2026 年的“SaaS 大屠杀”

四年前，我写过关于 “2022 年的 SaaS 屠杀”，当时 SaaS 公司在公开市场遭到重创，主要是利率上升等宏观因素所致。快进到今天，我们正处于另一波残酷的 SaaS 抛售之中（下图）。本周二尤其无情，Anthropic 的一次产品发布令公开市场陷入恐慌 ，抹去了数千亿美元的 SaaS 股票市值。

当前这轮 SaaS 屠杀的显著特征与 2022 年大不相同。一方面，不同于 2022 年不利的宏观环境对所有公开市场指数产生一刀切的负面影响，现在我们看到的是即便宏观指标利好并支持其他市场类别的热情，SaaS 的估值倍数仍被压缩至历史低位：

此外，与 2022 年基本面大体完好时不同，当前整个 SaaS 群体的基本指标如增长率和净美元留存率都较为低迷：

最后，不同于 2022 年“SaaS 大屠杀”期间市场的快速反应，当前的回撤是自 ChatGPT 推出以来在软件领域逐步形成的“软件之死”情绪转变（尤其针对垂直和水平应用）的慢燃式一部分：

与人工智能相关的担忧成为 2026 年“SaaS 败局”的核心

2026 年的“SaaS 败局”在风投圈引发热议，讨论极为多面。简单地宣称“人工智能正在扼杀 SaaS”并不能涵盖争论的全部细节。以下是我对推动当前 Saa 败局的、与人工智能相关的最大担忧的总结：

终端价值与增长影响：

1. AI 颠覆可能使 SaaS 过时并降低终端价值： 下一代 AI 与具代理性的参与者对现有 SaaS 供应商构成生存性威胁（见上图），尤其是在客户支持、市场推广工具、内容创作和代码编写等软件类别，AI 已经在迅速扰乱技术栈。

2. AI 压缩工作流复杂性：AI 代理开始整合工作流程和点击路径，绕过现有 SaaS 的用户界面，减少用户在这些界面上的参与。例如，用户现在可以通过聊天框内的自然语言提示在不同软件平台上查询并执行操作。电脑使用是另一个例子。对于以界面为先（而非以 API 为先）的现有厂商，这一因素具有高度破坏性。

3. 具有代理性的层可能会将价值从记录系统中转移： 与上述观点相关，围绕人工智能代理可能“掏空”孤立的记录系统的争论正在深入。Microsoft 的首席执行官 Satya Nadella 最先通过将应用描述为建立在 CRUD（创建、读取、更新、删除）数据库之上的业务逻辑图形界面来引发这场讨论，他认为当价值开始向能够跨仓库执行 CRUD 的具有代理性的层集中时，这些应用层可能会被压缩。该因素对客户关系管理和企业资源规划等领域的遗留系统产生了不成比例的影响。

4. 软件开发成本下降可能使“构建”胜过“购买”： 借助 vibe 编码工具，现在用人工智能创建软件比以往任何时候都更容易。这可能推动公司更多地在内部构建定制软件，而不是从第三方供应商处购买，尤其是在针对性解决方案方面。

5. 人工智能可能从结构上压平 SaaS 的增长曲线： 如前所述，现有 SaaS 群体的增长已经有所放缓。这在一定程度上并不令人意外，因为随着市场采用的 S 形曲线趋于成熟，增长往往会放缓，再加上应用疲劳等因素的影响。现在，人工智能为增长放缓又增加了一层压力。增量 IT 预算压倒性地流向以人工智能为原生的供应商。即便是尚未完全投入人工智能的企业，也在观望下一代玩家能带来什么，这可能会放慢它们在其他领域的软件支出。与此同时， 以人工智能为原生的公司正展现出前所未有的增长和产品速度 ，达到现有参与者无法匹敌的水平，使得既有企业显得落后且过时。

盈利能力影响 ：

6. 软件开发成本下降可能导致更便宜的竞争者涌入市场： 随着 AI 使构建软件的边际成本趋近于零，如果 AI 促使更多或更便宜的替代品进入市场，这可能对现有厂商造成价格压力并降低平均合同价值（ACV）。此外，如果 AI 编码让竞争者更容易达到同等水平或更容易将工具迁移到竞争对手平台，这可能导致更高的用户流失率和更高的获客成本（CAC）。

7. AI 对毛利的拖累： 即便 SaaS 既有厂商将 AI 纳入其产品，也可能导致其毛利率低于历史云计算基准，因为 AI 收入在结构上更昂贵，需支付计算、模型 API 成本等。

8. 人才争夺战： 对 AI 人才的竞争可能加剧既有厂商的以股权为基础的薪酬（SBC）开支。随着 SBC 压力加剧，长期盈利能力可能受到影响：

业务模式影响：

9. 基于席位的定价面临压力：SaaS 定价历来以用户数或许可数作为所传递价值的替代指标。许多既有 SaaS 公司因此采用基于席位的定价。如果 AI 代理在企业中承担大量白领工作，， 这可能会减少可变现的软件人员数量，最终削弱用户粘性、增加客户流失并降低 SaaS 既有公司的增长。进一步加剧这一风险的是，业界担心传统 SaaS 既有公司很难改变其基于席位的定价模型，而许多以 AI 为原生的公司从一开始就基于结果或使用量定价。

10. 获取顾客渠道受扰： 传统上依赖搜索引擎优化等数字营销策略来引流的 SaaS 既有企业，如今发现这些渠道的有效性下降，尤其是在消费者/顾客依赖 LLMs 进行搜索和产品推荐时。

市场/宏观影响：

11. 投资者放弃冲击软件领域： 由于上述各种担忧，SaaS 投资者现在采用更低的终值、更低的自由现金流预测以及更高的贴现率假设。一些投资者可能由于建模不确定性而在该类别中采取“回避风险”立场。波动性抛售会加剧恶性负循环（止损触发等）。与此同时，资本正从 SaaS 流出，因为投资者对基础设施、半导体和能源等相邻领域的 AI 受益者更为兴奋。所有这些因素导致 SaaS 类别的估值倍数被压缩。

2026 年的“SaaS 大屠杀”比以往的回调更让人不安，因为没有明显的触发点让人判断何时见底。无论由 AI 引发的担忧是否合理，或风险更多是个别而非系统性，悲观情绪已无差别地在整个 SaaS 领域蔓延并引发了广泛的估值下调。该行业现在正面对关于其未来以及曾被视为高度可预测的商业模式持久性的根本性问题，人们对哪些压力是结构性的、哪些仅是周期性的也愈发困惑。更多反思将在后续文章中发布！