SaaS企业要“内裤外穿”才有第二春

文 | 数字进化论

“在中国做 SaaS，商业模式很残酷。”本文作者与圈内某CEO的深聊，一针见血地指出了当前SaaS的终极困境：

工具内卷，出海只是“时间差套利”。根本矛盾在于，客户只为“结果”（鱼）买单，你却在极力包装你的“过程”（刀）。

在AI浪潮下，应用层价值正在消亡。

作者在文中给出了一个犀利解法：SaaS必须放弃系统堆砌，学会“内裤外穿”，也就是把最值钱的行业Know-How转化成可被调用、按“结果”收费的“业务对象小模型”。

如果你还在为定价和功能内卷而焦虑，推荐细细品读今天的文章。

未来的软件公司，只分两种：要么被大模型吃掉，要么把自己变成小模型。

昨天晚上和一位数字化营销 SaaS企业 的 CEO 老H聊天，他总结现在的感受只有一句话：

“在中国做 SaaS，这个商业模式很残酷。”

软件卖不出价、工具没人愿意付费、项目交付被压到死，他已经开始认真考虑，是不是只能出海，去日本、去海外，靠卖软件、卖订阅，再撑几年？

他刚从日本回来，一脸兴奋：“那边连纯软件都还能卖钱，SaaS 肯定有戏！”

但我们聊着聊着，却得出了一个有点残酷的结论：出海，顶多是帮你把“第一曲线”的死亡时间，往后拖几年。

真正必须面对的问题，是：AI 时代，SaaS 和软件公司真正的“第二曲线”，到底是什么？

这篇文章，就是想把那次长谈里最扎心、但也最有机会的几个观点，整理出来，留给每一个做 SaaS、做软件、做数字化的你，认真想一想。

01

中国 SaaS 的困境，本质是：

你在卖刀，而客户要的是鱼

我们习惯用很复杂的词来描述现在的处境：商业模式不成立，客户付费意愿低，价格战、替代性强，功能同质化严重。

但本质上，其实只有一句话，你在卖“过程”，客户只为“结果”买单。

菜市场的一条鱼，讲清 SaaS 的命

想象一个很典型的中国菜市场场景：

你花 15 块钱，买了一条 3 斤重的鱼（按 5 块钱一斤算）

老板不仅把鱼称好，还帮你：杀好、去鳞、去内脏、冲洗干净

按你的做法需求（清蒸 / 煎 / 红烧）片成合适的鱼片

最后，你还是只给了他 15 块钱没有“加工费”，也没有“服务费

你真正付钱买的是什么？不是秤，不是刀，不是砧板，甚至也不是老板高超的手艺，你买的就是一盘——“已经可以直接下锅的鱼片”。

再来对照今天大多数 SaaS / 软件公司：

你卖的软件，是那把“刀”

你卖的实施交付，是“帮客户杀鱼”

你卖的培训 / 咨询，是在教对方“怎么杀鱼”

但客户真正想要的是：“你能不能直接把鱼给我杀好、洗好、片好？”能不能让我上火就能炒，开机就能用，开跑就能见效？

这就是今天中国 SaaS 的根本悖论，你在极尽所能地包装你的“刀”，但客户已经习惯了 15 块钱就能买到“处理好的鱼”。

所以只卖软件功能（刀）= 价格永远打不起来，把服务打包进软件，却又不好意思单独收费 = 毛利被一点点磨平，最后整个行业陷入：卷功能、卷价格、卷服务、卷交付。

看起来是“性价比”在卷，其实是你没在为“结果”定价。

02

AI 来了之后：

应用可能会消失，只剩“结果”

三年前，我在一个大会上说过一句话，当时很多人觉得太夸张：

“AI 真正成熟之后，我们今天看到的绝大部分 APP 和软件形态，都会消失。”

为什么？因为今天所有的软件，本质上都在做几件事：信息采集、信息加工、信息存储、信息呈现、信息传播。

你打开一个个应用，不过是在自己手动“拼装一条信息流水线”。

而 AI 出现之后，它具备了一种新能力。它既能理解需求，又能自己帮你拼好那条流水线，还能给你最后的结果。

去一趟旅行，说明一切

过去你要去某个城市旅行，通常会这么做：

打开 OTA 订机票、火车票

打开订酒店的 APP 比价

去社交平台或攻略网站搜路线

再自己手动整合：时间、价格、距离、评分……

本质上，你是在手动做一件事，把分散在各个 APP 里的信息，聚合 → 比较 → 筛选 → 再做一个“最优选择”。

而在 AI 的世界里，你只会说一句话：“帮我安排 3 天去成都的行程，周五晚上出发、周一早上回来，预算控制在 3000 以内，不要太赶，要适合带小孩。”

背后会发生什么？

AI 在后台自动调用：票务、酒店、交通、地图、天气、景点评分等各种系统的接口，它自己比价、规划路线、优化动线、协调时间，帮你直接下单支付。

你得到的是什么？一份已经定好且合理的行程 + 订单——也就是“结果”。

而你根本不在乎，它到底调用了几家 OTA；走的是哪个预订 API；用的是哪个供应商的库存。

这件事一旦成为主流，会发生什么？前端单点应用的价值，必然急剧贬值。你不再“打开一个应用去做一件事”，而是“表达一个目的，拿回一个结果”。

03

SaaS 的“第一曲线”，

已经走完了

回到老H的问题：“中国 SaaS 还有没有机会？”

如果你定义的“机会”是：卖功能；卖使用时长、卖订阅；卖实施、卖服务、卖顾问。那么我认为，这一整套“第一曲线”在中国，已经过了最高点，正在往下走。

在海外，尤其部分发达市场，SaaS 还在爬坡期，所以你会看到，功能订阅还能卖出不错的年费，企业对标准化工具的付费习惯还不错，历史惯性、管理文化，让软件价值被高估了一段时间。

所以出海确实是一个选择，只是那不是一个“模式升级”，只是一个“时间差套利”。

真正的问题是，当 AI 把“信息流水线”自己搭完之后，你还在卖“软件”本身，这一条路的终局已经可以预见——要么被别人的 AI 调用，要么被替代成一个廉价接口。

于是问题变成：SaaS / 软件公司的“第二曲线”到底是什么？

我的答案是：从卖软件，走向卖“业务对象的小模型”，从卖过程，走向按结果 / 按使用收费。

04

“内裤外穿”：把你真正的能力，

从系统里拆成一块块“小模型砖”

我特别喜欢用一个看似戏谑的比喻，未来的 SaaS 企业，必须学会——“内裤外穿”。

什么意思？过去我们做软件，习惯是这样的：

把所有的能力、经验、行业 know-how 全都“包”在系统里面

给客户看到的是：一个界面、一堆功能菜单、一套流程配置

真正值钱的“行业能力”，永远藏在里面就像穿在里层的“内裤”，外面再罩一层漂漂亮亮的 UI“外衣”

但在 AI 时代，这个逻辑要彻底调转：

你真正值钱的“内裤”（能力），要被暴露出来，变成一块块标准化、小而精的“模型服务”，让整个 AI 生态都能来调用你。

这就是我说的：“软件公司得学会内裤外穿。”

从“系统”到“砖”：什么是对象级小模型？

我们先看今天很多 SaaS 公司，尤其是做数字化营销、CRM 的公司，他们在做什么？

帮企业设计 客户标签体系

定义 客户画像模型

制定 客户打分 / 分层 / 生命周期规则

梳理 线索 → 商机 → 成交 → 服务 → 复购 的全过程

总结 什么时候用什么触达方式，转化更高

这些东西，几乎每一家做得好的 SaaS 厂商，都在做。而且做得越久，积累得越深。

但你注意，你把这些最宝贵的行业 know-how，只是“长”在了自己的产品配置里，变成了一份份看不见的“参数表”和“规则库”。

而在 AI 的世界里，这些东西应该变成什么？变成一个个“围绕业务对象的小模型”。

比如：

1.客户小模型：给它一个客户的基本信息，它能判断：这家客户当前所处的生命周期阶段、成熟度打分是多少、近期是否有某些潜在需求、流失风险有多大、此刻最应该用什么方式去触达、说什么内容

2. 内容小模型：输入一个产品 / 客户分层 / 渠道偏好，它能生成：对应的营销素材、不同渠道下的最佳话术版本、对应 AB 测试策略

3. 渠道小模型：针对目标人群 & 预算，给出：最优渠道组合、投放节奏建议、各渠道预估 ROI

这些模型都围绕着一个核心逻辑：以“业务对象”为中心，把你这些年服务行业客户积累的 know-how，全部固化为“可被调用、可被训练、可被计费”的 AI 小模型。

这才是 SaaS 的第二曲线。

05

从卖功能，到按“模型结果”收费：

商业模式会怎么变？

当你把“对象小模型”真的做出来以后，你会发现一件很有意思的事，你不再是卖“功能使用权”，而是卖“我给你跑出来的结果”。

例如，一个“客户小模型”的价值不再是提供多少个字段、支持多少种标签、能画出多复杂的画像大屏。

而是你给我一批客户数据，我帮你筛出最有可能成交的前 100 个，并且告诉你：应该用什么话术、在什么时间、通过什么渠道触达。

商业模式自然变成：

按调用次数收费（API 调用次数、任务量）

按产出结果收费（比如按：筛选出多少“高意向客户”计费）

按规模分档收费（类似 AI 审计的例子，后文详述）

而在这个新的模式里，技术上的竞争重点，也会悄悄发生变化。谁的模型算得更准？谁的模型跑得更快？谁的模型算一次更便宜？谁的模型能在更多场景里被复用？

胜出的规律会变得非常“AI 原生”：你的模型被调用得越多，你赚得就越多。

你不再是一个卖“系统”的厂商，而是一个卖“能力”的服务节点。

06

回到营销场景：

怎么把 SaaS 能力拆成一块块“砖”？

还是拿老H的公司为例——一家做数字化营销 SaaS 的企业。

我们一起拆了一下，营销真正的底层“对象”到底有哪些？

我认为，至少有这几个：

1. 客户本身（谁）

2. 内容本身（对他说什么）

3. 渠道本身（在哪儿说）

4. 业务员 / 触达人本身（谁去说）

5. 产品本身（拿什么说服）

每一类对象，都可以长出一个垂直的小模型：

1. 客户小模型：画像、生命周期、需求预测、流失预警、转化建议……

2. 内容小模型：针对某个客户 / 场景，什么内容更有转化力……

3. 渠道小模型：预算该怎么在不同渠道分配……

4. 业务员小模型：不同类型销售的风格、强项、适合处理哪些客户……

5. 产品小模型：哪些产品组合更适合哪些客户 / 场景……

而且要注意一个关键点，这些小模型，一定要基于“行业”垂直化来训练。

原因很简单，不同行业的客户行为完全不同，营销路径完全不同，转化逻辑完全不同。

所以我们在探讨 SaaS 第二曲线时，重新定义下SaaS，SaaS：服务即服务-Service as a Service。

同时有一个非常重要的方法论，以行业为单位，打造垂直小模型；以产业带为场景，让模型在真实土壤里进化。

07

走进产业带，

在真实场景中打磨小模型

如果你认同SaaS 不再是“功能堆砌”，而是“行业小模型服务”，模型必须接受真实业务场景的长期打磨，才能真正好用。

那你就会明白，离开产业带谈“行业 AI”，几乎都是纸上谈兵。

所以我们在做的一件事，不是坐在办公室里做“通用产品”。而是直接走进各种产业带：潮玩产业带、珠宝产业带、汽车产业带……

在这些地方干什么？共同搭建一个 “面向产业带的公共赋能平台”。

平台做的事情是，把传统 SaaS 里复杂的大系统 拆解成一个个“场景化的 AI 服务”。

比如：帮潮玩工厂筛选最有潜力的海外客户，帮美妆品牌快速生成适合抖音的小红书内容，帮珠宝商判断某批货适合在哪个线上渠道推。

让产业带里的企业：无需大规模上系统，无需重度实施，通过简单的调用，就能使用一整套行业小模型服务。

这时候 SaaS 公司扮演的角色变了，不再是卖一整套系统，而是提供“一揽子 AI 赋能服务包”。

而且由于：产业带企业集中，业务场景高度相似，这对小模型的训练和迭代，是一块天然的“试验田”：数据更集中、反馈更清晰、模型优化更高效。

这就是为什么，我认为未来的 SaaS 第二曲线，一定要长在产业带里，而不是 PPT 上。

08

小模型时代的生态：不是谁吃掉谁，

而是谁把谁“接入进来”

老何现在在做的一件事，是把一些简单的 AI 应用捆在自己的 SaaS 里一起卖：AI 写邮件、AI 客服，甚至帮同行转卖一些 AI 工具。

这没问题，但如果你只停留在“多卖几个 AI 插件”，你依然是在第一曲线的逻辑里打转。

从“内裤外穿”的角度，我给他的建议是：真正核心的小模型能力，一定要长在自己身上。

但大量基础模型、外部数据、通用能力，可以对接别人的。也就是说：

自己的定位：围绕“核心业务对象”打造行业级小模型（如客户小模型、渠道小模型）

对外的态度：接入其他厂商的数据、模型、接口——把它们“拼装”成一个更强大的行业服务整体

在商业上：通过分账机制，把你收取的费用再向下游供应商分润

这样，你做的事情就不再是：“我多卖几个别人的 AI 工具”。

而是：“我通过一个行业对象小模型，把整个生态里的能力整合起来，用一个统一的‘按结果收费’模式，卖给企业。”

09

一个具体想象：AI 审计，

怎么成为一个“按结果收费”的爆款服务？

我们在讨论 SaaS 第二曲线时，还提到一个前几周非常典型的产品设想：AI 审计。

传统审计是怎么收费的？按人天、按项目周期、按复杂度评估，本质上还是在卖“过程”：我派多少人，做多久，查多少条凭证、看多少张报表。

而如果有了足够的数据基础 + 行业小模型能力，AI 完全可以接手一大部分审计工作：自动抽查异常、挖掘风险点、给出整改建议、生成完整审计报告。

那收费逻辑就可以变成，年营收 500 万的企业，做一次 AI 审计，收费 5 万；年营收 5000 万的企业，收费 10 万～20 万；年营收 1 亿以上，收费 50 万～100 万。

收费依据是什么？不是我“用了多少人天”。而是你企业规模、你要的审计范围、你最终拿到的是一份什么级别的审计结果报告。

交付的是什么？一份可以直接用于对内调整、对外合规、银行融资、投资机构尽调的正式审计成果。

这就是典型的“按结果收费”的小模型服务。

而今天，类似可以被“重做一遍”的领域，远远不止审计质检、供应链风控、信贷评估、招聘筛选、渠道评估、门店选址……

每一个高知识密度、强规则、强经验依赖的领域，都在等着被一个 对象小模型 + 行业 know-how 重新做一遍。

10

写在最后：别再只想着把衣服做漂亮了，

先搞清楚你的“内裤”是什么

回到我们开头的那个比喻：SaaS 企业要学会“内裤外穿”。

这不是段子，而是一个很严肃的提醒。UI 不是你的核心能力，功能堆叠也不是，甚至“全栈交付能力”也只是时代副产品。

真正决定你在 AI 时代能不能活下来的是你是不是已经清晰地知道：你的公司，围绕哪个“业务对象”，积累了一套别人没有的行业 know-how？

请你认真问自己几个问题：

1. 你所在的领域，最核心的 1～3 个“业务对象”是什么？

客户？

订单？

设备？

供应商？

员工？

门店？

货品？

2. 围绕这些对象，你们这些年，真实积累下来的“经验、规则、模型、算法”有哪些？

3. 这些东西，现在是不是还被关在你的系统参数里？客户看不到，生态调用不了，只能当你的“内裤”？

4. 如果明天有一个大模型来敲门，你能不能把这些东西拆成一块块标准化的小模型，让它愿意来调用你，而不是替代你？

未来的软件世界，可能会长这个样子：大模型做“通用智能”和“编排中枢”；无数行业小模型像“砖”一样，被拼装进各种解决方案；客户不在乎用的是哪块砖，只在乎房子是不是稳、是不是实用。

而你要做的那块“砖”，既要够坚固、够专业、够好用，又要能被标准化暴露出来，被无数次复用和调用。

这，就是 SaaS / 软件公司的第二曲线。

出海也好，国内也罢，与其纠结软件定价定不定得上去，不如从今天开始，回头重问自己：

我真正的“能力内裤”是什么？我要如何把它，变成整个 AI 生态都离不开的一块“砖”？

当你想清楚这一点时，你就已经，站在了下一个时代的门口。