2025 年，中国 SaaS 行业站在了历史性十字路口。

一边是资本退潮后对盈利模型的严苛审视，一边是生成式 AI 引爆的技术狂潮。当 "AI+" 成为所有厂商 PPT 首页的标配，市场却已用脚投票：客户不再为 " 能聊天 " 的花哨功能买单，而是直指核心—— " 能省多少钱？"" 能带来多少增量价值？"

据 IDC 最新数据，2025 年中国企业级 SaaS 市场规模达 1860 亿元，同比增长 22.3%，但增速较 2024 年的 29.7% 明显放缓。更值得警惕的是，即便 AI SaaS 赛道被高调宣称 " 全面爆发 "，其实际 ARR（年度经常性收入）占比仍不足整体市场的 15%。大量所谓 "AI 功能 " 仍停留在演示 Demo 阶段，未能转化为真实业务价值。

"2025 年是 SaaS 行业的‘ AI 压力测试年’。" 红杉中国合伙人郑庆生在接受本报独家采访时直言，" 很多公司把 AI 当作遮羞布，掩盖产品同质化和增长乏力的核心问题。真正的赢家，是那些把 AI 深度嵌入业务流、形成不可复制数据飞轮的企业。"

本文聚焦北森、用友、金蝶、泛微、致远等五家代表性上市公司（注：" 积水潭 " 并非 SaaS 企业，疑为误指；结合上下文或意指医疗信息化企业如卫宁健康，但因其非典型 SaaS 模式，暂不纳入），通过截至 2025 年第三季度的财报数据、专家深度访谈与一线客户反馈，犀利剖析它们在 AI 浪潮中的得与失，最终回答一个根本问题：AI 究竟是在赋能 SaaS，还是在加速淘汰伪智能者？

一、行业全景：高歌猛进下的结构性危机1. 成就：AI 驱动产品范式跃迁

2025 年最显著的行业突破，是 SaaS 从 " 数字化记录系统 " 向 " 智能化决策系统 " 的本质进化。

以 HR SaaS 为例，北森推出的 "AI 招聘 Agent" 可自动完成简历初筛、面试安排、候选人画像生成全流程，将平均招聘周期从 28 天压缩至 17 天，效率提升近 40%；制造业领域，用友 U9 Cloud 集成 AI 排产引擎后，某汽车零部件厂商的库存周转率直接提升 23%，现金流效率显著改善。

" 过去 SaaS 解决的是‘有没有数字化’的基础问题，现在 AI 要解决‘好不好用、准不准、省不省’的核心问题。" 清华大学软件学院副院长王建民教授指出，"2025 年，我们终于看到第一批真正‘智能原生’（AI-Native）的 SaaS 产品落地，这标志着行业进入新阶段。"

政策层面同样形成合力。《" 十四五 " 数字经济发展规划》明确支持 " 行业大模型 + 垂直应用 "，上海、北京等地纷纷设立专项基金，鼓励 SaaS 企业联合高校共建 AI 实验室。这种 " 政产学研用 " 的协同机制，加速了 AI 在财税、制造、人力等垂直场景的商业化落地。

2. 失败：AI 泡沫下的三重致命陷阱

然而，繁荣表象下暗流涌动，大量企业陷入 AI 转型的 " 伪创新 " 陷阱：

陷阱一：AI 功能 " 贴牌化 "，缺乏核心能力据艾瑞咨询 2025 年 11 月发布的《AI SaaS 商业化白皮书》，超 60% 的 SaaS 厂商仅通过调用 OpenAI 或国产大模型 API，简单封装 " 智能问答 " 功能，缺乏垂直场景的深度训练。某零售 CRM 厂商甚至将传统规则引擎 + 关键词匹配的客服机器人，直接命名为 "AI 小助手 "，最终导致客户续费率同比下降 18%，被市场快速抛弃。

陷阱二：盈利模式错配，研发成本吞噬利润AI 研发需要持续投入算力与人才，但多数企业仍沿用 " 按用户数订阅 " 的传统模式。金蝶 2025 年中报显示，其云服务毛利率为 61.2%，但 AI 相关模块因缺乏独立定价能力，只能免费赠送给高端客户，不仅未提升 ARPU（每用户平均收入），反而拉低了整体利润率，陷入 " 投入高、回报低 " 的困境。

陷阱三：组织能力断层，转型沦为空谈" 传统 SaaS 公司擅长卖 License、做项目交付，但 AI SaaS 需要数据科学家、Prompt 工程师、客户成功经理三位一体的协同能力。" 一位曾任 Salesforce 中国区高管的业内人士坦言，" 很多公司连懂业务的 AI 产品经理都招不到，更别说将 AI 落地到客户场景中。"

更严峻的是客户信任的流失。Gartner 2025 年 Q3 调研显示，43% 的企业 CIO 明确表示 " 对 SaaS 厂商的 AI 宣传感到疲劳 "，要求供应商提供可量化的 ROI（投资回报率）证明，否则坚决拒绝续约——市场已从 " 概念买单 " 转向 " 结果买单 "。

二、上市公司深度复盘：谁在真创新，谁在炒概念？

说明：截至 2025 年 12 月 29 日，所有 A 股 /H 股公司尚未发布 2025 年全年年报。以下财务数据均来自各公司已披露的 2025 年第三季度报告（1 – 9 月）或中期报告（1 – 6 月），具体来源已在括号中标注。

（1）北森（HKEX: 9680）：HR SaaS 的 "AI 尖子生 "

做对了什么？

构建 " 人才数据飞轮 "，筑牢核心壁垒

：北森十年积累超 5000 万份测评数据、200 万 + 岗位胜任力模型。基于此训练的垂直 HR 大模型 "BeisenHR-MoE"，简历解析准确率达 98.7%，远超通用模型的 82%（数据来源：2025 财年中期报告，截至 2025 年 9 月 30 日）。

首创多 Agent 协同架构

：2025 年 Q2 发布 "AI Talent OS"，整合招聘 Agent、发展 Agent、离职预警 Agent，客户可按需启用。某互联网大厂使用后，关键岗位填补速度提升 35%，人才留存率改善 12%。

商业价值验证闭环

：NDR（净收入留存率）连续三年超 110%，2025 年中期达 114.6%，ARR 突破 12 亿元，证明 AI 功能已实现可变现。

做错了什么？

中小企业覆盖薄弱

：ARPU 高达 8.7 万元 / 年，客户集中于世界 500 强及大型民企，中小市场被 Moka、i 人事等轻量化产品蚕食，市场渗透率受限。

AI 收费模式模糊

：目前 AI 功能仅捆绑在高端套餐中，未单独计价，导致 " 客户用了 AI 但未额外付费 "，制约毛利率进一步提升。

专家点评" 北森是少有的把 AI 做成‘业务内核’而非‘外挂插件’的公司。"Gartner 中国研究总监张帆表示，" 但其高端化定位导致市场天花板清晰，若不能快速下沉到成长型企业市场，长期增长将面临瓶颈。"

（2）用友网络（SHSE: 600588）：大象转身，步履蹒跚

做对了什么？

绑定信创红利，抢占政策风口

：2025 年三季报（1 – 9 月）显示，在党政、国企 ERP 替换项目中市占率超 40%，BIP 3.0 平台新增客户中 65% 来自信创采购，政策红利成为核心增长引擎。

布局行业大模型矩阵

：联合华为推出 " 财务大模型 "、与百度合作 " 制造大模型 "，支持自动生成会计分录、设备故障预测等场景化功能，技术布局紧跟趋势。

云转型里程碑突破

：三季报显示，云服务收入达 68.3 亿元，占总营收比重首次过半（51.2%），标志着从传统软件向云服务的转型取得阶段性成果。

做错了什么？

AI 与核心系统 " 两张皮 "

：多位客户反馈，U9 Cloud 的 AI 排产功能需手动导出数据再上传分析，未实现实时闭环。" 感觉像在开拖拉机装了个特斯拉屏幕，好看但不好用。" 某制造企业 CIO 的吐槽一针见血。

组织惯性拖累转型

：销售团队仍以卖 License 的传统思维为主，云 +AI 解决方案成交周期长达 6 – 9 个月，远高于新兴 SaaS 厂商的 2 – 3 个月，错失市场窗口期。

研发投入效率低下

：2025 年前三季度研发费用 31.4 亿元，占营收比重达 31.5%，但 AI 相关专利转化率不足 15%，大量投入未能转化为商业价值。

财报警示尽管云收入占比突破 50%，但用友 2025 年前三季度净利润同比下滑 9.3%，主因是传统 License 业务萎缩（同比 -18.7%）且云业务尚未实现盈利。资本市场已用脚投票：公司 PE 估值从 2023 年的 45 倍降至 2025 年的 22 倍（Wind 数据），市场对其转型效率存疑。

（3）金蝶国际（HKEX: 0268）：激进者的代价

做对了什么？

All-in 云原生战略坚定

：2025 年中期报告（1 – 6 月）显示，云业务收入占比达 67.4%，苍穹平台服务超 1200 家大型企业，包括华为、国家电投等标杆客户，云原生架构优势显著。

打造 " 可组装 AI" 架构

：客户可在苍穹平台上自由组合 AI 组件（如智能报账、风险监控），灵活性优于用友的一体化方案，适配更多个性化需求。

生态合作开放共赢

：接入阿里通义千问、百度文心等第三方大模型，降低自研成本的同时，丰富了 AI 能力矩阵。

做错了什么？

过度投入 AI 拖累利润

：中报显示净亏损 2.1 亿元，中信证券 2025 年 11 月研报预测全年亏损或达 5.8 亿元，连续第二年亏损，主因是 AI 大模型研发及高端人才引入成本激增，且未形成有效变现。

中小企业市场全面崩塌

：KIS 云产品线创新停滞，2025 年中报披露中小客户流失率达 21%，被简道云、轻流等低代码平台精准截流，基层市场失守。

AI 场景碎片化

：推出的 AI 功能点多但缺乏核心主线，客户反馈 " 不知道哪些 AI 功能真正有用 "，难以形成用户粘性。

专家警告" 金蝶正在重复 Oracle 2010 年代的错误——技术领先但商业节奏失控。" 贝恩公司专注企业软件领域的合伙人指出，" 如果 2026 年不能实现 AI 模块的独立变现，现金流将持续承压，甚至影响核心业务运转。"

（4）泛微网络（SHSE: 603039）：OA 老将的 AI 困局

作为国内 OA 龙头，泛微 2025 年试图以 "AI 办公 " 突围，但成效寥寥，陷入转型困局。

动作回顾

推出 "e-cology AI 版 "，宣称支持会议纪要自动生成、流程智能审批等功能；

与科大讯飞合作引入语音识别模块，强化 " 智能交互 " 宣传。

致命短板

产品架构陈旧

：底层仍基于 Java EE 技术，难以支持实时 AI 推理，客户反馈 "AI 功能卡顿严重，高峰期甚至无法使用 "；

缺乏数据积累

：OA 系统以流程记录为主，缺乏业务结果数据，无法训练出具备实际价值的垂直模型，AI 功能沦为 " 空中楼阁 "；

财报持续疲软

：2025 年三季报（1 – 9 月）显示，营收 18.7 亿元（同比 +8.2%），但净利润下滑 12.4%，云转型进展缓慢（云收入占比仅 29%），增长动力不足。

客户声音" 泛微的 AI 就像给马车装 GPS ——方向完全错了。" 某金融集团 IT 负责人坦言，" 我们需要的是智能合同审查、合规风险预警等核心场景 AI 能力，而不是自动生成会议纪要这种边缘功能。"

（5）致远互联（SHSE: 688369）：低调务实的 " 幸存者 "

相比同行的高调 AI 宣传，致远选择 " 小步快跑、聚焦实效 " 的策略，成为不确定时代的 " 幸存者 "。

策略亮点

聚焦高壁垒市场

：深耕政府与事业单位领域，2025 年三季报显示该领域收入占比达 58%，受市场波动影响小，现金流稳定；

AI 功能聚焦高 ROI 场景

：避开泛化功能，专注公文智能分类、信访舆情分析等刚需场景，客户续费率保持在 89% 以上，商业价值明确；

严控研发投入

：三季报显示研发费用占比 18.3%，远低于金蝶、用友，但净利润率稳定在 15.2%，实现 " 低成本、高盈利 " 的良性循环。

局限性

创新不足：缺乏标杆性 AI 案例，技术影响力较弱；

市场天花板明显：过度依赖政务圈层，难以突破 To B 商业市场，长期增长空间受限。

行业评价" 致远是典型的‘现金牛’策略，在行业洗牌期，活下来比赌未来更重要。" 一位不愿具名的券商分析师表示，" 但其保守策略也可能错失 AI 原生的行业变革机遇，未来需在‘稳健’与‘创新’间寻找平衡。"

三、AI 对 SaaS 的根本性重塑：五大趋势与深层思考

如果说 2023 – 2024 年是 SaaS 厂商 " 试水 AI" 的探索期，那么 2025 年则是 " 价值兑现 " 的审判年。基于对上述企业的深度观察，AI 正在从五个维度重构 SaaS 行业，并引发一系列深层次战略思考：

1. 产品逻辑：从 " 功能堆砌 " 到 " 智能体协同 "

传统 SaaS 以模块化设计为核心，如 HRM 包含招聘、绩效、薪酬等独立模块，模块间缺乏联动；而 AI 原生 SaaS 则以多智能体（Multi-Agent）协同为核心架构。以北森为例，招聘 Agent 在筛选候选人后，可自动触发薪酬 Agent 生成 Offer 建议，再联动入职 Agent 安排培训与 IT 权限开通——整个过程无需人工干预，形成 " 端到端智能闭环 "。

" 未来的 SaaS 不是软件，而是由多个专业 Agent 组成的‘数字员工团队’。" 一位曾参与大型语言模型研发的硅谷 AI 专家表示，" 这要求 SaaS 厂商从传统的 UI/UX 设计，转向 Agent 行为设计与场景协同设计，这是范式级的跃迁。"

2. 护城河迁移：数据 > 算法 > 工程

2025 年行业最大的认知误区，是认为 " 接入大模型 = 拥有 AI 能力 "。事实上，通用大模型只是基础设施，真正的竞争壁垒在于垂直场景的数据闭环。

" 用友有千万级财务凭证数据，北森有亿级人才行为轨迹数据，这些数据经过十年沉淀，形成了不可复制的‘行业知识图谱’。" 明势资本创始合伙人黄明明强调，" 没有这些垂直数据，你的 AI 只是别人大模型的‘回音’，无法解决客户实际问题。"

这也解释了为何创业公司难以在 HR、ERP 等成熟赛道突围——不是技术不行，而是头部玩家已锁定数据飞轮，后发者难以逾越。

3. 盈利模式革命：效果付费崛起，订阅制遇挑战

传统 SaaS 按用户数、模块数收费，但 AI 的核心价值在于 " 结果输出 "，而非 " 功能使用 "。2025 年，一批先锋企业开始尝试新型定价模式：

某供应链 SaaS 按 "AI 优化带来的库存降低金额 " 收取 10% 服务费；

某财税 SaaS 按 " 税务筹划节省的税额 " 分成；

北森试点 " 按成功入职人数收费 " 的招聘 AI 套餐，客户接受度显著提升。

" 订阅制正在被‘价值分成制’挑战。" 麦肯锡在《2025 年中国 AI 商业化趋势》报告中指出，" 客户愿意为确定性结果付费，而不是为可能性功能买单——这将彻底重构 SaaS 的盈利逻辑。"

4. 客户成功升级：从 CSM 到 "AI 使用教练 "

传统客户成功经理（CSM）的核心职责是培训、答疑、推动增购；但在 AI SaaS 时代，CSM 需转型为 "AI 使用教练 " ——教客户如何设计 Prompt、如何校准模型偏差、如何将 AI 建议转化为实际业务行动。

金蝶已在 2025 年 Q3 试点 "AI CSM" 岗位，通过专业培训，人均服务客户数提升 3 倍，客户 AI 功能使用率从 32% 提升至 68%。但挑战在于，这类兼具业务理解与 AI 素养的复合型人才极度稀缺，成为行业普遍瓶颈。

5. 生态竞争取代单打独斗，整合能力定胜负

没有一家公司能独自搞定算力、模型、场景—— 2025 年，生态合作成为 AI SaaS 的标配：

用友绑定华为昇腾，获得国产算力支持，契合信创需求；

金蝶接入阿里通义千问，降低大模型训练成本，聚焦场景落地；

北森自研 HR 垂直模型，同时与百度文心共建人才评估 API，开放赋能生态。

" 未来的 SaaS 战争，不是单一产品的战争，而是生态系统的战争。" 红杉中国郑庆生总结道，" 谁能整合最好的模型、最深的场景、最稳的算力，谁就能定义下一代智能服务标准。"

四、AI SaaS 的终极拷问

为深化行业洞察，我们融合多位权威专家观点，提炼出三大核心判断：

判断一：AI 不会消灭 SaaS，但会消灭 " 非智能原生 " 的 SaaS" 未来五年，所有 SaaS 要么变成 AI Native，要么被淘汰。" 清华大学王建民教授断言，" 所谓 AI Native，不是简单加个聊天框，而是产品从第一天就围绕 AI Agent 设计，数据闭环、智能协同、价值可量化——这是不可逆转的趋势。"

判断二：中国 SaaS 的破局点在 " 行业 Know-How × AI"" 美国 SaaS 靠标准化取胜，中国必须靠深度行业定制。" 贝恩公司科技业务团队在近期报告中指出，" 制造业的排产逻辑、医院的诊疗路径、政府的公文流转——这些深耕多年的行业 Know-How，才是 AI 落地的富矿，也是外资厂商难以超越的壁垒。"

判断三：监管将成为 AI SaaS 的 " 双刃剑 ""《生成式 AI 服务管理暂行办法》要求算法可解释、数据可追溯，这对 AI SaaS 提出了更高要求。" 某头部律所科技合规合伙人提醒，" 医疗、金融、政务等敏感领域的 SaaS，若无法提供‘为什么给出该建议’的明确依据，将面临下架风险；但合规也会成为行业门槛，淘汰不合规的小厂商。"

五、结语：2026，淘汰赛正式开始

2025 年，SaaS 行业完成了对 AI 的 " 全民实验 "，结果残酷而清晰：

真智能者

用数据飞轮构建核心壁垒，NDR 持续攀升，成为行业标杆；

伪创新者

用 AI 包装旧产品，缺乏实际价值，终被市场识破；

转型阵痛者

手握资源但步履维艰，亟需打破组织惯性与业务闭环。

" 接下来三年，中国 SaaS 市场将从百家争鸣走向十家争霸。" 郑庆生预言，"AI 不再是加分项，而是生死线。不能证明 AI 带来可量化业务价值的公司，将被彻底踢出牌桌。"

对投资者而言，2026 年的选股逻辑已彻底改变：不再看 " 是否接入 AI"，而要看 "AI 是否驱动 NDR 提升、是否形成独立变现路径 "；对创业者而言，与其追逐大模型风口，不如深耕一个垂直场景，打造 " 小而美 " 的智能闭环。

这场由 AI 引发的 SaaS 大考，才刚刚进入第二回合。裸泳者终将在潮水退去后退场，而真正的智能原生时代，正在血与火的淘汰赛中加速诞生。