SaaS业数千亿市值蒸发：AI如何变革组织架构？ - 主题精读稿
SaaS业数千亿市值蒸发：AI如何变革组织架构？ - 主题精读稿
前言：SaaS 末日之后，企业该驶向何方
2026 年 2 月，Anthropic 发布 11 款职能插件，涵盖法律、金融、销售、数据分析，直击传统 SaaS 公司最赚钱的业务，全球软件板块市值蒸发数千亿美元，华尔街将其称为"SaaS 末日"。这次对话中，百融云创创始人张韶峰提出了一个更激进的判断：中国的软件产业从未真正存在过，企业应跳过 SaaS 直接进入为结果付费的时代。他的公司已经实践了"硅碳共治"——1000 多位人类员工指挥着 20 多万个硅基员工，有架构图、绩效考核、甚至退役机制。从 SaaS 的崩塌到组织形态的重构，这期播客讨论的核心问题是：当 AI 智能体可以端到端交付结果时，软件工具、商业模式和人的角色将如何被重新定义。
一、SaaS 末日：AI 插件对传统软件行业的冲击 (00:01 - 02:15)
2 月第一周，Anthropic 基于 Cloud Cowork 平台发布了 11 款职能插件，涵盖法律、金融、销售、数据分析，几乎将传统 SaaS 公司最赚钱的业务逐一点名。一周之后，全球软件板块市值蒸发数千亿美元，华尔街交易员给这一时刻起了个名字——SaaS 末日。
这件事之所以重要，不只是一次股价调整，它宣告了一个时代的松动。 过去十五年里，软件行业靠按人头卖座席建立起万亿帝国，但当一个 AI 插件就能完成一整个部门的工作时，席位的意义不再存在。同时，Anthropic CEO 阿莫迪预测 AI 可能在未来五年内消灭一半的白领入门岗位，每个人都面临一个现实问题：我在 AI 时代的位置到底在哪里？
百融云创创始人张韶峰的公司有一千多位人类员工，指挥着二十多万个 AI 硅基员工，这些硅基员工有工号、KPI、绩效考核，甚至退役机制。
二、中国 SaaS 从未真正活过：企业要的是解决问题的合作伙伴 (02:16 - 05:13)
张韶峰的判断很直接：在中国，软件作为一个产品产业从来就不存在过。中国软件产品产业产值也就美国的 4%。 美国的 SaaS 独享风光至少 15 年，但这一次，独享风光的 SaaS 行业经历了一次过山车般的地震——一个新的范式、一个新的时代已经开启了。
企业并不愿意为购买一个软件的座席付费，企业想买的是能够真正帮它解决问题的合作伙伴。 至于这个合作伙伴是硅基的 AI 还是碳基的人类 BPO，企业不关心，关心的只是能不能解决一个一个的问题。这个大的范式序幕已经绝对拉开了。老的模式逐渐往下沉，最终消亡只是时间问题。百融成立第一天开始就按照交付的结果来收费。
从技术角度来看，Anthropic 引发的震动并非突变，而是先兆信号的积累。OpenCloud（原 CloudBot）已经引发疯狂的传播，让大家看到 AI 智能体真的可以像人一样做很多工作，但它针对个人，还没有直接威胁到企业级软件。Anthropic 主要针对企业级市场，它发布的插件也是针对企业使用的，覆盖金融、法律等不同行业——人们开始担心：如果一个插件就可以解决以前用传统软件才能解决的问题，传统软件的价值在哪里？
它们变成了压死骆驼的最后一根稻草而已。
三、SaaS 行业的三级分化：从 SaaS 到 TaaS/BaaS (05:14 - 06:59)
有投资机构预测，AI 不会一刀切打死 SaaS 行业。企业级软件需要可靠性和安全性，行业集成的固成核仍然存在，行业会迎来残酷的三级分化：基础模型公司直接变成新的系统；垂直 SaaS 通过深度集成和私域数据还能活一段时间；而中层靠人头费的工具软件基本上会被毁灭性淘汰。
张韶峰分享了一个个人经历。2021 年冬天，ChatGPT 发布前一年，一位投资人暴风骤雨般地批了他一通，要求把业务模式改成美国定义的 SaaS。他被批了 35 分钟，直到茶上来才有机会表达观点。他的回应是：第一，SaaS 在中国根本不存在，不用自欺欺人；第二，中国应该直接越过 SaaS，一步跳到 TaaS——Transaction as a Service，直接帮客户做成交易，从交易结果中分享价值。投资人震惊之后建议他改叫 BaaS（Business as a Service），因为 TaaS 只做交易显得太窄，BaaS 是业务级服务，范围更广。
四、SaaS 公司的三道护城河与三年救赎期 (07:03 - 11:28)
什么样的 SaaS 公司能够存活下来？ 张韶峰给出三道护城河的分析：
第一道，也是最强的壁垒——私域数据。如果你有私域数据，使得别人基于通用大模型做不出你这个应用，即使大厂也做不出来，因为他没有你的数据。
第二道护城河是复杂流程。传统软件沉淀了足够复杂的流程，使得今天的 AI 大模型短期内做不出让企业能接受的智能体。智能体是概率模型，每一步都有 1%-2% 的出错可能。0.99 的 25 次方算下来就不可接受了。但这可能只给你三年的缓冲区——也许三年以后 AI 智能体也能攻克你的复杂流程。这其实是给了你三年的救赎期，让你完成自我救赎。但三年在今天这个时代已经足够长，因为 AI 变化太快了。
第三道护城河是行业 know-how。但这一点比较软，因为 know-how 只是在人的大脑里，别人可以通过挖人来解决。最好是把 know-how 沉淀成私域知识数据或复杂的流程。
能满足这些条件的 SaaS 公司，在中国几乎没有，在美国也只有小部分，大部分 SaaS 公司最终会被 AI 原生公司替代。
不过，还有一类纯粹的 SaaS 也不会死——只要足够便宜，就没必要重复造轮子。
软件其实是碳基生命完成一个端到端任务的工具。
未来硅基员工一样需要工具，只不过工具的使用者从碳基人变成了硅基人，价值创造的比例会变大。以后的价值分配逻辑会变——硅基人端到端交付结果，它的价值创造比例更大。但如果 SaaS 公司不能自我革命，Agent 公司会自己来发明称手的工具，那时候连工具的价值都没了。
五、大厂转型的困境：存量利益与创业公司的机会 (11:29 - 15:03)
为什么 Salesforce 这样的大厂转型困难？张韶峰的分析回到了技术变革的经典命题——旧王和新王的关系。
困境来自两端的锁死。 第一是科技公司自身。存量利益足够大时，很难下决心自我变革——上一代 on-premise 软件一次性收费之后只有维保费，改成 SaaS 前期收入不高，客户会不会续费又不确定。这就是为什么前两年大家都看衰谷歌，觉得谷歌不可能对内动刀动掉搜索的巨大收入。第二是甲方的问题。旧王的企业客户内部那帮人也是"老人"，面对新事物很苛刻，变革一旦出错就会被批评"不如以前好用"，反向进一步锁死。
创业公司的机会恰恰在于：第一，没有存量利益，光脚的只有求新；第二，选用新东西的人本来就是企业内部的新人，可能是 AI native 的一代——OpenAI 发布 ChatGPT 时他们刚上大学，伴随着这些工具成熟而成长。创业公司犯错是可以接受的，等大家都接受新范式时，新王的技术已经成熟了。
他的 mindset，就是人们的思路上已经认为说这个事就不属于你了。
六、硅碳共治：未来企业组织架构的根本性变化 (15:04 - 20:31)
黄仁勋设想英伟达未来成为拥有 5 万名人类员工和 1 亿个 AI 助手的公司，AI 自主招募其他 AI 解决问题，形成庞大的混合员工群体。
张韶峰对此百分之百认同。2025 年春节前的公司年会上，他展示了"硅碳共治"的企业组织架构。一个企业的架构图里面有硅基员工也有碳基员工，甚至一个刚入职的初级碳基员工都可以指挥十个、二十个甚至一百个硅基员工干活。 百融已经是现实——1000 多位碳基员工，二三十万个硅基员工，比例大概 130 到 150 比 1。
他去给汇丰银行分享时，对方问：未来会不会出现碳基员工汇报给硅基员工？张韶峰回答：从能力上来讲，一定会的。组织架构不一定是下面硅、上面碳，可能一层硅一层碳交织，是网状结构。最终最上层可能还是碳基的。你和员工沟通时可能分辨不出对方是硅基还是碳基——ChatGPT 发布那一刻就已经通过图灵测试了，只是能力不够强，但你分不出它是碳还是硅。
更重要的是，智能体不只是员工，而是一种硅基生命。一旦诞生后可以自己进化——不是只依赖底层大模型的进化，智能体本身投放到岗位上，根据工作结果和同事反馈，就能自我学习、自我进化。
百融的硅基员工管理系统叫"硅基员工之家"，和碳基员工的 HR 系统对应。展开组织架构图，各部门、各小组、每个硅基员工都有自己的名字、邮箱、工号、工龄、绩效。有总监每天看表现，不好就重新训练再上岗。每个硅基员工有对应的碳基员工伙伴负责训练，训练好了上岗，被投诉就再培训或退出服役。
硅基员工只需要奖励电和芯片，但是碳基员工要奖励荣誉、职级、薪酬。
七、CEO 的硅基助理与全公司的硅基岗位 (20:32 - 22:45)
张韶峰自己也有硅基工作搭子。去年除夕和初一，因为总有同事找他审批各种事务，他通过百工智能平台自己拖拉拽建了一个硅基助理。这个助理会问同事"这个事急不急"，要真急就问为什么急、什么时候必须批。后来公司有同事发现这个需求不只是 CEO 有，就成批建设了硅基员工。百融有差不多 200 个硅基岗位，一个岗位可以有多个硅基员工，所有部门——业务部门、职能部门、前台、中台、后台都有自己的硅基员工。
百融的语音智能体从 2017 年立项，2018 年推出第一版。最初 15% 的人觉得听起来比较机械，到 2019 年只有千分之几的客户觉得有些怪，ChatGPT 发布后更是降到万分之几。企业客户通过微信向百融提问时，很多大银行、金融机构、运营商的人根本不知道对面是 AI——即使问的是账单、业务消耗、网络抖动这类复杂问题，AI 甚至会回复表格。
八、AI 不是取代你，而是武装你 (24:36 - 28:08)
港口 AI 化的案例说明了推广中的阻力：码头调度环节有大量经验积累的 know-how，老师傅们不愿意把吃饭的家伙贡献出来。中医连锁店也遇到类似情况——老中医既看不上 AI，又不愿贡献知识。
张韶峰的回答是靠激励体系来解决：
未来取代你的不是 AI，是别的那些比你更会用 AI 的，更早穿上钢铁战衣的碳基人取代你。
他分享了一个更有说服力的案例。百融有 2500 家小企业客户，每年贡献 10 万到 50 万的收入，以前线下服务是亏钱的——50 位碳基员工通过微信、电话、邮件来服务。后来训练智能体，变成 18 位硅基员工加 5 位碳基员工就干完了。剩下 45 位碳基员工并没有被开除，他们学会了怎么做智能体之后，反而开始给别的企业提供智能体，从成本中心变成了利润中心，收入还变高了。 当然不是每个企业都能做到这样，总有人思想转变不过来或技能上不愿学习，但每个时代的变革都有这样的现象——马车夫和汽车之间的关系也是如此。
九、RaaS：为结果付费的商业模式 (28:09 - 34:36)
RaaS（Results as a Service）模式的总规模远超 SaaS，不是一倍两倍，而是至少几十倍。 尤其在中国，SaaS 不能端到端交付结果，企业认为价值不好衡量——你是扳手螺丝钉，付费意愿不强。但一旦到了 RaaS，最终是端到端交付结果或交付岗位。
具体有两种合作模式。第一种是 AI Staffing——派遣硅基员工。以百融自身为例：法务合同硅基专员上岗前，碳基专员审一份合同要 56 分钟；现在碳基专员只花 4 分钟，剩下的全是硅基员工在干，省了 52 分钟。按岗位工资算，硅基员工的成本可能只有碳基员工的三分之一到五分之一。第二种是 AI BPO——整体外包某些部门，按结果计价。比如销售渠道外包，按销售额分成。
百融定位为"中国最好的企业级硅基生产力伙伴"，帮企业设计、生产、培训、派遣硅基员工。此外还有第三种模式——赋能生态：将百融的 AI PaaS 开放给独立的智能体开发商（IAV，Independent Agent Vendor），他们基于百融开发智能体，赚到钱才收费，利益分成（比如 IAV 拿 70、百融拿 30）。
硅基员工分为两类：EX（Employee Experience）——帮员工处理合同、招聘等内部事务；CX（Customer Experience）——直接面对客户，处理投诉、做营销、介绍产品。
十、Agent Store：为什么大厂没做起来 (34:37 - 38:19)
未来很可能出现 Agent Store，像 App Store 一样购买不同的 AI 服务，既可以 To C 也可以 To B。张韶峰表示百融想打造一个开放的生态——Store 里既有百融自己造的 Agent，也有合作方造的，最终企业客户自由选择。
但为什么不是 OpenAI 或 Anthropic 这样的模型厂商来做？事实上，OpenAI 前年就搞了 GPTs，本质上就是 Agent Store，但现在基本不提了，没搞起来。2C 的 Agent Store 大厂都会去做（比如扣子本身就是），但企业界的 Agent Store 他们还没想清楚。Anthropic 以 2B 为主，但即使它做了也不能垄断市场——就像云计算一样，亚马逊最大，其次微软、谷歌、Oracle，没有被一家垄断。
张韶峰还纠正了一个常见误解：百融不做通用大模型，但做专属大模型——为解决特定行业或领域问题而训练。通用大模型回答某些问题可能很慢、有幻觉、成本高，95% 以上的问题可以被专属大模型解决，剩下的 corner case 路由给通用大模型。
十一、招聘革命：从 28 天到 2 天 (38:20 - 42:12)
百融 HR 部门的招聘专员以前到招聘季每人要准备几十张 SIM 卡——碳基员工打电话打多了会被电信运营商认为是诈骗电话。还要找用人部门做访谈、整理 JD、上招聘网站搜简历、发邮件预约，遇到电话被封、候选人没时间等各种问题，大量时间浪费在没有产生生产力的事务上。
这些工作全部可以被智能体干掉，而且干得更好。碳基员工搜简历只能机械地拿关键词去搜——比如"微服务"三个字。有些候选人简历里没有这个词但用一大段文字描述了相关经验，碳基员工搜不出来。智能体能根据"微服务"衍生出它本质上包含的三件事，看候选人的描述是否匹配，找到更合适的人选，然后自动预约、打电话、发邮件。
百融招聘时会要求应聘者使用 AI 工具完成工作——必须用 Cursor、Claude Code、OpenAI Codex 等工具，要看到是用 AI 搞出来的。公司内部的口号是不断提升硅碳比，每个部门每个季度都要汇报造了多少硅基员工，而且必须是真正在用的，不能是僵尸。
未来我们招聘的人，如果你说你不会 AI，大概就不大会被招进来了。
十二、法律行业的颠覆：百建平台与知识智能体 (42:13 - 48:55)
百融有一个平台叫百建（"建"是建设的"建"），服务法商财税专业人士。律师等专业人士以前的交付物基本是 Word、PPT 形式——这恰好是 AI 特别擅长的。传统模式下，初级到中级碳基专业人士完成工作，高级总监检查修改，合伙人签字承担责任。
百建要解决的问题是：很多专业人士想创业但创不了——没有足够的初级碳基人员帮他干活，什么都得自己干。百建让 35-40 岁、已经是高级总监或初级合伙人的专业人士在平台上创业，检查硅基专业人士的工作，口述修改意见，最后签字承担责任。最早用在百融内部法务部门——一份合同从 56 分钟降到 4 分钟，10 倍提效。
一个更震撼的案例：一位在全球顶级专业机构做到合伙人的专业人士，在百融的知识智能体上提了一个真实问题——广东一家制造业企业给通用汽车提供压铸件，被要求三年内将产能转移出中国大陆。这家企业请了全球排名前五的咨询公司，五六个专业人士干了五个月，收费五百万左右，建议去某个地方，企业投资近一亿，八个月后失败了，后来去了另一个地方才成功。百融的知识智能体几十分钟就写出了报告，推荐的地点恰好是企业最终成功的那个地方。 更让这位合伙人震惊的是，智能体会自动搜索竞争对手和通用汽车的其他供应商来交叉验证结论——"这个动作在我们所里面只有资深的中级以上合伙人才会干"。
麦肯锡是 OpenAI 全球排名前五的客户，CEO 近期透露其全球 6 万名员工中有 2.5 万个是硅基员工。张韶峰判断，三年以后专业人士基本上只剩下一个体面的工作——审核加签字。承担责任的、享受利益的，还是碳基专业人士。
十三、AI 革命的三类核心应用与传统企业转型 (48:56 - 54:00)
张韶峰总结，这次 AI 革命有三类事特别适合 Agent 来干：第一，拟人交互——你分不清对方是碳基还是硅基；第二，非结构化数据的生成和加工——PPT、Word、PDF、图片、视频、音频的撰写、修改；第三，有一定复杂度和灵活度的流程编排——几十步流程、一个小时搞完，以前都是碳基员工费时费力地干。这三类都会被革命性地颠覆。
对于传统企业转型，张韶峰认为第一步是厘清对 AI 的理解。很多人搞不清楚大模型和智能体的关系——大模型只是大脑，智能体是包含了大脑和手脚、能够端到端完成任务的完整个体。去年 DeepSeek 发布后，好多企业觉得下载一个就行了，三个月后发现根本不行——有了大脑但没有四肢和连接四肢的神经。
大部分传统企业没有自建能力，企业不关心底层是什么大模型，只关心数量、质量和成本。张韶峰在一个管理论坛分享后，一百多位企业家表达了合作意愿——他们既想赶上 AI 这艘大船，又不知道怎么搞。找大厂导个大模型没什么用，要的是直接派过来就能用的智能体，培训都不需要。
至于"艺人公司"（一个人带领 Agent 军团干活）是否可行——2C 完全可能，OpenCloud 以今天的疯狂程度，10 亿估值的独角兽完全可能出现。2B 还难一点，要企业观念改变，但也会慢慢到来。
刘一鸣在结尾回顾了一个关键细节：那 45 个原本做客服的员工在 AI 接手后并没有被裁掉，而是学会了训练 AI，从成本中心变成利润中心，收入反而上涨了。
在人和 AI 之间，不应该只有替代这一种关系。