想靠AI讲故事融资的时代，在2025年彻底结束了。
这边厢，投资人以放大镜般的细致去审视呢你的ARR以及毛利率，那边厢，技术迭代的速度快得出奇，快到你还没将上一个模型弄明白，下一个具有颠覆性的架构已然发布出来了。
抛开行业那纷繁嘈杂的喧闹，我凭借截止到2025年第三季度的第一手财报，以及针对十几位首席信息官和软件即服务高管展开的深度访谈，来为你呈现人工智能软件即服务的真实竞争状况：到底谁是那个在裸泳之人，又是谁在切实收获红利呢？
伪智能的三大显形现场
步入2025年的SaaS展厅，你将目睹一幕荒谬情景，有着超过60%的厂商依旧借助“智能问答”去包装客服功能。
有个零售CRM厂商，把传统关键词匹配机器人直接改名为“AI小助手”，后来客户试用，却发现它连“退货流程”都解释不清楚，结果续费率一年下降了18个百分点。
这类呈现着伪智能特性的事物而言，其共同具备的特征表现为，仅仅是去调用通用大模型的API，却并不针对垂直场景去做行业语料的微调，最终其回答始终是滞留在“正确的废话”这样的层面之上，可以归结为一种模式化的表现。
更隐蔽的伪智能藏在产品设计里。
一款协同办公软件大力推广“AI生成周报”，看上去十分炫酷，然而实际上生成的内容要人工花费半小时去修改，反倒使得工作量有所增加。
其后台数据显示，该功能上线三个月，真实使用率不足7%。
还有一个关于伪智能项目的显性指标是，AI功能上线之后，即便用户压根不清楚那个按钮有何作用，以及怎样使用借此才能产生价值，客户成功团队的介入频次不但没有下降，反而呈现出上升的情况。
盈利模式的达尔文时刻
“按用户数收费”这个SaaS铁律，正在被AI撕开裂口。
某处于 HR SaaS 领域头部位置的企业，试着把“AI 简历初筛”这一模块进行单独定价，按照筛选的份数来收取费用，然而最终的结果却是遭到了老客户们的集体抵制，原因是他们一直以来习惯的是打包价。
2025年8月，据IDC数据显示，在尝试AI功能单独变现的SaaS厂商里，有43%的厂商，因触动客户利益，引发了续约危机。
核心矛盾存在于，AI的成本结构属于算力消耗类型，然而客户的认知却依旧是功能订阅类型。
真正跑通的玩家开始重构计费单元。
金蝶于2025年第二季度开展“智能财务月结”试点，采取按次收费模式，每次收费9.9元，在三个月的时间段内，客户的复购率达到了210%。
先是飞书针对“AI会议纪要与待办提取”推出了团队包月99元套餐，而后企业采购了这个套餐，紧接着员工实际调用频次的结果是比预估高出了3倍。
关键的转变之处在于，客户意愿是为确定的那种“结果”去支付费用，而诸如省下一个人天的人力成本这般的情况，就属于那种确定的“结果”，并不同意去为并未确定的“功能”进行付款。
数据飞轮如何锁死竞争
为什么创业公司在ERP、HRM等赛道几乎没有翻盘机会？
头部玩家构建了一回增强的数据获取回路，此回路能让模型得以优化，模型优化又能提升体验，体验提升后会获取更多数据。
用友凭借35年积攒产生的千万级财务凭证数据，所训练得出的发票智能识别模型，其错误率相较于通用模型而言低72%。
北森拥有十亿级别的人才测评轨迹，其中，其AI面试官在岗位匹配方面的准确率，已然超过了有着5年工作经验的人力资源专员。
这表明，新入局的参与者不但得投入资金进行模型研发，更为关键且棘手的是，缺乏高质量的垂直数据用于供给。
虽然聚焦于医疗信息化领域的卫宁健康并非典型的SaaS模式，然而它所积累的、数量达到3000家医院的诊疗路径数据，让其AI辅助诊断系统在病历质控这个环节，能够察觉到连三甲医院的主治医师都会忽略的逻辑矛盾。
数据并非石油那般，而是土壤，越耕种会越发肥沃，后来者连下锄头的地方都不存在了。
组织能力的隐形分水岭
曾几何时，SaaS公司凭借销售铁军以及产品经理拓展天下，然而当下，务必要引入数据科学家还有AI训练师。
然而呢，张帆于访谈期间戳破了痛点，说道：“这三类人简直就是鸡同鸭讲，销售需要灵活地进行配置，工程师要求系统保持稳定，数据科学家则要不断地去试错。”有一家SaaS厂商大力推行“AI First”战略，可结果呢，销售抱怨模型给出的建议不切实际，工程师嫌弃数据需求变更太过频繁，项目在半年之后就流产了，CTO因此引咎辞职。
幸存者摸索出新的协作模式。
金蝶，于2025年Q3，设立了 “AI CSM” 岗位，这些人才，是既懂得财务场景，又会进行调参的复合人才，其人均服务客户数，从32家，急剧增加到了110家。
这核心工作并非是由他们去进行答疑，而是教导客户怎样把AI所给出的建议转化成为业务方面的动作，像是协助制造业客户能将“排产建议”直接导入到MES系统里边。
这类人才目前猎头报价是普通CSM的3倍，且市面上有价无市。
生态位决定生存权
没有一家SaaS公司能独自搞定算力、基座模型和行业场景。
到2025年，那些最为明智的玩家，全都置身于做选择题的情境之中，即：究竟是选择绑定国产大模型厂商借此获取最新能力呢，还是选择进行自研垂直小模型以此来保证数据隐私呢？
是接入主流云厂商的算力池，还是自建算力中心？
郑庆生，也就是红杉中的那个郑庆生表明了这样一种看法，他说，在未来的那个SaaS战争当中，其实质是生态系统之间展开的战争，要是站错了队伍，这就意味着迭代的速度会出现翻一倍的差距。
颇具代表性的负面范例是某协同软件，它始终秉持自行研发全部AI组件，然而最终模型呈现的效果长时间都达不到预先期望，与之形成对比的是，竞争产品借助接入智谱AI的最新模型，在三个月的时间跨度内成功上线了3个具备实用价值的智能体。
2025年9月，钉钉对外声明与通义千问深度联结，把模型调用花费降至行业最低限度，并且向生态伙伴放开AI能力用以开发行业插件。
这一招，直接将很多中小协同SaaS的出路封死了，他们没有议价权，他们也没有场景深度。
客户不再为噱头买单
有这么一句话，是某股份制银行IT负责人说的，他表示，我们所需要的是那种智能合同审查以及合规风险预警之类的东西，可不是自动生成会议纪要这个玩意儿，而他这话，代表了2025年企业采购时实实在在的心态。
企业CIO们已然构建起了一套AI验收标准，这套标准要求，必须将其嵌入核心业务活动流程之中，必须能够借助AB测试来证实效率得到了提升，必须要提供具备可追溯性的决策依据。
那些主打边缘功能的AI模块，在采购清单上被批量划掉。
真正的赢家开始定义新标杆。
神策数据于2025年所发布的那个“智能运营策略推荐”功能，它直接与营销活动ROI进行关联，在客户采纳之后，平均转化率得到了提升，提升幅度为23%。
更具关键意义的是，这类价值能够被量化的AI模块，在进行续约谈判之际，根本无需降低价格，原因在于替换成本极为高昂，竞品要是没有你在过去三年所拥有的用户行为数据，便无法重现同等精准度的模型。
客户清醒了：他们要的不是AI，而是AI带来的确定性增长。
目睹完这些残酷的真相，我要向当下正在进行创业或者投资的你发问：要是把你产品名称当中的“AI”这两个字去除掉，究竟会保留多少客户甘愿为相同的功能支付费用？
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