“一次开发，无限复用。”

仅仅这八字，曾让 SaaS 成为地球上最赚钱的商业模式。

逻辑简单且迷人：你只需造好一个产品，就能无限次地卖给全世界，而每多卖一份，成本几乎为零。

本文作者 Namanyay 是一名写了半辈子代码、过去一年聊遍旧金山数百家创业公司（从种子轮到 E 轮）的技术老兵，他直言到：这个神话正在崩塌。

AI 正给 B2B SaaS 的高管们带来一场真正的生存危机。

当客户觉得自己用 AI “随手搓”（Vibe Coding）出来的工具比你的产品更贴心、更好用时，他们凭什么还要为你昂贵的续费账单买单？

资本市场的嗅觉最为冷酷。

自去年 12 月以来，SaaS 板块已大幅跑输纳斯达克 40 个百分点，HubSpot 等行业巨头股价暴跌三成。

华尔街分析师们甚至在研报中写下了最无情的判词——“软件股，已再无持有理由”。

Vibe Coding：B2B SaaS 销量的隐形杀手

B2B SaaS 行业正面临一个前所未有的尴尬局面：借助 AI，客户发现与其花大价钱买软件，不如自己动手“搓”一个。如今市面上涌现了数十种号称万能的“内部工具”，它们承诺能打通全球任何接口，批量生成简单的 CRUD 和工作流应用。

最要命的是，这些东拼西凑出来的东西，居然真的能跑。虽然过程可能有点折腾——一位 C 轮公司的 VP 曾吐槽。为了搞定需求，他一口气试了 11 种不同的 AI 工具——但带来的效率提升却是立竿见影的。

更重要的是，这种“随手搓代码”的过程太让人上瘾了。你觉得自己就像个疯狂的魔法师，只要念对咒语（Prompt），就能指挥这个拥有神奇魔力的硅基大脑，精准地实现你的脑洞。这种掌控感，是购买标准化软件无法提供的。

但这里埋着一颗雷：架构。

非专业人士往往只看当下，却不懂“ 架构糟糕的系统迟早会崩”这个硬道理。所有资深程序员最终都会明白，写代码之所以难，不在于敲代码本身，而在于理解现实世界的复杂逻辑、流程关系，并构建稳健的架构去支撑它。

遗憾的是，AI 目前只管生成代码，却不懂系统设计。

可现实的悲剧在于，握着钱包的老板们并不在乎这些门道。

一位 E 轮公司的 CEO 最近告诉我，他们决定砍掉某个知名工程效率软件的续费。原因是他和手下一个工程师，花点时间用 GitHub 和 Notion 的 API 自己“搓”了一个替代品。

这笔每年 3 万美元的订单，就这么没了。

这对 B2B 销售意味着什么？

现在的客户变得越来越“挑剔”，一旦感觉服务没有 100% 贴合心意，流失就成了分分钟的事。这不是客户无理取闹，而是因为 AI 让他们开了眼界——他们知道现在的技术完全能做到更好，自然会对供应商提出更高的要求。

游戏规则彻底反转了。

以前，你花几十万美金买套 ERP，还得削足适履，改造自己公司的流程去适应软件。

现在，AI Agentic Coding 让大家看到，软件完全可以拥有无限的灵活性。客户一旦尝到了这种甜头，就会立刻提出要求：要么给我这种灵活性，要么我走人。

就在本周，一位 B 轮公司的销售负责人谈到：他们眼看要丢掉一个几十万美金的大单，仅仅是因为产品里缺少一个特定的“故障报告工作流”。

SaaS 的绝地反击：生存三部曲

面对 AI 的绞杀，SaaS 并非毫无还手之力。想要活下去，甚至活得更好，必须守住这三道防线：

1. 死守「记录系统」的高地

做工具的必死无疑，但做“数据库”的无可替代。

如果你的产品只是画个图表，我分分钟可以用 AI 写个代码替代你，还更灵活。但如果你的产品掌管着公司核心业务流，成为了企业的“单一事实来源”，你就赢了。

未来的趋势很明显： SaaS 公司将从单纯的“应用提供商”退守并深耕为“稳健的数据基座”。

因为应用可以随手换，但数据基座没人敢动。

2. 筑牢「安全与合规」的隐形壁垒

这也是 AI 自动生成代码最大的死穴。

非技术人员用 AI “搓”出来的工具，看似能跑，实则在“裸奔”：API 密钥硬编码、数据未加密、毫无权限控制、更别提 SOC 2、GDPR 或 HIPAA 这些令人头大的合规要求了。

我亲眼见过财务团队把未加密的报表扔在公开的 S3 存储桶里，这简直是灾难。

这是 B2B SaaS 的机会，你们花了数百万美元建立的安全体系、合规认证和权限管理，就是最大的护城河。

你要大声告诉客户：“自己写代码确实简单，但你能搞定黑客攻击和合规审计吗？”

3. 彻底翻转逻辑：适应客户，而非驯化客户

“削足适履”的时代结束了。 以前是逼客户学软件，现在是谁能“极度定谁就赢。

很多软件买了不用，就是因为太难用、太僵化。

举个真实的翻盘案例：

我的一个客户，是 SaaS 的维护运营，因为 UI 太复杂，一线技工根本不用，使用率非常惨淡（低于 35%）。

那该怎么办呢？

他们在原本厚重的 SaaS 之上，加了一层“可灵感编程（Vibe-coded）的微应用”。通过 AI，他们几天内就给技工“搓”了一个极简的手机端 WebApp，只保留核心功能，同时给高管“搓”了定制报表。

结果使用率直接飙升至 70% 以上。

客户既享受了 SaaS 的安全和数据底座，又拥有了 AI 带来的极致灵活。当用户开始在你的平台上自己“造”工具时，他们就再也不会看竞争对手一眼了。

真正的洗牌：不做刀俎，即为鱼肉

在与数百位业内大佬深谈后，我意识到一个残酷的真相： AI 并不是在杀死 B2B SaaS。它是在杀死那些拒绝进化的 B2B SaaS。

曾经，“一次开发，终身收租”是 SaaS 的逻辑是建立在软件开发还很难的时候，客户没得选。

但现在，时代变了。

当客户亲眼看到，财务人员一下午就能用 AI 搓出一个完美的定制大屏；当非技术的 PM 能做出比采购软件更懂业务流程的内部工具时——他们绝不会再去为那些昂贵却只能做到“差不多”的标准化软件买单。

未来的幸存者，不再是功能最全的公司，而是那些进化为“平台”的公司。

这里的核心逻辑只有一条：让客户在你的地基上“盖房子”，而不是逼着客户把你推倒“另起炉灶”。

从单纯的“请用我的产品”，进化为“来我的平台上创造吧”。

所以，最后的灵魂拷问并非“AI 会不会吞噬你的 SaaS”。

真正的核心在于：你是否会成为那个拿着叉子的人。

网友：SaaS 并没有死

截止目前，这篇文章在 HN 上引发了关于“买软件 vs 造软件”的激烈辩论。虽然作者宣扬 AI 赋能个人开发，但评论区的大佬们却泼了不少冷水——同时也道出了 B2B 商业世界的残酷真相。

用户 @bandrami 一针见血地指出，开发者（尤其是初级开发者）总觉得自己一个周末就能重写某些昂贵的 SaaS 软件。

但管理层拒绝的理由很简单：我们不想对此负责。 在我当管理者之前我不懂，现在我 100% 理解。”

他还用了一个绝妙的比喻：“正如我老板当年对我说的——‘你可能确实能自己组装办公室的家具，但我不想付工资让你干那个。’”

用户 @AlienRobot 用“构建 Twitter”做了一个生动的推演，反驳“随手搓代码”的轻率：

“写一个发推特的功能很简单，数据库几个表就搞定。但接下来呢？

广告系统怎么做？支付系统怎么防欺诈？有人发了违法内容怎么审核？被 DDoS 攻击了怎么办？数据库备份坏了怎么恢复？用户要求行使 GDPR 权利删除数据怎么办？

最后你会发现，这堆令人头大的脏活累活，才是 SaaS 真正的价值所在。

你以为你只需要那个简单的‘发帖’功能，其实你买的是那一整套复杂的保障体系。”

尽管反对声众多，也有不少人支持作者关于“去 SaaS 化”的观点。

用户 @shimman 吐槽了企业级软件的浪费：

“我刚离职的一家公司，每年给 Salesforce 1000 万美元 的授权费，但 3000 人的公司里实际上只有 8 个人在用它！这简直是巨大的浪费。如果是这种情况，哪怕用 AI 搓一个简陋的替代品，也完全没问题。”

用户 @cj 从运维角度给出了最冷静的警告：

“每个人都觉得自建开源工具（如用 Grafana 替代 Datadog）能省大钱。

但现实往往是：当生产环境崩溃、全员救火时，你自建的日志服务器也恰好挂了。 这时候你该找谁？你没有任何技术支持，只能从救火队里抽一个人去修日志服务器。

这种隐形成本，往往是那些喊着‘AI 替代一切’的人从未计算过的。”

Hacker News 的评论区揭示了一个核心矛盾：技术的门槛虽然降低了，但商业和运维的责任并没有消失。

参考链接：

https://nmn.gl/blog/ai-killing-b2b-saas