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OpenAI COO 揭秘：AI与SaaS为何不是替代关系，而是互补共生？ 核心内容： 1. AI在企业级应用中的实际局限与落地挑战 2. SaaS模式在复杂业务场景中的不可替代性 3. OpenAI与Salesforce高管对AI+SaaS融合趋势的共识
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
放弃“席位费”！OpenAI 亮出底牌，SaaS 的护城河到底是什么？
近期，随着具备独立执行复杂任务能力的 AI 智能体相继推出，To B 市场出现了“AI 将接管企业业务流程”、“SaaS 模式式微”甚至“SaaS 末日”的论调。这种预期在一定程度上引发了资本市场对软件板块前景的担忧。
然而，在软件股股价承压的背景下，SaaS 领域与 AI 领域的头部企业高管近期分别给出了基于产业现实的判断。
一方是 Salesforce 对现有模式的重申。
在今年2月底的财报电话会议上，CEO 马克·贝尼奥夫回应了市场的悲观预期：
“你们都听说了所谓的‘SaaS 末日’对吧？这可不是我们第一次面临‘末日’了……如果真有什么‘SaaS 末日’，它可能已经被‘大脚怪’（SaaS-quatch）一口吃掉了。因为 AI 智能体的加入，SaaS 实际上变得更好了，企业不仅没有抛弃 SaaS，反而还在大量使用它们。”
另一方，则是“最强 AI ”企业对落地现状的坦陈。
在印度人工智能影响力峰会上，OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 直言：“企业层面的人工智能尚未真正渗透到企业业务流程中。”
他指出，企业组织高度复杂，单点 AI 系统难以独立运转，并坦承 OpenAI 自身依然是 Slack 等传统企业软件的重度用户。
贝尼奥夫认为 AI 繁荣了 SaaS，而 Lightcap 则指出 AI 必须与既有系统深度整合才能落地。这两种视角共同印证了，进入落地深水区的企业级AI与SaaS绝非零和博弈的替代关系。
市场对AI的狂热往往带有严重的幸存者偏差。剥开大模型在C端无所不能的外衣，深入To B真实的业务泥潭就会发现，技术与商业落地之间隔着一道巨大的鸿沟。
企业对拥抱AI极其踊跃。崔牛会最新调研数据显示，已有超过70%的企业在内部试点或规模化部署AI产品。
但在真金白银砸下去后，只有极少数企业算得过来账，实现了可持续的投资回报率。多数实际应用还停留在写邮件或辅助写代码的边缘提效层面，大模型始终没有真正扎进核心业务流。
这一现象与Brad Lightcap所说的“企业组织高度复杂”形成了有趣的跨洋共鸣。
当前企业级AI商业化最大的共性瓶颈就是“需求太零散难以做大规模”。面对这个痛点，SaaS企业和AI原生企业难得地达成了共识，选择该项的占比分别高达29.7%和30.0%。
现实的商业环境极其粗糙，每家企业的运营流程千差万别，数据格式毫无标准可言。
看似强大的AI一旦脱离SaaS沉淀的数据上下文，就只是一台空转的引擎；缺乏严格的权限体系与工作流引擎做护栏，智能体连最基础的跨部门审批都无法推进。
面对落地泥潭，OpenAI给出的解法是推出Frontier平台。
这背后的战略意图显然不是重做一套ERP或CRM去端掉SaaS厂商的饭碗，而是要在无数分散软件构成的复杂企业网络中，搭建一个统筹全局的调度大脑。
在这个全新的IT架构演进中，权力中心正在发生不可逆的转移。
过去SaaS占据业务流的绝对中心；未来，AI智能体会成为发号施令的大脑，传统SaaS将逐渐退居幕后，扮演API基础设施的角色，负责提供行业认知、数据上下文与具体的动作执行。
如果说技术架构的演进是一场底层的暗流，OpenAI接下来指出的方向则关乎整个软件行业商业模式的根本升级。
Brad Lightcap透露了一个极具启发性的细节，Frontier未来的评估标准将围绕业务成果展开，逐步弱化传统的席位许可证指标。
这预示着To B软件长达二十年的经典计费模式即将迎来重大进化。
过去十几年，SaaS行业凭借“按人头收费”的订阅模式实现了高速增长。这套逻辑非常顺畅，软件作为辅助工具，企业买的账号越多，员工协同效率越高。
但如今，AI智能体褪去了单纯工具的标签，承担起数字员工的角色，其核心价值直接指向接管复杂任务与替代人类产能。
我们可以推演一个现实场景：过去一个百人客服团队，每月需支付百个SaaS账号的订阅费；如今企业引入强大的AI智能体，一天能连续处理上千份工单，企业顺势将人力优化为十人。
在这个降本增效的样本当中，用人头数量来衡量软件价值就失去了准星。AI交付了实实在在的业务增量，未来的企业理所当然更倾向于为算力消耗或切实的回报率买单。
计费逻辑的进化在崔牛会报告中有着清晰的数据折射，即行业正从成本逻辑平稳过渡到价值逻辑。
拥有庞大客户基本盘的SaaS厂商显得极为稳健。
高达35.3%的SaaS厂商选择将AI作为新功能打包进原产品体系中，采用高风险按效果收费模式的比例仅为4.3%。
在不打破既有价格体系的前提下向老客户平滑传递新增价值，是其当下的最优解。
轻装上阵的AI原生厂商则直接将破局点放在价值创造上。它们大量采用按用量收费和混合定价模式（占比达24.2%和19.7%）。
更具突破性的是，高达21.2%的AI原生厂商直接抛出了按效果收费方案，尝试将营收与获取的线索、节省的工时深度绑定，从而在传统软件的固定采购预算外，发掘全新的商业增量。
在这个看重业务成果的新周期里，探索多元化计费路径，将成为To B企业打开增长空间的关键。
企业级 AI 的交付，本质上是一场披着技术外衣的组织变革。
当模型能力不再是唯一的稀缺资源时，博弈焦点就从实验室转移到了业务现场。OpenAI 宣布与波士顿咨询、麦肯锡、埃森哲等头部机构达成合作，是对 To B 市场现实的妥协，模型好买，变革难推。
单纯卖 API 很容易，但让大模型真正融入一家制造企业的复杂供应链或银行的风控体系，却是一块难啃的骨头。
过去买一套 SaaS 软件，可能业务或 IT 主管就能拍板；但引入 AI 完全不同。
崔牛会数据显示，CEO 及高管团队以 43.5% 的渗透率成为 AI 决策的核心参与者。这表明引入 AI 被视为关乎商业模式重塑的最高级别战略，必须由“一把手”亲自推动。
当决策上升到 CEO 层面，购买的就不再是软件授权，而是业务成果。
AI 的引入必然伴随着激烈的组织阵痛——从员工对新技术的恐慌，到原有工作流的推倒重来、利益格局的打破，以及严苛的数据合规要求。组织准备度已经超越模型本身，成为新的门槛。
而提供业务流程重构（BPR）与变革管理的“陪跑”服务，正是咨询巨头们最擅长的领域。
当我们完整审视了技术落地的泥潭、商业模式的颠覆以及组织变革的深水区后，这盘横跨硅谷大厂与本土 To B 生态的大棋局走向已经非常清晰。
纵观 OpenAI 从卖 API（拼底层能力），到推 Frontier 平台（做调度中心），再到联合麦肯锡（做重度交付），一条极其清晰的演进路线浮出水面：OpenAI 正在全面“SaaS 化”和“企业服务化”。
产业竞争早就从单点竞赛全面升级为生态协同。面对技术架构的演进，SaaS厂商迎来了重塑生态位的绝佳时机。
破局之道藏在差异化与开放之中：
SaaS厂商必须跳出通用大模型能力的内卷，结合自身深厚的行业沉淀，开发与核心业务深度绑定的原生智能应用，并以前所未有的力度开放API，主动让自己成为复杂智能体生态中不可替代的业务执行底座和核心数据源。
站在需求端的企业决策者也需要转变视角。
企业未来竞争力的根本尺度，将体现为利用新技术重构组织决策的综合能力。
尽早建立统一的AI与数据中台，彻底解决历史遗留的数据碎片化难题迫在眉睫，因为高质量的私有数据，始终是孕育契合自身业务智能体的唯一养料。
SaaS非但没有迎来所谓的“末日”，反而正借助AI的势能迈入其最强大的时代。
正如SAP全球CEO柯睿安所洞察的那样，无论早期的狂热如何集中在底层算力上，持久的商业价值最终都会不可逆转地向上迁移至应用层。
在这场浪潮中，大语言模型更像是淘金热中那把极其锋利的铲子，而真正能把技术转化为切实业务成果的，依然是深谙企业运转逻辑的软件系统。
当企业未来在端到端流程中部署越来越多的自主智能体时，一个非常反直觉的现象就会出现，那些用于约束、调度和监督智能体的治理系统与业务底座，其价值不仅不会被削弱，反而会呈指数级放大。
软件并没有走向终点，它正在剥离过去臃肿的交互外壳，化身为承载企业智能自治的全新操作系统。
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