AI Agent 殺不死 SaaS

AI Agent 熱潮興起後，許多人已經開始為 SaaS 預寫悼詞，但我認為這樣的結論還為時過早。

投資圈確實籠罩著恐慌氛圍。2026 年初，所謂的 SaaS 末日情緒席捲整個科技產業。1 月底，Anthropic 僅僅釋出 Claude 支援外掛的功能更新，美股軟體板塊市值便在接下來三週內蒸發數千億美元。

他們恐慌的邏輯其實非常直接：既然 AI 能自己編程、尋找漏洞、甚至動態生成工具，寫程式的邊際成本便趨近於零。一旦 Agent 能隨時隨地為企業量身打造各類定制工具，那些按月收費的軟體公司，辛苦經營的護城河自然蕩然無存。

因此，從 CrowdStrike 到 IBM，從 Salesforce 到 ServiceNow，不論財報多麼亮眼，依舊難逃市場拋售的命運。

與此同時，大批 AI 創業者正手持 BP，對著 VC 高喊要「做 Agent 時代的中間層」、「For Agent 創業」。

他們都在押注同一件事：打造工具，是這個時代最具吸引力的生意。

但如果我們跳脫 PPT，回歸企業實際運作場景，會發現現實並非如此簡單。

軟體賣的從來不是程式碼

經濟學有個經典且屢經驗證的理論，稱為「要素稀缺性轉移」。每一場生產力革命，都會讓原本稀缺的要素變得充裕，同時使另一種原本被忽略的要素變得極度稀缺，財富也隨之向後者集結。

工業革命前，勞動力稀缺；蒸汽機讓機械勞動力充裕，稀缺性轉移到資本和工廠，工廠主成為最富有的人。

網路革命讓資訊傳播成本歸零，稀缺性轉向用戶「注意力」，流量成為巨大的商業機會。

如今，AI 革命正讓編程和工具開發能力極度充裕。在程式碼不再稀缺的 Agent 時代，稀缺性究竟轉移到哪裡？

事實上，軟體產業幾十年發展歷程中，程式碼本身從未真正構築過護城河。

Linux 系統的每一行程式碼都是免費的，但 Red Hat 依然能以 340 億美元高價被 IBM 收購；MySQL 免費開源，Oracle 收購後依然能靠它賣出昂貴的服務合約。PostgreSQL 任何人都能下載，但 AWS 的 Aurora 資料庫服務每年依然能從企業客戶賺取數十億美元。

程式碼免費了，生意依然興隆，甚至更勝以往。

真正的關鍵在於三大要素：已固化的業務流程、長期累積的客戶資料，以及由此產生的高轉換成本。

當你購買 Salesforce 時，買的並非 CRM 系統的原始程式碼，而是背後管理的超過 50 萬億條企業客戶記錄，以及將銷售、客服、行銷等環節無縫串聯的流程經驗。這些資料不是冷冰冰的程式碼，而是企業活生生的時間與歷史。

一家公司在 Salesforce 上運作十年，客戶每次溝通、每筆交易、每個銷售機會的跟進節點全都記錄在案。你若想遷移，不只是換軟體，而是把公司的「記憶」全部搬家。這正是 Salesforce 能創下 410 億美元年營收、並將 2030 年目標訂在 630 億美元的根本原因。

回到要素稀缺性轉移的分析框架。既然 Agent 能自行製造工具，寫程式的成本已歸零，那麼企業服務領域最稀缺的要素是什麼？

卡住 Agent 的咽喉

真正限制 Agent 的，不是它沒有「手」，而是它缺乏大腦中的「上下文」。

一個擁有所有工具的超級 Agent，就像一台頂級果汁機，轉速極快、刀片鋒利，卻沒有人投水果進去，就榨不出一杯果汁。

麥肯錫年度報告指出，88% 的企業正在使用 AI，但僅 23% 真正實現 Agent 系統在企業某環節的規模化落地。關鍵瓶頸並非大模型不夠聰明，而是企業資料架構尚未到位。

SAP 數據與分析總裁 Irfan Khan 在 MIT Technology Review 訪談中指出：「企業不可能直接把總帳系統換成 Agent，因為沒有業務上下文，Agent 什麼都做不了。」

這裡的「業務上下文」指的是：這家公司的財務合規底線、產業監管要求、眼前客戶過去十年的偏好與歷史、供應商付款條款與違約紀錄、員工績效與晉升軌跡……這些資訊既不公開於網路，也無法用爬蟲取得，更不是 AI 能靠文本預測生成的。

Foundation Capital 合夥人 Ashu Garg 也持相同觀點。他認為 Agent 需要的不是單一數據，而是一個「上下文圖譜」，能捕捉企業不僅做了什麼，還記錄其思考脈絡的推理層。這類資料只能從真實業務運作中沉澱，無法憑空生成。

因此，稀缺性已從「造工具的能力」轉移到「擁有不可替代的業務上下文資料」。

既然 Agent 無法自產「果汁」，那麼這些「水果」究竟掌握在誰手中？

數據地主的黃金時代

答案指向那些曾被認為會被 AI 顛覆的老牌企業。

2026 年 2 月 23 日，Bloomberg 發布名為「ASKB」的 Agentic AI 介面。Bloomberg Terminal 可謂軟體產業最具代表性的存在之一。全球僅 32.5 萬個訂閱用戶，但每帳號年費 3.2 萬美元，意味著 Bloomberg 僅靠這 32.5 萬帳號，每年就能進帳超過 100 億美元，佔 Bloomberg LP 總營收 85% 以上。

對於「用戶越多越好」的網路產業邏輯而言，Bloomberg 憑藉極少數高價付費用戶，卻築起了堅不可摧的商業堡壘。

原因只有一個——Bloomberg 掌握全球最完整、最即時、最結構化的金融數據。這些資料是數十年持續投入的成果，包括即時行情、歷史檔案、新聞語料、分析師報告、公司財報……任何想在金融領域做出嚴謹決策的機構，無法繞過它。

對於新推出的 ASKB 而言，AI 僅是引擎，Bloomberg 獨有的數據才是唯一燃料。任何金融領域的 Agent 都無法憑空創造這些資料，只能老實接入 Bloomberg 介面。

WatersTechnology 精闢評論：「Bloomberg 的 Agentic 佈局，展現了掌握數據者如何讓 AI 變成自己的提款機。」

這一邏輯在各個垂直領域同樣成立。Veeva 掌控全球醫藥產業合規與研發資料，製藥企業的 Agent 處理臨床試驗、監管申報都必須調用這些資料；Epic 掌握美國超過 2.5 億患者醫療紀錄，醫療 Agent 的診斷建議需要真實病例數據做底層；LexisNexis 壟斷龐大法律文書檔案，法律 Agent 進行案例檢索和合規分析時無法繞過它。

這些資料是現實世界數十年業務運作的結晶，是時間沉澱、無法複製的歷史。這正是「要素稀缺性轉移」的終極體現：當所有人都擁有頂尖 AI 引擎，真正決定勝負的，是你能不能掌握屬於自己的「油田」。

過去，這些訂閱制數據服務的對象是人類分析師。大型機構可能購買 100 個 Bloomberg 終端帳號；未來，當機器成為數據消費者，單一機構可能運行上萬個 Agent，在毫秒級時間內瘋狂調用這些專有數據介面。

這是規模等級的躍升。人類分析師每日查詢有限，但 Agent 調用頻率遠高於人類。對持續、即時、高價值資料的需求將爆發式增長。訂閱制商業邏輯不僅未被顛覆，反而被機器的「貪婪胃口」無限放大。

程式碼歸零，數據開始收租。

但這是否意味著所有 SaaS 和數據公司都能高枕無憂？

不是所有 SaaS 都有這張王牌

如果將本文理解為對 SaaS 行業全面看好，那就大錯特錯。AI 為 SaaS 帶來的，是殘酷的分化。

TechCrunch 於 2026 年 3 月初專訪多位頂尖 VC，詢問他們現階段最不想投資的領域。

矽谷投資人已用行動表態。簡單的工作流封裝、任何行業皆可套用的橫向工具、輕量級專案管理，這些曾經能撐起一輪融資的故事，如今多半直接被 Pass。原因很簡單，這些功能 Agent 隨手就能辦到。缺乏獨家數據的軟體公司，正快速失去資本市場青睞。

這一判斷，將 SaaS 世界分成兩大陣營。

一類是僅提供薄層封裝的工具型產品，僅將公開資料套上美觀介面，或僅優化單一流程的 SaaS。這類產品的護城河，本質上是用戶習慣與介面黏性。

然而正如 Emergence Capital 的 Jake Saper 所言：「過去讓人類在你的軟體裡養成習慣，是一道強大護城河。但當 Agent 取而代之，誰還在乎人類的工作流？」

這類 SaaS 的確面臨巨大威脅。GTM 工具組就是典型案例。Gainsight、Zendesk、Outreach、Clari、Gong，各自佔據客戶成功、客服、銷售外拓、營收預測、通話分析等細分功能，每家都需單獨預算、單獨操作、單獨整合。AI 原生公司現在可用一個 Agent 貫通所有環節，讓這些「點狀工具」的價值大幅降低。

另一類 SaaS 則深度嵌入企業核心業務流程，掌握不可替代的專有資料。這類公司不僅不會被 Agent 取代，反而會因 Agent 而更具價值。

以 Salesforce 為例，2026 年 2 月財報顯示，Agentforce 年度經常性收入達 8 億美元，同比成長 169%；累計交付 24 億個「Agentic 工作單元」，累計處理近 20 萬億個 token；已簽約超過 29,000 個 Agentforce 客戶，單季環比成長 50%。更關鍵的是，Agentforce 與 Data 360 合併 ARR 超過 29 億美元，同比成長超過 200%。

Marc Benioff 在財報電話會議指出：「我們已經將 Salesforce 重塑為 Agentic Enterprise 的作業系統。AI 越能取代工作，Salesforce 就越具價值。」

Salesforce 不僅未被 Agent 取代，反而成為 Agent 運行的最佳土壤。其價值正來自於那些 Agent 難以繞過的業務資料與流程上下文。

ServiceNow 執行長 Bill McDermott 於 2026 年 2 月公開宣示：「我們不是一家 SaaS 公司。」

他不是否認自身，而是主動切割。其邏輯在於 SaaS 僅是「軟體交付方式」的概念，而 ServiceNow 要成為企業 AI Agent 的編排與執行層。AI 可發現問題、給出建議，但真正能在企業系統內執行動作的，仍是像 ServiceNow 這類深度嵌入工作流的平台。

Workday 於 2026 年 3 月 17 日推出「Sana」，一套深度整合 HR 與財務資料的對話式 AI。其產品核心並非用 AI 取代 Workday，而是以 Workday 資料餵養 AI。

Workday 掌控數千家企業的薪資、績效、組織架構、預算等資料，這些資料的深度與獨特性，是任何 AI 原生新創短期內難以複製的。

因此，真正的護城河不是你是否擁有資料，而是你手上的資料是否他人無法取得、購買或複製。

未來十年，誰能坐擁租金收益

每一次技術革命，最終奪得最大利潤的，往往不是發明顛覆性技術的人，而是那些悄然掌握新技術賴以生存稀缺要素的人。當 AI 技術飛速演進，大模型能力日益強大，Agent 自動編程、製造工具能力普及化。

當這些曾經被視為黑科技的能力成為基礎設施，「要素稀缺性轉移」的邏輯只剩一個結論：拼命為 Agent 打造工具的人，大概率不是這個時代的終極贏家。

Foundation Capital 於 2026 年 2 月分析指出，未來十年軟體產業總市值將擴大十倍。但這十倍增長不會均勻分配給所有軟體公司，而會高度集中於真正能駕馭 Agent 時代的玩家。

最終的贏家，將是那些掌握 Agent 難以繞過數據資產的人。

對今日創業者和投資人而言，這個時代的創業者只有兩種命運：一種是拼命為 Agent 打造工具，一種是率先佔據那塊「土地」。你現在做的是哪一種，心裡應該有數。

別只盯著 Agent 的手，更要卡住 Agent 的咽喉。

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