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作者 |   杨扬

1 月 30 日，Anthropic 发布了 11 个 AI 插件，随后一周内，美股软件与服务类股票市值蒸发近 10000 亿美元。交易员的潜台词是：SaaS 的核心业务，AI 顺手就能做了。

半年后，故事翻到另一面。CrowdStrike 年内涨了 106%，Okta 涨了 118%，连 " 老登 "Salesforce 都在财报后单日暴涨 22.6%。

一跌一涨之间，华尔街完成了两次定价：先判死刑，后改误杀。

年初市场的逻辑链很简单：AI 提高人效—企业少招人—付费 seat 减少— SaaS 收入下降。更悲观的版本是，Agent 干脆绕过软件 UI，SaaS 连入口价值都丢掉。

经过半年的业绩验证，这条传导链没在 SaaS 龙头身上兑现：很多龙头 SaaS 订阅增速维持在 11% – 36%，Salesforce 的净新增年度订单价值还创了四年新高。

业绩不仅没崩，新订单增速还在创新高，核心逻辑是 SaaS 的商业模式正从 " 卖人头 " 转向 " 卖工作量 "：

传统 SaaS 按席位收费，价格锁在人头上；卖工作量卖的是 Agent 干的活。SaaS 的公式就此改写：AI 提高人效—单位员工产出暴增—工作量、数据和交互增加— SaaS 获得更多使用。

这也在龙头财报中验证，二季度，Salesforce 的 AI 相关收入，Agentforce 与 Data 360 合计 ARR 约 39 亿美元，同比增长约 210%，已接近公司总营收的 9%。

不过这种反攻，只属于那种有数据、工作流沉淀、行业 knowhow 积累的龙头 SaaS，只提供浅层、通用的功能型 SaaS 依然淘汰不了被 AI 替代的命运。

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AI 杀死 SaaS，逻辑反转了

今年年初，市场产生了一个高度一致也非常可疑的观点：AI 将最终吞噬 SaaS，SaaS 行业的估值倍数将迅速缩水。

这种 SaaS 末日论的传播，标志性事件是 2 月初，Anthropic 为 Claude Cowork 一口气发布 10 多款覆盖法律、投行、财富管理、HR、工程设计的垂直 AI 插件，被市场解读为 AI 直接替代专业软件。

随后一周内，美股软件与服务类股票市值蒸发近 10000 亿美元，一个月内部分核心公司合计损失超 7300 亿美元。IGV 指数（相当于美股软件 ETF）不到一个月跌了近 30%。

彼时，市场担忧的核心逻辑是：AI 提高人效—企业少招人—付费 seat 减少— SaaS 收入下降。恐慌者甚至还担忧 Agent 直接绕过软件 UI，SaaS 连入口价值都丢掉。

但经过半年的业绩验证，上述担忧并在头部 SaaS 身上并没有被证实，没有一家龙头出现席位断崖，订阅增速普遍停在 11% – 36%。

很多 SaaS 股已经反转，而这个反转分两个阶段完成，每一阶段各自证伪了恐慌逻辑的一半。

第一波在 5 月，主角是「消耗型」的 AI Infra SaaS，标志性事件是 Snowflake 单周上涨 48.4%。 

这类公司的收入不按人头、按用量计费，且受益 AI 带来需求增长：Agent 部署量上升，意味着更多数据查询（Snowflake 受益）、更多身份治理需求（Okta 受益）、更大攻击面带来的安全预算（CrowdStrike 受益）、更密集的日志监控（Datadog 受益）。

5 月下旬这批公司集中交出超预期财报：Snowflake 产品收入同比增长 37%、连续三个季度加速，MongoDB Atlas 保持近 30% 增长。这批公司也带动 5 月 IGV 单月上涨 21%。这波反弹证明的是：AI 不是软件的天敌，至少对「按用量收费的基础设施层」是需求放大器。

第二波反弹，在 7 月底至 8 月，主角换成了 Salesforce、ServiceNow、Atlassian、Workday 这些最暴露于席位逻辑的传统龙头，它们用业绩把「末日定价」打了回去。 

尤为关键的是，风向标 Salesforce 交出关键答卷：二季度，营收同比增长 10.8%，净新增年度订单价值创四年新高。财报发布后，Salesforce 单日大涨 23%。其它传统龙头 SaaS 也因为业绩兑现，股价普遍较低点上涨 50%。

相比第一波反弹，8 月份传统 SaaS 龙头的集体反转，使 AI 杀死 SaaS 必死真正从市场共识变成被抛弃的假说。那这其中的反转是如何发生的？

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从 " 卖人头 " 到 " 卖工作量 "

理解 SaaS 的反转，要从市场的担忧说起。

回到年初那条恐慌公式：AI 提高人效 → 企业少招人 → 付费席位减少 → SaaS 收入下降。这条链条的要害在于，它假设了 SaaS 的收入永远和 " 人头 " 锁死。所以要推翻它，光证明 " 业绩没跌 " 是不够的，必须证明收入和人的绑定被解开了。

而 SaaS 龙头的财报，给出了这个证明。

Salesforce 二季度收入增速 11%，并不炸裂。但拆开收入结构，会发现 Salesforce 已经出现了第二条增长曲线：AI 相关收入—— Agentforce 与 Data 360 合计 ARR 约 39 亿美元，同比增长约 210%，已接近公司总营收的 9%。

Agentforce 是 Salesforce 的智能体产品线：替企业搭建能自主完成任务的 AI Agent ——客服 Agent 自动处理工单、销售 Agent 自动跟进线索等等。

它与传统 SaaS 的本质区别，不在产品形态，在商业模式。一个典型场景：客户深夜咨询退货，传统模式下需要一个客服坐席登录账号处理，SaaS 按这个坐席的 " 席位 " 收钱；Agentforce 模式下，AI Agent 直接读数据、查订单、给出解决方案，全程无人参与，此时收费的对象，变成了 "Agent 完成的这一次工作 "。

这就是从卖人头到卖工作量：席位的天花板是客户的员工数，工作量的天花板是客户想让 AI 干的活的数量。前者会被 AI 压缩，后者恰恰被 AI 放大。

更能说明问题的是订单结构：Agentforce 一半的订单来自存量客户。这意味着老客户没有出走另起炉灶，而是在 Salesforce 体系内升级，"AI 替代 Salesforce" 变成了 "AI 加购 Salesforce"。同期净新增年度订单价值创四年新高，正是这个逻辑的直接体现。

这是，年初的恐慌公式就被改写了：旧公式是：AI 提高人效 → 人变少 → 席位变少 → SaaS 收入下降。新公式是：AI 提高人效 → 单位员工产出暴增 → 工作量、数据和交互随之增加 → SaaS 获得更多使用。

而这不是 Salesforce 一家的变化。今年实现反弹的传统 SaaS 龙头，几乎都在做同一个动作，把商业模式从席位迁向用量：

ServiceNow 智能体生产部署 9 个月增长 9 倍，50% 的净新业务已经不按席位计价；Workday 的 AI SKU ARR 约 6 亿美元，同比增长 200%，并已向 200 家客户推出按量付费的 Flex Credits。

集体转向本身就说明了方向：这不是某家公司的产品策略，而是整个行业在新的生存方式。

SaaS 底层逻辑不会被推翻，核心仍然是客户是否持续使用、是否续约、是否扩容，企业能否形成稳定的现金流和网络效应；但想要跑通逻辑，需要 SaaS 改变商业模式：过去卖席位、卖模块、卖订阅，未来会更多卖结果、卖调用、卖 Agent 的执行能力，甚至按 " 节省的人力成本 " 或 " 完成的业务闭环 " 收费。

一句话：AI 没有杀死 SaaS，它杀死的是 " 按人头收费 " 的 SaaS。谁先把收银台从人头搬到工作量上，谁就拿到下一阶段的门票。

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SaaS 正在分化

回顾今年的 SaaS 行情，虽然走出了从估值俯冲到大反攻的曲线。但掀开指数看内部，反弹并不是雨露均沾，IGV 指数年内刚刚回到原点，成分股之间的涨跌却拉开了超过 150 个百分点的差距。分化，才是这轮行情真正的主叙事。

分化的 SaaS 行情中，主要可分为三类玩家。

第一类，被重新定价为「AI 受益者」，他们普遍已创新高，甚至翻倍。代表是 CrowdStrike（年内 +106%）、Okta（+118%）、Snowflake（+51%）。

逻辑正如前文所说：AI Agent 要跑起来，就需要查数据（Snowflake、MongoDB）、产生海量日志需要监控（Datadog、Elastic）、身份和权限需要治理（Okta）、攻击面扩大需要防护（CrowdStrike）。AI 越强，他们越受益。

第二类，传统 SaaS 龙头，较低点反弹了 50% 以上，收复了大部分失地，但没有创新高。如 Salesforce（年内 -5%）、ServiceNow（-9%）、Workday（-13%）

收复失地，靠的是上文说的从 " 卖人头 " 向 " 卖工作量 " 的迁移，它们向市场证明了 AI 时代自己还有增长机会。而没能新高，则卡在两道坎上：

其一，按 " 工作量 " 计费的收入占比目前普遍还是个位数（Salesforce 约 9%、ServiceNow 约 6%），新故事还在等验证。其二，" 卖工作量 " 是把双刃剑，Agent 每完成一次工作都要消耗 GPU 和推理资源，成本涨的比收入快，体现在毛利率上：ServiceNow 二季度毛利率同比下滑近 7 个百分点，Salesforce 已连续四个季度走低。

第三类，仍被定义的「AI 输家」。代表企业是，Intuit（年内 -52%）、HubSpot（-41%）、 Figma（-35%）、monday.com（-36%）。

他们的共性是，提供的多是浅层、通用的功能型软件：轻量绘图、通用办公、简单客服、基础 CRM 操作。这些公司缺少数据、工作流、行业 Know-how 的积累，功能很容易被 Agent 吞掉一大部分。

AI 杀死 SaaS 的故事虽然反转了，但不是每个公司都能上岸。

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