最終結(jié)果，采用基礎(chǔ)月費+超額買點卡的混合模式，效果最佳。此類產(chǎn)品報告最高中位增長率為21%，表現(xiàn)優(yōu)于純訂閱和純基于使用量的產(chǎn)品。46%的SaaS公司結(jié)合訂閱與可變收費，59%的人預(yù)計基于使用量的定價將在2026年實現(xiàn)收入份額增長，高于2023年的18%。
第二，傳統(tǒng)軟件加入AI后漲價的邏輯遭到強烈抵制。CNBC報道，部分管理團隊拒絕為數(shù)千名員工支付每月30美元的365 Copilot費用，因為他們不確定它有多大幫助。去年10月，澳大利亞監(jiān)管機構(gòu)起訴微軟“強制捆綁 AI”及隱藏低價方案，誘導(dǎo)訂戶認(rèn)為漲價45%的AI版是唯一續(xù)費選擇，將不帶Copilot的低價“經(jīng)典版”刻意隱藏在取消訂閱的二級頁面。微軟最終在去年12月宣布，將從今年7月起對全線商業(yè)套件每人每月漲價3美元，并強制加入初級AI功能，引發(fā)客戶不滿。
第三，傳統(tǒng)軟件公司的AI轉(zhuǎn)型往往笨拙而低效。 許多傳統(tǒng)軟件巨頭試圖在現(xiàn)有產(chǎn)品中嵌入AI，但本質(zhì)上他們并不明白AI如何與其積累的數(shù)據(jù)集協(xié)同作用。結(jié)果往往是功能越堆越多，也沒人用。與此同時，一大批在傳統(tǒng)軟件所涉及的領(lǐng)域、從頭開始做原生AI智能體的初創(chuàng)公司正在獲得大量融資。
例如，法律AI領(lǐng)域的Harvey在2025年兩次融資各3億美元，估值達50億美元；企業(yè)搜索AI公司Glean估值達72.5億美元。據(jù)Menlo Ventures，2025年AI應(yīng)用層占據(jù)了超過一半的企業(yè)AI支出（190億美元），其中AI原生初創(chuàng)公司的收入幾乎是傳統(tǒng)軟件廠商的兩倍。AI原生初創(chuàng)公司的中位年增長率達到100%，而傳統(tǒng)SaaS公司僅為23%——差距達4.3倍。
另一個對傳統(tǒng)軟件構(gòu)成威脅的趨勢是Vibe Coding的興起。社長曾在航通社的文章《用 AI 一句話生成應(yīng)用：理想豐滿，現(xiàn)實依然骨感》中指出，如果Vibe Coding走向成熟，個人將傾向于自己制作工具而不是購買第三方工具。這一邏輯同樣適用于企業(yè)。
企業(yè)客戶購買SaaS產(chǎn)品后，很可能會長期沿用，而不會盲目追新，這可能是因為定制過程過于繁瑣。如果Vibe Coding讓“言出法隨”成為現(xiàn)實，情況可能完全不同。事實上，當(dāng)新事物足夠簡單、部署成本足夠低時，企業(yè)的適應(yīng)速度并不慢。
社交網(wǎng)絡(luò)普及后，很多企業(yè)的官網(wǎng)立刻減少了更新頻率；Threads上線后，企業(yè)迅速將其添加到了繼X/Twitter之后的社交媒體運營列表。甚至2025年初企業(yè)紛紛給自己接入DeepSeek本身，也是一個例子——只要門檻夠低，企業(yè)會主動擁抱變化。
即使在Vibe Coding的實際應(yīng)用還沒有誕生時，其前輩低代碼/無代碼產(chǎn)品就已經(jīng)試圖讓企業(yè)員工個人編程，解決產(chǎn)線上的實際問題。只不過，基于規(guī)則和高度依賴平臺運行時環(huán)境的低代碼系統(tǒng)，是AI模型能力進化的第一個犧牲品，例如去年2月宣布做不下去的瀾碼科技就是一個例子。
對于被AI沖擊的傳統(tǒng)軟件和服務(wù)公司而言，存在一個可辨識的“三步走向滅亡”模式。我們以Chegg舉例說明一下。
第一步：否認(rèn)AI有效。 2022年，Chegg員工提議開發(fā)AI工具來自動化解答，但管理層未采納。ChatGPT發(fā)布后，Chegg高管認(rèn)為AI"答案不準(zhǔn)確"，不構(gòu)成威脅。
第二步：宣布接入AI或轉(zhuǎn)型AI，但效果不佳。Chegg隨后與OpenAI合作推出了"CheggMate"，試圖將其1.2億條專家解答數(shù)據(jù)庫與AI結(jié)合。然而學(xué)生不愿為此付費——ChatGPT已經(jīng)"夠用"了，而且免費。
第三步：走向滅亡。 Chegg的訂閱用戶從2022年高峰的530萬驟降至2025年的320萬。股價從2021年的高點113美元跌去99%，市值從147億美元萎縮至約1.56億美元。2025年，公司先后裁員22%和45%，超過半數(shù)員工在六個月內(nèi)被裁。
現(xiàn)在，對于傳統(tǒng)法律科技公司、金融數(shù)據(jù)公司、甚至咨詢公司，Cowork恐慌暫時還處于第一階段，甚至是有很多“大儒代為辯經(jīng)”，說AI幻覺難以完全消除，不堪一用。
但企業(yè)對軟件的需求，在于其工作當(dāng)中的某些流程需要無紙化、信息化。而原先從員工需要學(xué)習(xí)適應(yīng)，到軟件公司駐場開發(fā)，都屬于別人去模擬和傾聽你的需求，不可能像你自己一樣清楚你想要什么，大量的成本被浪費在溝通上面。
所以企業(yè)員工真正知道寫個小東西就能解決問題，即使這東西沒有任何大模型成分，它只是個python腳本也行——這可能是SaaS真正崩潰的開始。
估計今后，傳統(tǒng)軟件業(yè)的最大價值仍在于客戶千奇百怪的非標(biāo)需求，做通用AI產(chǎn)品不想干的，客戶自己Vibe不出來的臟活累活。但這種在2023年就被說成是“大模型施工隊”的活計，肯定不是什么性感的商業(yè)模式。
而模型方面，還是需要加大力度卷編程能力，直到幻覺堡壘被逐一攻破，到達那個就算還有一丟丟不對勁，但人們不在意的臨界點。然后Less structure, more intelligence，大力飛磚，卷走一切。
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