为什么我认为大多数 AI 工具不配成为 SaaS
Source: Dev.to
几乎所有今天的 AI 创始人都走同一条默认路径：
- 构建工具。
- 添加订阅。
- 称之为 SaaS。
在仔细研究了数十款 AI 产品、用户行为、成本结构以及真实的采纳模式后，我得出了一个强烈的结论：
大多数 AI 工具并不值得成为 SaaS。
这并不是说它们是糟糕的工具，而是 SaaS 模式本身往往与 AI 实际提供价值的方式不匹配。
下面解释为什么这很重要，以及盲目把 AI 强行塞进 SaaS 框会伤害创始人和用户。
1. SaaS 是为可预测的软件而生，而非概率型智能
传统 SaaS 在以下情况下运行得非常好：
- 输出是确定性的
- 工作流是固定的
- 成本是稳定的
- 使用量是一致的
- 行为是可预测的
AI 违背了所有这些假设。AI 系统是：
- 概率性的
- 与上下文相关的
- 使用量呈峰值式波动
- 计算成本高昂
- 输出质量可变
- 成本不可预测
然而创始人仍然试图把它们锁进：
- 固定月费计划
- 刚性层级
- 无限使用承诺
这立即在用户期望与系统可持续交付之间产生了经济张力。
2. 大多数 AI 工具并未提供每日、习惯级的价值
SaaS 最适合的场景是产品成为每日习惯（例如电子邮件、CRM、项目管理、会计、团队沟通）。
许多 AI 工具的使用情况是：
- 每周使用一次
- 仅用于特定任务
- 零星使用
- 在特殊工作流或“突发”活动期间使用
把这些工具强行套上月订阅会导致：
- 未使用的容量
- 流失
- 定价挫败感
- 价值感知低下
- “我为什么还在付费？”的想法
如果一个工具不具备形成习惯的特性，它大概不适合 SaaS 模式。
3. 可变的计算成本破坏了 SaaS 的承诺
传统 SaaS 的优势在于：
- 每位用户的边际成本接近零
- 基础设施费用可预测
- 扩展效率高
大多数 AI 工具则面临：
- 实时推理成本
- 基于 token 的计费
- GPU 依赖
- 昂贵的多模态流水线
- 使用模式波动大
这意味着：
- 用户增多 ≠ 利润增加
- 用户增多往往 = 亏损
于是创始人会：
- 进行激进的限流
- 静默降低质量
- 削减上下文
- 限制响应速度
- 移除功能
用户立刻感受到性能下降。
4. 许多 AI 工具实际上是“结果”，而非“平台”
SaaS 最适合用户管理工作流、数据、多个任务和长期流程的场景。
而许多 AI 工具提供的却是：
- 单一输出
- 单次转换
- 单一结果
- 单次分析
- 单次生成
这些是结果引擎，更适合：
- 基于使用量的计费
- 积分制系统
- 按结果付费
- 基于绩效的计费
——而不是月度订阅。
5. AI 工具演进太快，静态定价层级跟不上
SaaS 定价假设：
- 产品演进缓慢
- 功能边界清晰
- 版本稳定
AI 每月甚至每周都在演进。模型升级、能力爆炸、成本波动、期望变化。固定的 SaaS 层级会变成：
- 很快过时
- 与现实不匹配
- 难以解释
- 难以管理
- 让用户困惑
用户不想为“层级”付费，他们想为当前交付的价值付费。
6. 大多数 AI 工具应当是公用事业，而非订阅制
许多成功的 AI 产品应该像云计算、存储或 API 那样——使用多少付多少，而不是仅因为它们存在就收订阅费。这种方式能够：
- 让成本与价值匹配
- 使用即付费
- 增长与可持续性同步
- 透明度提升用户满意度
订阅隐藏了使用的真实情况；公用事业则把它揭示出来。
7. SaaS 迫使创始人追求留存而非结果
当创始人固守 SaaS 思维时，他们会沉迷于：
- 流失率
- 留存曲线
- 互动仪表盘
- 月活用户
- 使用峰值
而不是关注：
- 用户真的获得了成功吗？
- 工具真的节省了时间吗？
- 是否降低了人手？
- 是否提升了决策质量？
- 是否自动化了痛点工作？
AI 应该以结果来评估，而不是登录次数。
8. 最佳的 AI 业务将融合多种收入模型
未来属于混合模型：
- 使用量计费 + 订阅
- 企业授权 + 积分
- API 优先 + 结果定价
- 自动化即服务
- 智能即公用事业
- 基于绩效的自动化
纯 SaaS 能存活，但不会主导 AI 市场。
我的观点
SaaS 本身并没有错，只是并非 AI 的通用模型。AI 工具是：
- 动态的
- 结果驱动的
- 使用量可变的
- 计算依赖的
- 持续演进的
把它们硬塞进僵硬的 SaaS 框会导致：
- 经济破裂
- 用户沮丧
- 隐蔽的限流
- 人为的限制
- 被迫的留存游戏
大多数 AI 工具不需要订阅者，他们需要在价值实现时付费的用户。这不是 SaaS，而是下一代 AI 商业模式。早早理解这一点的创始人，将比盲目复制旧 SaaS 玩法的人建立更可持续的公司。
下一篇文章： “如果我今天要构建一个 AI 工具，我会有什么不同的做法”。