DeepSeek們是否會沖擊到SaaS的生意？這是近段時間以來行業關注的熱點話題。

之所以擔心SaaS行業被沖擊，是因為有了DeepSeek這類通用大模型之后，此前企業軟件中的一部分功能，可能沒有存在的必要了，因為這些功能可以被AI直接接管。

微軟集團CEO納德拉三個月前也曾對此問題做過公開討論。他的觀點是，AI將重塑SaaS的運行邏輯。納德拉認為，SaaS實際上是帶有業務邏輯的數據庫，而未來這些業務邏輯將會轉移到AI Agent中，企業所有的業務邏輯都將存在于AI層，AI Agent將成為整合層UI連接各種AI Agent和應用數據，從而重塑工作流程。

更進一步的，因為業務邏輯轉移到AI層，從而使得后端系統變得多余，也將導致人們開始替換后端。微軟旗下含CRM和ERP功能的Microsoft Dynamic 365正在積極應對這種變化，比如融合后端以響應AI層 。

所以，如果一定要說SaaS行業被沖擊，不是SaaS的生意完全被顛覆致“死”，而是接受AI的邏輯之后，如何從后端到前端積極應對變化，贏得客戶。

在“變”了

DeepSeek、包括近期爆火的Manus AI，實際上幫助SaaS公司完成了在不同業務場景使用AI的市場教育：不是SaaS公司努力推動客戶上AI，而是客戶迫切提出需求要盡快用上AI。此時行業對AI Agent的追捧并不僅僅停留在口頭的“炸裂”和“顛覆”，企業們已經在用實際行動投票。

據鈦媒體App了解，中國頭部鞋服品牌百麗集團，目前已經在內部落地了超過800個AI Agent，覆蓋貨品助手、門店助手、營銷助手等等。而幫助百麗在業務系統中落地這超過800個Al Agent的公司，不是傳統的Saas公司，而是新成立的一家名叫“BetterYeah”的企業級Al Agent 智能體廠商。

無獨有偶，今年年初，某全國性綜合保險集團，基于 DeepSeek 快速落地了一項業績管理與提升 AI 項目。僅一名工程師在 2 周內完成 4 個數據源的接入，處理上千萬條數據，為近千名一線管理人員搭建了100 多個 AI 智能體。而該AI項目的解決方案提供方也并非SaaS公司，而是一家名叫跬智信息（Kyligence）的企業級Data AI創業公司。

可以看到，行業頭部企業已經開始在內部構建成百上千的AI Agent，而SaaS公司能否跟上變化，參與到這一新的大潮中，至關重要。

最近，SaaS行業發生的一起戰略控股事件，則提供了一個非常貼切的AI 重塑SaaS的參考案例——中國CRM公司銷售易與騰訊戰略合作升級，騰訊控股銷售易，騰訊集團副總裁、政企業務總裁李強兼任銷售易董事長入主銷售易。

對于銷售易創始人兼CEO史彥澤來說，一方面是解決銷售易后續發展所需的資金問題，另一方面則是AI加速落地的背景下，“背靠大樹好乘涼”。在騰訊入主銷售易一個月后，銷售易以騰訊旗下CRM新身份亮相騰訊云城市峰會上海站，會上，應用“騰訊混元大模型+DeepSeek開源模型”多模解決方案，銷售易發布了首款 AI CRM NeoAgent 產品矩陣，該矩陣目前涵蓋6大智能體：銷售助理Agent、銷售經理Agent、銷售教練Agent、分析師Agent、營銷Agent 和客服Agent 。

史彥澤告訴鈦媒體App，除了6大智能體，此次更新比較大的改變是銷售易CRM全新的AI式交互。“已經看不到任何傳統軟件的痕跡，借鑒了消費級AI應用的交互，從一個智能對話窗開始，將上述六大智能體以應用形式無縫融入應用菜單，實現多智能體之間的高效協同。”

重構后端，特別是數據

銷售易的變化，與納德拉前述提到的SaaS被AI接管，并融合后端以響應AI層有異曲同工。

納德拉提到，AI Agent將對SaaS行業產生深遠影響，特別是在企業級應用中。這一影響包括，SaaS公司可能需要提供許可的接口，允許AI智能體訪問和操作其數據，從而創造新的商業模式。以微軟Copilot為例，AI Agent已經通過連接到Adobe、SAP和Dynamics等系統來實現其功能，由于用戶可以通過自然語言查詢輕松訪問和整合來自各種來源數據，這種集成將顯著提高數據使用的強度。

在銷售易的案例中，可以看到與六大AI Agent同時推出的，還有統一的客戶全域數據資產平臺Customer Data Cloud，為AI 智能體提供多維度的實時數據燃料。這其中AI 智能體調用后端數據需要解決的問題包括但不限于：

• 實時數據處理能力。支持多模態數據（語音、文本、圖像）的即時解析與反饋，響應速度需控制在500ms內。
• 復雜場景下的算力彈性。高并發智能體交互（如10萬+銷售人員同時使用銷售教練），需動態分配GPU資源應對峰值負載。
• 數據治理與權限穿透。跨系統調用數據（如騰訊會議銷售拜訪紀要、企業微信數據、ERP工單），同時保障數據權限隔離（如銷售僅能訪問管轄客戶數據）。

與此類似，百麗集團能夠在極短的時間內規模化落地AI Agent，也與其后端系統一直在進行的數據治理不無關系。但與銷售易數據資產管理平臺不同的是，百麗集團作為大甲方，需要管理和整合的數據源更多。

據鈦媒體App前文《大模型時代的甲方乙方》中提到的，自ChatGPT2022年底爆火后，百麗集團近兩年一直在探索如何將大模型技術應用于實際業務當中，基于此前積累的比較好的數據治理基礎，百麗集團與第三方技術企業滴普科技探索，面向智能化應用趨勢，實現了多模態數據的統一管理，并利用合成數據為大模型提供高質量融合數據。

其中為了解決AI對業務超越數據分析而能有效識別任務意圖進行諸如多品類多店的深度運營策略生成，在合作中，雙方摸索出了創新性的“左右腦”邏輯，并已經成為滴普科技Deepexi企業大模型在企業落地推理模型的核心技術架構。

百麗基于這一模型構建的多款AI應用，包括百明AI問數機器人、百策AI分析師、麗影AI參謀、單品運營大腦、百觀AI助理等AI應用，今年還制定了基于行業大模型+Agentic AI應用落地的合作規劃。

商業模式也在“變”

以AI 智能對話框為前端交互，以AI Agent協同，并調用后端數據。SaaS運行邏輯的變化，也給原來僅依靠用戶訂閱和大客戶定制盈利的SaaS提供了新的商業化思路。

正如納德拉所言，雖然消費者端的商業模式尚不明確，但企業端將圍繞這些許可的接口構建新的商業生態，這將改變我們與SaaS應用交互的方式：從簡單的使用許可轉變為更動態的數據交互和應用集成。

那么，商業生態的變化是如何發生的，商業模式又因為前端的AI交互發生了哪些變化？

綜合多個案例來看，DeepSeek等通用大模型在業務中能夠帶來的是新的價值的挖掘，而相對于傳統SaaS，企業更愿意為這部分價值付費，哪怕付出比原有軟件更高的價格。

鈦媒體App前文《大模型時代的甲方乙方》也提到，在數據治理做到一定程度之后，百麗與滴普的合作面臨大數據行業的共性挑戰：投入了很多資金，建立了數據平臺，交給老板或者業務部門，依然很難把價值講清楚。即數據存儲和治理技術已經相當成熟，但分析和挖掘工具還相對原始，發揮業務價值必須堆人和服務。

通用大模型的到來，將這一問題的解決向前推進了一大步。“當時發現它（ChatGPT等通用大模型）不僅僅是數據分析的價值，還可以實現深度業務鏈接。”滴普科技CEO趙杰輝回憶。發現這一價值，滴普隨即啟動了新一代多模態數據平臺研發。

史彥澤對此也有同感，他認為與AI智能體的結合，讓SaaS從賣軟件訂閱轉向賣業務結果。“AI解決了數據質量問題，通過自動填充和規范客戶數據，避免數據亂填導致的數據價值缺失，為智能應用奠定基礎。這不僅是技術升級，更是商業模式的重構。”史彥澤表示，同時AI也推動CRM產品從僵化走向進化，即傳統軟件流程固化，難以適應企業業務變化，而AI可學習企業流程，根據業務數據優化流程。“這意味著我們可以從‘功能收費’轉向‘價值分成’，客戶為效果付費。”

截至發稿前夕，鈦媒體App在與行業人士交流時也獲悉，山西最大民營企業鵬飛集團也正在進行依托通用大模型的數字化轉型，年內將與國內頭部管理類SaaS飛書合作，基于平臺通用智能體助手進行相關業務對接。

類似的案例還有很多，多數企業已經開始跑步進入AI Agent時代。據華泰證券研報顯示，Agent應用已進入工程化落地關鍵階段，有望在2025年進入放量元年。中金公司研報也顯示，在ChatGPT引領本輪AI的產品開端后，關于下一代AI的產品形態也引起了廣泛關注。AI Agent這類產品形態的創新與底層的模型演進同樣重要，并展現出了強大的商業化變現和落地潛力。展望未來，AI Agent或將通過接管手機的方式，重塑互聯網生態。

在這場靜水流深的變革中，真正的贏家既不是固守城池的傳統軟件商，也不是橫空出世的技術新貴，而是那些將AI能力深植于行業土壤的價值挖掘者。他們用智能體解構復雜場景，用數據燃料驅動業務飛輪，最終讓每個銷售話術的優化、每次庫存周轉的提升，都成為看得見的企業增長曲線。

這或許就是產業智能化的終極圖景：當技術回歸價值本質，創新便自然生長在每張工單、每次客戶溝通的細節里。（本文首發于鈦媒體APP，作者 | 秦聰慧）