SaaS行业在中国走过了近二十年，经历了多次起伏与挑战，隔几年就会有类似“元年”的追捧之声，也会有陷入寒冬之时。而近来，对SaaS的质疑又开始扩散：中国需不需要SaaS？SaaS是不是有前途？SaaS创业者的长期主义是否只是自我安慰？

然而，对任何行业来说，周期性都是种必然，到了谷底也就意味着绝地反弹的开始。而且，随着AI技术的迅速发展，SaaS行业正经历着一次全新的转变。

先来看本质，SaaS，软件即服务，是通过互联网提供软件服务的商业模式。说中国企业不愿意为好的软件服务付费，在当下和可见的未来，无疑站不住脚。对SaaS行业值得探讨的质疑集中在两点：一是国内大企业倾向定制以满足个性化需求，SaaS企业如何平衡服务标准化、需求满足度、以及成本控制；二是按需付费的方式降低了用户成本，却让SaaS企业本身陷入长期亏损。

而AI技术的快速发展，为SaaS行业带来了新的机遇。为什么这么说？

此前面对大企业的个性化需求，SaaS企业的策略之一是学习Salesforce，搭建PaaS平台。用平台解决共性需求，让生态伙伴来解决个性需求。如今大模型与生成式AI技术的发展，让SaaS企业可以更高效地在通用大模型技术的基础上，形成垂直行业共用的相对“小模型”、“行业模型”。更重要的是AI技术可以让研发效能大幅提升，满足个性化需求的成本自然得以降低。

成长期的SaaS企业利润较低，甚至亏损是很普遍的，因此在估值时适用市销率（PS），合理估值的PS水平在20倍左右。SaaS企业估值偏高，就是因为长期看营收增长，毛利提升，边际成本越来越小。而现在，AI技术的应用还能更进一步降低成本。

同时，AI也提高了SaaS产品的易用性。通过自然语言与产品的交互，例如文本或语音命令，使得产品更加易于访问和使用，可以快速上手产品。这种变化将使SaaS产品更加深入到用户的业务中，提高用户的效率和生产力。

另外，AI技术的应用，可以极大地提高数据的利用效率。数据价值虽然已经受到重视，可数据驱动的高效性，还远远不足，如今进阶的AI技术，可以帮助SaaS企业更容易的形成适用的算法、模型。

以笔者较为熟悉的零售领域为例，很多SaaS企业都在积极投入这场AI革命。无论是前端的个性化营销、智能客服、商品介绍自动生成，还是后端更为复杂的供应链、门店等智能化管理，都能以新技术加持。

观察头部企业的样本，其中有一家正在冲击上市的企业——多点DMALL，这是中国及亚洲最大的数字零售解决方案服务商，已经服务国内外500多家实体零售企业，包括东南亚、欧洲等地。多点的创始人张文中拥有30年的零售经验，多年前就提出零售企业应该“全面数字化”。他认为，面对人工智能革命，零售企业也必须和AIGC进一步紧密结合，这是不能错过的重大历史机遇，并且，多点近期已经在人工智能这一领域有了自己的探索。据媒体报道，“多点DMALL已经和国内外多家一流人工智能公司建立合作，积极投入智能客服、行业知识库、个性化营销等零售八大场景的应用开发，保持每周迭代。”

企业不能错过AI的浪潮和变革，但类似大模型技术，只有头部企业才有资格入场。但拥有行业数据资产的公司，可以进一步放大数据价值，迎来更大的发展机遇。比如零售行业需要管理大量的顾客、商品等数据，像多点这类有数据、算法积累的公司，如果能率先形成一套聚焦的零售行业大模型，显然大有可为。

招股书显示，2020年至2022年，多点的收入分别为4.87亿元、10.45亿元、15.01亿元，三年复合增速高达50%以上；毛利率也快速提升，分别为-7.5%、34.3%、44.6%。以多点2022年营收15亿元和上轮融资估值200亿计算，公司PS在14倍左右，正处于高速成长期SaaS企业估值的合理范围，有进一步上探到20倍PS的空间。

回暖中的资本市场，将如何重新对走出低谷的SaaS企业进行定价，让我们拭目以待。而如何充分利用AI技术，提高数据利用效率，提高产品易用性，降低成本，是SaaS行业未来发展的关键之一。

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