MaaS來臨，SaaS進(jìn)入「奇點(diǎn)」時刻｜產(chǎn)業(yè)深度

　　大模型熱度持續(xù)發(fā)酵。MaaS的到來，不僅改變了云廠商的競爭格局，SaaS行業(yè)也將迎來「奇點(diǎn)」時刻。未來十年，基于MaaS底座，國內(nèi)SaaS甚至可能會出現(xiàn)Salesforce一樣的巨頭。

　　作者|思杭

　　編輯|皮爺

　　出品|產(chǎn)業(yè)家

　　大模型熱度正在持續(xù)發(fā)酵。

　　對此，國內(nèi)雖有不少人熱衷追捧，但也不乏潑冷水者。實(shí)際上，大模型的厲害之處，的確不在于它的技術(shù)革新，而是數(shù)據(jù)、參數(shù)量積累到一定程度后的“涌現(xiàn)”(emergence)。這也很好地解釋了國內(nèi)許多知名專家看似相斥的觀點(diǎn)。

　　其中，最熱衷的聲音有YC全球研究院院長陸奇博士和清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長張亞勤院士。

　　“任何改變社會、改變產(chǎn)業(yè)的，永遠(yuǎn)是結(jié)構(gòu)性改變。這個結(jié)構(gòu)性改變往往是一類大型成本，從邊際成本變成固定成本。”陸奇在前段時間的演講中，直戳“AI大模型”熱潮的本質(zhì)。OpenAI所做的事情與Google一樣。1998年，Google的誕世讓獲取信息的邊際成本變成固定成本。今天，OpenAI也是讓模型的成本從邊際走向固定。

　　清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長張亞勤院士也直言，未來十年，大模型或?qū)⒊蔀橄乱粋�AI時代的“操作系統(tǒng)”。從PC時代的Windows，到移動互聯(lián)時代的iOS/Android，每次產(chǎn)業(yè)平臺的更迭都會產(chǎn)生新的模型和應(yīng)用。“移動互聯(lián)時代的產(chǎn)業(yè)機(jī)會比PC時代至少大10倍，人工智能時代比PC時代至少大100倍，比移動互聯(lián)時代大10倍或更高。”

　　的確如此，AI大模型熱度不退，歸根結(jié)底在于它對產(chǎn)業(yè)、對社會帶來了顛覆性變革。這個變革不是一時的，而是引領(lǐng)所有企業(yè)進(jìn)入下一場AI-powered自主化時代。

　　但這些都是由于GPT的出現(xiàn)，讓人們看到未來十年甚至二十年可能出現(xiàn)的機(jī)會。畢竟，從本質(zhì)上看，它的驚人之處并非在技術(shù)創(chuàng)新，而是達(dá)到一定量后的涌現(xiàn)。從目前來看，因GPT-4掀起的大模型創(chuàng)業(yè)熱潮，有點(diǎn)虛火過旺的意思。也確實(shí)如計算機(jī)科學(xué)家、自然語言模型專家吳軍所言，大模型的創(chuàng)業(yè)機(jī)會并不多，因?yàn)樘�耗資源了。

　　在移動互聯(lián)時代，云計算的誕生，讓軟件從OP模式(On-Premise)變成可租用、可移動的云端SaaS模式，改變了軟件交付方式和客戶使用習(xí)慣。

　　那么，在如今的大模型時代，是否也會出現(xiàn)新的系統(tǒng)或模型來顛覆SaaS?大模型對SaaS的交付模式和開發(fā)模式等，又會造成怎樣的影響?未來十年甚至二十年，大模型是否真如張亞勤院士所預(yù)言那樣，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的的“操作系統(tǒng)”?

　　大模型時代，SaaS行業(yè)的奇點(diǎn)時刻正在來臨。

　　一、MaaS將徹底顛覆SaaS?

　　過去兩個月， 大廠扎堆發(fā)布大模型產(chǎn)品，上月甚至被戲稱為“大模型發(fā)布月”，其一整月的更新速度可被載入史冊。這其中，最具顛覆性的“New Things”非MaaS莫屬。百度創(chuàng)始人李彥宏在“文心一言”發(fā)布會上提出MaaS(Model as a Service)模型及服務(wù)，并表示大模型時代下，將會產(chǎn)生新型云計算公司，其主流商業(yè)模式也將從IaaS變?yōu)镸aaS。

　　MaaS是否真有如此大的價值?這個詞雖然是首次在國內(nèi)被媒體公開討論，但早在2012年，上海大學(xué)計算機(jī)工程與科學(xué)學(xué)院鄒國兵教授就提出了“MaaS”這一概念。他在論文中詳細(xì)解析了什么是模型即服務(wù)。

　　MaaS由三部分組成，包括基礎(chǔ)層、中間核心層和底層擴(kuò)展層。下圖是鄒國兵2012年提出的MaaS理論模型。

　　MaaS理論模型(Zou, 2012)

　　基礎(chǔ)層涵蓋了用戶的身份信息，如用戶姓名和職業(yè)等基本信息;中間核心層描述了重要的用戶特征，如用戶興趣、偏好、目標(biāo)等;底層擴(kuò)展層包含帶有用戶特征的個性化知識，包括通過語義關(guān)系分析和推理得到的用戶興趣、偏好和個性化的模型網(wǎng)絡(luò)。

　　最后，通過基礎(chǔ)層到中間核心層，再到最底層的擴(kuò)展層，構(gòu)成一個MaaS平臺。這個平臺可作為獨(dú)立的服務(wù)平臺，插入到云計算中，具體位置在PaaS層和SaaS層之間。

　　從2012年MaaS理論的提出，到如今MaaS終于落地，這十一年的時間，算法和算力都發(fā)生了翻天覆地的變化。在今年3月文心一言發(fā)布會上，李彥宏甚至大膽預(yù)測，云計算公司的主流商業(yè)模式將會改變，MaaS會徹底顛覆SaaS，成為主流商業(yè)模式。

　　至于為什么MaaS能夠“顛覆”SaaS，早在鄒國兵教授的論文中就給出了答案。他認(rèn)為，“MaaS是一個‘無處不在’的模型”，從MaaS的基本構(gòu)成得以看出，它可以通過客戶和云廠商在IaaS層收集的個人信息，得到個性化的模型網(wǎng)絡(luò)。

　　MaaS的個性化正好能夠彌補(bǔ)當(dāng)前SaaS的缺陷�，F(xiàn)階段的情況是，針對任何兩個不同的終端用戶，他們得到的SaaS服務(wù)并無差異。但SaaS本身就是用來解決客戶的邊緣化需求，而目前國內(nèi)SaaS采用的是標(biāo)準(zhǔn)化居多，即使是個性化，也只能在中大型企業(yè)內(nèi)進(jìn)行交付，換言之，SaaS并不能很好地解決個性化的問題。但如果有能夠針對不同用戶提供不同信息的MaaS平臺存在，那么用戶就能得到更個性化的服務(wù)。

　　之前，SaaS客戶如果有個性化需求，需要自己用低代碼平臺構(gòu)建個性化的功能和服務(wù)。而且，還要基于所使用的SaaS公司自身有PaaS的前提下，但未來若MaaS能在其中發(fā)揮作用，或許客戶使用SaaS軟件時，可以直接根據(jù)自己在MaaS平臺，也就是數(shù)據(jù)層的積累，進(jìn)行個性化的配置。

　　而MaaS會如何實(shí)現(xiàn)對SaaS的顛覆?具體要先從MaaS對IaaS和PaaS的影響談起。

　　首先，IaaS層的作用是，為上層的PaaS和SaaS提供算力服務(wù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲中心。MaaS雖然停留在PaaS和SaaS層之間，但它對IaaS的商業(yè)模式，甚至云廠商的競爭格局都會產(chǎn)生影響。

　　目前在國內(nèi)，云廠商高度同質(zhì)化，價格戰(zhàn)激烈。IaaS作為基礎(chǔ)服務(wù)器，在國內(nèi)很少單獨(dú)向外提供服務(wù)，其商業(yè)模式大多依靠IaaS+PaaS和IaaS+SaaS的方式交付。相比于毛利率50%以上的SaaS，國內(nèi)的IaaS僅有10～15%。大模型的出現(xiàn)，為云廠商打開了一種新的競爭格局。

　　未來，一種新的商業(yè)模式會是“IaaS+MaaS”。MaaS開發(fā)人員設(shè)計的所有MaaS配置文件模板都存儲在IaaS層中，也就是說用IaaS層的數(shù)據(jù)庫喂給MaaS。這意味著MaaS的質(zhì)量也取決于IaaS層數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量，其中包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NewSQL、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖等對數(shù)據(jù)的處理。

　　目前，不僅百度、騰訊和阿里等互聯(lián)網(wǎng)大廠都已經(jīng)布局MaaS，尋求新的增量市場;一些創(chuàng)業(yè)公司也在不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)層，推出新的產(chǎn)品，為大模型時代的到來做準(zhǔn)備。

　　在鄒國兵提出MaaS理論模型的那一年，國內(nèi)離大模型還很遙遠(yuǎn)。但如今，大廠已紛紛入場做出大模型，MaaS層落地的這一挑戰(zhàn)已經(jīng)攻克，剩下就是未來MaaS會如何傳遞給SaaS層，落地情況會怎樣，是否會徹底顛覆SaaS，或者顛覆到何種程度?這些都還未知。

　　MaaS除了對IaaS商業(yè)模式有改變，對PaaS的影響則更深。

　　國內(nèi)頭部SaaS公司都開發(fā)了自己的PaaS平臺。但客觀來看，一家SaaS廠商做PaaS是一件極難的事情。當(dāng)年，10歲的北森從2012年開始探索PaaS，到2019年終于完成PaaS平臺的搭建，2020年才正式面向客戶開放，對客戶的個性化產(chǎn)品進(jìn)行業(yè)務(wù)開發(fā)。

　　PaaS的平均開發(fā)周期都很長。如今MaaS的落地，不僅對PaaS+SaaS的商業(yè)模式有所改變，也會改變PaaS的開發(fā)模式。一方面，發(fā)展了幾年的SaaS公司都不會滿足于中小客戶，但做大客戶開發(fā)如果沒有PaaS平臺，無異于盲人摸象。

　　因?yàn)榇罂蛻粜枰獋�性化定制，目前來看，只有長在PaaS平臺上的SaaS才能滿足大客戶的個性化需求。根據(jù)鄒國兵提出的MaaS理論模型，SaaS+MaaS能為每個終端用戶，輸出針對自己業(yè)務(wù)的個性化服務(wù)。

　　另一方面，MaaS作為第四個云計算架構(gòu)，目前它的想象力還僅停留在PaaS和SaaS中間那一層。換句話說，PaaS的上層架構(gòu)由SaaS變成了MaaS。那么PaaS的開發(fā)模式會受影響，開發(fā)周期也會縮短。

　　現(xiàn)階段，各大廠對MaaS仍停留在概念層，在實(shí)踐上還未真正落地，產(chǎn)生效果。但從理論出發(fā)，MaaS對于IaaS和PaaS在商業(yè)模式和開發(fā)模式上的改變，將影響到上層SaaS公司的方方面面，如SaaS的交付方式和開發(fā)模式等。

　　在開發(fā)模式上，一部分公司會選擇在PaaS平臺上，用圖形界面的方式開發(fā)SaaS軟件。但有了MaaS，客戶可以直接將需求傳遞給系統(tǒng)，它會自動調(diào)用功能、展示結(jié)果。區(qū)別在于，通過MaaS平臺搭建出的SaaS軟件會展現(xiàn)出更個性化的工具，其效果可能要好過PaaS+SaaS的模式。最后，SaaS的訂閱模式也會因此發(fā)生改變。

　　MaaS為SaaS帶來的顛覆遠(yuǎn)不止于此。隨著大模型時代的到來，未來，不僅是To B的天下，SaaS的黃金十年也將到來。未來五年，中國SaaS將出現(xiàn)更多獨(dú)角獸，而未來十年，基于MaaS底座，國內(nèi)SaaS甚至可能會出現(xiàn)Salesforce一樣的巨頭。

　　二、AI-based SaaS還是SaaS-based AI?

　　在理解AI對SaaS的影響前，要清楚是基于AI的SaaS還是基于SaaS的AI。兩者的區(qū)別在于，價值比例不同。

　　如果是AI與SaaS結(jié)合，AI作為輔助SaaS產(chǎn)品的技術(shù)工具，最終的服務(wù)形式依舊是SaaS，這就是AI-based SaaS;后者則不同，SaaS-based AI意味著，SaaS屬性會非常弱，只作為一種微服務(wù)隱身在產(chǎn)品中，價值并不明顯。這種情況在未來并非沒有可能實(shí)現(xiàn)。

　　大模型時代下，從SaaS的交互形態(tài)到工程師開發(fā)效率，從SaaS毛利率到開發(fā)模式，最后到SaaS的交付方式，都會發(fā)生改變。

　　1.交互形態(tài)

　　未來五年的SaaS，自然語言交互將無處不在。

　　“按產(chǎn)品和年份顯示過去5年的收入和凈利潤，生成一個圖表，針對產(chǎn)生重大影響的特殊交易，在表格下方給出總結(jié)。”這是財務(wù)人員最希望ERP實(shí)現(xiàn)的功能。

　　在未來的SaaS產(chǎn)品中會出現(xiàn)諸多自然語言應(yīng)用程序界面，用戶可以直接用語言將需求描述出來，即可生成儀表盤、報告導(dǎo)出，甚至AI分析。比如在CRM系統(tǒng)中，AI可以輔助處理非結(jié)構(gòu)化信息，在聊天信息中整理出客戶數(shù)據(jù)。讓CRM從管控銷售的工具變成輔助銷售的工具。

　　在自然語言模型的輔助下，工程師不需要書寫自定義代碼，應(yīng)用程序可以直接將數(shù)據(jù)開放給用戶，讓用戶來自定義所需功能。通過API接口，將大語言模型接入到SaaS產(chǎn)品中，從而為用戶帶來更好體驗(yàn)，也能減少開發(fā)人員的自定義請求。

　　最終，用戶可以通過簡單的語言，與軟件交互，這將縮短用戶使用SaaS的學(xué)習(xí)曲線，提升產(chǎn)品的易用性。“未來三年，大部分獨(dú)角獸會出現(xiàn)在SaaS圈，因?yàn)橐幻�用戶可以完成三份工作�?rdquo;這是來自大平洋彼岸的期冀。

　　2.開發(fā)效率

　　大模型與SaaS集成，不僅會提升產(chǎn)品易用性，還會更大程度地提高工程師與開發(fā)人員的生產(chǎn)力。

　　要知道，工程師在SaaS開發(fā)上十分費(fèi)時，SaaS公司解決的本來就是復(fù)雜的長尾需求，開發(fā)人員就要為此寫自定義代碼。但大模型的接入，可以讓開發(fā)人員通過自然語言生成輸出代碼，從而解放工程師，讓他們更多地關(guān)注產(chǎn)品層面的問題。

　　最讓人期待的結(jié)果是，開發(fā)周期縮短、開發(fā)成本下降、軟件質(zhì)量提高，產(chǎn)品也變得更精細(xì)化、人性化。

　　3.毛利率

　　然而，在未來3～5年內(nèi)，SaaS的毛利率卻會因此下降。

　　按照OpenAI GPT-4的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，每1000個token語句，收費(fèi)0.03美元。換算成自然語言，相當(dāng)于750個英文字符，或400個漢字。此外，SaaS要接入大模型，調(diào)用API也需要成本。而且隨著用戶的增加和AI執(zhí)行任務(wù)復(fù)雜程度的提升，其使用成本還會進(jìn)一步增加。

　　所以在未來一段短期時間內(nèi)，SaaS公司的毛利率都會有所下降。公司需要對AI使用場景仔細(xì)評估，在控制成本和提升產(chǎn)品易用性間進(jìn)行取舍。但長遠(yuǎn)來看，SaaS產(chǎn)品易用性的提升，產(chǎn)品解決問題速度的加快，以及個性化需求的滿足，良好的用戶體驗(yàn)會帶來更長足的發(fā)展。

　　4.開發(fā)模式

　　大模型的出現(xiàn)，為SaaS開發(fā)模式帶來了兩種可能性：第一種通過改變PaaS的開發(fā)模式，第二種是MaaS+SaaS。

　　目前，國內(nèi)頭部SaaS公司都開發(fā)了自己的PaaS平臺，用PaaS+SaaS的方式服務(wù)客戶，針對客戶業(yè)務(wù)提供個性化的SaaS產(chǎn)品。但PaaS的開發(fā)周期普遍較長，國內(nèi)許多SaaS公司仍然不敢嘗試，最后很難吃到大客戶。如今，大模型的出現(xiàn)，為這部分SaaS公司燃起希望。

　　第一種方式：改變PaaS的開發(fā)模式

　　開發(fā)人員用自然語言編程的方式開發(fā)PaaS平臺，或利用GPT技術(shù)讓編程更智能化。雖然低代碼PaaS平臺可以降低開發(fā)成本，提升效率，但這種方式限制仍然很多，不僅很多客戶需求無法滿足，產(chǎn)品本身也有不少問題。

　　但MaaS則不同，如果MaaS平臺搭建在PaaS與SaaS中間，PaaS的開發(fā)則會基于MaaS平臺，而不是直接在云廠商提供的IaaS上開發(fā)。而MaaS平臺的作用本身就是提供個性化功能，因?yàn)镸aaS的數(shù)據(jù)來源是企業(yè)客戶自己在云端的數(shù)據(jù)，這樣一來，既提升了PaaS的開發(fā)效率，也更滿足SaaS客戶的個性化需求。

　　第二種方式：MaaS+SaaS

　　這種方式則更進(jìn)一步，讓MaaS直接替代掉PaaS。云計算的結(jié)構(gòu)則會調(diào)整為：IaaS--MaaS--SaaS。IaaS的數(shù)據(jù)直接喂給MaaS，而MaaS所使用的數(shù)據(jù)完全基于客戶公司自己的業(yè)務(wù)，最終輸出的SaaS形態(tài)會是，每位客戶得到的產(chǎn)品功能和服務(wù)，都是根據(jù)自己的業(yè)務(wù)生成，就如同現(xiàn)在C端的算法推薦邏輯一樣，每位用戶得到的功能都不一樣，充分滿足所有客戶的需求。

　　5.交付方式

　　如果上述的設(shè)想，國內(nèi)SaaS能實(shí)現(xiàn)一半，未來的交付方式也將從訂閱模式轉(zhuǎn)為按需付費(fèi)。甚至，可能變?yōu)镾aaS-based AI，也就是SaaS作為一種微服務(wù)隱藏在AI產(chǎn)品中，SaaS屬性極低。

　　產(chǎn)品易用性的提升、個性化需求的滿足，單是這兩點(diǎn)足以顛覆SaaS的交付方式。客戶使用自然語言就能夠調(diào)用符合業(yè)務(wù)需要的功能，也不需要學(xué)習(xí)成本，個性化的程度更高，那么SaaS產(chǎn)品會呈現(xiàn)病毒式增長。

　　另一方面，SaaS接入大模型的成本增加，客戶調(diào)用的功能越多，SaaS公司也應(yīng)該收取更多的費(fèi)用。屆時，按需付費(fèi)會更有助于SaaS的發(fā)展。

　　這也是為什么，未來十年會是SaaS的黃金十年，國內(nèi)會長出更多獨(dú)角獸，國外則會生出巨頭公司。

　　三、大模型，新一代的“操作系統(tǒng)”

　　未來十年，大模型將成為AI時代的“操作系統(tǒng)”。

　　清華大學(xué)講席教授、智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)院長張亞勤在《AI大模型時代》的演講談及到，“從產(chǎn)業(yè)方面講，GPT+等各種大模型是人工智能時代的“操作系統(tǒng)”，在重構(gòu)、重寫上面的應(yīng)用。”

　　從2000年到今天，20多年來互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)從PC時代過渡到移動互聯(lián)時代，眼下的這一波大模型熱潮，更是將所有企業(yè)推向下一個時代的發(fā)展——人工智能時代。

　　每個時代都有自己的操作系統(tǒng)，不同操作系統(tǒng)上會長出不同的服務(wù)器架構(gòu)和應(yīng)用。PC時代的操作系統(tǒng)是Windows，芯片架構(gòu)是x86，服務(wù)器是C/S，上層是web瀏覽器和安裝版軟件。

　　等到了移動互聯(lián)時代，操作系統(tǒng)就變?yōu)閕OS和Android，也出現(xiàn)了新的芯片架構(gòu)，即CPU、GPU，服務(wù)器是云計算，上層也隨之出現(xiàn)了長在云端的APP和應(yīng)用程序等。也就是在移動互聯(lián)發(fā)展的后期，出現(xiàn)了云計算，從而有了IaaS、PaaS、SaaS。

　　未來，在人工智能時代，底層的操作系統(tǒng)將會是大模型，芯片架構(gòu)也圍繞著GPU、CPU、XPU，上層的云計算架構(gòu)將從IaaS--PaaS--SaaS，變?yōu)镮aaS--垂直模型/MaaS/基礎(chǔ)模型--SaaS。

　　每次產(chǎn)業(yè)平臺的更迭，都會產(chǎn)生指數(shù)級的效應(yīng)。張亞勤院士表示，“移動互聯(lián)時代的產(chǎn)業(yè)機(jī)會比PC時代至少大10倍，人工智能時代比PC時代至少大100倍，比移動互聯(lián)時代大10倍或更高。”

　　大模型時代下重塑的云計算架構(gòu)，來源：清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院

　　上圖是大模型時代下重塑的云計算架構(gòu)，最底層依舊是云廠商提供IaaS層，包括計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫，再上一層，則是各種行業(yè)模型，如自動駕駛模型、生物醫(yī)療模型、蛋白質(zhì)解析模型等等。最后是在垂直模型上的應(yīng)用SaaS。

　　目前，在上述領(lǐng)域已經(jīng)取得了突破性進(jìn)展，如百度Apollo的自動駕駛模型;國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院「醫(yī)聯(lián)」和清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院也已推出醫(yī)療行業(yè)的垂直模型“MedGPT”;在蛋白質(zhì)解析領(lǐng)域，早在2020年，Alphafold問世，就實(shí)現(xiàn)了對98.5%的蛋白質(zhì)解析。

　　近幾個月，互聯(lián)網(wǎng)巨頭、創(chuàng)業(yè)公司和研究機(jī)構(gòu)，大家都忙于“百模大戰(zhàn)”中。各家態(tài)度都反差很大，有些互聯(lián)網(wǎng)大廠比較謙虛，有些則是放出要“數(shù)月內(nèi)趕超ChatGPT”的狂言。這其中，能活下來的一定是少數(shù)，最后真正能帶來產(chǎn)業(yè)變革的只有三兩家公司。

　　新的人工智能時代，也許他們就是下一個“BAT”巨頭。