2026-02-17 16:31
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本文来自微信公众号： ToBeSaaS ，作者：戴珂
最近，整个科技圈都被一种狂热的叙事裹挟：AI将颠覆一切，首当其冲的是传统软件，针对性的是SaaS。
大模型、通用人工智能、算力革命……各种概念层出不穷，仿佛一夜之间，运行了十几年成熟的软件订阅模式，就会被彻底扫进历史垃圾堆。
而微软、谷歌、英伟达、Meta、亚马逊、苹果、特斯拉组成的AI七巨头，更是被捧上神坛，被视作改写行业规则的终极力量。
但时间走到2026年，现实却给出了最清醒、也最讽刺的答案。被宣判死刑的SaaS，活得比谁都滋润；而高喊颠覆的AI巨头们，反倒先把自己拖进了泥潭，有的已经到了悬崖的边缘。
01
2025，SaaS一切安好
2025年SaaS行业权威调查报告已正式出炉，无论是上市SaaS企业，还是私营SaaS公司，其发展态势都可用六个字简单概括：平稳、健康、增长。
踩过行业初期所有的坑之后，如今的SaaS行业虽增速有所放缓，但大型SaaS企业及上市公司保持着17%的稳定增速，中小型SaaS企业增速更是达到25%。
在当下整体行业波动、不确定性加剧的大环境中，这样的增长表现已然稀缺，更彰显出SaaS行业的韧性与活力。
AI的到来，SaaS不仅没死，反而稳如泰山，在各类科技赛道中愈发坚挺，活得比多数行业更从容、更稳健。
SaaS之所以能在AI冲击下稳坐钓鱼台，核心底气在于它早已实现了企业业务100%的覆盖，从企业办公、客户管理、市场营销、人力资源、财务到生产运营，再到各种垂直细分领域（VSaaS）。
更关键的是，在每一个覆盖的领域，SaaS都已培育出成熟的市场生态：企业客户有着清晰的付费意愿，也形成了稳定的使用习惯。它无需从零探索落地场景，无需苦思冥想变现路径，更无需靠概念讲故事支撑估值。
稳定的续约率、健康的现金流、成熟闭环的商业模式，让每一家SaaS企业都绑定了海量核心客户，就是它自己想死，都没那么容易，更不用说会被杀死。
企业客户的决策永远务实而理性：他们不会为虚无缥缈的AI概念盲目买单，却会心甘情愿为能真正提升效率、创造价值、稳定运行的软件持续付费。SaaS的核心价值，正是精准击中了企业的这一核心需求。
说到底，所谓“AI杀死SaaS”，从一开始就是个伪命题——一个飘在天上，一个扎根地下，概念吹不死任何东西。
02
AI巨头深陷泥潭，从舞台中央滑向悬崖边缘
而另一边的AI巨头，日子远没有外界想象的那般风光。一场不计成本的算力军备竞赛，已然把所有人都拖进了停不下来的烧钱漩涡。
它们每年要砸下数千亿美元的资本开支，用来搭建数据中心、囤积芯片、供养顶尖研发团队、深耕大模型研发。这般投入，早已超出了自身经营现金流的承受范围。
曾经手握丰厚利润的科技现金牛，如今一个个变得负债累累、利润承压，自由现金流大幅缩水，甚至直接转为负值。
市场的翻脸速度比翻书还快。就在不久前，华尔街还达成共识：只要是AI相关的资本支出规模越大、投入越激进，未来的行业护城河就会越深。彼时的逻辑简单又粗暴——算力决定发展上限，模型决定竞争胜负，而现金流的紧张，不过是短期的必要牺牲。
可现实却给出了一个难解的答案：这些前所未有的AI巨额资本支出，到底能不能转化为可验证的实际回报？
当下的市场现状已然给出了直观反馈：亚马逊正式跌入熊市区间，微软成为Mag7中最早确认进入熊市的一员，而Meta距离20%的技术性熊市，仅一步之遥；而英伟达，被推到了所有交易的“风暴眼”。
以亚马逊为例，2026年高达2000亿美元的资本支出计划，直接将其自由现金流逼到了转负的边缘，也让它成为Mag7中财务压力最大的企业。
微软的困境，则源于其AI叙事高度绑定OpenAI生态，相关投入在短期内，难以形成独立、稳定且可规模化的现金回流。在利率依旧高企的背景下，“长期正确”的美好预期，再也无法掩盖当下的经营迷茫。
Meta的日子更不轻松。它如今最头疼的，就是AI投入这件事——简直是个填不满的烧钱无底洞。2025年光AI基建就投了720亿美元，2026年的计划投入更是近乎翻倍，逼近1350亿美元。
可烧了这么多钱，回报却迟迟跟不上：自家的AI模型比不上OpenAI和谷歌，原本靠开源积累的优势，也被自己亲手放弃；更关键的是，它不像微软、谷歌那样拥有成熟的云服务体系，投进去的算力、设备只能自己使用，根本无法通过转售变现。这种“只出不进”的AI投入模式，让它陷入了腹背受敌的尴尬境地。
要说处境稍好一些的，当属谷歌。它的股价跌幅明显受控，核心原因在于一个简单的逻辑——其自有模型（如Gemini）能帮助其实现了“自产自销”，无需过度依赖外部生态，也能消化部分AI投入成本。
曾经被奉为“估值助推器”的大规模AI资本支出，如今首次转身，成为了影响巨头估值最大的不确定变量。
整个巨头群体都面临同样的困境：技术很炫，落地很难；投入很大，变现很慢；故事很美，风险很真。加上监管收紧、地缘壁垒、硬件折旧、开源模型冲击，每一项都在不断挤压它们的生存空间。
自己活着都难，哪还有力量去四处颠覆？AI没杀死任何人，反倒先让巨头们自顾不暇。
03
算力转售：AI巨头的豪赌，唯有“不确定”是确定的
算力转售看似是AI巨头踩中自身产业风口的优质赛道，成为AI巨头布局的主要方向，但实则其核心矛盾是巨额固定投入与不确定变现回报的严重失衡。
这门生意最大的确定性，便是贯穿全链路的不确定性，这种不确定性直接导致AI巨头投入的设施难以回收、变现的“出口”持续缺位，最终让ROI陷入极度不合理的境地，资金回收周期更是漫长到无法预期。
算力转售的行业门槛从一开始就被巨额设施投入拉至高位，且投入伴随着显著的沉没成本风险——重金建设数据中心，采购高性能GPU服务器及配套的冷却、供电系统，前期投入规模巨大。更关键的是，AI芯片迭代周期短，算力设备折旧速度快，斥巨资购入的设备，短时间内就可能因技术更新而贬值，进一步加剧了投入的不确定性。
而比投入风险更致命的是，算力转售的变现出口稀缺，落地场景严重匮乏，市场长期呈现“供给过剩、需求错配”的态势。
从需求端来看，需求方的需求呈现碎片化、短期化特征，不仅订单量小，还会压低报价，大幅压缩AI巨头的转售毛利率。纯粹的算力转售利润本就微薄，若AI巨头想通过增值服务提升收益，还需额外投入研发成本，加重自身资金压力。
投入的刚性与变现的不确定性，最终让AI巨头参与算力转售的ROI陷入不合理困境。这种“投入确定、回报不确定”的悖论，让算力转售看似是AI巨头“躺赚”的赛道，实则沦为AI巨头需要持续烧钱却难以看到终点的豪赌。
而这场豪赌中，唯一可以确定的，便是无处不在的不确定性与漫长的资金回收周期。
04
AI脱困，还得靠ToB业务，最终担下所有
ToC业务看着热闹新奇，从AI聊天机器人、智能修图工具到个性化内容推荐，各类应用层出不穷，一度掀起全民尝鲜热潮，甚至被视为AI商业化的“捷径”。
但热闹背后，却藏着一个无法回避的终极难题——付费意愿极低、难以实现可持续收费，这也成为制约C端AI商业化走通的核心瓶颈。
付费的群体少之又少，而付费用户的客单价极低，根本无法覆盖AI模型研发、服务器运维的高额成本。
更关键的是，ToC用户的需求分散且多变，难以形成规模化、稳定化的付费场景，即便投入巨额资金做市场推广，也只能换来短期流量狂欢，无法转化为长期稳定的收入。
狂热退去，所有人都不得不承认一个扎心的事实：指望C端跑通AI的商业化，基本没戏。
而ToB业务，很可能是AI和大模型最靠谱的落地承载。其中有两条道路可走：AI Agent或SaaS。而稳妥可靠的，还得是SaaS。
Agent从零开始，且带有更大的结果不确定性。而SaaS已经跑完了最难的路：业务落地点、客户习惯、定价接受、续费体系。
可以说，AI缺的一切，SaaS全都有。重新发明轮子（业务目标），既没必要，也不牢靠。
将AI融入成熟的SaaS体系，不用再从零探索变现，不用再教育市场，不用再孤注一掷烧钱试错，直接就能把技术转化为可度量、可规模化、可持续的收入。
不过，从当前实践来看，存在另一个扎心的结论：目前生成式AI与大模型，在大部分业务领域，还配不上SaaS。这就像让一个小学生，帮助高中生完成作业一样的不现实。
这场闹剧般的行业叙事，最终走到了最朴素的终点：SaaS稳坐钓鱼台，AI巨头回头求合作。被唱衰的依旧稳健，被狂捧的回归理性——
没有颠覆，没有替代，只有融合与共生。
写在最后
喧嚣过后，真相愈发清晰：被唱衰的SaaS，凭扎实落地与稳定变现安然无恙；高喊颠覆的AI巨头，却困于烧钱漩涡、变现困局，岌岌可危。
唯有放下颠覆的执念，与SaaS融合共生，找准落地出口，AI巨头才能走出泥潭。
