。软件公司股票的估值溢价正在消失。
原文链接: The Great SaaS Extinction: How Agentic AI Just Killed a $1 Trillion Industry
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