SaaS公司如何从销售软件转向提供解决方案，应对预算削减和市场需求变化？
近日，《中国企业家》对SaaS行业进行了深度报道。
滴普科技创始人赵杰辉表示，在当前环境下，公司的数据中台业务能否持续发展成为疑问。
头图来源｜视觉中国
2026年4月，赵杰辉在公司内部群组发布了一段关于AI新概念“Agent Harness”的消息，并警告说：“如果不能快速理解这些新技术，公司将面临被淘汰的风险。”
自滴普科技成立以来的七年多时间里，已经经历了四次重大技术变革。最初以存储数据为主的ERP系统为核心服务的时代，现已演变为湖仓一体时代。
近年来，随着大模型时代的到来，“本体”从宽表结构升级为动态知识网络，不再依赖于传统的湖仓平台。
滴普科技的转型之路充满挑战。2025年10月，该公司成功在香港上市，市值超过200亿港元。
苏春园创立观远数据后，一直倡导从场景入手进行业务和运营的持续优化与完善。
例如，在与联合利华合肥灯塔工厂的合作中，通过采用“轻量FDE”模式，实现了库存承载能力大幅提升及物流成本显著降低等成果。
行业观察家指出，“上一代SaaS范式将消亡”的观点正在成为共识。Gartner警告称，客户对新型付费方式的接受度仍较低。
数语科技创始人王琤认为，在AI时代，数据的重要性更加凸显。“我们需要做的是为智能体提供可信的数据底座。”
赵杰辉提出了一种新的商业模式：“AI员工”订阅制。用户可根据需求购买不同类型的虚拟员工来实现效率提升。
对于那些在激烈竞争中挣扎的SaaS厂商而言，开拓海外市场成为了一个重要的机会选择。
“死亡通知书”
面对行业的重大变革，赵杰辉强调了创新的重要性：“永远要提出新问题，不要急于解决别人已经解决了的问题。”
这些企业的经历和观点反映了当前SaaS行业正面临着前所未有的挑战与机遇。尽管前路漫漫，但通过不断探索新的商业模式和技术路径，这些企业正在努力寻找可持续发展的道路。
与此同时，《中国企业家》的报道也揭示了整个行业的转型趋势：从单纯的数据存储服务到提供基于AI的知识网络构建及智能决策支持系统的转变。
随着技术的发展和市场需求的变化，SaaS行业正经历一场深刻的变革。面对这样的挑战，企业必须不断创新并寻找新的增长点以确保自身的竞争力。
同时，对于整个行业的未来发展而言，如何在保证客户利益的同时实现自身价值的最大化也成为了亟待解决的关键问题之一。
专家们一致认为，未来SaaS服务的发展趋势将更加强调“按效果付费”的新型商业模式，并且需要进一步提高数据管理和应用的能力以适应新的市场需求。
究竟是谁压垮了SaaS厂商？客户需求转向无疑是核心原因。
“现在的企业不再满足于简单的流程记录，而是倾向于选择具备Agentic AI（代理型AI）能力的供应商。”Gartner研究总监金玮认为，客户需求已变，“买工具”不如“买结果”。
AI的加速进化，更成为压死骆驼的最后一根稻草。
行业人士向《中国企业家》坦承，去年软件公司的创始人、CEO们坐在一起，谈论的还是如何把AI转化为辅助销售的标签。今年，不少企业开始自己调用API或套用开源模型，掌舵者也亲自上阵谈业务。
但洪水流速远超想象。能自动完成合同审查、法律研究和合规报告的Claude Cowork推出当日，法律信息服务商Wolters Kluwer股价暴跌13%，汤森路透盘中重挫20.7%。
“龙虾”（OpenClaw）的爆火，更催化了传统软件前端界面和模块化功能的贬值。其通过多Agent协作可完成的“调用信息”“处理数据”“分析数据”等流程，过去正是多依靠软件厂商来解决。
一个共识正在企业之间达成：与其每年花几百万维护数据系统，不如把这笔钱投向AI。
“CIO（首席信息官）将有限的预算向AI算力与大模型倾斜，导致传统软件厂商面临严重的资金挤压。”金玮向《中国企业家》说道。联想与IDC联合发布的《2025年全球首席信息官（CIO）报告》显示，IT预算中专用于AI项目的占比较上年几乎翻了三倍。
业内人士认为，Agent无疑已代表未来方向，交互更易用，又自带记忆能力。行业数据不必被从头训成一个新基座，在通用大模型之上，如何将企业自身的数据用好、用活成为关键。
这也给SaaS转型提出了要求。SaaS厂商沉淀了大量碎片化、场景化的业务数据，这让它们在训练专属Agent时，具备一些天然优势。但Agent赛道的核心胜负手，也变成了谁能更快、更深地拿到新的产业真实数据。
真正制约SaaS转型步伐的关键，还在于销售Agent与原有商业模式的根本冲突。
“SaaS过去卖的是标准化软件与订阅服务，转向售卖Agent，定价、交付全变了。原有核心产品的收入逻辑被颠覆，新的产品模式还未跑通。销售团队是该劝客户继续买旧产品，还是全力推新方案？这就是典型的创新者窘境。”该人士分析道。
要求生，先“求死”
生存压力陡增，转型迫在眉睫。
赵杰辉曾在华为11年，阿里4年，“大厂”经历在他身上烙下的最大印记便是：要主动“求变”。他直言：SaaS要“求生”，首先要“求死”，不要对一件没有意义的业务——SaaS传统的数据分析模式抱有执念。
滴普科技在2018年创立时，主力做数据中台。2019年自主研发湖仓一体，为企业提供数据存储、集成、治理、分析等能力。到了2024年开始自主研发企业大模型，目前业务围绕“企业大模型+Agent OS”两大核心技术部门展开。
2025年，滴普科技推出了“Deepexi”大模型。2026年，公司再一次进行战略及产品升级，明确“AI时代企业数字员工基础平台”战略，聚焦Deepexi企业大模型和FastAGI企业智能体平台。
“企业不会再为工具付费，只为结果付费。AI必须真正理解业务逻辑，而不是在知识库里检索答案。”依托开源大模型进行二次微调，在通用大模型面前，也没有任何抵御能力。“别人一炮轰过来，你就没戏了。如果你没有自己的模型，不要说你自己是做软件的。”赵杰辉说。
但“套壳”与“自研”，成本差距巨大。据滴普科技财报数据，2025年研发开支为1.08亿元，70%的研发费用投向了AGI相关产品与解决方案研发。
滴普科技创始人赵杰辉
赵杰辉将Deepexi的模型参数控制在60B~100B的范围。“在企业场景中，100B左右参数的模型就能解决99%的问题了，再大的私有化部署成本太高。”
他也更加“务实”地主攻制造业，将“护城河”划定在大厂的射程之外。目前滴普的400余家客户里，制造业占比过半。
“我们接触的是企业从供应链、生产到销售的全数据。大厂虽然擅长Coding能力，但没有供应链数据、没有生产知识，没有企业专有数据集（如零售企业成千上万家门店的调货逻辑、船舶制造工艺文件），更没有图纸理解能力。”
赵杰辉以船舶制造为例，目前滴普科技已将自己接收与沉淀的船舶体系制造工艺文件、工程设计文件和国际标准进行数据化，并以此训练Deepexi。
业务彻底变革，意味着对组织的“碎骨重组”。滴普内部，数据治理工程师正全面转向“语料工程师”或“AI技能开发工程师”。“转不了型的人自谋出路。”赵杰辉的管理哲学简单而直接，没有折中方案。破釜沉舟下，公司活了下来。2025年10月，滴普科技登陆港股，目前市值超200亿港元，2025年营收4.15亿元。
知识网新生
乌云压顶，但“船大难掉头”，仍是多数SaaS玩家面临的境况。
“很多厂商的系统架构是10年前为IT用户设计的。”任职过MicroStrategy、金蝶等数据分析、业务管理领域的SaaS公司，苏春园在to B领域从业十余年，2016年创立观远数据。“我们认为转型应从场景切入，边运营边完善。”
观远数据创始人兼CEO苏春园
行业里一个突然破圈的反常案例引起了苏春园的关注。2025年下半年开始，美国公司Palantir的市值不断飙升，从2022年底不到6美元的股价低位，2025年一度涨至超过200美元，市值也逼近5000亿美元，一度超过Salesforce，在AI时代意外成为资本宠儿。
苏春园意识到，传统的数据分析SaaS在消逝，以决策为中心的AI智能体，正在迎来巨大的转机。苏春园分析道，Palantir是两条腿走路。其一是重建了知识网络，依靠“本体论”构建了AIG（企业模型）平台。
“本体论”最早由亚里士多德提出，用于概括万事万物的存在本质。在技术领域，本体论指把公司、行业的知识体系编码成为语义层，从而构成的知识网络。
回顾产业演进，SaaS行业的本体形态一直在迭代：在SAP主导的时代，存储数据的ERP是核心服务，“本体”以二维表、数据库表格的形式存在，通过SaaS的界面完成交互。进入湖仓一体时代，结构化、非结构化数据统一存储在知识群中。进入大模型时代，“本体”从宽表结构升级为动态知识网络，不再依附于湖仓平台。
这一转变并非一蹴而就。深耕数据领域二十余年的王琤，于2016年创立数语科技。他回忆道：早在2013年，他便参与了欧盟“FIBO金融本体项目”，当时近百名专家耗时两三年，逐一对业务术语进行人工梳理，才在2015年推出了覆盖全金融领域的本体国际标准。在那个阶段，构建本体一项工作量巨大的高端业务抽象工作，由人工完成，成本高、周期长、难以规模化。
大模型技术彻底改变了本体的构建方式。王琤总结：“一方面，大模型大幅降低本体构建门槛，只需输入业务架构、业务流程及系统说明书等语料，就能自动完成知识结构化。另一方面，成型的本体如同神经网络，能为大模型提供精准的业务逻辑支撑，二者形成强协同、互促共进的关系。”
改写知识网络的同时，Palantir的第二条腿，则是采用了更“重”的前线工程师企业服务（FDE）模式，让工程师进入企业与其核心员工共同办公，晚上将工作内容敲成“代码”，构成客户的“本体”知识网络，再将其用于AIG平台的训练。
在苏春园看来，FDE这种“重模式”，在中国是“千万级项目才能成立”——但它至少证明了一件事，SaaS不一定会消亡。
类似的，观远也推行了“轻量FDE”模式。据了解，在与联合利华合肥灯塔工厂的合作中，观远以FDE小组（1个需求分析师+2个工程师）驻场，白天与产线工人一起办公，进行供应链调度，晚上回酒店写代码，第二天上线调试。合作后，联合利华合肥灯塔工厂实现库存承载能力提升50%，整体物流成本降低24%，整体履约效率提高2倍，产品从生产到送达消费者的时间缩短约75%。
未来钱向谁收？
不论如何，“SaaS可能不会死，但上一代SaaS的范式一定会消亡。”前述投资人李方告诉《中国企业家》。
这并非SaaS行业第一次站在生死关口，但商业模式的重构，远比技术升级更艰难。Gartner警告：国内客户对“按效果/按调用付费” 仍处于“高关注、低接受”状态。传统企业预算多为CapEx（资本性支出），难以适应AI时代的 OpEx（运营性支出）。加上客户对私有化部署还有执念，数据孤岛问题难解，部署与交付成本仍然居高不下。
数语科技创始人兼CEO王琤
面对变局，王琤选择坚守自己擅长的高地：回归数据本身。
“AI最大的瓶颈不是算力，而是数据。就像有了F1赛车（大模型），但数据是‘破土路’，赛车照样跑不起来。我们要建的是高速公路。”数语科技基于数据构建了双轮驱动战略：Data Governance by AI（用AI降低数据治理成本）+Data Governance for AI（为智能体提供可信数据）。
王琤给自己的定位是做“AI时代的卖铲人”——不直接做应用，而是为智能体提供“可信数据底座”。
这一路径与Gartner的观察亦高度一致。顾星宇认为：最终决定数据管理厂商的核心竞争力的，并非是谁能提供高价的FDE，帮助客户构建语义层；而是谁的产品能原生支持“元数据”的管理能力，帮助客户以最小的成本来维护和进化企业的语义层。
赵杰辉则认为，客户的需求本质并未改变，那就是降本增效。滴普正在尝试推出一种新的付费方式：“AI员工”订阅制。其推出AI店长、AI工艺工程师、AI财务分析师，围绕“替代人力”的价值收费。“给客户把某个岗位上的明星员工复制10个，原来10倍的工作。”赵杰辉描述道。
干他
对于深陷内卷的SaaS厂商，海外市场也成为寻求新增长曲线的良机。王琤表示，他在英国参加行业研讨会时，发现欧洲多国企业对AI需求增强，但对AI的敏锐度远不如国内。无独有偶，滴普科技也选择把中国香港、中东作为开拓海外市场的首站。
“永远要提出新问题，而不是拼命解别人已经解好的题。沿着别人20年前的入口，那是刻舟求剑。”赵杰辉说。
应受访者要求，李方为化名。