Benchmark 合伙人解读：AI 如何打破 SaaS 规则？

Klarna等企业正用AI替代传统SaaS（Software as a Service，软件即服务）工具，其核心逻辑是通过AI的动态能力重构订阅制商业模式。Benchmark合伙人Sarah Tavel提出的“AI-first SaaS”概念，强调AI降低人工依赖并通过实时迭代优化成本，例如Klarna已用AI模块取代Salesforce和Workday的部分功能。这一趋势可能重塑企业软件市场的竞争格局。

AI打破SaaS规则的核心逻辑

传统SaaS依赖标准化功能模块和固定订阅费，而AI-first SaaS通过动态学习和自动化实现“按需服务”。以Klarna为例，其AI系统能自主处理客户服务、数据分析等任务，替代了原本需多个SaaS工具协同的工作流。据Klarna CEO透露，这一转变使公司内部SaaS支出下降约40%。差异化优势如下：

1.成本结构

AI的边际成本趋近于零，而传统SaaS需持续支付人均许可证费用（如Salesforce每用户年费约1,500美元）。

2.响应速度

AI可通过实时数据训练快速迭代功能，而SaaS功能更新通常需等待季度版本发布。

AI-first SaaS的实践案例

Klarna部署的AI客服系统处理了该公司85%的咨询工单，准确率达97%，相当于700名全职人力。该系统基于大语言模型（LLM）构建，可通过对话记录自主优化响应策略。相比之下，传统SaaS客服工具如Zendesk仍需人工配置话术模板。技术实现路径如下：

1. 模块化替代：先针对高重复性场景（如工单分类）部署AI

2. 数据闭环：利用企业历史数据训练垂直领域模型

3. 动态定价：按实际调用量计费，替代固定席位费

行业影响与挑战

1.市场重构迹象

新兴AI公司如Glean（企业搜索工具）估值半年增长24亿美元，其产品可直接替代Confluence等SaaS工具。

据PitchBook数据，2024年Q1全球AI替代SaaS领域融资同比激增217%。

2.现存障碍

数据孤岛：企业历史数据分散在不同SaaS系统中，阻碍AI训练

监管风险：欧盟《人工智能法案》要求高风险AI系统通过合规认证

技能缺口：仅12%的企业拥有AI运维团队（麦肯锡2024调研）

延伸知识：AI-first SaaS的三种形态

1.替代型：完全取代现有SaaS功能（如AI写作工具替代Grammarly）

2.增强型：嵌入SaaS作为智能插件（如Notion AI）

3.混合型：保留SaaS框架但核心逻辑AI化（如HubSpot的预测性销售模块）

AI-first SaaS通过动态优化和成本优势正在改写企业软件规则，但该转型需克服数据整合与合规门槛。短期内更可能形成AI与SaaS的混合生态，而非完全替代。企业需评估现有IT架构的适配性，警惕AI系统因训练数据不足导致的决策偏差风险。

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