同一场AI革命 中美创业者却走向了两条路

同一场AI革命 中美创业者却走向了两条路 原创独家深度金色精选 刚刚关注

作者：Ray Wang；来源：X，@wangray

2026 年初，美国软件股经历了一场近乎恐慌式的下跌。 导火索并不复杂。ServiceNow 在财报电话会上提到，客户正在重新评估按 seat 采购软件的方式。市场立刻意识到一个问题：如果 AI Agent 能让 2 个人干 20 个人的活，那过去按人头收费的软件公司，收入模型会不会被直接打穿？ 恐慌迅速蔓延。Atlassian、Workday、Salesforce、Adobe 接连大跌，整个应用软件板块蒸发了约 2 万亿美元。华尔街甚至给这场下跌起了个名字：SaaSpocalypse。 所有人都在问同一个问题： AI 会不会杀死软件行业？ 美国投资人的答案很明确：不会。

a16z 合伙人 Alex Immerman 最近写了一篇很有代表性的文章。他的核心判断是，模型变强不会让应用层变薄，反而会让应用层更有价值。因为真正稀缺的从来不是"智能"本身，而是"知道拿智能做什么"。 这句话非常重要。 它的意思是，OpenAI 可以做出越来越强的通用模型，但它并不知道一个纽约顶级律所的 M&A 团队怎么审查 CIM，也不知道一家地产管理公司内部怎么流转租客、维修、催租和续约流程。真正有价值的，不是模型本身，而是对业务流程的深度理解。 这就是 a16z 所说的Process Power。 在这个逻辑下，美国 AI 创业者的最优解很清晰： 第一，选一个垂直行业。 第二，深度嵌入客户工作流。 第三，定价从 per-seat 慢慢走向 per-outcome。 第四，在服务过程中不断积累流程知识。 Harvey、Hebbia、EliseAI 这类公司，之所以越来越值钱，并不是因为它们比 OpenAI 更会训练模型，而是因为它们比任何通用模型都更懂某个行业到底怎么运转。 所以在美国，AI 不是在削弱软件公司。它在奖励那些真正嵌入业务流程的软件公司。 问题在于，这套逻辑只在美国成立。 中国的问题，从来不是AI会不会杀死SaaS

中国的现实更直接一点。 很多人现在在讨论"AI 会不会杀死 SaaS"，但在中国，这个问题其实有点晚了。因为中国 SaaS 从来没有真正活成美国 SaaS 那样。 过去几年，中国 SaaS 行业最常见的叙事是"对标 Salesforce""对标 Workday""对标 Notion"。资本也确实热闹过一段时间。但很快，市场就发现这条路并不好走。续费率不高，定制化严重，销售成本极高，客户教育成本更高，很多公司长期烧钱却很难建立稳定利润模型。 一个数字就能说明问题：美国企业每名员工每年花 868 美元买软件，中国只花 20 美元。差了 42 倍。这不是"还没追上来"的问题，这是根本不在同一个游戏里。 这不是一句"国内企业不愿意为软件付费"就能解释清楚的事情。 更深层的原因，是中国企业的增长逻辑和美国不一样。 一位在大型 AI 公司做过 COO、后来出来做企业服务创业的人，给过我一个很好的公式：企业价值=流量×转化能力。 在中国，大量企业默认认为转化能力已经被压到很极限了，真正能拉开差距的，是流量。你能不能在抖音、淘宝、微信、信息流里拿到更多曝光，拿到更多线索，拿到更多订单。 当企业把增长重心放在"抢流量"上，预算自然也会优先流向流量端。获客的钱是刚性的，后端系统的钱就变成可压缩项。SaaS 预算往往还没长出来，就先被前端投放吃掉了。 这只是第一层。 第二层更现实：在中国企业内部，很多时候工具和人不是互补关系，而是预算竞争关系。 你花 100 万买一套 SaaS，理论上就意味着这 100 万不能再花在人身上。问题是，人通常是组织里的硬需求，甚至和编制、管理权、部门边界绑定在一起。工具反而更容易被砍。 所以很多 SaaS 项目失败，不是因为产品不够好，而是因为它进入的是一个天然处于劣势的位置。 第三层原因，是中国过去二十年的劳动力结构。 在一个长期可以靠堆人解决问题的市场里，企业形成的自然习惯就是：有需求，先加人。流程、组织、管理方式，也都会围绕"人可以填坑"来设计。久而久之，很多流程根本不是为软件准备的，而是为人力弹性准备的。 这会形成一个闭环： 因为堆人便宜，所以企业优先堆人。 因为一直堆人，所以流程围绕人设计。 因为流程围绕人设计，所以标准化软件很难直接嵌进去。 因为需要大量定制，所以 SaaS 的商业模型又跑不顺。 这就是为什么中国 SaaS 一直很难复制美国 SaaS 的根本原因。 同样是AI，为什么中美会走向两条路

到这里，真正关键的分叉就出现了。 在美国，企业本来就习惯为软件付费，流程也已经被数字化。AI 进来以后，最自然的结果是让应用层更厚，让软件更深地嵌入工作流。美国创业者最好的路线，是做垂直 AI 应用，积累 Process Power。 在中国，很多企业本来就不愿意为软件单独买单，但它们愿意为人力长期付费。AI 一旦能明显替代人力，机会立刻就出来了。 所以在中国，AI 的最优解往往不是"卖一个更好的 SaaS"，而是直接交付一个更便宜的劳动力结果。 这个差别非常重要。 美国很多 AI 创业公司本质上是在卖"更厚的软件"。 中国很多 AI 创业公司本质上是在卖"更便宜的人"。 你去看很多中国 AI 应用公司的话术，重点几乎都不是"我们的系统更先进"，而是"我帮你省几个人""我帮你把 20 个人的活压到 2 个人""我帮你把运营成本降掉 80% 到 90%"。 这不是营销文案的巧合，这是市场结构决定的。 中国 SaaS 市场大约 175 亿美元。而中国广义人力资源服务市场——包括外包、派遣、代运营——是 4800 亿美元，是 SaaS 的 27 倍。企业的钱花在人身上，不花在软件上。AI 要去的地方，应该是钱在的地方。 所以我越来越觉得，一个非常关键的判断是： 在美国，AI 的主要对手是旧软件。 在中国，AI 的主要对手是旧人力。 这也意味着，中国创业者如果还在照搬美国 SaaS 的剧本，方向很可能一开始就错了。 你的客户未必想买一个新工具。 他更想听到的是：你现在这 20 个人，我能不能帮你变成 2 个。 表面上两条路，底层其实通向同一个地方

说到这里，很多人会觉得中美路径完全分裂了。 表面上确实如此。美国在做更厚的应用层，中国在做更便宜的劳动力替代。一个像软件生意，一个像服务生意。 但如果把视角再拉远一点，你会发现它们最后都在通向同一个核心资产：对业务流程的结构化理解。 Harvey 之所以强，不是因为它有一个聊天框，也不是因为它接了 GPT。它真正强的地方，是它越来越懂一家律所怎么审合同、写备忘录、走审批、控风险。 一个中国 AI 代运营团队之所以会越来越强，也不是因为它会调几个自动化脚本，而是因为它经历了平台规则变化、审核标准变化、投放逻辑变化、客服场景变化，最终比客户自己还懂这门生意。 一个卖软件，一个卖结果。 一个看起来更像产品，一个看起来更像服务。 但底层壁垒其实是同一种东西：谁更懂业务，谁就更有壁垒。 这也是我觉得这轮 AI 最有意思的地方。 AI 表面上在降低门槛。代码更便宜了，模型更便宜了，原型更容易做了。可真正拉开差距的东西反而越来越集中到一件事上：你是否真的进入了某个行业，真的理解了它每天是怎么运转的。 模型能力会越来越接近。 通用能力会越来越商品化。 真正难复制的，会越来越是那些隐性的流程知识、灰度判断、修复经验、组织习惯、客户场景。 Process Power的下一步，不是静态知识，而是动态适应

如果再往前推一步，Process Power 未来最值钱的形态，可能还不是"我有一套流程知识库"，而是"我有一套持续适应变化的能力"。 因为真实世界不是静态的。 平台规则会变，接口会变，审核标准会变，用户行为会变，组织流程也会变。你今天积累的一套最佳实践，半年后可能就要重写。 所以真正强的系统，不只是知道现在该怎么做，还能在环境变化时快速识别、快速修复、快速适应。 这才是我理解里 AI 时代更深的护城河：不是静态流程知识，而是动态应对能力。 你每解决一次新问题，系统就多积累一次真实世界的变化样本。第一次修一个问题要 4 小时，第五次可能只要 30 分钟，第二十次可能已经可以自动完成。 当这种能力开始复利，它就不再只是"自动化"，而是接近一种业务层面的自我进化。 这件事，无论你在美国做垂直 AI 软件，还是在中国做 AI 劳动力替代，最后都会变得越来越重要。 给创业者的一个结论

所以回到最开始那个问题：AI 会不会杀死软件行业？ 我的答案是：AI 没有在统一地杀死软件行业。AI 在分裂它。 在美国，最脆弱的是那些只有薄薄一层包装、没有流程壁垒的应用。它们会被模型迅速吞掉。 在美国，最有机会的是那些真正嵌入工作流、积累 Process Power 的公司。模型越强，它们通常越强。 在中国，真正会被打穿的不是 SaaS，而是大量低效、重复、标准化程度不低的人力岗位。 在中国，最有机会的不是"再做一个中国版 Salesforce"，而是那些能直接替代人力、直接交付结果、同时在服务过程中积累流程资产的公司。 所以如果今天你在美国创业，应该想的是： 我能不能进入一个足够深的垂直行业，做到比客户自己还懂他的流程？ 如果今天你在中国创业，应该想的是： 我能不能把 AI 包装成一个结果明确、ROI 直接、比雇人更划算的生产力单元？ 这两条路看起来不一样，但最终都会回到同一个判断：代码会贬值，模型会迭代，只有对业务的深度理解会越来越值钱。 因为在 AI 时代，难的从来不是智能本身。 难的是，知道拿智能做什么。

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