中国，AI 技术的企业级应用创业前景茫然

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中国企业级AI应用面临严峻挑战，SaaS发展困境正成为AI落地的关键障碍。

核心内容：
1. 中国SaaS市场与全球成熟市场的巨大差距及结构性困境
2. 定制化开发与标准化缺失对行业发展的双重打击
3. AI技术落地面临的特殊挑战与数据整合难题

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

核心观点：若将中国 SaaS 行业发展至今的历程定义为 “尚未成功”，那么面向企业级 AI 应用的创业赛道，直接就可以判死刑了。

SaaS 与 AI：紧密相连的创业脉络

在全球创业浪潮中，SaaS（软件即服务）和 AI（人工智能）无疑是两大核心驱动力。SaaS 以其便捷的云端部署、按需付费的模式，彻底改变了企业软件的使用与交付方式；而 AI 则凭借其强大的数据分析与智能决策能力，正重塑各行各业的发展格局。更值得关注的是，SaaS 积累的实时业务数据能够成为 AI Agent 最重要的上下文，这种天然的数据优势使得 AI 能够快速完成从技术概念到产业落地的跨越，将智能化解决方案无缝嵌入企业运营流程。

在国外市场，SaaS 的繁荣为 AI 创业提供了肥沃的土壤，两者相互赋能、协同发展，形成了良性的生态循环。然而，在中国市场，SaaS 的发展却始终未能迎来真正的繁荣。这种困境根源在于认知与实践的错位 —— 许多人将 SaaS 与传统软件混为一谈，忽视其标准化、云服务的核心特质。大量定制化项目的涌入，导致数据格式不统一、软件版本碎片化，不仅破坏了 SaaS 的标准化根基，更在技术底层构筑起难以跨越的数字鸿沟。这一现状不仅制约着中国 SaaS 产业的规模化发展，更为 AI 技术的落地应用带来了巨大阻碍，使得算法训练、数据整合等关键环节面临重重挑战。今天，我们就来深入探讨中国 SaaS 的发展困局，以及它为何会对 AI 创业产生深远影响。

SaaS市场规模与增长的瓶颈

从市场规模维度观察，中国 SaaS 市场与海外成熟市场存在显著落差。权威数据显示，2024 年中国 SaaS 市场规模刚突破千亿元大关，而同期美国 SaaS 市场已跨越万亿美元里程碑。这组悬殊数字背后，折射出中国 SaaS 行业增长面临的多重结构性困境。

首当其冲的是客户付费意愿不足，深层暴露企业决策者的短视思维惯性。长期以来，成本导向的决策逻辑使多数企业偏好免费或低价软件，对 SaaS 订阅制这种需要持续投入的价值服务模式存在认知鸿沟。即便面临自研软件带来的高人力成本与技术风险，部分企业仍固守 "自建即掌控" 的传统观念，却忽视了长期运维成本与系统升级的隐性风险，导致技术债务不断累积。

更深层的行业顽疾，在于企业过度追求个性化需求与软件供应商无底线定制开发形成的恶性循环。为适配企业千差万别的业务模式与管理流程，软件服务商不得不投入大量资源进行定制化开发，导致 SaaS 产品标准化进程严重受阻。这种 "按需定制" 的短视策略，不仅让企业陷入软件迭代的泥潭，更导致整个行业难以形成规模效应 —— 高昂的研发运营成本持续压缩利润空间，标准化产品无法实现边际成本递减，最终制约技术创新与生态构建，使中国 SaaS 产业在全球竞争中逐渐掉队。

行业生存现状更显严峻：多数中国 SaaS 企业深陷亏损泥沼。市场端，同质化竞争白热化，部分互联网巨头甚至通过 2C 业务利润违规补贴云计算和软件服务领域。这类企业无视反垄断法规，以低价倾销手段抢占市场，不仅自身陷入增收不增利的尴尬境地，更严重扰乱市场价格体系。这种无序竞争态势正加速向 AI 领域蔓延，加剧行业内耗。

技术端同样面临巨大挑战，核心技术突破乏力导致产品同质化严重。多数企业难以在技术深度与功能创新上形成差异化优势，与国际领先企业的技术代差持续扩大。市场碎片化问题也愈发突出，不同行业、不同规模企业的需求差异巨大，迫使 SaaS 企业分散资源进行适配，既增加运营复杂度，又难以实现规模经济。多重压力叠加之下，行业健康发展面临前所未有的严峻考验。

AI创业热潮下的隐忧

近年来，中国 AI 创业呈现出爆发式增长态势，创业公司数量一度快速攀升。然而，在这股创业热潮背后，却隐藏着诸多隐忧。数据显示，过去几年间，大量 AI 创业公司悄然消失，存活率并不理想。

当前，AI 行业的套壳乱象已从基础模型领域蔓延至新兴的 AI Agent 赛道。部分创业公司以 MCP（多模态交互协议）为噱头，在未构建核心能力的情况下，仅通过浅层应用串联推出产品，本质仍是缺乏技术壁垒的 “换汤不换药” 式创新。这种模式不仅面临技术同质化风险，更因缺乏标准化 SaaS 服务体系，导致 AI Agent 难以适配企业存量系统。由于需为每个客户定制 MCP 接口，产品交付效率低下，规模化扩张之路举步维艰。

SaaS 与 AI 的协同效应已在全球市场得到验证：成熟的 SaaS 生态通过结构化数据沉淀，为 AI 模型训练提供真实场景样本，推动算法持续迭代优化。反观国内，SaaS 行业渗透率不足与数据孤岛问题，成为制约 AI 技术突破的关键瓶颈。企业运营产生的海量数据因缺乏有效整合，难以转化为高质量训练素材；同时，SaaS 应用场景的缺失，使得 AI 技术在落地时缺乏适配载体，创新成果难以实现商业闭环。

一个活跃的 SaaS 生态对于 AI 创业的商业合作和市场拓展至关重要。在 SaaS 生态中，AI 创业公司可以与 SaaS 企业开展深度合作，将 AI 技术融入到 SaaS 产品中，实现产品的升级迭代，同时借助 SaaS 企业现有的客户资源和销售渠道，快速打开市场。

缺失的上下游和产业生态

但在中国，由于 SaaS 生态不活跃，AI 创业公司很难找到合适的商业合作伙伴。这使得 AI 创业公司难以构建稳定的商业模式和客户群体，市场拓展举步维艰。很多 AI 创业公司只能孤军奋战，在市场中艰难摸索，大大增加了创业失败的风险相比之下，中国 AI 创业者却因 SaaS 生态的不完善，难以获取稳定且标准化的数据来源，无法高效整合不同企业的业务场景。即便拥有先进算法，也常因缺乏适配的 SaaS 载体，难以快速落地形成规模效应，只能在碎片化需求中反复试错，耗费大量时间与资源。 

将视角转向海外市场，AI 创业者凭借完善的生态体系，能够无缝对接主流 SaaS 服务，快速打通数据壁垒与功能接口，进而孵化出覆盖智能客服、预测性分析等多元领域的高价值应用场景。以美国某教育科技公司为例，其将 AI 算法深度嵌入 Zoom、Google Classroom 等主流教育 SaaS 平台，通过整合课堂互动数据与学生作业反馈，构建出具备个性化学习路径规划功能的智能辅导系统；再如金融科技领域，创业者基于 Salesforce、SAP 等企业级 SaaS 工具，开发出融合自然语言处理与机器学习的智能风控模型，能够实时解析交易数据并预测潜在风险。此外，在医疗健康行业，AI 团队将图像识别技术集成至电子病历 SaaS 系统中，实现病理影像的自动化诊断与分析，显著提升诊疗效率与准确性。

若缺失 SaaS 生态构建的软件服务体系，整个基础服务将如散落在数字海洋中的孤岛，彼此割裂。这直接导致中国 B 端 AI 应用创业举步维艰，近乎踏入 "地狱难度" 模式。在缺乏标准化底座的情况下，多数 AI 创业项目最终只能沦为高度定制化的咨询服务，难以实现规模化与产品化突围。

资本的错误：现实与妄想

在商业模式尚未成熟的市场环境下，单纯锚定国内市场的 AI 应用创业项目，即便拥有极具想象力的产业蓝图，也难以打动谨慎的 VC 投资者。这类企业普遍存在 "融资依赖症"，在持续造血能力缺失的情况下，一旦资本退潮，资金链断裂风险便会瞬间转化为生存危机，让投资者的真金白银面临打水漂的困境。

值得警惕的是，当前大部分 AI 项目的估值判断，本质上仍是 VC 群体基于市场情绪的集体认知产物，而非基于企业真实价值的理性评估。如果中国 VC 长期押注却始终未能孵化出成功的 SaaS 项目，不仅意味着投资逻辑存在系统性偏差，更将导致本土科技创投生态陷入恶性循环 —— 资本因接连失败变得愈发保守，优质创新项目因缺乏早期支持而难以为继，最终削弱中国在全球企业服务科技领域的竞争力。

难，难，难

中国 SaaS 行业发展不起来，和 AI 创业面临的难题，其实是绑在一起的。SaaS 市场没做起来，就像给 AI 创业套上了脚镣，让 AI 公司在搞技术、找客户的时候都特别费劲。

现在有个危险信号得注意：如果投资人只盯着新冒出来的 AI 应用，却不重视 SaaS 打下的使用场景和数据基础，那中国 AI 应用很可能会像 SaaS 一样，表面上创业公司扎堆很热闹，但实际上很多企业因为找不到赚钱的方法、技术不够硬，也没有形成好的市场环境，最后只能倒闭。

这种双重困境形成的恶性循环，正在不断消耗着行业的创新活力与发展潜力。更为致命的是，认知层面的巨大鸿沟，正让整个市场在关键发展节点上陷入集体迷茫。 

现实是，在这场关乎产业未来的变革浪潮中，整个市场从眼光犀利的投资人、敢为人先的创业者，到寻求降本增效的最终企业用户，对 SaaS 与 AI 融合发展的路径和价值尚未达成任何共识。投资人担忧 AI 技术落地的不确定性，在 SaaS 赛道的押注上举棋不定；创业者陷入技术路线选择的迷雾，难以判断大模型嵌入 SaaS 应用的最佳切入点；企业用户则因过往数字化转型的试错成本，对新技术的应用效果持谨慎观望态度。这种认知层面的分歧，如同横亘在产业升级道路上的荆棘，阻碍着 SaaS 与 AI 融合生态的快速构建。