人工智能吞噬软件？

几周前，我们在巴黎的 LP 日上讨论的话题之一是：SaaS 正在消亡吗？几周前，这篇关于“软件的终结”的帖子在 Twitter（以前称为 Twitter 的社交平台）上引发了大量讨论，因此这个话题现在更加相关。不过，这并不是一个新话题。以下是我们 2018 年 LP 日的两张幻灯片：

自 2018 年 LP 日以来，上市 SaaS 公司的市值增长了一倍多，从约 6900 亿美元增长到超过 1.7 万亿美元，尽管 2022 年出现了非常大的调整。所以，我认为六年前预测 SaaS 终结的人要么错了，要么为时过早。

这次预测会成真吗？让我们首先试着了解人们在谈论 SaaS 的终结或软件的终结时究竟是什么意思。

当人们谈论软件的终结时，往往是因为对软件的定义太狭隘。

在某些情况下，问题主要在于语义。2000 年，马克·贝尼奥夫 (Marc Benioff) 宣布“软件的终结”，并在 Siebel 年度用户大会外举行了一场假抗议，这是一个天才的营销举措，但软件的终结标志着软件即服务的开始。软件永远不会消亡。构建和交付软件的旧方式会消亡。同样，人工智能不会杀死软件，它就是软件。

然而，至少有两种思路不仅仅是语义上的：

1、SaaS 已成为快餐连锁店

第一个所谓的死亡原因是，经营一家 SaaS 公司现在就像经营一家快餐连锁店：竞争激烈、差异化有限、利润率低。有人认为软件开发变得如此简单，以至于产品或技术没有差异化或可防御性。

我觉得这个论点不太有说服力。如果我考虑一下我们投资组合中的公司和我们正在交谈的其他初创公司，产品是一个关键因素。过去是，将来也是。知道要构建什么，并组建一支能够按照路线图交付的优秀产品和技术团队至关重要。当然，销售和营销也至关重要，但产品和技术也同样重要。这就是为什么绝大多数 P9 投资组合公司都有一个或多个技术联合创始人的原因。

确实，构建基本的 SaaS 应用程序变得容易得多。5-10 年前让一家公司占据优势的东西现在已成为筹码，但这并不意味着最好的企业家不会找到新方法来脱颖而出并在创新方面超越竞争对手。

随着人工智能（下文将详细介绍），这一趋势将继续并加速。得益于 GitHub Copilot 和我们投资组合公司 Poolside 等产品，越来越多的代码将由人工智能编写。如果每个人都配备了更好的工具，门槛将进一步提高。但这并不意味着没有差异化的空间，除非你假设可以构建的东西在某种程度上是有限的。

一个相邻的论点与这样一个事实有关：在过去 15 年里，SaaS 商业模式已经从模糊变得显而易见。这个想法是，SaaS 指标已经变得如此易于理解，以至于 SaaS 公司的定价非常合理。因此，投资者没有机会获得超额回报，投资 SaaS 公司就像投资广泛的股票指数一样。

我认为这是错误的。如果你看看大多数上市的 SaaS 公司，并对增长、FCF 利润率、NRR 等指标与 ARR 倍数进行回归分析，这些指标只能解释 50-60% 的倍数。所以剩下的一定是由于不太明显的指标、对市场的看法、领导层的素质或其他聪明人意见不一的主观因素。如果在最有效的资本市场中，大型 SaaS 公司的情况都是如此，想象一下 A 轮或 B 轮公司的情况会如何，更不用说种子期初创公司了，在这些公司中，不易量化的因素发挥着更大的作用。

同样，几年前人们认为 SaaS 已经变得如此可预测，以至于可以通过债务融资。我喜欢 SaaS 的一点是，经常性收入使其具有可预测性，但正如过去几年所显示的那样，仍然存在巨大的不确定性。看看 SaaS 公司的增长率是如何全面下降的——我想没人预料到这一点。

2、人工智能正在吞噬软件

如今，当你听到软件的末日时，通常都与人工智能有关。这种论点有两种。

一种是，由于人工智能，软件开发将变得如此便宜，以至于每个市场都会变得竞争激烈。这与特许经营论点的第一点有关。我非常同意人工智能正在彻底改变软件开发，但我的想法是，这不会阻止最优秀的团队进行创新。

一个相关的想法是，软件开发将变得如此简单，以至于软件产品的市场将萎缩，公司将根据他们确切的需求开发更多定制软件。这可能会在某些领域发生，但我怀疑非科技公司是否会突然变得擅长为他们的团队构建出色的软件。

另一个论点是，所有价值都将归于少数基础模型提供商和超大规模企业。这里的想法是，人工智能将取代我们所知的软件。这会是什么样子？我想没有人确切知道，但想象一下，你有一个高度智能的 ChatGPT 继任者，它可以访问你公司的所有文件和文档（或者说数据和知识，也许到那时我们将不再有文件），并且可以代表你采取行动。如果你想想人们在使用商业应用程序时会做什么，其中很大一部分是从数据库中查找一些信息（例如 CRM 中的客户记录）、执行一些操作（例如向客户发送电子邮件）并更新数据库（例如更新 CRM）。借助非常大的上下文窗口、RAG 或其他技术使 LLM 可以访问数据，你可以想象未来版本的 ChatGPT 就像一个基于你用自然语言提供的高级指令的应用程序。

你与这个“应用程序”交互的方式可能是自然语言（你通过文本聊天或语音告诉 AI 要做什么）和 AI 根据需要从人类那里获得的输入动态创建的 UI 的组合。如果你认为这很牵强，请让 ChatGPT 充当地址簿，输入一些联系人，并根据不同的标准从你的“数据库”中查找一些“记录”。你可能会惊讶于这在今天已经有多好用了。

现在，一个大“但是”来了。当然，我所描述的只是一个简单的“Hello World”类型的例子。从这里到具有集成、用户权限和复杂业务规则的严肃的多用户工作流解决方案，更不用说到可以取代企业中的 CRM、ERP 或 HR 系统的东西，这是一个巨大的飞跃。Box 创始人兼首席执行官 Aaron Levie 在回应“软件的终结”推文时说得很好：

[…] 企业不希望使用“动态服务于相同意图和痛点的事物群”，而是使用 Salesforce。他们的工作、供应链和季度数字都岌岌可危，不像阅读 Vogue 文章的风险/回报。人工智能肯定会对软件产生很大的改变，但主要是它将使软件变得更加重要和有价值，而不是更少。

基础模型是否会在高度专业化的领域变得出色也不确定，因为这些领域需要深入了解行业工作流程并访问专有数据来训练模型。在我们拥有真正超级智能的 AU 之前，针对特定用例或垂直行业的专门解决方案可能会更好。

FirstMark 合伙人 Matt Turck 是这样说的：

[…] 接下来会发生什么：

- 客户意识到“构建”是一件令人头疼的事情，并不总是好事
- OpenAI / Azure 等不能/不想构建数百个针对特定问题/垂直领域的应用程序
- 需要时间，但传统和新的 SaaS 公司真正成为 AI 优先（而不仅仅是营销）， 抽象出部署 LLM 的复杂性
- 宏观环境最终反弹
- AIaaS 成为新的 SaaS — 旧的就是新的

3、软件之死的概念被大大夸大了

鉴于人工智能在过去几年的进展以及人工智能改变软件开发和使用方式的速度，任何预测都存在很大的过时风险，但我最好的猜测是，对软件的基本需求仍然存在 — 人工智能将提升软件的价值和重要性，而不是削弱它。

原文链接：Rumors of the Death of Software are Greatly Exaggerated

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