BSP:GPT之于SaaS 不是奇点而是筛子_ZKS

ChatGPT引发的生成式人工智能浪潮，正以惊人的速度席卷各个领域。传统软件行业，逐渐形成了一种共识，即GPT将给软件带来极大变化，甚至是一场革命。

变化的影响初现端倪，尤其是在SaaS领域的一些主要参与者中。

本月早些时候，国外的“SaaS之王”Salesforce公布了一系列新的生成式AI改进和提供，将应用于Sales Cloud、Slack和Tableau。Salesforce还与合作伙伴Accenture共同宣布了一个生成式AI的CRM加速中心，将帮助客户扩大他们的生成式AI工作。

国内也有不少动作。除了互联网大厂纷纷大模型和SaaS产品两手抓，许多垂直SaaS公司也开始积极探索和应用生成式AI技术，尤其是在提升客户服务、数据分析和自动化内容生成等方面。

总之，无论是在国内还是国外，GPT技术正在以无法忽视的方式，重塑SaaS产业。它改变了用户对于服务提供方式的理解，并且正在带来前所未有的效率提升和创新可能。

「科技新知」观察到，越来越多的SaaS公司在积极探索并应用生成式AI技术。具体而言，GPT在SaaS产业中的赋能主要表现在以下几个方面。

Solana ChatGPT插件正式上线OpenAI插件商城:8月24日消息，Solana Labs宣布，Solana ChatGPT插件已正式上线OpenAI插件商城，支持用户监控钱包余额、知悉交易数据以及获得NFT相关信息，并引入Solana Name Service（SNS）解析以及“Token Name Search”功能。[2023/8/24 18:19:40]

提升客户服务：GPT可以用于增强SaaS应用的客户服务功能。例如，它可以用于创建聊天机器人，这些机器人可以理解和回应用户的查询，从而提高效率和用户满意度；

数据分析：GPT可以用于分析用户的反馈和行为，以帮助SaaS公司更好地理解用户，从而改进产品或服务；

自动化内容生成：GPT可以用于自动化内容生成，例如写博客文章或者生成报告。这可以帮助SaaS产品用户节省时间和资源。

综上，GPT对SaaS产业的最根本影响在于，它可能引发一场交互革命。

金山办公的CEO章庆元，在一次采访中提到过去的“二八法则”，即80%的用户只使用了20%的功能。他认为，这是办公软件的复杂性导致用户必须投入大量时间和精力去学习。

微软或将推出ChatGPT技术AI搜索:1月4日消息，知情人士称，微软公司正计划推出新版必应搜索引擎，使用爆红聊天机器人ChatGPT背后的人工智能(AI)技术。

?两位知情人士透露，微软的新版必应搜索引擎将使用ChatGPT背后的AI技术来回答一些搜索查询，而不仅仅是显示一系列链接。微软这项新功能可能在3月底前推出。

?2019年，微软向OpenAI投资了10亿美元，两家公司已经建立了多年的合作伙伴关系，在微软的Azure云计算服务上开发AI超级计算技术。（凤凰网科技）[2023/1/4 9:51:33]

现今，大型模型如CoT（Chain-of-Thought）和编程语言预训练模型Codex，具有了逻辑思考的能力。它们可以将用户需求转化为可执行代码，这从根本上改变了用户交互方式。

具体来说，在过去，虽然软件的底层功能强大，但如何与用户进行交互一直是个挑战。然而现在，公司不再需要手动进行用户交互，AI可以直接理解用户的需求，并调用相应的功能来解决问题。因此，软件公司的主要任务将变为管理和优化产品的底层功能及其API。

卫瓴科技CEO杨炯纬也认同这一观点。他表示，SaaS的本质是将软件作为一种服务提供给客户，让客户能够直接感知和利用软件的计算能力。

Web3社交图谱Relation集成ChatGPT提供AI Chat Bot服务:12月7日消息，Web3社交图谱基础设施Relation宣布集成ChatGPT人工智能对话模型，在Relation IM中提供不受地区限制的AI Bot服务。

此前消息，1月28日，基于Internet Computer的Web3社交基础设施Relation宣布以2000万美元估值完成种子轮融资。[2022/12/7 21:28:47]

在此之前，软件通过表单、图表或仪表板与用户进行交互，但这种交互方式的用户友好度有限。这就是为什么SaaS公司在销售软件后还需要为客户提供培训的原因。

而现在，SaaS公司有了新的机会。他们可以将“客户适应软件”的模式转变为“软件适应客户”，利用自然语言、视频、图片等多种方式，用户可以更自然地与软件进行交互。

进一步来说，GPT的出现极大地降低了自然语言作为一种交互模式的学习成本，这无疑将对SaaS产品的最终服务交付产生深远影响。

一般而言，SaaS的软件交付成本较高，主要因为客户支持和服务成本占比较大。研究表明，对于许多SaaS公司来说，客户支持和服务成本可能占据总软件交付成本的15%到20%。这包括提供技术支持、解决客户问题、保持客户满意度等多个方面的付出。

ECOC的DEFI生态token（GPT）将于2020年12月9日正式开放质押挖矿:据官方消息，GPT为ECOC的DEFI 借贷生态中用于合约延期的token，总量为1万枚，可质押挖矿部分为9000枚，官方基金会以及社区奖励为1000枚，预计产出周期为三个月（1000000EFG质押挖矿三个月产出为9千枚）。作为ECOC 生态中的DEFI 创新型产品EFG， 自上线MXC抹茶48小时最高涨幅为3300%?，现MXC报价为 161.96USDT。[2020/12/8 14:34:56]

然而，GPT类型的工具现已成为降低成本和提高效率的有效解决方案。交付团队的内部学习材料可以被GPT模型全面学习，生成专业、针对性的专家系统。这意味着，一个交付人员在单位时间内，能够交付更多的功能。

金沙江创投主管合伙人朱啸虎曾以电话中心为例：一家初创公司可以利用ChatGPT开发电话通信软件，但这家公司并不直接销售这个软件，而是提供最终的通信服务。这家公司只需雇佣10%-20%的人员，其他80%-90%的工作可以由GPT机器人完成。即便以电话中心服务原价的50%出售，这家公司也可以保持60%-70%的毛利。

总的来说，依赖于GPT工具，SaaS企业的交互和服务交付毛利率结构，可能会发生显著变化。

LBank 将于9月11日上线 BGPT/USDT 交易对:据官方消息，LBank将于9月11日20:00上线BGPT/USDT交易对，并于19:00开启充值。

BGPT(Bridge Protocol)是基于以太坊的去中心化预言机，它降低了预言机参与的门槛，通过合约和机制的优化和创新，使价格数据更加灵敏，数据结构更加多样化，更符合Defi产品设计。将会成为复杂Defi产品的基石设计。

BGPT是Bridge Protocol的价值锚定代币，无预挖，无私募，全部由报价挖矿产出，持有BGPT不仅有二级市场收益的可能，还将获得分配报价挖矿的手续费、80%价格合约调用费用、40%的聚合预言机报价挖矿手续费。[2020/9/10]

随着越来越多的SaaS公司认识到GPT技术的潜力，也引发了一些疑虑和反思——GPT技术不仅有潜力极大提升现有服务的效率，也可能彻底颠覆SaaS的商业模式。这种影响将随着技术的进步和其在各个领域的普及而进一步加深。

今年3月，朱啸虎公开表示，中国企业服务市场的黄金时代可能还需等待5至10年，论点基于对企业服务增长率持续低迷的观察。他补充称，“最近的ChatGPT-4的推出可能预示着企业服务的寒冬将持续下去。”这一言论在SaaS行业和投资界引发了热烈的讨论。

朱啸虎担心的是，依托ChatGPT的创新公司可能会面临巨大的挑战，因为它们可能难以为客户提供持续的价值并保持收益。

他以Grammarly（一家提供自动语法纠错服务的公司）和Jasper（一家利用ChatGPT自动生成营销文案的公司）为例，指出这些公司的价值来源单一，可能会因ChatGPT的升级（例如GPT-4）而迅速失去竞争力。

另一方面，朱啸虎认为ChatGPT的发展可能对已经在各自领域中确立了地位的公司产生积极影响。他似乎暗示，这些公司可以利用ChatGPT来提升效率和性能，而无需担心被GPT的升级所淘汰。

针对第一个论点，华西证券对可能受到GPT影响的公司进行了详细地分析，将它们分为四类：基础设施类、小白调用类、流程管理类、小模型赋能类。这些公司在AI技术，特别是GPT的影响下，将面临不同的挑战和机遇。

华西证券进一步指出，AI对不同类别的公司的颠覆程度有所不同。小白调用类和流程管理类公司面临的不稳定性最高，因为它们可能需要对其产品和服务进行重大调整以适应AI的发展。这些公司在SaaS生态系统中也占比较大。

特别是小白调用类公司，可能面临更高的颠覆风险，因为AI的发展可能使一些传统工具变得过时或无效。而流程管理类公司在短期内可能会受益于AI的辅助优化和自动化流程，但同时也可能面临改变风险。

对于朱啸虎的第二论点。简单来说，为了满足客户的特定需求，SaaS公司通常需要提供定制化的解决方案。然而，随着大型模型如GPT-4的能力日益强大，这些定制需求可能会被大模型的通用能力所替代。

此外，随着用户界面(UI)向对话形式转变，并由AI如GPT驱动，可能会极大地简化用户交互，这一变化可能催生更多的合作和兼并，因为客户公司会寻求将各种功能集成到一个统一的、由AI驱动的工作平台中。

这种情况下，市场上已经占据主导地位的SaaS公司，可能会变得更加强大。因为它们能更快地整合其他公司的产品，或者通过兼并或合作的方式扩大产品组合。

不过也有不同的声音出现。SaaS咨询顾问吴昊认为，将AI视为SaaS的颠覆者是一种误解。他强调，AI是一种技术手段，它会赋能SaaS，而非颠覆SaaS；正如电池为电动车发动机提供动力，而非替代发动机一样。

吴昊强调了技术变革，特别是AI对SaaS行业影响的时间尺度和逐步性质。他认为AI将会从三个方向影响SaaS公司和产品：内部效率的提升、SaaS产品的主动改造，以及客户需求的变化。而这三种变化中，只有客户需求的改变才可能引发颠覆性的创新。

由于企业客户的变革通常十分缓慢，而且AI技术本身也存在很多局限，因此目前SaaS产品的创新主要还是微创新。

当前，SaaS公司对于GPT技术的探索主要体现在两个方面：一方面，公司内部正在调整组织架构，以适应AI技术的发展并吸引相关的人才；另一方面，公司外部正积极与各类AI大模型平台建立合作关系，以便跟踪并利用生成式AI的商业化机会。

这些SaaS公司对自身的定位有着清晰的认识。他们普遍认为，投入大量的时间和资源去独立开发大型AI模型是无效益的。

在他们看来，未来的中国，四大科技巨头BATB（百度、阿里、腾讯、字节）所提供的通用大模型已经足够成熟。况且，若过分专注于自主开发大型AI模型，可能会对公司的核心业务发展造成干扰。

回到本文讨论的主旨上，GPT对SaaS的影响可以看作是赋能和颠覆两者的统一。从赋能的角度来看，GPT可以增强SaaS应用的功能；从颠覆的角度来看，GPT可能会改变SaaS公司的运营方式。

而这取决于SaaS公司如何适应这种变化。那些能够灵活应用GPT技术，结合自身产品和业务，迅速适应市场需求变化的SaaS公司将获得机遇，并保持竞争优势。相反，则可能会面临挑战。

因此，对于SaaS行业而言，理解GPT的潜力和限制，积极探索与GPT技术结合的创新应用，以及加强公司的技术能力和创新能力，才是实现赋能并抵御颠覆的应对之道。

36氪

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