E225｜SaaS业数千亿市值蒸发：AI如何变革组织架构？ - 主题精读稿
E225｜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：当一个插件就能完成一整个部门的工作
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，全球软件板块市值蒸发数千亿美元，华尔街称之为"SaaS 末日"。这期硅谷 101 的对话围绕一个核心问题展开：当 AI 智能体可以像人一样端到端交付结果时，传统软件的席位模式、企业的组织架构、甚至每个人的职业定位，将如何被重新定义？百融云创创始人张韶峰以自家 1000 多位碳基员工指挥 20 多万硅基员工的实践，给出了一幅具体而激进的未来图景。
一、SaaS 末日：15 年的万亿帝国开始松动 (00:01 - 02:15)
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，席位还有什么意义？Anthropic 的 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——这听起来让人窒息，但所有人都面临同一个现实问题：我在 AI 时代的位置到底在哪里？
二、中国 SaaS 从未真正活过：跳过工具，直接交付结果 (02:16 - 05:13)
中国软件产品产业产值只有美国的 4%，SaaS 在中国从来就不是一个真正存在过的产业。 张韶峰回忆了一个场景：2021 年冬天，一位投资人暴风骤雨般要求百融转型为美国定义的 SaaS 模式，35 分钟后他才有机会表达自己的观点——在中国，SaaS 根本不存在，应该直接跳到 TaaS（Transaction as a Service），帮客户做成交易，从交易结果中分享价值。投资人震惊之余建议叫 BaaS（Business as a Service），因为业务级服务的范围更广。
企业真正想买的不是一个软件的座席，而是能帮它解决问题的合作伙伴。至于这个合作伙伴是硅基的还是碳基的，企业不关心。新的产业格局已经开启，老的模式逐渐往下沉，最终消亡只是时间问题。百融从成立第一天起就按交付的结果来收费。
从技术角度看，Anthropic 的冲击并非突变，而是先兆信号的积累。OpenCloud 针对个人市场，已经引发疯狂传播，让人看到 AI 智能体确实可以像人一样完成大量工作。而 Anthropic 主攻企业级市场，它发布的职能插件让所有人担心：一个插件就能解决以前传统软件才能解决的问题，传统软件的价值何在？
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：谁能活，谁会死 (05:14 - 09:16)
有投资机构预测 AI 不会一刀切打死 SaaS 行业，而是会带来残酷的三级分化：基础模型公司直接变成新系统，垂直 SaaS 凭借深度集成和私域数据还能存活一段时间，靠人头费的中层工具软件则面临毁灭性淘汰。
张韶峰基本认同这一判断，并给出了更具体的生存条件分析。第一道护城河是私域数据——如果你的数据使得别人基于任何通用大模型都做不出你的应用，这是最强壁垒，即使大厂也做不出来。第二道护城河是复杂流程——传统软件中沉淀了足够复杂的流程，一个流程可能有 20 个步骤，智能体作为概率模型每一步都有 1%-2% 的出错概率，0.99 的 25 次方算下来就不可接受了。这给了传统 ERP 和 SaaS 公司大约三年的救赎期，让它们完成自我变革。第三道护城河是行业 know-how，但这道壁垒比较软，因为竞争对手可以通过挖人来解决，最好是把 know-how 沉淀为私域数据或复杂流程。
能满足这几个条件的 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。
四、硅基员工也需要工具：SaaS 的另一种存活方式 (09:17 - 11:28)
不过，纯粹的 SaaS 也不会全部消亡。软件本质上是碳基生命完成端到端任务的工具，未来的硅基员工同样需要工具，只是使用者从碳基人变成了硅基人，价值创造的比例会发生根本变化——硅基员工端到端交付结果，它的价值创造比例会更大，未来的价值分配逻辑将因此改变。
但这里存在一个动态博弈：以前的工具是为碳基生命设计的，给碳基生命的扳手和给机器人的扳手可能不一样。如果 SaaS 公司不能自我革命，那些 Agent 公司就会自己发明称手的工具，到时候连工具层面的价值都没了。
五、大厂转型的困境：旧王为何难以自我革命 (11:29 - 14:48)
每一代技术变革都有旧王和新王的关系。 柯达、诺基亚——老牌公司技术早就有了，为什么不敢用？张韶峰指出两个原因：
一是来自科技公司自身。存量利益太大，难以下决心自我变革。上一代软件是一次性收费加维保费，改成 SaaS 前期收入就下降，客户续不续费还不确定。这就是为什么前两年所有人都看衰谷歌——觉得谷歌不可能对内动刀，砍掉搜索的巨大收入。
二是来自客户。旧王的客户往往也是一批"老人"，面对新事物格外苛刻。一点变革出了错，就会反向锁死公司，使其更难完成自我革命。
而创业公司的优势恰恰在于：没有存量利益，只有变革和求新；选用新产品的人往往是企业内部的新人，可能是伴随 ChatGPT 成长的一代人，对新范式的容错度更高。等大家都接受新范式的时候，新王的技术已经成熟了，人们的思路上已经认为这件事就不属于旧王了。
六、硅碳共治：未来组织架构的根本性变化 (15:04 - 18:16)
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 会自主招募其他 AI 解决问题，形成数字化 AI、生物体人类和电子化机器人的混合群体。
张韶峰对此百分之百认同。百融公司在 2025 年春节前的年会上就展示过"硅碳共治"的企业组织架构——一个初级的、刚入职的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。 百融已经有 1000 多位碳基员工和二三十万个硅基员工，比例约 130-150:1。
组织架构不一定是"下面是硅，上面是碳"，而是网状结构——有一层是硅，有一层是碳，上面又有一层是硅。最终最上层可能还是碳基员工。甚至你和同事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了图灵测试。
更关键的是，智能体不只是员工，而是一种硅基生命。一旦诞生，它可以自己进化——不依赖底层大模型的进化，而是根据工作结果和同事反馈进行自我学习、自我完善。
七、硅基员工之家：像管理人一样管理 AI (18:17 - 21:42)
百融的硅基员工管理系统和人类员工的 HR 系统几乎无异。它叫"硅基员工之家"，有组织架构图，展开就是各个部门、各个小组。每个硅基员工有自己的名字、邮箱、工号、工龄和绩效考核。有一位总监每天看他们的表现，不好就重新培训再上岗。
每一个硅基员工会有一个对应的碳基员工伙伴，负责训练。如果硅基员工被投诉，碳基员工要么重新培训它，要么让它退出服役。干得好的话，硅基员工只需要奖励电和芯片，而对应的碳基员工获得荣誉、职级和薪酬。
张韶峰自己也有硅基工作搭子。去年除夕晚上和初一，他用百融的百工智能平台拖拉拽搭建了一个硅基助理，专门处理同事发来的审批请求——它会问同事"这个事急不急"，如果真急就追问原因和截止时间，甚至可以直接给他打电话或发邮件。后来公司有同事把这个需求标准化，批量建设了硅基员工。百融现在有差不多 200 个硅基岗位，所有部门——业务、职能、前台、中台、后台——都有自己的硅基员工。
八、AI 客服的活人感：2020 年就已经难辨真假 (22:05 - 26:01)
百融从 2017 年就开始做语音智能体。2018 年第一版产品上线时，约 15% 的客户觉得机械死板。到 2019 年，只有千分之几的人觉得有点怪。ChatGPT 发表后更是降到万分之几。
张韶峰提到一个关键时刻：2020 年春节疫情爆发，客服人员回不来，银行紧急要求用 AI 代替。上线后银行反馈说基本感知不到。百融每天处理一亿通 AI 电话，可以讲方言，语速可快可慢，情绪可高亢可低沉。很多大银行、金融机构、运营商通过微信和百融的企业微信沟通时，根本不知道对面是个 AI——即使是问账单、查业务消耗量、报网络抖动这种复杂问题。
九、老师傅不愿教 AI：激励体系与钢铁侠隐喻 (25:03 - 27:05)
港口 AI 化过程中，调度员老师傅们死守经验，不愿把吃饭的家伙交出来。做中医连锁的企业也遇到类似问题——老中医一边看不上 AI，一边不愿贡献知识。张韶峰认为只能靠激励体系来解决。
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。
虽然总有部分人排斥，但一定会有人明白这个道理。2026 年达沃斯论坛上，黄仁勋等 AI 大佬们基本都是这个观点。
十、从成本中心到利润中心：45 个人的转身故事 (27:06 - 28:08)
百融有 2500 家小企业客户，每年贡献 10 万到 50 万收入。以前 50 位碳基员工线下服务这些客户是亏钱的。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全部工作。
剩下 45 位碳基员工并没有被裁掉。 他们学会了怎么做智能体之后，开始给其他企业提供智能体，从成本中心变成了利润中心，收入反而变高了。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。
十一、RaaS：为结果付费的商业模式，规模远超 SaaS (28:09 - 30:24)
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。 在中国，SaaS 不能端到端交付结果，被企业认为价值不好衡量——你只是扳手、螺丝钉——所以付费意愿不强。但 RaaS 最终是端到端交付结果或交付一个岗位。
两种合作模式：一是 AI Staffing，派遣硅基员工。以百融法务合同专员为例，以前一份合同碳基专员要 56 分钟，现在碳基专员只花 4 分钟，硅基员工省了 52 分钟，成本只有碳基员工的三分之一到五分之一。 可以按岗位工资、按件或按时计费。二是 AI BPO，把整个部门或业务流程外包，按结果计价。
十二、百融的核心产品与 Agent 生态 (30:25 - 37:21)
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。硅基员工分为两类：EX（Employee Experience，处理合同、招聘等内部事务）和 CX（Customer Experience，面对客户做营销、处理投诉等）。
在应用层，百融认为百行千业的变化不可能由一家公司全部覆盖，所以搭建了开放的 Agent Store 生态。传统 ISV（独立软件开发商）未来要变成 IAV（Independent Agent Vendor，独立智能体供应商）。这些 IAV 如果直接基于大厂的大模型做企业级应用会有很多困难，因为中国大厂基本没有成熟的 2B 服务，体会不到企业级的痛点。百融有企业级智能体的 PaaS 层，开放给 IAV，他们赚到钱百融才收钱——拿 100 块里面的 30，IAV 拿 70。
至于为什么 OpenAI 或 Anthropic 没有做成 Agent Store——OpenAI 前年搞了 GPTS，本质上就是 Agent Store，但基本没搞起来。2C 的 Agent Store 大厂可能会做，但企业界的他们还没想清楚。即使 Anthropic 做了也不会垄断市场，就像云计算没有被一家垄断一样。
十三、招聘革命：28 天砍到 2 天，不会 AI 就别来 (38:20 - 42:12)
百融 HR 部门以前到招聘季，每人要准备几十张 SIM 卡——打电话多了运营商会认为是诈骗电话。还要做用人访谈、整理 JD、搜索简历、发邮件预约，大量时间浪费在没有产出的事务上。这些工作全部被智能体接管，而且做得更好：碳基员工只能机械地搜索"微服务"三个字，智能体却能理解微服务的本质是什么，看到候选人用一大段文字描述的相关经验时也能识别匹配。
百融的招聘智能体甚至要求应聘者必须用 AI 工具完成任务——不管是 Cursor、Claude Code 还是字节的 Trae，必须看到你是用 AI 搞出来的。公司内部口号是不断提升硅碳比，每个部门每季度要汇报新建了多少硅基员工。未来招聘的人如果说自己不会 AI，大概就不会被招进来了。
十四、法律与咨询领域的 AI 颠覆：百建平台 (42:13 - 48:55)
百融推出了"百建"平台，为法商财税专业人士提供服务。律师和咨询师以前的交付物主要是 Word 和 PPT——这恰好是 AI 最擅长的。很多 35-40 岁的资深专业人士想创业但创不了，因为没有大量初级人员帮忙干活。百建平台让他们只需要检查、口述修改意见、最后签字承担责任。
一个案例尤其有说服力：一位全球级大所的合伙人在百融的知识分体上提问，几十分钟就生成了一份关于制造业企业出海选址的专业报告。这家广东企业给通用汽车供应压铸件，被要求三年内把产能转出中国大陆。此前它花了约五百万请全球前五的咨询公司，六个专业人士做了五个月，推荐的地方投资一个亿后失败了。百融的智能体几十分钟生成的报告却推荐了这家企业最终成功的地点——因为它会自动搜索竞争对手和通用汽车的其他供应商，交叉验证结论，这是资深合伙人才会做的动作。
麦肯锡是 OpenAI 全球排名前五的客户，全球 6 万位员工中有 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审核加签字这一项体面的工作。这个行业会被彻底颠覆。
十五、AI 革命的三个突破口 (48:56 - 49:46)
张韶峰总结了这一轮 AI 革命中三类最适合 Agent 来干的事：
一是拟人交互——你分不清对方是碳基人还是硅基人。二是非结构化数据的生成加工——PPT、Word、PDF、图片、视频、音频的撰写、修改、生成。三是有一定复杂度和灵活度的流程编排——几十步流程，以前靠碳基员工费时费力地一步步干，未来都会被革命性地颠覆。
十六、传统企业转型：先搞清楚大模型和智能体的区别 (49:47 - 54:00)
张韶峰过去一年接触了不少传统企业——做水泥的、做辣条的、卖辣椒粉的——都是各自领域的巨头，年销售额一两百亿。他发现这些企业首先需要厘清一个基本概念：大模型只是大脑，智能体才是包含大脑和四肢、能端到端把事情办成的完整个体。 很多企业下载了 DeepSeek 以为就行了，三个月后发现根本不行——没有四肢，没有连接四肢的神经，不能端到端完成任务。
大部分传统企业没有自建大模型和智能体的能力。企业不关心底层是什么大模型，只关心三件事：数量、质量和成本。最好的路径是找能直接派遣硅基员工的合作伙伴，不用培训就能用。
至于"艺人公司"——一个人带领一批 AI 智能体干活——2C 领域完全可行，OpenCloud 如果收费一定有很多人愿意用，一人独角兽公司完全可能出现。2B 还难一些，需要企业观念改变，但最终也会到来。
十七、不应只有替代这一种关系 (54:00 - 54:42)
ATM 刚出现时所有人都说银行柜员要消失了，结果美国银行柜员数量在之后 25 年里反而增长了。不是因为 ATM 没用，而是人的角色变了——从点钞票变成帮客户做理财规划。百融那 45 个从成本中心变成利润中心的员工，讲的也是同一个道理。
在人和 AI 之间，不应该只有替代这一种关系。