新聞速讀|超越 SaaS 模式:Benchmark 提出「服務即軟體」新戰略
新聞速讀|超越 SaaS 模式:Benchmark 提出「服務即軟體」新戰略
Sarah Tavel:AI 新創不該只是工具,而是要成為「不可或缺的員工」

InfoAI 編輯部
賣工作成果,不賣軟體(Sell Work, Not Software)
未來的軟體公司不該只是提升人類效率的工具,而應該是能直接交付工作成果的『數位員工』。
未來的軟體公司不該只是提升人類效率的工具,而應該是能直接交付工作成果的『數位員工』。
摘要
商業模式升級:從傳統 SaaS(提供工具)轉向 Service-as-a-Software(提供服務成果),直接取代勞務而非輔助勞動。
避開殺戮區:通用大模型(如 OpenAI)專注於通用能力,新創應深耕營運細節繁瑣的垂直領域。
定價權轉移:AI 產品定價應對標「被取代的人力成本」,而非低廉的軟體訂閱費,創造更高的營收天花板。
護城河建立:透過解決合規、流程整合等「非 AI 問題」,建立通用模型難以跨越的競爭壁壘。
投資典範轉移:從工具到代理人
矽谷頂級創投 Benchmark 的合夥人 Sarah Tavel 在最新的 TechCrunch 訪談與專欄中,明確點出了 AI 新創在 2025 年後的生存法則。她指出,過去十年 SaaS(軟體即服務)的黃金時代是建立在「將現有工作流程數位化」的基礎上,例如 Salesforce 取代了紙本客戶名單,讓人做得更快。但在生成式 AI 時代,這種邏輯已經失效。
Tavel 認為,如果創業者的產品只是「讓寫作快 10%」或「讓編碼更容易」,那麼他們正處於 OpenAI 的「射程範圍」內。真正的機會在於 Service-as-a-Software(服務即軟體):利用 AI 代理(Agents)完全接管某項具體工作(如法律盡職調查、醫療編碼、供應鏈調度),並對結果負責。這不僅是技術的升級,更是商業模式的根本改變——你賣的不再是「使用權」,而是「完工保證」。
通用模型的侷限與機會
目前市場存在一個明顯的斷層,這正是企業導入與投資的最佳窗口期:
通用模型的成本壓力:OpenAI 預計在未來幾年將消耗超過千億美元資金以維持算力領先。這迫使他們必須專注於「最大公約數」的通用能力,無法為每一個垂直產業客製化那些繁瑣的營運細節(髒活)」與邊緣案例(Edge Cases)。
邊際成本的驟降:AI 生成內容與執行任務的成本已降至接近零。這意味著軟體公司第一次有能力「承擔服務成本」並維持高毛利;過去這只有高人力的顧問公司能做,但毛利極低。現在,軟體公司可以用軟體的毛利,賺取服務業的高營收。
企業導入的疲乏:企業主已經厭倦了購買需要員工花時間學習的新工具(Copilot 疲勞);他們現在渴望的是能直接減少人力需求、自動完成任務的解決方案。
結論
採購 AI 軟體時,不要問「這個工具能幫我的員工省多少時間」,要問「這個軟體能獨立完成哪項工作」。
給決策者的行動建議
盤點「成果型」需求:
檢視公司內部有哪些重複性高、產出標準明確的流程(如初階客服、發票核銷),優先導入能「端對端」完成任務的 AI,而非輔助型工具。
重新評估預算結構:
將 AI 軟體的預算從「IT 軟體採購」項目,轉移至「人力外包」或「營運成本」項目,這樣更容易評估其真實 ROI。
驗收標準去「人」化:
在 PoC(概念驗證)階段,測試該 AI 是否能在「無人介入」的情況下達到 80% 以上的準確率,若需大量人工修正,則該產品尚未成熟。
下一步觀察
定價模式的變化:觀察市場上的 AI 產品是否開始出現「按件計酬」或「按成效收費」(Outcome-based pricing)的趨勢。
Agent 的自主性指標:關注 AI 代理能否跨應用程式操作(例如自動操作 ERP 與 CRM),而不僅僅是生成文字。
垂直領域的整合深度:觀察新創公司是否開始併購傳統服務商或與其深度結盟,以獲取特定行業的數據與合規知識。
FAQ
Q1:什麼是 Service-as-a-Software(服務即軟體)?
這是一種新的商業模式概念,指軟體公司不再只是提供「工具」給人使用,而是透過 AI 代理直接提供「服務成果」。舉例來說,不再是賣「會計軟體」給會計師,而是直接賣「自動記帳服務」給企業主。
Q2:導入這類 AI 是否意味著必須裁員?
短期內更多是「替代外包」或「凍結新增員額」。這類 AI 通常優先取代初階、重複性高的工作(如資料輸入、初級審核),讓現有員工轉向更高價值的決策工作。但長期來看,企業的人力結構確實會因此變得更精簡。
Q3:OpenAI 不會自己做這些垂直應用嗎?
短期內不太可能。OpenAI 追求的是通用人工智慧(AGI),他們的資源高度集中在模型訓練與算力競賽。垂直領域的「髒活」(如整合老舊系統、處理特定法規)對他們來說投入產出比太低,這正是新創公司與企業自建應用的護城河所在。
Q4:企業該如何評估這類產品的風險?
最大的風險在於「當責性」(Accountability)。當 AI 代理出錯(例如發錯報價單)時,責任歸屬為何?建議在合約中明確規範錯誤賠償機制,並在初期保留「人在迴路」(Human-in-the-loop)的審核機制。
Q5:傳統 SaaS 廠商(如 Salesforce, Microsoft)會如何反應?
他們正在積極轉型,將既有的 Copilot 功能升級為 Agent。但新創公司的優勢在於沒有「舊包袱」(既有介面與舊工作流),能從零打造「AI 原生」的體驗,這往往比舊軟體外掛 AI 來得更流暢。
參考資料:
Investing in the consumer AI products OpenAI won't want to kill
Sarah Tavel Medium: AI startups: Sell work, not software
Thoughtworks: Service-as-software: A new economic model for the age of AI agents
GoodData: Service as a Software Is the new SaaS Model
Collaborative Fund: Where does value accrue beyond Open AI?
PitchBook: Sarah Tavel Investment Portfolio
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