效率，又坑了一批人……

效率，坑死了很多做 SaaS 的厂商

现在，正在坑很多做 Agent 的创业团队

客户不需要效率

每天开工前，默念三遍这句话

然后干掉任何让客户提效的事儿

客户需要销售线索

客户需要交易

客户，也许需要劳动力

7 个 Agent 替 7 个人，然后呢？

劳动力是目前 AI 的新叙事，逻辑上说得通 ——

原来 5 个招聘专员，2 个订货专员

现在买 7 个 Agent

似乎没毛病

但还没有因此跑得很好的公司

也没有谁真正把收费逻辑，从每人每天，切换成了按交付

说得通和跑得通，中间差了十万八千里

技术外包让自己提效了，客户却觉得既然你用的人少了，那就便宜点吧！

甲方的采购逻辑，十年没变过

你觉得你可以按 2026 的方式卖，但你的买方是按 2016 买的

企业买 Agent 的方式，和十年前买 SaaS 一模一样

还是信息化的预算

还是项目制采购

还是本地化部署

还是长期维护合同

技术换了一代，采购逻辑一点没变

采购没变，卖法就变不了

有一家做基座模型的公司，技术不弱，行业资源也有

投了团队去做垂直行业 Agent

结果呢？

客户要定制

要私有化部署

要长期驻场

一个项目一个项目地磕

最后一算账，干的活儿跟外包差不多

大模型在后面跑着

前面还是在卖人天

这不是技术问题

是生意结构的问题

SaaS 死在这个结构里

Agent 正在死在同一个结构里

唯一有裂缝的地方 ——

出海企业、新公司、AI 原生公司

它们没有信息化的历史包袱

采购逻辑可能不一样

但目前，这仍然是少数

上面卡住，下面吃掉

采购逻辑从上面困住你

通用模型从下面吃掉你

代码、工具调用、知识问答、任务执行 —— 基座模型的能力在快速补齐

单纯靠产品包装、提示词和简单流程搭起来的垂直 Agent

撑不过通用模型的下一次升级

下半年开始，一批缺乏真正行业壁垒的垂直 Agent 会陆续退出

上面是采购结构，下面是能力替代

中间的垂直 Agent，两头挤

那谁能活?

Harvey 的路径值得仔细看（虽然土壤问题，复刻极难）

律师的工作都在它上面

查数据用它，自动化用它，输出用它

然后一个关键的事情发生了 ——

律师开始主动往里面喂数据

为了让它更好用，主动开放更多权限

它不再是个工具

它变成了律所的第二大脑

第二大脑，就有很多想象力了，但怎么变成融资叙事，还得有更多支撑

别卖工具，卖脑子

卖脑子意味着一个完全不同的生意

所有信息、所有数据，都得经过这一层

打通了，就可以按 token 消耗收钱

不再按席位，不再按人头，不再按人天

SaaS 卖工具的使用权

第二大脑卖的是智能

而且第二大脑不是什么都自己干

它可以调度不同的专家、不同的能力模块

像律所的管理合伙人，需要的时候调税务顾问、调合规专家

关键不是谁干了这个活

是这个调度中心绕不绕得开

上来卖脑子难度也很大，你得真的沉淀了足够多数据和方法

总不能拿着客户数据，现场训吧，那谁愿意给你啊？

数据不是要来的，是干出来的

这是关键

不是你去找客户要数据

是客户在你这里干活，数据自己流进来

Harvey 不是先拿法律档案再提供服务

是律师每天在上面工作 —— 合同、意见书、批注、修改 —— 每天产生

数据是工作的副产品

工作不停，数据不停

这就是飞轮

不是”接入”数据

是数据在你这里长出来的

所以得是一层业务过滤层。有进有出，才有数据。

能被搜到的经验，迟早被学走

行业 know-how 也是一样的道理

流程文档、SOP、行业规则 —— 这些是静态知识

迟早会被基座模型吸收

公开的东西，训练一轮就进去了

Claude 不就一直在吃 Skill 吗？

真正的壁垒是流动的 know-how

每天在你这里产生的新判断、新案例、新反馈

这些东西不在公开互联网上

基座模型训练不到

但前提还是那个 ——

工作得发生在你这里

知识才会在你这里流动

大多数人想反了

大多数 AI 企业软件，都在朝需求侧使劲

更了解企业

更了解客户的需求

更了解内部流程

这个方向有天花板 —— 企业自己最了解自己的需求

你再怎么分析，也不会比客户更懂他自己要什么

更要命的是，客户自己也在 vibe coding 很多 Agent 啊

真正的价值在供给侧

举个例子

做品牌营销的 Agent

不应该去更了解品牌的内容策略 —— 那是品牌自己的事

应该去更了解达人

哪个达人适合这个品牌，哪个达人正在起量，哪个达人的粉丝跟目标用户重合

这些信息，品牌看不到，或者看不全

AI 帮品牌看清供给侧，这才是不可替代的价值

HR 也是一样

不要满足于了解企业 —— 这是需求侧

不要满足于提效 —— 这是效率

不要满足于省掉几个招聘专员 —— 这是人力替代

要帮企业找到更好的 talent

谁更合适，为什么合适，进来之后会带来什么变化

你得比企业更了解供给侧

这才有不可替代的位置

决策辅助很值钱，社会模拟有搞头

供给侧的最高形态是什么？

是模拟

不是告诉你”过去发生了什么”

是告诉你”如果这样做，接下来会怎样”

法律 —— 不只是检索条款，是判断这份合同风险在哪，胜算多大

HR —— 不只是推荐候选人，是模拟这个人进来后，六个月后团队什么样

ERP —— 不只是记录采购，是模拟这批订单下去，三个月后现金流怎样

从信息到模拟

从了解现状到预测变化

这才是第二大脑真正值钱的地方

最近有个融资概念，叫社会通用智能，Aaru，Simily 靠这个融了不少钱

一句话就是合成人，然后模拟人

偷来的数据不值钱

很多人说数据是护城河

对了一半

偷一家律所十年的合同档案，什么也做不了

没人信你

但如果律师每天在你这里工作，数据每天在你这里产生

你不需要去要

数据自己长出来了

而且是被信任的

不是 Source of Truth

是 Trusted Source of Truth

信任不是抢来的

是因为你持续创造价值，客户才把数据交给你

几个行业，各自的活路

法律

大多数法律 AI 还在做文档检索、合同审查

这是信息层

下一步是法律判断 —— 风险评估、胜率预测、策略建议

法律不是文档业务，是企业的风险系统

数据深，判断有反馈，飞轮最容易转起来

HR

继续做招聘软件，天花板很低

要做组织智能

不是更快地筛简历 —— 那是效率

不是少雇两个招聘专员 —— 那是人力替代

是帮企业找到更好的人，然后告诉它：这个人进来后，组织会怎样变化

招了这个 VP，六个月后团队什么样？

换掉这个经理，产出会怎样？

加三个 AI Agent 进来，组织结构要不要调？

从 Talent Management 升级到 Organization Intelligence

ERP / 财务

管钱、管采购、管库存、管订单

天然是企业经营事实的中心

数据绕不过去

下一步不是更好的记录工具

是经营模拟 —— 这个决策下去，三个月后现金流什么样

软件外包

人天模式正在被 AI 打击

代码变便宜了，卖代码的凭什么继续值钱？

“帮企业做 AI 项目”不是答案，那还是卖人

方向是把几十年的行业项目经验变成知识资产

金融合规、制造流程、政务系统 —— 这些经验能不能变成行业 Agent？

每个客户都是孤岛，就没有飞轮

经验能沉淀、能复用，才有新生意

三个问题，问问自己

所以问题不是”用 AI 做什么”

问题是 ——

你的产品，能不能成为一个每天都有新事实产生的地方？

这些事实，是不是高价值的？

产生这些事实的过程，客户是不是信你？

答不上来，就还是在卖效率

这条路很难。

但方向就是这个。

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SaaS 怎么死的，Agent 正在怎么死