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面对大模型AI时代,SaaS厂商如何突破困境。 核心内容: 1. SaaS厂商在资本市场的融资困境 2. 原生SaaS厂商与企业应用厂商在AI领域的对比 3. SaaS厂商缺乏大模型时代的AI战略意识和行动力
进入大模型的AI时代,SaaS厂商更难了。
这两年资本市场对SaaS厂商的态度趋于谨慎,融资难度加大,使得SaaS厂商普遍面临现金流压力。
这日子已然很难过了。
我发现,面对让人兴奋的大模型、生成式AI,原生的SaaS厂商们却不像用友金蝶浪潮东软等企业应用厂商的激进表现,普遍没有兴奋起来,他们甚至变得更难了。
和那些曾被他们鄙视为传统软件、没有创新力的用友、金蝶、浪潮海岳和东软们相比,原生SaaS厂商的表现却显得相对保守,他们在AI领域的创新性、投入度及落地速度上均显滞后。
例如,用友、金蝶、浪潮海岳、东软等这些企业应用厂商都紧跟OpenAI、百度等国内外大模型产品,想尽一切办法尽快在第一时间、争相推出自己的行业或垂直大模型。
但却很少有原生的SaaS厂商在这方面立即跟进。他们更多的是在观望。他们在观望AI到底应该怎么和自己的产品结合,他们在观望大模型的幻觉怎么解决。国内的SaaS厂商在大模型战略上普遍表现出犹豫和迟缓。
又如,DeepSeek春节爆火,用友、金蝶、浪潮海岳、东软等厂商们仍然是激情满满,春节放假期间仍然干劲十足,飞快地把DeepSeek接入到自己的大模型平台。
但除微盟、玄武,以及钉钉和飞书外,也很少有原生的SaaS厂商在这方面快速跟进。
这下我感觉他们不是在观望,可能更多的是,忘了应该马上跟进。他们的AI意识,只是在看别人的“AI故事”,没有在战略上、没有在日程上将自己的“AI落地”起来。
在某种程度上,很多SaaS厂商缺乏大模型时代的AI战略意识和行动力,很多SaaS厂商习惯于“跟随”策略,
这可以看出,面对大模型的AI竞争,SaaS厂商确实是变得更难了。
我认为主要原因有以下两点:
第一,大模型是资本密集型研发。不仅训练需要花费大量算力,在运行时还需要花费大量算力进行推理。SaaS厂商本身就因为资本问题而缺少资金。因此,他们很难拿出足够的资金来进行大模型的研发投入。
第二,大模型的训练需要大量的数据和专业知识。SaaS厂商这两年刚开始得到用户的普遍认可,积累的用户数量,以及相关专业数据和专业知识都相对缺乏。因此,他们研发出来的大模型的效果也会差强人意。
这两个关键原因导致SaaS厂商们普遍在AI上落后于用友金蝶浪潮海岳东软等综合型企业应用厂商。
再加上大模型本身还有幻觉等问题,在企业中要真正用到“运营环境”中,还存在很多问题。因此,企业应用中还没有形成成熟的AI落地方式。这更让SaaS厂商们觉得,当前不落地AI是正确的、科学的选择。
更要命的是,很多SaaS厂商可能已习惯了这种“AI行动”节奏,他们已没有“闻大模型而立即行动”的意识了。
因此,DeepSeek本来是极大降低大模型研发、部署成本的开源产品,是SaaS厂商融合大模型的最佳切入点。但很多SaaS厂商们却也因此而没了感觉。
面对大模型的AI时代,SaaS厂商面临的上述两大问题短时间内难以解决。他们要做中国的Salesforce、要超越XX的梦想可能要破灭了。
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