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猫眼影戏记者 蒋竞雄 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
“智能体对SaaS营业流程的周全刷新 ，至少需要2~5年的时间 。”
作者丨张嘉敏
编辑丨徐晓飞
“Meta数十亿美金收购Manus ，正是看好‘智能力’从「只有大脑」到「脑手皆能」的厘革 。”
IT老兵李国平云云评价Manus易主一事 ，其所言的“智能力” ，是指智能体（Agent）认知+执行的复合能力 。在他看来 ，SaaS行业也正在履历一场关乎自身的智能厘革——
“若是SaaS仍以人与系统（界面）的交互为主 ，不举行智能厘革的话 ，必将被时代倾覆 。”人机交互模式的根天性转变 ，是Agent浪潮给SaaS行业带来的倾覆式厘革 。
这样的论断源于李国平数十年来在一线亲历的倾覆性转折时刻：软件时代 ，操作系统曾是数字天下的焦点；到了PC互联网时代 ，先是门户网站后是搜索引擎 ，成为数字天下的入口 ，移动互联网时代这个入口则酿成了App；而在云盘算时代 ，则是由SaaS整合封装所有能力 。
李国平曾在微软任职十余年 ，现任海内头部财税SaaS厂商百望股份有限公司（以下简称“百望”）数字经济与金融科技研究院院长 。在云盘算兴起近20年的时间里 ，他时刻坚持着对新手艺浪潮的拥抱和接纳 。
Agent浪潮下 ，未来SaaS的运气将走向何方 ？
在李国平看来 ，SaaS在五年之内或许率不会消亡 ，但会先履历向嵌入式、局部性的智能应用：人主宰80%、智能体辅助20% ，逐步向人指令负载10%-20%、智能（体）工具肩负80%-90%事情负载的偏向转变 ，最终实现周全由智能体主宰的终局 ；蛐碛貌涣巳晡迥 ，SaaS产品可能一部分保存古板界面 ，一部分承载营业流程 ，其余则由一组组专业化智能体组成 。
“今天是人通过操作SaaS界面挪用数据 ，完成营业闭环 。我们看到的厘革趋势是人向财务、营业营销等智能体下达指令 ，由智能体自主完成大部分事情 ，直接向人交付所需的营业效果 。”李国平以为 ，无论是智能体照旧SaaS ，未来都将从「人单向操作系统」 ，转向「人与数字员工/数字人协同」的新模式 。
人机交互模式的改变 ，难免引发营业流程的重塑 。但李国平以为 ，这一历程在To B领域会相对缓慢 ，周全升级可能需要2年到5年时间 。从现实应用落地来看 ，渐进式立异更为现实 ，例如先在现有营业流程引入智能体 ，减轻人力、降本增效 ，再逐渐推展到全行业 。关于专业性强的行业领域 ，尤其是有羁系划定营业流程SOP的“严肃”行业（如金融、财税等） ，历程会更慢一些 。
他也注重到 ，这波手艺浪潮中涌现的大模子厂商和AI原生企业 ，展现出截然差别的姿态：“这类新一代企业会更激进 ，上来就想倾覆原有的作业模式 。”但在他看来 ，这并非坏事 。从立异视角看 ，这种激进做法恰恰能形成对工业的引领和驱动 。
面临来势汹汹的新一代企业 ，SaaS厂商的焦点资产是什么 ？
“数据 。”李国平斩钉截铁给出了谜底 。
以财税SaaS为例 ，其焦点价值和差别化资产 ，就在于掌握的生意级数据 。
关于SaaS厂商而言 ，开发通用大模子并非最优解 。“To B厂商若是想形成自身的焦点竞争力 ，要害在于能否把自身的私域数据酿成高价值数据集 ，为自身的垂类大模子和场景化智能体提供支持 。”李国平增补道 。
AI浪潮下 ，“数据”已成为百望近年来转型战略的焦点支柱：最底层是税控装备 ，依托税控装备拓展电子发票营业 ，通过电子发票沉淀数据资产 ，再基于数据营业构建智能体护城河 ，一连加高行业壁垒 。
在数据焦点资产的基础上 ，百望针对差别财税应用场景挖掘数据价值 ，推出了财税SaaS领域的智能体矩阵——睿界、金盾、问数三大智能体 。
面临席卷而来的Agent热潮 ，李国平始终坚持冷思索：中国的SaaS厂商没有一家可以在原地生涯 ，必需贴合自身营业DNA转型 ，找到适合自己的生长路径 。
他也指出目今海内To B智能体落地应用面临的掣肘——面临类似公有云生长初期遇到的难题——出于清静思量 ，在国企、金融机构等领域仍受到较多限制 。“希望行业羁系能适度‘松松绑’ ，为新手艺立异和行业应用提供更宽松的土壤 。”
在机缘与挑战并存的时代 ，仍有诸多要害命题待中国SaaS行业解答：面临大模子厂商、AI原生企业的异军突起 ，SaaS厂商怎样盘活数据这一焦点资产 ？SaaS实现智能体化后 ，能否弥合中外SaaS行业的鸿沟 ？智能体的To B应用落地面临还哪些难题 ，又当怎样破局 ？
带着这些疑问 ，克日雷峰网与李国平睁开了一场深度对话 。以下是详细的对话内容 ，为了利便明确 ，内容经编辑 。
01
五年后的SaaS会酿成什么样 ？
雷峰网：关于SaaS行业来说 ，智能体能否成为堪比昔时“外地安排转向云盘算”的范式革命 ？
李国平：IT手艺的演变速率很快 。我一经在微软事情十多年 ，往回倒20年看 ，在软件时代 ，操作系统曾是数字天下的焦点 ，而到了PC互联网时代 ，先是门户网站后是搜索引擎 ，成为数字天下的入口 ，移动互联网时代这个入口酿成了App；在云盘算时代 ，则是由SaaS整合封装所有能力 ，而在正在到来的智能时代 ，人机交互的范式必将再次厘革 。未来SaaS可能不再主要 ，若是SaaS仍以人与系统（界面）的交互为主 ，不举行智能厘革的话 ，必将被时代倾覆 。
雷峰网：人机交互关系的根天性改变 ，是SaaS面临的焦点挑战吗 ？
李国平：未来SaaS会从由人操作系统、挪用数据的模式 ，转变为人下达指令、智能体执行使命的新模式：今天是人通过操作SaaS界面挪用数据 ，完成营业闭环；未来可能是人下指令给财务、营业营销等智能体 ，由智能体自主完成事情并交付效果 。
红杉资源2025年在硅谷闭门会的焦点看法我很是认同 ，AI的立异不应该仅思索作为先进的工具 ，而应该思索怎样交付最终的营业效果 。以是Agent浪潮一定是倾覆式的、且现在正在爆发 ，最近Meta数十亿美金收购Manus ，正是看好这种“智能力”从「只有大脑」到「脑手皆能」的厘革 。
雷峰网：能否举例说明智能体带来的人机协同场景 ？
李国平：我有位微软前同事创业做智能体公司 ，专门效劳制造行业 。原来制造全链路需要一个大PM（项目司理）带着三四个制造业专业岗位工种的团队完成 ，现在由一小我私家带着四五个差别角色的智能体就可以替换原来的真人团队 。PM认真分派使命 ，各个智能体各司其职 ，最终协同交付效果 。
而百望现在正在基于过往十年效劳近3000万家企业财税发票积累的数据 ，构建面向财税数智合规、企业谋划决议、数智金融效劳、出海全球化合规等领域的智能体平台 ，让原来的凭证处置惩罚、财务记账、报税等出纳会计的重复手工劳动通过智能体就能完成 ，释放财税领域的智能生产力 。
由此可见 ，无论是智能体照旧SaaS ，未来都将从「人单向操作系统」 ，转向「人与数字员工/数字人协同」的新模式 。现在看起来是专业人类角色主宰80%事情量、智能体辅助20% ，未来将逐步演化过渡到人认真10%-20%的指令和使命校调事情、智能（体）工具肩负80%-90%详细事情负载 ，最终实现周全由智能体主宰的终局 。
雷峰网：智能体深度驱动的SaaS产品 ，与古板SaaS产品的焦点区别是什么 ？
李国平：手艺层面 ，真正的智能体具备影象、使命妄想、工具挪用链路、数据应用以及动态交付效果的能力 。好比天生一份财税合规动态报告 ，以前是人工操作界面静态天生 ，现在会转变为由智能体自动扫描营业危害并天生报告 。
商业模式上 ，就像前面举的制造行业例子 ，未来智能体将逐步替换人工岗位 ，一方面企业决议者要算清晰人工替换的本钱价值 ，另一方面智能体要实现自我迭代进化 ，在营业侧形成新的能力 。
雷峰网：这会对SaaS的订阅制付费模式爆发哪些影响 ？
李国平：AI应该deliver outcome（交付效果） ，好比帮企业识别了几多条合规性危害 ，让企业以更低的本钱拿到了信贷 。现在百望的智能体已经接纳按MCP挪用次数收费的模式了 。
未来按量、按效果付费等几种模式都会有 ，详细取决于用户的认可度 。若是把智能体看作硅基员工 ，企业付费逻辑和人力资源决议类似——判断“员工”的产出是否匹配本钱ROI ，这就是按效果付费的焦点逻辑：效果不达标则不续订 。
虽然 ，过渡阶段仍会保存按月订阅模式 ，也就是无论智能体的体现怎样 ，事情做得好欠好 ，都牢靠付费 。以是我以为 ，未来智能体应用可能泛起按营业价值分成等多种商业模式 。
雷峰网：您以为未来SaaS会消亡吗 ？
李国平：我以为SaaS在五年之内或许率不会消亡 ，但会先履历向嵌入式、局部性的智能体化转型 ，未来会像RPA（Robotic Process Automation ，机械人流程自动化）时代那样 ，在某些牢靠流程中实现人力替换 ；蛐碛貌涣巳晡迥 ，SaaS产品可能一部分保存古板须要的界面（有些可能源自羁系合规的要求） ，一部分承载营业流程 ，其余则由一组组的专业化智能体组成 。
雷峰网：未来几年 ，智能体是否会加剧SaaS内卷 ？
李国平：在中国市场 ，这需要辩证看待 。
气馁的一面 ，从创投的商业价值回报率和Total Address Market角度 ，可能会内卷到SaaS或智能体厂商的毛利率下滑 ，甚至导致竞争情形恶化、行业衰亡 。
乐观的一面 ，正是这个历程加速了前沿手艺的普适化、平权化 。无论是外洋OpenAI的ChatGPT、Google Gemini ，照旧海内的DeepSeek、通义千问 ，都是花了数十亿、甚至上百亿训练出来的模子 。从手艺立异者和供应商的角度看 ，商业模式很唏嘘、很有挑战性；但从用户的角度 ，用户能够免费使用许多前沿功效 ，这是前沿手艺的快速平权 。这何尝不是一种良性内卷 ？
中国许多互联网营业模式能卷过美国 ，也是由于中国把互联网开源和免费的焦点精神生长到了极致 。大模子这一波 ，中国的DeepSeek和通义千问系列已经领先了美国的大模子 。从这个角度讲 ，智能体未来在中国市场也会很卷 ，甚至卷到最后酿成白菜价 ，但当白菜价那一天到来时 ，恰恰是千行百业实现周全智能化的时代 。
02
智能体的To B应用需“松绑”
雷峰网：在这波AI浪潮里 ，海内外有哪些差别 ？
李国平：资源层面 ，相关数据显示 ，中国在大模子、智能体这一海浪潮里 ，拿到的全球风投类资金很是有限 。我看过一份2024年底的全球AI投资报告 ，中国或许只有美国的7% 。以是中国的创业公司被迫用更低的本钱、更少的算力 ，产出更极致的手艺效果 ；痪浠八 ，海内市场更卷 ，反而倒逼中国的AI企业追求极致的性价比 ，更重视手艺内核的优化 。
雷峰网：海内厂商在手艺生态上有哪些新转变 ？
李国平：开源成为要害突破点 。海内的通义千问、DeepSeek等开源产品 ，在全球规模内的整体性价比和能力排名都获得了许多认可 ？词侵泄忠杖蚧闹饕蛩 ，算是“以彼之道 ，还施彼身”——已往20年 ，海内头部企业在开源社区的总体孝顺排在美国之后；但在这波大模子和智能体浪潮里 ，像字节跳动的扣子平台等也加入开源阵营 。
这是很是好的趋势：中国把一些有手艺密度、有积累的平台开源化 ，既能获得全球市场、用户的认可 ，也能发动基于中国焦点手艺的应用生态昌盛 。一个手艺好欠好 ，要害在于能否向上层释放更多开放能力 ，形成应用与开发者生态 ，就像英伟达的CUDA 。从这个角度看 ，中国企业越是坚持开放式立异 ，就越能获得外洋市场的认可 。
雷峰网：海内外SaaS厂商的手艺差别大吗 ？
李国平：中外SaaS差别并非完全由这波大模子带来的 ，但相关度很高 。中国的SaaS之以是盈利难题 ，很大一部分缘故原由在于头部付费客户更喜欢外地化安排、定制化开发 ，SaaS厂商需要投入大宗的人力本钱、手艺资源等 ，做非标化产品知足客户需求 。而Salesforce、SAP、微软Office 365、Dynamics 365等外洋产品 ，都接纳标品化云订阅模式交付 ，同时为差别客户预留二次开发平台和定制化接口 ，盈利模式更清晰 ，长尾效应更显著 。
未来SaaS的智能体化转型是否会突破这一逆境 ？我以为纷歧定 ，由于智能体也面临非标品化挑战 ，好比今天把智能体推给这家公司 ，明天推给那家公司 ，很难完全做到标品化 ；蛐砘嵯衤煲霞徘岸问奔渫瞥龅牧楣釧PP一样 ，通过明确用户的提醒词 ，动态天生应用 。这相当于将古板的定制化编码历程自动化：已往需要程序员“手搓”的功效 ，现在只需要适当合适的提醒词 ，就能迅速天生差别的应用效果 。
这实质上是前几年低代码、无代码看法的智能化升级 ，同时改变了人机交互的模式 。古板SaaS以流程化作业为主 ，未来的主流可能是接纳A2A（Agent to Agent ，智能体互通协议）+MCP（Model Context Protocol ，模子上下文协议）的协同模式 。2025年 ，百望推出了一系列由行业大模子驱动的MCP效劳 ，希望增强智能体的数据应用能力 ，背后依托的正是一组能够清静挪用、穿透私域数据的MCP能力系统 。
现在来看 ，人类还在饰演“大脑”的角色 ，这也许是人类作为碳基生命的最后堡垒 。若是“大脑”指挥官不再是人类 ，我们可能就进入了硅基时代 ，而人类将酿成智能体的隶属物——只是workforce（劳动力） ，而不是brain（大脑） 。
雷峰网：您提到SaaS营业流程的转变 ，在您看来 ，倾覆性立异和渐进式立异 ，哪一种更切合智能体在海内SaaS的落地 ？
李国平：从现实落地来看 ，渐进式立异更为现实：先在现有营业流程引入智能体 ，但最终来看 ，重大的营业流程未来会酿成“人与智能体协同”的模式 ，这是对古板SaaS和企业内部营业系统的完全重构 。
但这一历程在To B领域会相对缓慢 ，周全升级可能需要2年到5年时间 。大型重大的营业系统可能还会受到作业规程和羁系要求的约束 ，只能先在局部举行减轻人力、降本增效的立异 ，需要羁系要求逐步跟上后 ，才华周全释放智能的全链路价值 。
雷峰网：以是财税领域的营业流程刷新 ，还会有清静层面的记挂 ？
李国平：是的 ，以是相较于其他领域 ，财税领域的厘革不会那么快爆发 。纵然AI手艺层面能够实现流程重塑 ，但仍然保存操作规程、审计等方面的问题 。好比AI执行使命蜕化了 ，责任该由谁肩负 ？类似问题在执法、营业落地等层面 ，尚有许多需要论证的地方 。
雷峰网：营业流程刷新方面 ，外洋SaaS厂商是否会更激进 ？
李国平：我以为不是外洋的SaaS厂商更激进 ，而是新一代AI原生企业更具倾覆性 。今天的SAP、Salesforce、Adobe、微软都在结构AI、大模子、智能体的应用 ，但要让他们完全推翻整个现有系统举行重构并禁止易 。他们大多是在现有产品里“修修补补” ，通过插件形式增强能力 ，例如微软的copilot就是在原有 ？槔锬谥昧瞬寮焦π 。
反而是近两三年建设的新一代AI原生企业 ，上来就想推翻原有的作业模式 。以代码编写场景为例 ，微软的GitHub copilot之后 ，又涌现了Cursor等AI平台 ，甚至部分产品的体验逾越了前者 。
雷峰网：怎样看待这两种截然差别的模式 ？
李国平：从立异视角看 ，AI原生企业的激进模式能引领工业厘革 ，好比2025年年头石破天惊、引刊行业震惊的DeepSeek和Manus 。
但当下智能体的落地 ，面临与公有云生长初期的类似逆境：出于清静因素的思量 ，To B应用在央国企、金融机构的安排和使用受到诸多羁系限制 。希望未来行业羁系能适当再给To B应用“松松绑” ，为新手艺立异和行业应用提供更宽松的土壤 。
03
SaaS厂商不转型都得“死”
雷峰网：您以为Agent浪潮下 ，SaaS厂商的生涯之道是什么 ？
李国平：中国SaaS厂商没有一家可以在原地生涯 ，不转型肯建都得“死” 。SaaS厂商需找到适合自己的生长路径：一是增强焦点竞争力 ，二是寻找最适合的转型战略 。转型必需贴合自身营业DNA ，构建新的智能化能力、新产品、新平台 。
雷峰网：百望的焦点竞争力是什么 ？现在走什么样的战略蹊径 ？
李国平：百望的焦点价值和差别化资产 ，在于掌握的生意级数据 ，以及在这些数据之上针对差别应用场景挖掘数据价值 。在这一焦点资产之上 ，百望构建了智能能力层 ，也就是智能体矩阵——睿界、金盾、问数三大智能体 ，三大产品线 。
百望的生长曲线是一层战略叠着一层战略往上走：最底层是过往的税控装备 ，依托税控装备拓展电子发票营业 ，通过电子发票沉淀数据资产 ，再基于数据营业构建智能体护城河 ，一连加高行业壁垒 。
雷峰网：什么是数据之上的场景 ？能否举例说明 ？
李国平：以百望的汽车经销商监控效劳为例 ，其底层焦点就是发票数据 。通过企业授权 ，我们可以全程追踪汽车经销商销售无邪车流转中的数据 ，好比汽车销售填写的无邪车号、发念头号 ，而这些车辆可能涉及信贷动产典质 ，以是这个场景面向动产典质监控和汽车经销商监控 。银行愿意为这类数据效劳买单 ，汽车经销商也可通过该效劳识别供应商危害和上下游诓骗行为 ，并获得本钱更低的金融信贷与包管效劳 。
这是一个典范的数据智能应用场景：解决了金融客户有用使用动态实时的市场生意数据、构建数据驱动的立异营业 ，从而实现价值闭环 ，是百望在数据智能领域一连爆发订阅收入的ARR营业之一 。这也是在勉励数据要素流通的时代正当合规实现数据商业化的典范案例 。
雷峰网：睿界、金盾、问数三大智能体主要面向哪些客群 ？
李国平：睿界、金盾、问数三大智能体 ，划分对应金融营业、生意治理、谋划决议三大偏向 。三大智能体虽然相互自力 ，但能够通过A2A、MCP等能力整合 ，笼罩企业差别环节需求：
睿界智能体主要知足企业认真信贷、与银行对接的职员以及银行客户司理的需要；金盾智能体聚焦企业财税合规危害扫描 ，更受企业财务向导关注 ，可提供针对性合规解决计划；问数智能体则面向企业市场营销、整体谋划的CXO级别职员 。
以金盾智能体为例 ，我们将金税四期国家税务总局电子发票效劳平台的建设履历、国家税务总局对企业合规提出的高标准严要求 ，以及百望过往在税务侧、信贷侧积累的异知识别或危害防控能力 ，转化为RAG化数据 ，资助企业设立更高的合规谋划标准 。
雷峰网：数据对SaaS厂商而言 ，为何云云主要 ？
李国平：凭证大模子的scaling law（缩放定律/规模规则） ，算法、算力、数据缺一不可 。现在的模子基本已经吸收了全天下互联网的果真数据 ，但未来若是只依赖算力和算法的提升 ，没有高价值数据集的支持 ，很难实现模子的指数级跃迁 。
海内的互联网大厂们之以是能把大模子做好 ，是由于他们手里掌握了别人没有的焦点数据 。而“六小龙”的逆境在于 ，他们不像云大厂那样拥有上一个互联网时代沉淀的海量数据集与营业场景的飞轮闭环 ，即便有算法上的提升 ，甚至储备了一些算力 ，但仍缺乏数据的先天优势 。
关于SaaS等To B厂商而言 ，自己不太可能开发通用大模子 ，若是想形成自身的焦点竞争力 ，要害在于能否把自身的私域数据提炼成高价值数据集 ，为自身的垂类大模子和场景化智能体提供支持 。
专题先容
眼下 ，Agent大潮正在SaaS行业掀起一场深刻厘革：小到产品形态、手艺架构 ，大到商业模式、市场名堂 ，都将被重塑 ，危与机并存 。
鉴于此 ，雷峰网推出“SaaS+Agent十人谈”系列专访 ，将对话一众SaaS公司和Agent从业者 ，从战略决议者、营业认真人、手艺立异先锋等差别视角 ，探讨Agent为SaaS行业带来的机缘与挑战 。若是对这一SaaS与Agent融合话题感兴趣 ，接待添加微信skylar_12_14加入讨论 。
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责编：陶灵刚
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