“入局AI十五年的SaaS老玩家，为何选择「保守」的Agent策略？”

作者丨张嘉敏

编辑丨徐晓飞

“我们有按结果付费的合同模板，但目前客户大多不愿意签。”Agent浪潮带来的不仅是一场技术变革，还有关于SaaS商业模式的考验。

盖雅工场董事长兼CEO章新波告诉雷峰网，作为劳动力管理领域的领头羊，盖雅工场在“试水”按结果付费的模式。

“Agent让SaaS厂商有能力为业务结果负责”，章新波认为，SaaS产品引入Agent的关键在于改变业务结果。

在他看来，过去很多SaaS厂商只提供工具，现在不仅要解决怎么使用SaaS工具的问题，还要告诉企业客户怎么使用才能达成最优业务结果。

要做到这一点并不容易，章新波直言：“Agent不能是通才，而是要成为某个领域的专才，甚至某个行业的专才。”

这样的理念，渗透在盖雅工场15年的AI探索历程中。

早在2010年，盖雅工场就洞察到人口红利消失的趋势，瞄准AI运筹算法，将对劳动力成本的追求转化为对劳动力效能的激活，推出“智能排班”SaaS产品，开始用机器排班取代人工排班。

章新波笑称，盖雅工场对待AI的态度既激进又保守。“虽然我们算是较早布局AI的SaaS厂商，但在大模型领域，我们确实没那么激进，甚至可以说是保守。”

这里所说的“保守”，是相较于其他厂商而言——在Agent元年，有激进者一口气推出四五十个Agent，而盖雅工场“目前只推出五个Agent”。

章新波坦言，盖雅工场之所以没有过早追逐Agent浪潮，是因为他在思考一个问题：大模型兴起后，谁能成为被企业级应用稳定接受的大平台、大玩家？

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章新波清楚地认识到，盖雅工场并非自研大模型的玩家，并不掌握底层的AI技术。在大模型快速迭代的时代，作为SaaS应用厂商，需要先摸清行业格局和发展趋势，才能更加游刃有余。

一边观望，一边前进。

“我们想先把这五个Agent做深做透，深度扎根场景和数据。”章新波认为，SaaS厂商为企业提供的价值，在于立足行业know-how的洞察，告诉企业客户哪些做法能达成行业领先结果，这是Agent算法模型之外的核心附加值。

以劳动者时间管理为例，既要让员工满意，又要让公司满意，这需要汇集各行各业的know-how，借鉴不同行业对员工时间高效利用的方法，“这不是一家公司能独立完成的”。

章新波深信，Agent能让业务结果更明确：过去企业客户想要结果，但结果难以量化；现在结果越来越清晰可测，且能计算贡献度，理论上已具备转向“为价值、为结果付费”的基础。

但按结果付费的“试水”，在盖雅工场的实践中暂未取得明显成效。章新波提到，企业仍更倾向于传统订阅制付费模式，即按模块、按人数、按账号购买。

这并不代表按结果付费的逻辑在SaaS行业行不通。多家SaaS厂商告诉雷峰网，引入Agent后，SaaS产品的付费模式已逐渐转向混合制，即基础订阅+增值服务，其中AI增值服务多采用按结果付费或按量付费模式。

而章新波认为，从“开源节流”的角度看，开源类产品相对更容易实现按结果付费：因为增量部分的分成逻辑会更清晰，天然更具备商业模式转型的条件。而盖雅工场的产品属于节流类，目前这类工具产品按结果付费的模式尚未规模化，只有零星个案。

Agent浪潮不仅引发了产品技术的竞速和商业模式的探索，也为SaaS行业格局变动带来了新的可能性。

面对不断变化的行业格局，章新波有着不变的“生意经”：在AI时代，产品上线和结果反馈的速度比传统SaaS时代更快，细分领域有品牌、有口碑的公司会更具优势。

他认为，无论技术如何发展，To B业务的决策逻辑几十年来从未改变。细分领域的头部SaaS厂商如果能避免被颠覆，并且保持不犯错，就能进入“强者恒强”的状态。

作为SaaS老兵，章新波也有着独到的“生存哲学”。他清醒意识到，大多数SaaS厂商在资金、资源、人才密度等方面并不占优，在有限的条件下想实现“百花齐放”并不现实。“没钱就要好好苟着——苟着不见得是坏事，有多少资源就干多少仗。”

盖雅工场的AI探索和章新波的行业思考，正是垂直SaaS厂商面对Agent洪流的一个缩影。

近期，雷峰网与章新波展开了一场深度对话，谈及盖雅工场早期云转型、拥抱AI的历程，也聊到近年来SaaS行业在资本市场遇冷，以及大模型、Agent浪潮带来的新机遇。

见证过SaaS在资本市场的浮沉，章新波仍对这一行业充满信心：随着Agent技术和SaaS的深入融合，部分SaaS厂商可能在2025年之后进入“既增长又盈利”的阶段。或许从明年开始，这一趋势会让越来越多资本看到明确的投资保底空间。

以下是具体的对话内容，为了方便理解，内容经编辑。

01

既激进又保守的AI策略

雷峰网：在聊Agent话题之前，想了解盖雅工场当初为何选择SaaS的商业模式？背后有哪些故事？

章新波：盖雅工场早期是传统软件公司，但商业模型跟其他行业软件公司有所不同。当时我们定义盈利有两个关键要素：一是基于客户的员工数量设计价格清单，很多厂商按照功能模块收费，但盖雅工场按照员工数量，和客户业态紧密绑定；二是给客户提供持续服务，每年收取维护费，此前国内收取维护费的厂商并不多。

刚好当时SaaS在中国兴起，我们发现SaaS模式可以更好地实现这两个关键要素——基于人员用量收取年费，还能为企业客户提供持续的升级服务。但当时也面临困境：2014年左右国内几乎没有面向大客户的SaaS产品。投资人问我们的客户群定位，我说“3000人及以上”，投资人说“这没戏，你可以走了”，所以当时很痛苦。

雷峰网：那盖雅工场探索AI又是基于什么契机？

章新波：我们在2010左右就进入了AI领域，那时的AI更多是运筹算法、机器学习等技术分支，大模型还没出现。我们第一次融资是在2016年，此前一直靠自身盈利投入AI研发，没有资本加持，公司压力不小。

之所以在2010年就瞄准AI，是因为我们察觉到人口红利消失可能是一个趋势，企业对劳动力成本的追求，会逐渐转化为对劳动力效能的激活，也就是不靠压榨时间和成本，而是激活人的效能。所以我们引入了运筹算法，推出“智能排班”的AI产品，用机器排班取代人工排班，这是盖雅工场最早的AI探索。

雷峰网：当时企业客户对这款AI产品的接受度如何？

章新波：一开始企业客户并不理解，我举了导航地图的例子之后他们才明白：在导航中输入从苏州到上海的路线，系统会推荐成本最低、时间最快、路线最优美的方案，还会提示路过的服务区，用户可以自行选择。

企业内部的人员调度也是如此。我们的客户大多是一两万人甚至几万人规模的企业，拥有几百上千家门店。员工每天工作8小时，过去这些时间由初级管理者安排；如果定义好员工的标签或其他量化指标，再交由AI计算，结果会比人脑计算更精准，对企业来说有巨大增值作用。

雷峰网：这两年大模型兴起之后，盖雅工场的SaaS产品有哪些变化？

章新波：在劳动力管理领域，大模型为触达员工提供了更优方式。过去的运筹算法不像今天的大模型这么智能，无法为每个员工匹配专属Agent，也难以采集、标注员工的各类标签。借助AI大模型，我们能更快速地完成员工标签的采集和标注，帮助员工提升技能成长速度、工作效率和工作结果。可以说，员工标签越完善，SaaS系统提供的服务越精准。

雷峰网：目前盖雅工场在Agent上有哪些探索？

章新波：年初DeepSeek火了之后，很多人问我们会做哪些准备、发布哪些产品。我的回答是，盖雅工场对待AI的态度既激进又保守。虽然我们算是较早布局AI的SaaS厂商，但在大模型领域，我们确实没那么激进，甚至可以说是保守。

我们也关注到有些厂商的激进策略，甚至发布了三四十个Agent，但盖雅工场在市场上并没有表现得特别“积极”。我们目前只推出了五个Agent：时间智能体、动能智能体、技能智能体、合规智能体以及人效AI问数。

之所以没有太早追逐Agent浪潮，核心原因是我们不确定大模型兴起后，谁能成为被企业级应用稳定接受的大平台、大玩家。

雷峰网：企业级应用需要具备哪些核心能力？

章新波：To B企业级应用与To C应用有巨大差异。C端用户追求创新、可以随时切换，但企业级应用的首要需求是稳定。

在To B领域，如果企业服务应用的底层架构（大模型玩家）发生颠覆性变更，前期所有投资都可能打水漂，所以盖雅工场选择了相对保守的策略——作为应用厂商，先了解、判断行业格局及变化趋势，再确定跟随哪个玩家的步伐。但我们始终在持续投入AI，并且坚信AI必将改变软件行业的未来格局。

雷峰网：针对目前已推出的五个Agent，盖雅工场有哪些考量？

章新波：我们想先把这五个Agent做深做透，深度扎根场景和数据，为企业客户带来实际价值。我们一直在思考一个问题：甲方企业凭什么购买乙方厂商的Agent服务？设想未来甲方有能力打造自己的Agent，甚至甲方本身就是AI公司，SaaS厂商能提供哪些差异化价值？

答案一定是基于行业know-how，甲方企业仅靠自身单一的数据、场景远远不够，这也是他们购买SaaS厂商服务的核心价值所在。如果只是做通用型、流程型、表达型功能，甲方直接使用AI巨头、云大厂提供的大模型或AI Builder（AI构建器）即可。

02

SaaS厂商要先做AI“自我改造”

雷峰网：以劳动力管理为例，对于SaaS厂商来说，哪些痛点可以通过Agent解决?

章新波：首先要想清楚两件事：一是SaaS行业到底有没有价值？这几年很多人对SaaS态度比较悲观，但一个行业的价值不是资本说了算，而是客户说了算；二是还有多大价值？比如能解决多少管理问题、业务问题或成本问题，甚至是全局问题，总而言之要先找到价值点。想清楚这两点，SaaS厂商就会更淡定。

SaaS本身得有价值，如果没有价值，就算有Agent加持也没用；既然有价值，Agent会放大价值，并加快落地。以排班场景的价值为例，过去是“软件+管理者”跟员工沟通，现在有了相关Agent，且每个员工都能拥有专属Agent，就可以随时发起互动。Agent会记录员工在公司的行为变化，为员工匹配最愿意上的班、最适合上的班，实时监测员工的最佳工作状态。

雷峰网：从管理角度，这对企业和员工来说也是一种“双赢”。

章新波：过去存在一个矛盾：员工想要“钱多事少”，公司想要“降本增效”，这看似不可调和。但在AI时代，这个难题有了解决方案。

借助算法和大模型，我们能在SaaS平台快速为员工贴好标签，根据员工的特点、偏好为其安排最擅长、最喜欢的工作，效率自然会提高。效率提高带来更多产出，员工奖金也会增加，相当于实现了“钱多事少”的目标。

对公司而言，当每个员工的效能发挥到极致，就不用硬性降本。随着公司效率提高、营收增加，管理成本下降，“降本增效”的目标也就达成了。

雷峰网：从行业角度看，这波AI浪潮给SaaS行业带来了哪些新机遇？

章新波：工具类SaaS产品积累了大量数据，这是新兴AI工具难以具备的基础优势。如果SaaS厂商能够自我革新、重新出发，将会迎来更大机遇，甚至可能探索出下一代商业模式；但如果固步自封、拒绝接纳AI，最终只会作茧自缚，甚至导致灭亡性后果。

无论是前些年的SaaS转型，还是现在拥抱Agent，我们始终在做同样的事情：推出符合客户需求的产品之前，先完成自身的改造。如果SaaS厂商自己都不用SaaS，就无法证明其SaaS产品的价值；同样，能推出优质AI产品的公司，必然也是被AI深度改造的公司。

雷峰网：盖雅工场内部做了哪些AI“自我改造”？

章新波：我们用AI改造组织能力、团队能力、工作流程机制，形成和AI共存的模式。以研发为例，一是我们为每位AI研发工程师配备Agent，采购国内外各类AI代码工具，努力实现“一名工程师+一个Agent≥过去三名程序员”的效率目标。

二是推动管理模式改革。过去研发人员的绩效评价难以量化，年底评价多依赖感性判断，而AI能实现对知识工作者工作过程的量化，现在我们将研发分为成熟研发和创新研发两大类，基于大量成熟性的需求分析，使用AI工具分别对这两类研发人员实现量化管理。

03

Agent不能是通才，应该是专才

雷峰网：Agent的引入，对企业客户的业务有哪些影响？

章新波：引入Agent的关键是改变业务结果。AI时代和过去软件时代的最大不同，在于企业搭建应用的速度更快、成本更低。因此，SaaS厂商的优势在于立足行业know-how的洞察，告诉企业客户哪些做法能达成行业领先结果，这是SaaS厂商在Agent算法模型之外的核心附加值。所以客户买单的不是技术或功能，而是know-how和业务结果。

过去很多SaaS厂商只提供工具，怎么用是客户自己的事；现在不仅要解决怎么用的问题，还要告诉客户怎么用才能达成最优业务结果。要做到这一点，Agent就不能是通才，而是要成为某个领域的专才，甚至某个行业的专才。

比如盖雅工场聚焦劳动者时间管理，如何实现时间利用最大化，既让员工满意，又让公司满意，这需要汇集各行各业的know-how，借鉴不同行业对员工时间高效利用的方法，这不是一家公司能独立完成的。

雷峰网：这是否会推动SaaS从订阅制转向按结果付费？

章新波：未来有一部分SaaS产品会先进入按结果付费的逻辑。因为过去企业客户想要结果，但结果难以量化；现在结果越来越清晰可测，且能计算贡献度，理论上已具备转向“为价值、为结果付费”的基础。我们现在已经有相关合同模板，但客户仍觉得按用量、按功能的订阅模式更划算。

雷峰网：这背后主要是哪些顾虑？

章新波：我们可以来算一笔账：假如客户使用AI产品减少了1000个人力投入，按照每年每人节省七八万，算下来可以节省七八千万。如果按照“二八比例”分成，其中厂商分20%，客户大多不愿意买单，这是价值被低估的现状。

再比如，客户的管理效率有10%的提升空间，使用AI产品后实现了这个目标，但客户也很难拿出其中5%和厂商分成，因为他们会觉得“肉疼”。

再加上全行业的SaaS工具价格相对“内卷”，厂商都卖得很便宜，客户自然更愿意选择传统订阅制，按模块、按人数、按账号购买。

雷峰网：哪些领域相对更容易实现按结果付费？

章新波：从“开源节流”的角度看，盖雅工场的产品属于节流类，而开源类产品相对更容易实现按结果付费，因为存在明确的增量。假设客户原本营收1亿元，使用AI产品之后增长到2亿元，在增量的1个亿里，前面5000万怎么分、后面5000万怎么分，计算逻辑可以很清晰。

相对而言，开源类产品比节流类产品天然更具备商业模式转型的条件。目前节流类工具产品按结果付费的商业模式还没规模化，只有零星个案。

04

SaaS细分领域将是“强者恒强”

雷峰网：拥抱AI技术浪潮、探索新的商业模式，是SaaS行业今年的基调。这是否意味着SaaS行业迎来了拐点？

章新波：我认为拐点主要体现在两方面：技术拐点和商业拐点。

技术拐点上，目前行业对SaaS+AI、AI+SaaS还是AI取代SaaS、SaaS借AI赋能等方向都还在摸索中，虽然业内对SaaS厂商要提升AI能力这件事形成了共识，但还没有形成统一结论：是从SaaS厂商转型为AI公司？还是将AI作为SaaS工具或知识库的一部分？是否维持SaaS原有的商业模式？不同行业、领域的发展路径可能不同。

商业拐点上，即盈利与不盈利、烧钱与不烧钱的差异。SaaS厂商聚水潭的上市，让市场看到其良好的盈利能力、现金状况和增长情况。在存量经济时代，SaaS厂商能在增长的同时仍保持盈利，这是很好的市场信号，也是商业拐点的核心。

雷峰网：面对AI技术和商业模式的双重变革，盖雅工场如何定位自身在行业里的角色？

章新波：我们的定位非常清晰，盖雅工场的基因和优势是垂直厂商，而非通用平台。我们也不奢望成为移动互联网入口，而是通过标准化接口跟其他平台衔接。如果客户想将盖雅工场的Agent和其他业务系统、Agent联动，可通过MCP（模型上下文协议）、A2A（Agent-to-Agent协议）实现对接、联调和整合。

在大模型时代，当所有公司都可能具备AI能力时，SaaS厂商需要进一步明确自身的差异化价值和竞争力。作为垂直应用厂商，盖雅工场的核心工作是在大模型基础上做垂直应用优化，融入自身知识库（know-how）。目前通用型产品、行业平台有很多大厂在布局，甚至部分企业客户的能力比我们更强，所以我们选择专注自己擅长的领域。

雷峰网：面对Agent浪潮，作为垂直应用SaaS厂商，盖雅工场会感到焦虑吗？

章新波：我认为细分领域未来会呈现“强者恒强”的格局。在AI时代，产品上线和结果反馈的速度比传统SaaS时代更快，细分领域有品牌、有口碑的公司，传播效果会更好。

企业服务本身就是“慢赛道但强者恒强”的行业，像SAP、Oracle等厂商已成立近50年，海外很多细分领域的软件厂商也成立30、40年，他们经历多轮科技浪潮仍保持细分领域第一，核心原因在于形成客户口碑之后，新客户会优先选择这些最靠谱、对自身经营最安全的厂商。

无论技术如何发展，To B业务的决策逻辑几十年来从未改变。细分领域的头部SaaS厂商如果能避免被颠覆，并且保持不犯错，就能进入“强者恒强”的状态。

雷峰网：当下涌现了很多类似AI Builder的玩家，传统SaaS厂商是否会被这类玩家颠覆？

章新波：对于SaaS厂商来说，有两方面的担忧：

一是AI Builder更像一个定制化开发工具，基于各个AI巨头或云厂商的大模型和协议。但大模型的底层逻辑每个月都在迭代更新，SaaS厂商并不掌握底层AI技术，也无法掌控底层架构，因为AI Builder建立在别人的“土壤”之上。

二是Agent如果什么都能干，那也就意味着什么都不精深。AI Builder上定制开发的Agent，并不具备行业know-how。当一个公司所有的Agent都能通过AI Builder定制开发时，这些Agent更像是技术堆砌。

雷峰网：在您看来，AI Builder对SaaS行业的冲击其实并没有那么大？

章新波：是的。但我认为国内SaaS厂商也要有自己的生存之道。过去几年资本市场对SaaS行业的态度发生了变化，目前大多数SaaS厂商在资金、资源、人才密度等方面并不占优。在这些条件都有限的情况下，想实现“百花齐放”并不现实。没钱就要好好苟着——苟着不见得是坏事，有多少资源就干多少仗。

雷峰网：关于资本市场的态度变化，目前有观点认为SaaS行业正在回暖，您觉得Agent是否给SaaS行业带来了这样的契机？

章新波：SaaS厂商的投资主要依赖美元基金。美元基金首先会受到地缘政策、宏观战略等因素的约束，其次才会关注行业本身的新变化。

我相信SaaS行业整体在变好，因为随着Agent技术和SaaS的深入融合，部分SaaS厂商可能在2025年之后进入既增长又盈利的阶段。或许从明年开始，这一趋势会让越来越多资本看到明确的投资保底空间——不再像过去那样，面临高估值入场、亏损扩大且增长不及预期的尴尬处境。目前那些增长平稳、盈利不错、客户粘性高且能带来投资确定性结果的SaaS厂商，会更受资本认可。

在企业服务领域，SaaS厂商一旦成为某个细分领域的头部，且无人能超越，就能为投资带来稳定的确定性保底，即使在过去本地化部署的软件时代也是如此。过去SaaS厂商没能给投资带来确定性保底，而一旦具备这样的能力，投资价值将会显著提升。如果未来地缘政治和宏观因素有所缓解，SaaS依然是不错的投资方向。

专题介绍

眼下，Agent大潮正在SaaS行业掀起一场深刻变革：小到产品形态、技术架构，大到商业模式、市场格局，都将被重塑，危与机并存。

鉴于此，雷峰网推出“SaaS+Agent十人谈”系列专访，将对话一众SaaS公司和Agent从业者，从战略决策者、业务负责人、技术创新先锋等不同视角，探讨Agent为SaaS行业带来的机遇与挑战。如果对这一SaaS与Agent融合话题感兴趣，欢迎添加微信skylar_12_14参与讨论。

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2025年12月12-13日，第八届GAIR全球人工智能与机器人大会，将在深圳南山·博林天瑞喜来登酒店举办。大会将开设三个主题论坛，聚焦大模型、算力变革、世界模型等多个议题，描绘AI最前沿的探索群像，折射学界与产业界共建的智能未来。

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作为粤港澳大湾区最具影响力的AI论坛，历届GAIR大会邀请了多位图灵奖、诺贝尔奖得主、50位院士、30位人工智能国际顶会主席、100多位 Fellow，及500多位知名企业领袖。

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