SaaS厂商应对大模型挑战的3个关键策略

大模型与生成式AI浪潮席卷全球，SaaS企业的生存压力却比以往更沉重。

资本市场对SaaS赛道的热情持续降温，融资门槛显著提升，现金流紧张成为大多数SaaS公司的日常挑战。仅此一项就已令管理层焦头烂额。

然而，当大模型与生成式AI成为产业新风口时，原生SaaS厂商并未像用友、金蝶、浪潮海岳、东软等企业应用厂商那样迅速投入。这些曾被SaaS厂商贴上“传统软件”“创新不足”标签的对手，如今反而冲在最前——紧密对接OpenAI、百度等国内外大模型，争分夺秒推出各自的行业或垂直大模型。反观原生SaaS厂商，大多仍在观望：AI如何与自身产品深度融合？大模型的幻觉问题如何克服？整体战略犹豫、执行滞后。

春节前后DeepSeek突然走红，再次印证了这一趋势。用友、金蝶、浪潮海岳、东软等厂商在假期期间并未停歇，迅速将DeepSeek接入自身平台。然而，除微盟、玄武、钉钉、飞书外，多数原生SaaS厂商几乎未做快速跟进。这已不仅是观望——更像是对行动必要性的集体遗忘。他们的AI思维仍停留在“旁观别人的AI叙事”，而非将AI落地纳入实际战略议程。

从某种意义上看，大量SaaS厂商已形成惯性依赖“跟随”策略，缺少大模型时代所需的AI战略思考和落地执行力。这种差距正逐渐演变为生存分水岭。

那么，SaaS厂商在AI竞赛中为何如此被动？

第一，大模型属于资本密集型研发。训练需消耗巨额算力，推理同样需要高额算力成本。而SaaS厂商自身因融资困难导致资金链紧绷，难以腾出足够预算投入大模型研发。

第二，大模型训练依赖海量数据与专业知识。SaaS厂商近两年才逐步赢得用户信任，用户体量和行业数据积累均显不足。在此背景下，即便推出大模型产品，实际效果也难达预期。

这两点直接造成SaaS厂商在AI赛道上全面落后于用友、金蝶、浪潮海岳、东软等综合型企业应用厂商。更棘手的是，大模型本身仍存在幻觉等未解难题，直接部署到企业实际运营环境风险较高，企业级应用中成熟的AI落地模式尚未成型。这反而强化了SaaS厂商“现阶段不落地AI是稳妥选择”的认知。

但问题在于，一旦这种节奏形成惯性，就可能彻底丧失“闻大模型而迅速行动”的敏锐度。DeepSeek本是一个能大幅降低研发与部署成本的开源产品，是SaaS厂商融入AI的最佳切入点，然而许多厂商已然失去感知。

面对大模型时代，SaaS厂商所面临的这两大困境短期内难以破解。它们曾经高喊“做中国的Salesforce”“超越XX”的豪言壮志，如今恐怕要打上一个大大的问号。