AI重塑SaaS商业版图：从标准化到智能化

在2010年代，SaaS的故事曾被描述为一条简单而优雅的路径：标准化产品、清晰的销售流程和可预测的订阅收入构成了一套几乎可以“复刻”的增长机器。然而，随着人工智能的崛起，这一切正在被重新洗牌。

Anthropic、Cursor、fal等公司不仅带来了技术、交付与产品形态的变化，更开辟了一条截然不同的商业路径。在这个新世界里，计算成本成为新的生产要素，毛利率普遍走低，而增长速度却远超传统SaaS的范式。旧有的指标体系开始失效，新的评价方式尚未建立。

在今年的SaaStr年度大会上，Anthropic的Kelly Loftus、Cursor的Jacob Jackson与fal的Gorkem Yurtseven一同探讨了正在成形的“AI商业世界”。他们眼中的AI创业时代，虽充满挑战却也机遇无限：规则未定，模型昂贵，速度惊人，传统SaaS的模式正在快速过期。

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旧的SaaS指标并不适用于AI

在传统的SaaS模式下，每个新用户几乎都能带来纯利润。但对于人工智能原生公司而言，每个新增客户都会消耗GPU算力、电力和模型推理时间。即使营收增长迅猛，这些非零边际成本也会压缩毛利率。一些人工智能公司在创纪录的时间内实现了从零到5000万美元年度经常性收入(ARR)的飞跃，但毛利率却接近40%-50%，而非80%-90%。

“软件技术的进步速度比硬件技术的进步速度更快，”戈尔克姆说。“即使我们扩大规模，运行最好的模型也变得越来越昂贵。”对创始人而言，这意味着要重新定义“健康增长”的含义。减少对传统指标（例如“40法则”或毛利率扩张）的关注，更多地关注能够平衡增长与计算效率的单位经济效益。

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COGS是新的CAC

Talia精辟地总结道：“销售成本（COGS）就是新的客户获取成本（CAC）。在SaaS领域，制约因素是客户获取成本。”在人工智能领域，制约因素是计算成本。创始人无法同时承担高昂的销售成本和高昂的客户获取成本，因此，最好的产品都旨在通过产品质量、病毒式传播和社区建设来推动用户采纳。

这种“服务成本高，获客成本低”的新动态，奖励那些打造具有粘性、能养成习惯的产品并利用自然分销而不是主动推广的团队。

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根据结果设计定价

人工智能不仅改变了我们构建的产品，也改变了我们实现盈利的方式。像Cursor和fal这样的公司正在摒弃传统的按席位付费的SaaS模式。固定的月度订阅模式正在被基于使用量和结果的模式所取代，在这种模式下，收入与交付的成果直接挂钩。

“运行相同的模型可能会更便宜，”Fal的Gorkem说，“但每个人都想要最好的模型——而最好的模型运行起来更贵。”创始人现在必须设计能够平衡客户价值和基础设施经济效益的定价系统——将收入与可衡量的生产力或成果挂钩。

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影子目标，是AI GTM团队的新配额

在Anthropic，销售没有传统的销售配额。“我刚加入公司时，我们无法预测市场接受度，”负责初创企业销售的Kelly Loftus说。“所以我们没有设定销售配额，而是根据反馈和公司使命来制定目标。我们称之为‘影子目标’。”

模型采用的不可预测性使得长期预测几乎不可能。因此，人工智能公司正在组建规模更小、技术更精湛的市场推广团队，这些团队深入了解产品，并专注于学习循环而非流程管理。

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AI已经融入日常工作

人工智能公司从成立之初就将人工智能融入到组织的各个方面。每位小组成员都分享了他们如何在内部使用人工智能来扩展团队规模的案例。

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致力于在新兴的AI赛道中建立领先位置

fal的突破源于团队缩小了关注范围。fal专注于“生成式媒体推理”领域，并避免了为所有模型和模态（包括LLM）提供推理服务的诱惑。这一决策使其市场定位更加精准，并加速了产品应用。

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增长将源于合作，而非竞争

Anthropic和Cursor代表了人工智能领域的一种新型合作关系：竞合（“合作”和“竞争”的组合）。虽然Anthropic构建了Claude Code，而Cursor则作为人工智能编码助手，但两家公司密切合作，分享反馈并共同改进。

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新的北极星关注使用情况、客户喜爱度和杠杆作用

在SaaS时代，投资者演示文稿通常以年度经常性收入（ARR）、毛利率和净留存率来衡量成功。但在人工智能时代，这些指标只能反映部分情况。最具前瞻性的创始人正在追踪一系列新的信号。这些信号衡量的是使用情况、客户喜爱度和利用率，而不仅仅是收入。