大模型生态，SaaS 增长的“新蓝海”|saas|人工智能技术|大模型生态|引擎|火山|王峥

大模型来了，SaaS 厂商如何面对 AI 原生应用带来的冲击？企业软件会不会被 Agent 干掉……

几乎每个 SaaS 企业，都经历过大模型的“焦虑时刻”。随着对大模型认知的深入，其中一部分 SaaS 企业当初的焦虑，逐渐转变成了信心。

这一转变，主要基于一个认知：通用大模型并不能满足所有垂直领域的需求。对于深耕某一垂直领域的 SaaS 厂商而言，有了通用大模型的加持，反而可以让它们更好地去做自身专精化的部分。

大模型时代，融入大模型生态，深耕专业领域，借助大模型技术提升专业服务能力，正是 SaaS 厂商的底气和信心。

将“内外联动”进行到底

大模型的到来，让 To B 生态更加开放。

近些年，To B 生态逐渐回归商业的本质，出现以下几个变化：

1. 更加平等开放。云厂商与 ISV 之间，能够以更加平等的心态合作，价值共创逐渐代替了以往的零和博弈；
2. 合作上由浅入深。从最初的商机合作，到市场、销售、方案、产品、服务等全链条的协同；
3. 更加注重实效。

从过去几年火山引擎与生态伙伴的合作中，也能看到这些变化。

火山引擎生态合作负责人王峥表示，火山引擎的生态体系是由产品生态、方案生态、销售生态和服务生态构成；这四大类生态，一直呈高速稳健发展。

在产品生态中，火山引擎主要聚焦在 IaaS 层、PaaS 层，通过输出字节技术，与应用层的生态伙伴合作。“万有计划”作为产品生态的重要组成部分，自 2021 年推出以来，已经帮助到 100+SaaS 企业实现了业务增长，为它们带来了 5 万多条销售线索，以及 7000 多个成交客户。

提到“万有计划”，火山引擎生态合作高级总监薛川说，火山引擎在2021年发布了云产品，为了能和生态伙伴更深入地合作，一起走得更远，同时也推出了“万有计划”。

经过近三年的发展，火山引擎生态团队，通过“内外联动”，打通内部各条业务线，为伙伴对接了抖音集团内部的许多优质资源，同时也与伙伴在市场、销售、服务、产品合作等方面形成联动。实实在在为伙伴解决问题，提供增长机会，也成了“万有计划”最鲜明的特色。

举几个例子。

获客难，一直是 SaaS 经营的痛点之一。

巨量引擎、抖音商城等抖音集团业务背后，几乎触达了各行业的客户，同时也积累了庞大的代理商群体，它们对于数字化工具的需求，也为 SaaS 伙伴提供了很好的商机。

以AI短视频创作工具闪剪为例。薛川说，在合作中，获客是闪剪一个比较突出的诉求。在火山引擎的帮助下，拉通了闪剪与抖音电商的资源合作；巨量引擎官方运营团队，曾想要采购一款数字人产品，同样也是在火山引擎的帮助下，闪剪成了巨量引擎的供应商。通过上架火山引擎万有商城、抖店服务市场、巨量群峰服务市场，以及自用等方式，一个月内，火山引擎帮助闪剪有效转化了 4000+订单客户。

当产品走入成熟期，如何快速响应客户需求，捕捉新的增长点，也是 SaaS 厂商比较关心的问题。面向业务场景的共创，既可以发挥 SaaS 厂商在垂直领域的优势，同时也能借助平台厂商的技术、渠道优势，快速完成产品创新和商业化闭环：火山引擎与创量广告共同探索广告审核业务新场景即是一例。

创量广告，是一家广告投放工具厂商，它与火山引擎的一次合作契机：巨量引擎对广告代理商的投放内容有非常严格的风控管理要求，巨量引擎广告代理商面对大量的广告素材审核工作，需要一款内容审核工具，来提升审核效率，降低代理商广告内容违规风险。

当时市面上并没有一款专业的广告素材审核工具，火山引擎捕捉到这个新商机，找到了创量共创产品。创量以火山引擎智能审核的风控模型为底层，推出了广告素材审核工具。产品出来后，火山引擎与创量一起联合在巨量代理商中推广及应用，这款产品也成为创量新的业务增长点。

AI 外呼是电商行业比较常见的场景，以往抖音电商的 AI 外呼接口是封闭的，当时很多品牌伙伴，特别想要对接抖音电商的 AI 外呼接口，火山引擎从抖音电商品牌方的需求出发，协同 SaaS 伙伴一知智能，共同推进了抖音电商AI外呼的场景落地。这样一来既提升了品牌方的 GMV，同时也为一知智能带来了非常可观的业务增长。

从商机推荐，到业务共创，再到数据接口的对接，透过三个案例，可以看到火山引擎在生态合作上的务实。正如薛川所言，“我们讲的内外联动，是真的帮助伙伴做了很多内部资源拉通的事。不论是帮伙伴带客户，还是和伙伴一起共创产品，都是为了急客户所需，帮客户解决难题，搞定结果。”

这一务实态度，也让火山引擎的生态合作逐渐结出硕果。“万有计划”刚发布时，权益项还比较简单，比如商机、流量、代金券等；经过两年多的探索，逐渐跑通了 4 大类、16 项权益，这些都是真正可以帮助伙伴做到的。

薛川表示，2024 年“万有计划”将在以往的基础上，“做深做强”。以往主要是营销和电商两类 SaaS，接下来将覆盖更多 SaaS 版图，做宽做深；此外，还要把“内外联动”策略进行到底，比如在巨量引擎资源的深度挖掘上，在抖音电商业务链条、生活服务领域等方面，引入 SaaS 伙伴合作。在小时达、即时零售等一些新业务场景，也会帮助SaaS伙伴对接一部分资源。

抓住大模型时代的“红利”

截止 2024 年 3 月，我国共有 117 个 GenAI 完成了备案，“百模大战”进入“落地之年”。

大模型“落地”加速背后，SaaS 与 AI 融合的脚步也在加快。一方面，大模型厂商，需要借助 SaaS 厂商，找到更丰富的落地场景；另一方面，SaaS厂商也在积极拥抱 AI，向 AI 应用进化。

谈到大模型技术的应用，王峥提到未来在企业里面，围绕各个岗位的个人“助手”，将迎来迅猛发展。而且在 To B 领域，更容易把商业变现的路走通，这正是 SaaS 伙伴在 AI 时代应当抓住的机遇。

大模型技术的落地，离不开生态的土壤。融入大模型生态，才能进入大模型时代的“新蓝海”。与 SaaS 伙伴共建大模型生态，也是万有计划·豆包企服联盟未来的重心所在。

在大模型生态中，火山引擎定位是提供底层的基础模型能力，其自研的豆包大模型，也是首批通过大模型服务安全备案的大模型之一；除了豆包大模型之外，火山方舟大模型平台，还可以调用伙伴的大模型能力。

薛川表示，调用大模型，不只是调用 API，还需要做一些“最后一公里”的事情：如精调、提示词，甚至定制开发等。火山引擎在产品上，也可以为伙伴提供调优服务，帮助模型落地。

对于 SaaS 伙伴来说，除了底层的通用大模型能力和效果之外，在成本上能让大家都用得上，也是一个重要考量。大模型对于算力和服务器的要求大大增加，如果满足不了要求，就很容易影响到客户体验。

目前，出于成本考虑，一些 SaaS 厂商只能在一部分场景，或者是在面向高客单价客户时，提供大模型能力。这也为大模型基础设施厂商们提出一个难题：用多大成本，来保证 SaaS 厂商可以实现稳定的规模化，从而让每一个企业能够真真正正使用大模型，推动整个行业升级。

火山引擎推动大模型价格进入了“厘时代”。豆包主力模型在企业市场的定价只有0.0008 元/千 tokens，0.8 厘就能处理 1,500 多个汉字，比行业便宜 99.3%。

薛川表示，在豆包大模型非常好用且非常低的价格基础上，“万有计划”豆包企服联盟还可以帮助伙伴做商业化。比如，在大模型专区，可以帮助伙伴销售产品，同时不抽佣金；此外，方舟每月都会有新的产品迭代，加入豆包企服联盟的伙伴，除了有现金券补贴，还可以免费试用，先行一步体验到最新的技术。

在调研中，我们还发现，场景化的缺失，也是大模型落地过程中的一个困扰。

以往许多大模型厂商提供的模型，更多是纯技术能力，只提供 API，并没有一些相应的场景和方案建议，比如大模型擅长做什么，在具体场景下应当怎么去用等等，这意味着大模型在产品化上需要更进一步：更加贴近行业和场景，为不同类型的 SaaS 厂商提供套开箱即用的使用方案。从豆包大模型家族来看，火山引擎正在向这个方向努力。

在豆包大模型家族中，既有通用模型，也有角色扮演、语音合成等面向具体细分领域的模型，可以帮助大模型厂商根据自身业务场景需求灵活选择、快速落地。

大模型时代，从客户、SaaS 厂商、大模型厂商三种关键角色来看，生态合作一定是最优解。比如通用能力，直接拿来用，无疑是最经济的方式。而各个生态参与方，考虑的应是如何利用各自的已有能力，集成在一起快速形成最佳方案，这才是真正体现竞争力的地方。

当然，这也需要大模型厂商和 SaaS 厂商，包括客户之间，能够在长期合作中，摸索出各自合理的边界，把各自的专业化优势做出来。

转型升级，抢占AI竞争“新高地”

大模型来了，SaaS 厂商如何面对 AI 原生应用带来的冲击？企业软件会不会被 Agent 干掉？

几乎每个 SaaS 从业者，都经历过大模型冲击带来的焦虑。

晓多科技产品与方案中心负责人田曲对此深有体会，“一直到去年 6 月份，我们还是比较担忧的。大模型颠覆了整个行业的生态关系。但到了去年年底后，我们不仅不担心，反而更加有信心”。

“反转”背后的原因，在于田曲逐渐意识到，算法和模型只是一项通用技术，而 SaaS 厂商的 Know-how，底层的场景化数据，这些才真正决定了客户的价值和体验，才是长期专注某个垂直领域的 SaaS 企业的护城河。从这个角度上，SaaS 公司完全不用担心。

对于专业的 SaaS 厂商来说，有了大模型的加持，反而可以让它们基于通用能力，去做好自身专精化的部分。

田曲拿客服行业举例：如果说通用的大模型能力是 60 分，而 SaaS 厂商要做的，是基于 60 分的通用能力，做到 80 分、 100 分，甚至是 120 分，提供“超专家级”的服务。

因此，对于一些轻量级的应用，它们更容易被大模型或者一些 AI 原生应用的通用能力所覆盖，因此也更容易面临冲击；而超过 60 以上的部分，更多是一些个性化、行业化、企业级的能力部分，这些需要借助 SaaS 厂商的专业能力，或者与客户共创来解决，也是 SaaS 厂商最不容易受到冲击的地方。

除了替代冲击之外，大模型技术的出现，也会重新定义一些岗位，或改变一些工作流程，这对于 SaaS 厂商的产品都将带来挑战或者机会。SaaS 厂商需要审视这些变化对自身产品的影响，及时调整 PMF 应对；同时，也应当主动探索大模型技术与业务的结合点，借助大模型技术，提升自己的 AI 服务能力，做厚产品价值。

如今，SaaS 经营，正迈入精细化时代。借助大模型等数智化手段，提升运营和服务效率，也可以帮助 SaaS 厂商提升人效，摆脱盈利困局。这些都是大模型为SaaS企业带来的机会。