面对大模型AI时代，SaaS厂商如何突破困境。
核心内容：
SaaS厂商在资本市场的融资困境
原生SaaS厂商与企业应用厂商在AI领域的对比
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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