自 2022 年 11 月份 ChatGPT 发布以来，SaaS 圈一直处在兴奋与焦虑中。无论是成立十几年的公司，还是刚准备做 SaaS 创业的团队，由于 GPT 的新突破，大家在技术上都回到起跑线。

我也在起跑线上，好在比大家有更多时间研究 AI 新发展 ——阅读了几本专业书籍和上百篇文章，研究了从生物、社会学到芯片、IT 技术的各种播客，自己也动手尝试了 GPT 的文字能力和编程能力，并参加了多家 VC 组织的专题讨论会。

今天就专门为 SaaS 圈的朋友分享一下我的初步看法。先说结论——关于 AI 与 SaaS 关系的几个主要观点：

长期看：AI 赋能 SaaS，且影响深远

站在钱塘江入海口的人即便有预期，但潮水打在脸上的体感还是无比震撼的。GPT [1] 的出现则更是超越了所有人、包括所有 AI 前沿科学家的想象。

我与 SaaS 公司的创始人们交流，大家有各种比喻。有人认为是 iPhone 时刻再临，也有的认为这就是第四次浪潮。我则认为 GPT 的影响堪比电力设施的应用。

从 1990s 互联网时代开始，人类的信息就处于爆炸状态。从某种意义上说，人的决策通通都是信息的不完整决策。而 GPT 的出现大幅改善了这个状况。电力网络传递的是能量，而 AI 网络传递的是高效率的信息和预测 (至于与人直接相关的决策，我认为不可以由 AI 来做最终决定)。

业内有人说 AI 会颠覆 SaaS，这是错位的误判。SaaS 是帮助企业提高效率或赚钱的工具，而 AI 是技术手段。AI 会赋能 SaaS，而不会颠覆 SaaS；正如电池会为新型汽车发动机提供动力，而非替代发动机。但 AI 的出现，长期看 (5~10 年) 确实会让 SaaS 产品发生变化；其中心化的特点也会引起每个 SaaS 品类内部兼并和聚集。在这个变化过程中，肯定有一些 SaaS 公司会死去：

为什么会有上面第二点？我们接着聊聊~

短期看：GPT 已被高估

下图的底图来自 2022 年 7 月 Gartner 的 AI 技术成熟度曲线。当时 “生成式 AI”处于“技术萌芽期”的末尾、“期望膨胀期”的门口 [2] (见黄色箭头)。

从这个判断可以看到 Gartner 的分析师们还是很牛的。我们期待 Gartner 早日更新此图。

根据这个曲线，我们可以推测，目前“生成式 AI ”已进入“期望膨胀期”的顶峰，很快会开始下跌进入“破灭谷底期”。所以，我不同意公号“汐笺”虹线的观点《ChatGPT 会干掉 80% 的 SaaS 公司，连带 Office 一起》[3]；但我也不像吴军先生那么悲观，认为 AIGC 带不来任何变化 [4]。

通过大量阅读和探讨，我对现阶段 AIGC 的初步判断如下：

1. LLM [5] 很难拥有完整的人类智慧：GPT 可以读到人的输出，但人类的输入如思考过程、体感、心境等，很多来自心脏、肠胃神经的影响 (举例来说，人在饥饿的时候逛商场就会比平时买更多商品) 。也就是说，未来很长一段时间里 (以 10 年计)，LLM 能得到的信息也是不充分的，甚至是缺失了关键链条的 (即人的思维过程)，LLM AI 很难拥有完整的人类智慧。

2. GPT 没有意识：GPT 只是语言模型，多大的模型也只是基于语言，它只是在模仿人类的语言互动方式。大家感觉 GPT 有意识，甚至有人发文说“爱上了chat.bing”，那只是被语言的表象迷惑，我确定对方只是言不由衷的“渣男”。

3. AI 间难以主动协作：AI 人工智能没有生命期限，难以形成有效协作。“我能永生，为啥还要与别的 AI 共同哺育下一代？”没有这个碳基生物的基本使命，AI 之间难以协同。

4. 智商不是唯一的竞争力：地球上的竞争中，并没有智商高的族群就一定获胜的规则。尼安德特人的脑容量为 1800ml，而我们今天的智人只有 1400ml。虽然我们尚不能证明尼安德特人比我们智人智商高，但可以确定的是，智人在大约 2 万年前战胜尼安德特人的主要原因是，智人有更多想象力、相信森林中有神，由此能够用图腾崇拜把很多个智人部落联合起来，最终打败尼安德特人的小部落。(详见尤瓦尔·赫拉利的《人类简史》及河森堡的《进击的智人》)

5. AIGC [6] 永远不会 100% 准确：GPT 的理解能力、推理能力不保证输出准确。它的底层毕竟是来自大数据训练模型，这更像人，而与工厂制造出来的高稳定性机械及电子产品非常不同。AIGC 回答不准确（有时候还会编假话对付你的追问）这和人更相像。

关于这一点，在纽约时报前总编辑 Craig 采访 GPT-4 之父、OpenAI 首席科学家 ILya 时谈到过：“神经网络有时候会有产生幻觉 (Hallucinations，特指人工智能给出的“事实性错误”) 的倾向......我们今天使用的方式，是雇用人员来教我们的神经网络如何表现，教 ChatGPT 如何表现......我认为这种方法非常有可能解决幻觉问题。” [7] 

但笔者从逻辑上推测（毕竟我不是 AI 专业人员）“人工修正”是无法解决海量问题的。所以 AIGC 永远不会 100% 准确，这对 SaaS 产品这类企业级应用是一个非常重大的限制。

6. 伦理限制：AIGC，包括未来的 AGI [8] 拥有远超人类的预测能力；但受到人类伦理上的限制，决策权不可交给 AI。为了提高生产力，人类不会禁止 AI；但“降临派”与“拯救派”的博弈结果很可能是对 AI 参与决策做出很多限制。

GPT 目前也是遵照这个方式，它可以帮我写 Python 程序，但不能自动调试。这是为了安全隔离，避免AI自动生成危害人的程序。我只能每次把调试结果反馈给它，它再进行程序修改。

很多人使用 GPT 生成数据库程序 SQL (结构化查询语言，Structured Query Language) 也是如此。这可以让 GPT 不直接访问数据库，保护我们的数据安全。这一点也会影响到 SaaS 产品的 AI 应用。企业员工使用 AI-based-SaaS (基于 AI 的 SaaS）时，AI 只能提供决策选择、分析参考，而不可以帮企业直接做决策。

以上这些判断基于当前能获得的信息和资料，我预计有效期为 5 年。5 年之后的技术发展确实很难预判。但这对我们 SaaS 公司当下做出决策已经足够。

To B 的商业逻辑大于技术逻辑

不可否认，长期看 AI 对 SaaS 产品是颠覆式的：将来所有的 SaaS 产品都基于 AI (AI-based-SaaS)，这与 SaaS 基于云设施 (IaaS) 没有本质区别。但请注意，AI 是个慢变量。它将从 3 个方向改变 SaaS 公司及产品：

前两者大部分是微创新；只有需求的变化才会对 SaaS 产品造成颠覆性创新。

从时间轴上看，大致会是这样：

A、长期看 (5~10 年及以上)：因为 AI 对小到人机交互方式，大到人类的学习方式、教育方式，甚至企业组织方式、社会经济及政治的运行方式都会有所影响。所以这个颠覆不仅是对 SaaS 产品的颠覆，而是对整个社会的大改造。这个影响会很漫长，周期以 5~10 年一个阶段计算。

B、从 3~4 年的中期看是逐步改造。首先是互联网行业、软件行业，然后是传统行业，最后是政府部门。

C、从 1~2 年的短期看，对 90% 的 SaaS 产品来说都只是微创新。例如，目前的用户页面都是 GUI [9]，将来也不会都被 LUI [10] 替换。ChatGPT 对话很炫酷，但我们可以想象用户操作还是脱离不了图形界面——难道用鼠标在屏幕上点个复选框的事情，还要我用语言描述 30 秒？

最终会发生结合，就像我们 1980 年代学电脑时还只有键盘，后来才慢慢增加了鼠标。很多用户页面会逐步升级为 GUI (图形)+LUI (对话)。这是微创新，而非颠覆性的。

在一次线上交流中，明势资本徐玥晨说：“用户体验决定了 UI 选择”，我深以为然。GUI+LUI 的混合交互模式才是趋势，用户将会做出这个选择。目前 GPT 的能力只对智能客服、低代码、RPA、财务自动化等少数领域有巨大影响；而这些影响也都来自客户需求的大幅变化。

小结一下这个推导过程：

还是那句老话：以客户为中心，帮客户解决问题。以技术为中心并不能解决客户的困难，只是在闭门造车。（“商业逻辑大于技术逻辑”：此语来自理查德·鲁梅尔特的《关键难点：领导人如何成为战略家》（The Crux: How Leaders Become Strategists)，尚未在国内出版；得到 App“精英日课”有讲解。）

SaaS 公司境遇的推演及应对

总结

关注公众号：拾黑（shiheibook）了解更多

[广告]赞助链接：

四季很好，只要有你，文娱排行榜：https://www.yaopaiming.com/
让资讯触达的更精准有趣：https://www.0xu.cn/