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SaaS 会被 AI 取代吗？Chegg 跌了 99%，Salesforce 涨了 205%

摘要：2026 年 2 月，华尔街造了个词叫 SaaSpocalypse（SaaS 末日），一周之内软件板块蒸发约 1 万亿美元。半年过去，钱没少花——Gartner 反而把 2026 年全球软件支出预测调到了 1.43 万亿美元，同比增长 15%。这篇文章不讲概念，只算账：SaaS 到底是什么、AI 到底吃掉了它的哪一块、Chegg 和 Salesforce 为什么在同一场浪潮里跑出两个极端。文末给一套三句话的判断法，你手上任何一套系统都能拿去体检。

数据口径：截至 2026 年 10 月。数字我尽量标了出处，你可以自己核；核不动的我会说"只信七成"。文中部分数据来自中文二手报道，引用前请回查原始来源。

适合谁：正在用 SaaS 的、正在做 SaaS 的、担心自己这行被 AI 端掉的

阅读时长：约 15 分钟，建议收藏后对着表用

目录

• 一、先把 SaaS 说清楚：它不是"软件在云上"
• 二、SaaS 的好日子，建立在"按人头收费"上
• 三、2026 年 2 月：一个插件，蒸发一万亿
• 四、账翻出来看：钱没少花，是买法变了
• 五、Chegg：AI 真正杀死的那一家
• 六、Salesforce：同一场浪潮，反着涨
• 七、我的分法：三类 SaaS，三种命
• 八、中国是另一套剧本
• 九、回到我自己的活：什么被吃掉了，什么没有
• 十、几个常被问到的问题
• 写在最后：三句话，判断任何一套系统
• 数据出处

一、先把 SaaS 说清楚：它不是"软件在云上"

不绕概念。

我干了十几年工业数采和上位机，见过最朴素的一次 SaaS 讨论是这样的：一家供热企业要上换热站监控系统。按老办法，买服务器、买软件授权、装自己机房、签 15% 的年维护费，一次投入几十万，数据在自己手里，出问题打电话叫人上门。

后来有厂商跟他说：不用买，按月付，一年几万块，数据在我们云上，你打开浏览器就能看。

后面这个，就是 SaaS。

但"软件装在云上"只是它的皮。SaaS 真正的内核是一句话：你从"买资产"变成"租服务"。

这两者的差别，全在账本上：

• 买资产：一次性支出，进固定资产，五年折旧，第二年还得接着交维护费。
• 租服务：每月一笔，进费用，随时可以停。

财务上的差别，比技术上的差别大得多。很多企业上 SaaS 的第一推动力不是 IT 部门，是财务部门——这一点，比任何技术定义都重要。

理解了这个，后面所有事都好办了。因为 SaaS 之所以是过去二十年最好的一门生意，靠的不是技术先进，是收费单位选得好。

二、SaaS 的好日子，建立在"按人头收费"上

SaaS 最经典的模式叫席位制（Seat-based Pricing）。你公司 100 人，买 100 个账号；明年招到 150 人，就再买 50 个。

这门生意妙在哪？你不用重新做销售，客户自己会长。客户越成功、招人越多，你的收入越高。二十年来，这套逻辑被写进了所有 SaaS 公司的招股书。

而它背后压着一个隐含前提，从来没人质疑过：

软件的价值，随使用它的人数增长。

AI 来的时候，第一个被戳破的就是这一句。

因为如果一段流程不再需要人来点鼠标——那你按席位收的钱，就是在为一个不存在的员工编制收费。

这句话不是我说的，是买家的 CFO 们先发现的。而且他们发现得比厂商早，所以谈判桌上先动手的也是他们。

三、2026 年 2 月：一个插件，蒸发一万亿

2026 年 2 月 3 日，周一。

Anthropic 发布了一个面向企业内部法务的 AI 效率工具。一个插件而已，按常理算不上什么大新闻。

然后美股软件板块开始跳水。

• 标普北美软件指数（SPGSTI）当天蒸发接近 3000 亿美元
• 整个 2 月前 7 个交易日，累计蒸发接近 1 万亿
• iShares 软件行业 ETF 年初以来跌超23%

跌得最狠的是法律和出版这一类：

华尔街当场造了个词：SaaSpocalypse，SaaS 末日。交易员的原话是 “get me out”——让我出去，什么价都行。

当时市场信的逻辑链条是这样的：

AI 提高人效 → 企业少招人 → 软件席位减少 → SaaS 收入崩塌。

一环扣一环，放在当时看，几乎无懈可击。

顺带一提，这事还惊动了一堆大佬出来表态：AWS CEO 马特·加曼说恐慌被夸大；黄仁勋直接说"AI 将取代软件公司"这个观点不合逻辑，因为 AI 系统的设计初衷就是跟现有软件协同；而微软的纳德拉态度最微妙——他认为 AI 智能体时代确实会瓦解现有 SaaS 形态，但下一代 SaaS 会深度融入智能体、重构商业模式。

三个大佬，三种口径。这种时候，别听表态，看数字。

四、账翻出来看：钱没少花，是买法变了

半年过去，把这笔账翻出来对一遍。

第一个数字：钱没有少花。

Gartner 最新预测，2026 年全球软件支出将达1.43 万亿美元，同比增长超过 15%。注意，是软件支出，不是 AI 支出。

第二个数字：工具没有变少。

行业统计口径下，大型企业平均活跃使用的 SaaS 应用大约660 个。过去两年采用率基本持平，但每个应用的支出在往上走。

所以"没人需要软件了"这个判断，是假的。那到底变了什么？

变了的是买家愿意为什么付钱。

有一句话说得很到位：建立在数据库之上的一层薄薄的工作流，过去是有防御性的；如今，这只是工程师午饭前就能搭出来的一个原型。

如果这话让我自己说，我会说得更狠一点：

过去你卖的是"别人不会做"，现在你卖的是"别人懒得做"。这两者值钱的差距，是十倍。

买方现在看什么？三句话。续约的时候，每一份合同都要过这三关：

1. 这个工具到底省掉了什么活？
2. 它和系统里其他东西协同得怎么样？
3. 想退出它，有多疼？

三关都答得好的厂商在涨；答不好的，被并进别人的平台。

注意第三条。“退出有多疼”——这个问题是这次洗牌真正的裁判。

五、Chegg：AI 真正杀死的那一家

先说不幸的那个。

Chegg 是美国一家在线教育公司，主业是作业答案订阅，月费 19.95 美元。2022 年订阅用户峰值 820 万，纽交所上市公司。

2022 年 11 月，ChatGPT 发布。

2023 年 5 月，Chegg 承认 ChatGPT 正在影响它的业务，当天股价暴跌48%。

然后是一路向下：从最高 90 美元跌到不足 1 美元，跌幅 99%。同期流失超过50 万付费订阅用户。有投行调查显示，2024 年秋季学期只有 30% 的大学生计划使用 Chegg（春季还有 38%），而 62% 计划使用 ChatGPT（春季 43%）。

一家干了快 20 年、上过纽交所的公司，就这么没了。

但我更想让你看的是它为什么死。

有个细节很少人提：Chegg 的员工在 2022 年就提议公司做 AI 工具，被高层否了，理由是"怕 AI 给出错误答案"。等到 2023 年仓促推出自研 AI，已经晚了。

这个细节很重要，但它还不是根。

根在于它的护城河是什么——题库。

题库是一堆答案。而答案，从 2022 年 11 月起，免费了。

所以 Chegg 不是被"AI 替代软件"替代的。它是被"内容免费"替代的。它挂着 SaaS 的壳，卖的是内容。

对照一下 Khan Academy（可汗学院）：同一个赛道、同一个时间点，它选择跟 OpenAI 合作，把 AI 接进教学流程，活下来了，而且活得不错。

同一场浪潮，一个死了，一个没死。差别不在技术，在于它是"卖答案"还是"卖流程"。

六、Salesforce：同一场浪潮，反着涨

再看活得好的那个。

Salesforce 是 SaaS 的祖师爷，"按席位收费"这套玩法基本是它定义并且推广开的。2026 年 2 月那波，它也没躲过。

但它做了一件事：把收费单位从"人"换成了"活"。

它的 Agentforce 平台，2026 年 ARR 达到12 亿美元，同比增长 205%。定价方式整个变了：

• 推出 **AWU（Agentic Work Unit）**计费：每 10 万 credits 售价 500 美元，折算下来每个执行动作约0.10 美元
• 客服智能体 Agentforce Help Agent 按"问题解决"收费——AI 没搞定、转人工的，不收费

另一家做客服智能体的 Sierra 更激进：工单成功解决才收费，单次约 2–5 美元。

德勤 2026 年的技术预测说得很直白：基于坐席的许可，正在让位于"使用量 + 结果"的混合定价。

看懂这里，你就看懂这次变革了：

以前卖软件，是卖"让人干活的工具"，按人头收钱。
现在卖智能体，是卖"干活的产能"，按活收钱。

前者，客户多招人你才多赚钱；后者，客户少招人你也可能多赚钱——因为活是 AI 干的，账单按件走。

SaaS 没死。死的是"按人头收费"这一种收法。

七、我的分法：三类 SaaS，三种命

那到底怎么判断手上这套东西会不会被端掉？我不看它是不是 SaaS，也不看它接没接大模型。我看三件事，然后分成三类。

C 类为什么反而更值钱？

因为 AI 要干活，需要两样它天生没有的东西：可信的上下文（现在到底发生了什么），和安全的操作权限（它能动什么、动完谁批、出错怎么回滚）。

一个没有上下文、没有权限边界的智能体，要么是瞎的，要么是危险的。所以AI 越强，越需要一个"记账的地方"。

我特别喜欢一句话：每个智能体都需要眼睛和双手，但几乎没有哪个智能体天生自带这两样。

"眼睛和双手"这一层，才是这次洗牌里真正持久的那部分生意。

所以别问"SaaS 会不会被 AI 取代"了，问一句更准的：

它卖的是界面，还是卖的是"企业不得不信的那个记录"？

八、中国是另一套剧本

上面说的都是美股。中国的情况，是另一套剧本。

Gartner 2026 年 9 月的企业级软件报告里，给中国企服市场扣了顶帽子，叫"SaaS 荒漠"，并且直接断言：中国不可能诞生 Salesforce、ServiceNow 这类千亿美金级别的 SaaS 巨头。

理由挺扎心的：中国企业愿意为硬件、为一次性买断的私有化开发掏大钱，却不肯接受按月订阅。

数据也有：2026 年中国 SaaS 市场规模预计突破980 亿元人民币，同比增幅约21%，企业级 SaaS 渗透率从 2024 年的 22% 提升到 2026 年的 29%。增速不低，但绝对值和美国不在一个量级。

这事我有切身感受。我做的行业是供热和能源数采，十几年里客户跟我说得最多的一句话是：

“数据不能出我的机房。”

说这话的人不是不懂云，他是要担责的。热源参数、用户用热数据、管网运行曲线，这些东西一旦出去，出了问题——谁签字，谁负责。

所以我的判断是：在中国，AI 对 SaaS 的冲击会晚到，而且形态不一样。

它不会长成"公有云 SaaS 被智能体吃掉"的样子，更可能长成"私有化部署 + 本地智能体"的样子。

对做技术的人来说，这反而是好事：国外在拼"谁的 SaaS 更聪明"，国内在拼"谁能在客户机房里把智能体跑起来"。后者的活更脏、更难标准化，也就更不容易被端掉。

九、回到我自己的活：什么被吃掉了，什么没有

说点得罪同行的。

AI 有没有吃掉我的活？吃掉了。具体地说，吃掉的是这一部分：

以前客户要一张报表，我得写 SQL、拉数、调前端图表，半天起步。现在把需求丢给智能体，问一句，出来八九不离十，我再改两笔。这部分效率提升不是 20%，是十倍。这个变化是真实的，我不装看不见。

没被吃掉的是另一部分：

爬进换热站、把表接对、把网关调通、判断这个数据是真的还是跳变、跟甲方解释为什么昨天有个洞。

有个项目我印象很深：平台做得挺漂亮，大屏、看板、报警规则都齐了。验收那天我多问了一句——这个站的瞬时流量，为什么比隔壁同规模的站低了 30%？现场没人答得上来。最后查出来是安装位置的直管段长度不够，表本身没毛病，是装错了。

这事 AI 干不了。不是因为它不聪明，是因为它不在现场。

所以我一直跟同行说一句话：

在工业这行，最不容易被 AI 取代的不是 SaaS，也不是代码，是"那个能到现场把事弄对的人"。

但反过来也得说清楚——如果你的工作，只是"在界面上点按钮、导数据、拼表格"，那这部分确实在被吃掉，而且吃得很快。

这个判断不好听。但它比安慰有用。

十、几个常被问到的问题

Q1：一句话说清 SaaS 是什么？

租服务，不是买资产。软件在别人的机房跑，你按月付钱，随时能停。技术上没什么神秘的，财务上是把一次性资本支出换成了持续的费用支出——这才是它的杀伤力所在。

Q2：我怎么判断手上这套 SaaS 会不会被干掉？

用第七节那三个问题：① 它卖的是界面还是记录？② 它的数据长在哪——它自己的库里，还是客户的流程里？③ 客户想退出它，疼不疼？

第 ③ 个最准。退出越疼，越安全。

Q3：做技术的，学什么不会被取代？

学"智能体干不了的那一段"。通用的写代码能力已经在贬值，这个要认。但具体现场的判断力在升值——数据对不对、设备有没有问题、客户真正要的是什么。这两件事的交集，就是你的位置。

Q4：私有化部署是不是比 SaaS 安全？

不是"安全"，是"可控"。安全是技术问题，可控是责任问题。企业选私有化，八成不是担心被黑，是担心出事没人担。这两件事别混。

Q5：中小企业现在该买 SaaS 还是自己搭？

能用 SaaS 解决的先买 SaaS，一年几万块、一个月上线，别自建。但有一条红线：涉及核心工艺参数和真实客户数据的，不进公有云。现在开源模型自托管的成本已经降到位了，这笔钱不该省。

写在最后：三句话，判断任何一套系统

2026 年这半年的账，我算下来就一句话：

AI 没有杀死 SaaS。它杀死了"按人头收费"这一种收法，顺手收走了那些本来就没护城河的软件。

下次再有人跟你说"XX 已死"，你就问三句：

1. 它的收费单位是什么？（人头 / 用量 / 结果）
2. 它的数据长在哪？（自己的库里 / 客户的流程里）
3. 客户退出它有多疼？

三句问完，死没死你自己能判断，不用听谁的。

最后说一句可能有点扫兴的话：这半年我看到的讨论里，90% 都在争"SaaS 会不会死"。但真正在赚钱的人没参与这个争论——他们在改定价方式，或者在客户机房里装东西。

争论是免费的，活是要干的。

这篇如果对你有用，先收藏。

你所在的行业里，有没有正在被 AI 吃掉的具体环节？评论区说说，我基本都回。

数据出处

1. SaaSpocalypse 事件与跌幅数据：2026 年 2 月美股软件板块公开报道（标普北美软件指数 SPGSTI、iShares 软件行业 ETF）
2. Gartner 全球软件支出预测（2026）：1.43 万亿美元，同比 +15%
3. Gartner 企业应用软件"智能体套利"暴露规模预测（2026-07）：2030 年前约 2340 亿美元
4. Chegg 财务与股价数据：公开财报及 2023–2025 年新闻报道
5. Salesforce Agentforce ARR 与 AWU 定价：2026 年公开报道与财报口径
6. 德勤《2026 技术预测》：坐席许可向"使用量 + 结果"混合定价迁移
7. 中国 SaaS 市场规模与渗透率：IIM 信息数据（2026）
8. Gartner 中国企业级软件报告（2026-09）："SaaS 荒漠"论断
9. SAP Solution Manager / Process Integration 退役时间表（2027 年底）

文中数字来自公开报道口径（2026 年 10 月），部分为二手转载。引用前请回查原始来源，包括这篇。

关于作者：长期在供热 / 能源行业做数采与上位机，从点表、网关到 SCADA 数据上云，每一环都是现场踩出来的。写两个方向：工业现场的坑，和 AI 在工业项目里到底怎么落地。想看这两条线的实操，翻翻专栏或点个关注；有问题评论区、站内信，我都会回。