大模型生态,SaaS 增长的“新蓝海”

    2024-05-21 张保文 lv Created with Sketch.


大模型来了,SaaS 厂商如何面对 AI 原生应用带来的冲击?企业软件会不会被 Agent 干掉……


几乎每个 SaaS 企业,都经历过大模型的“焦虑时刻”。随着对大模型认知的深入,其中一部分 SaaS 企业当初的焦虑,逐渐转变成了信心。


这一转变,主要基于一个认知:通用大模型并不能满足所有垂直领域的需求。对于深耕某一垂直领域的 SaaS 厂商而言,有了通用大模型的加持,反而可以让它们更好地去做自身专精化的部分。


大模型时代,融入大模型生态,深耕专业领域,借助大模型技术提升专业服务能力,正是 SaaS 厂商的底气和信心。


01 将“内外联动”进行到底


大模型的到来,让 To B 生态更加开放。


近些年,To B 生态逐渐回归商业的本质,出现以下几个变化:


1. 更加平等开放。云厂商与 ISV 之间,能够以更加平等的心态合作,价值共创逐渐代替了以往的零和博弈;

2. 合作上由浅入深。从最初的商机合作,到市场、销售、方案、产品、服务等全链条的协同;

3. 更加注重实效。


从过去几年火山引擎与生态伙伴的合作中,也能看到这些变化。

 

火山引擎生态合作负责人王峥表示,火山引擎的生态体系是由产品生态、方案生态、销售生态和服务生态构成;这四大类生态,一直呈高速稳健发展。

 客户价值驱动的火山生态体系.jpg

火山引擎生态合作负责人 王峥


在产品生态中,火山引擎主要聚焦在 IaaS 层、PaaS 层,通过输出字节技术,与应用层的生态伙伴合作。“万有计划”作为产品生态的重要组成部分,自 2021 年推出以来,已经帮助到 100+SaaS 企业实现了业务增长,为它们带来了 5 万多条销售线索,以及 7000 多个成交客户。


提到“万有计划”,火山引擎生态合作高级总监薛川说,火山引擎在2021年发布了云产品,为了能和生态伙伴更深入地合作,一起走得更远,同时也推出了“万有计划”。


经过近三年的发展,火山引擎生态团队,通过“内外联动”,打通内部各条业务线,为伙伴对接了抖音集团内部的许多优质资源,同时也与伙伴在市场、销售、服务、产品合作等方面形成联动。实实在在为伙伴解决问题,提供增长机会,也成了“万有计划”最鲜明的特色。


举几个例子。


获客难,一直是 SaaS 经营的痛点之一。巨量引擎、抖音商城等抖音集团业务背后,几乎触达了各行业的客户,同时也积累了庞大的代理商群体,它们对于数字化工具的需求,也为 SaaS 伙伴提供了很好的商机。


以AI短视频创作工具闪剪为例。薛川说,在合作中,获客是闪剪一个比较突出的诉求。在火山引擎的帮助下,拉通了闪剪与抖音电商的资源合作;巨量引擎官方运营团队,曾想要采购一款数字人产品,同样也是在火山引擎的帮助下,闪剪成了巨量引擎的供应商。通过上架火山引擎万有商城、抖店服务市场、巨量群峰服务市场,以及自用等方式,一个月内,火山引擎帮助闪剪有效转化了 4000+订单客户。


当产品走入成熟期,如何快速响应客户需求,捕捉新的增长点,也是 SaaS 厂商比较关心的问题。面向业务场景的共创,既可以发挥 SaaS 厂商在垂直领域的优势,同时也能借助平台厂商的技术、渠道优势,快速完成产品创新和商业化闭环:火山引擎与创量广告共同探索广告审核业务新场景即是一例。


创量广告,是一家广告投放工具厂商,它与火山引擎的一次合作契机:巨量引擎对广告代理商的投放内容有非常严格的风控管理要求,巨量引擎广告代理商面对大量的广告素材审核工作,需要一款内容审核工具,来提升审核效率,降低代理商广告内容违规风险。

 

当时市面上并没有一款专业的广告素材审核工具,火山引擎捕捉到这个新商机,找到了创量共创产品。创量以火山引擎智能审核的风控模型为底层,推出了广告素材审核工具。产品出来后,火山引擎与创量一起联合在巨量代理商中推广及应用,这款产品也成为创量新的业务增长点。

 

AI 外呼是电商行业比较常见的场景,以往抖音电商的 AI 外呼接口是封闭的,当时很多品牌伙伴,特别想要对接抖音电商的 AI 外呼接口,火山引擎从抖音电商品牌方的需求出发,协同 SaaS 伙伴一知智能,共同推进了抖音电商AI外呼的场景落地。这样一来既提升了品牌方的 GMV,同时也为一知智能带来了非常可观的业务增长。


从商机推荐,到业务共创,再到数据接口的对接,透过三个案例,可以看到火山引擎在生态合作上的务实。正如薛川所言,“我们讲的内外联动,是真的帮助伙伴做了很多内部资源拉通的事。不论是帮伙伴带客户,还是和伙伴一起共创产品,都是为了急客户所需,帮客户解决难题,搞定结果。”


这一务实态度,也让火山引擎的生态合作逐渐结出硕果。“万有计划”刚发布时,权益项还比较简单,比如商机、流量、代金券等;经过两年多的探索,逐渐跑通了 4 大类、16 项权益,这些都是真正可以帮助伙伴做到的。


薛川表示,2024 年“万有计划”将在以往的基础上,“做深做强”。以往主要是营销和电商两类 SaaS,接下来将覆盖更多 SaaS 版图,做宽做深;此外,还要把“内外联动”策略进行到底,比如在巨量引擎资源的深度挖掘上,在抖音电商业务链条、生活服务领域等方面,引入 SaaS 伙伴合作。在小时达、即时零售等一些新业务场景,也会帮助SaaS伙伴对接一部分资源。


02 抓住大模型时代的“红利”


截止 2024 年 3 月,我国共有 117 个 GenAI 完成了备案,“百模大战”进入“落地之年”。


大模型“落地”加速背后,SaaS 与 AI 融合的脚步也在加快。一方面,大模型厂商,需要借助 SaaS 厂商,找到更丰富的落地场景;另一方面,SaaS厂商也在积极拥抱 AI,向 AI 应用进化。


谈到大模型技术的应用,王峥提到未来在企业里面,围绕各个岗位的个人“助手”,将迎来迅猛发展。而且在 To B 领域,更容易把商业变现的路走通,这正是 SaaS 伙伴在 AI 时代应当抓住的机遇。


大模型技术的落地,离不开生态的土壤。融入大模型生态,才能进入大模型时代的“新蓝海”。与 SaaS 伙伴共建大模型生态,也是万有计划·豆包企服联盟未来的重心所在。


大模型生态布局.jpg

 火山引擎生态合作高级总监薛川


在大模型生态中,火山引擎定位是提供底层的基础模型能力,其自研的豆包大模型,也是首批通过大模型服务安全备案的大模型之一;除了豆包大模型之外,火山方舟大模型平台,还可以调用伙伴的大模型能力。


薛川表示,调用大模型,不只是调用 API,还需要做一些“最后一公里”的事情:如精调、提示词,甚至定制开发等。火山引擎在产品上,也可以为伙伴提供调优服务,帮助模型落地。


对于 SaaS 伙伴来说,除了底层的通用大模型能力和效果之外,在成本上能让大家都用得上,也是一个重要考量。大模型对于算力和服务器的要求大大增加,如果满足不了要求,就很容易影响到客户体验。


目前,出于成本考虑,一些 SaaS 厂商只能在一部分场景,或者是在面向高客单价客户时,提供大模型能力。这也为大模型基础设施厂商们提出一个难题:用多大成本,来保证 SaaS 厂商可以实现稳定的规模化,从而让每一个企业能够真真正正使用大模型,推动整个行业升级。


火山引擎推动大模型价格进入了“厘时代”。豆包主力模型在企业市场的定价只有0.0008 元/千 tokens,0.8 厘就能处理 1,500 多个汉字,比行业便宜 99.3%。


薛川表示,在豆包大模型非常好用且非常低的价格基础上,“万有计划”豆包企服联盟还可以帮助伙伴做商业化。比如,在大模型专区,可以帮助伙伴销售产品,同时不抽佣金;此外,方舟每月都会有新的产品迭代,加入豆包企服联盟的伙伴,除了有现金券补贴,还可以免费试用,先行一步体验到最新的技术。


在调研中,我们还发现,场景化的缺失,也是大模型落地过程中的一个困扰。


以往许多大模型厂商提供的模型,更多是纯技术能力,只提供 API,并没有一些相应的场景和方案建议,比如大模型擅长做什么,在具体场景下应当怎么去用等等,这意味着大模型在产品化上需要更进一步:更加贴近行业和场景,为不同类型的 SaaS 厂商提供套开箱即用的使用方案。从豆包大模型家族来看,火山引擎正在向这个方向努力。


在豆包大模型家族中,既有通用模型,也有角色扮演、语音合成等面向具体细分领域的模型,可以帮助大模型厂商根据自身业务场景需求灵活选择、快速落地。


大模型时代,从客户、SaaS 厂商、大模型厂商三种关键角色来看,生态合作一定是最优解。比如通用能力,直接拿来用,无疑是最经济的方式。而各个生态参与方,考虑的应是如何利用各自的已有能力,集成在一起快速形成最佳方案,这才是真正体现竞争力的地方。


当然,这也需要大模型厂商和 SaaS 厂商,包括客户之间,能够在长期合作中,摸索出各自合理的边界,把各自的专业化优势做出来。


03 转型升级,抢占AI竞争“新高地”


大模型来了,SaaS 厂商如何面对 AI 原生应用带来的冲击?企业软件会不会被 Agent 干掉?


几乎每个 SaaS 从业者,都经历过大模型冲击带来的焦虑。


晓多科技产品与方案中心负责人田曲对此深有体会,“一直到去年 6 月份,我们还是比较担忧的。大模型颠覆了整个行业的生态关系。但到了去年年底后,我们不仅不担心,反而更加有信心”。


“反转”背后的原因,在于田曲逐渐意识到,算法和模型只是一项通用技术,而 SaaS 厂商的 Know-how,底层的场景化数据,这些才真正决定了客户的价值和体验,才是长期专注某个垂直领域的 SaaS 企业的护城河。从这个角度上,SaaS 公司完全不用担心。


对于专业的 SaaS 厂商来说,有了大模型的加持,反而可以让它们基于通用能力,去做好自身专精化的部分。


田曲拿客服行业举例:如果说通用的大模型能力是 60 分,而 SaaS 厂商要做的,是基于 60 分的通用能力,做到 80 分、 100 分,甚至是 120 分,提供“超专家级”的服务。


因此,对于一些轻量级的应用,它们更容易被大模型或者一些 AI 原生应用的通用能力所覆盖,因此也更容易面临冲击;而超过 60 以上的部分,更多是一些个性化、行业化、企业级的能力部分,这些需要借助 SaaS 厂商的专业能力,或者与客户共创来解决,也是 SaaS 厂商最不容易受到冲击的地方。


除了替代冲击之外,大模型技术的出现,也会重新定义一些岗位,或改变一些工作流程,这对于 SaaS 厂商的产品都将带来挑战或者机会。SaaS 厂商需要审视这些变化对自身产品的影响,及时调整 PMF 应对;同时,也应当主动探索大模型技术与业务的结合点,借助大模型技术,提升自己的 AI 服务能力,做厚产品价值。


如今,SaaS 经营,正迈入精细化时代。借助大模型等数智化手段,提升运营和服务效率,也可以帮助 SaaS 厂商提升人效,摆脱盈利困局。这些都是大模型为SaaS企业带来的机会。


04 结语


大模型浪潮之下,没有谁能够置身其外。


对于 AI 赛场的 To B 入局者们来说,Agent 干掉  To B 软件的说法固然有失偏颇,但 To B 软件、SaaS 厂商们只有积极拥抱 AI,才能不被 AI 淘汰。


融入大模型生态,借助大模型技术提升专业服务能力,SaaS 厂商才能抢占 AI 竞争的“新高地”,掘金大模型的“新蓝海”。

 


    本文作者:张保文 责任编辑:张保文 本文来源:牛透社
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