AI 正在以惊人的速度重塑 SaaS 行业的竞争格局。一家年营收 5 亿的头部企业仅用 2 个月就完成 AI 原生应用的全面升级，这背后是软件实现方式和研发流程的革命性变革。但随之而来的，是传统功能护城河的加速崩塌。本文深度剖析 AI 时代软件公司如何通过沉淀行业 Know-how 构建新壁垒。
上周，一位 SaaS 公司总裁来拜访我。他们是赛道头部，年营收超过 5 亿。他告诉我，他们只用了 2 个多月，就研发出了一套全新的 AI 原生应用。
我认真研究了一下这套产品，基本可以确认：这不是那种简单接个大模型的套壳 AI 应用，而是一次全面 AI 升级。重点是，它不是一个定制项目，而是一整套标准化产品。
按照他的说法，这个产品现在已经有几十家大型企业在实施，客户反馈也比较积极。
这个速度确实超出了我的预期。因为放在 3 年前，类似产品哪怕只做出 MVP 版本，恐怕也要 1 年时间。
这恐怕说明了一件事：软件研发的速度，正在被成倍的提升。
几年前，一位 SaaS 公司创始人来拜访我。我当时问了他一个问题：你们的护城河在哪里？
他说：我们的软件做得更好，和竞争对手至少有一年的时间差，而且我们还在持续迭代。
这个回答在当时是成立的。
传统 SaaS 时代，软件功能确实是一条重要的护城河。一个功能的背后，是复杂的逻辑和配置，这就意味着，你比别人多做几个复杂模块，竞争对手想追上来，就需要很长时间。
现在，AI 正在把这个时间差打掉。
为什么现在软件研发效率会提升这么快？我觉得核心有两方面原因。
第一，软件的实现方式变了。
过去做标准化 SaaS 为什么难？因为任何一个细分逻辑，都必须用代码实现。比如一个工作流有 10 个分支，这 10 个分支背后就要有大量代码、配置。
但现在，很多规则可以沉淀成 Skill。过去必须写死在代码里的判断逻辑，开始可以用自然语言来实现。
软件 UI 也是一样。传统企业软件的 UI 极其复杂。一个对象有多少字段，一个流程有多少按钮，设计和研发都很重。
但 AI 时代，人机交互正在往一个简单的对话入口收拢。很多过去必须靠复杂页面完成的操作，未来会被 AI 对话替代。
第二，软件的研发方式也变了。
学习过产品星球最新 AI 课程的同学应该能感受到，传统研发方式已经被 AI 彻底改变了。
从 PRD、高保真原型，到代码、测试，这些核心研发环节的工作方式，都在从“以人为主”迁移到“以 AI 为主”。很多环节正在出现几倍甚至 10 倍的效率提升。
还有一个变化很容易被低估：协作成本也在快速下降。
以前开产品评审会，大家往往围绕一个粗糙 PRD 和几张原型图讨论很久。产品、研发、客户成功、业务负责人，各自脑子里的画面都不一样，最后经常为了几个其实大家都没搞清楚的问题吵得红脖子。
现在不一样了。AI 可以很快做出高保真原型，甚至做出接近成品的版本。用户、研发、客户成功直接围绕“看得见、点得动”的东西讨论，很多抽象争论会被提前消灭。
我甚至听一家 AI 公司的产品合伙人说，他们很多产品设计已经不再评审。这句话可能有点夸张，但这确实是真实的：软件研发体系里大量低效沟通，正在被 AI 生成的具体结果压缩。
这当然是好事。
但对软件公司来说，这件事也有残酷的一面：AI 会提升你研发的效率，也会提升竞争对手模仿的效率。
过去你领先竞争对手一年，这一年就是你的安全垫。客户会觉得你功能更完整，销售会觉得你产品更成熟，资本也会相信你有时间窗口。
现在研发效率提升了好几倍，那么竞争对手追上来的成本也会被大幅压低。
当然，我并不是说软件功能不再重要。
哪怕在 AI 时代，功能做得好不好，产品体验强不强，仍然非常重要。拙劣抄袭的软件，永远比不上真正的原创。
但功能形成的护城河，正在加速崩塌。
过去你靠功能领先一年，现在可能只能领先2个月。未来呢？可能会更短。
那软件公司怎么办？我和那位 SaaS 公司总裁聊到最后，得出了一个共同判断：软件公司必须认真开始积累行业 Know-how。
不过，很多人对行业 Know-how 有很深的误解。
有些人以为，会讲行业黑话，能写几页 PPT，能把客户业务流程画出来，就叫行业 Know-how。这不够。
AI 时代真正有价值的行业 Know-how，不是高大上的行业黑话或者PPT，而是你的产品能准确理解一线业务的具体决策规则。
给大家举个例子。作为一款 AI CRM 软件，它需要帮助销售判断商机价值。
如果 AI 只有通用的商机判断标准，比如 BANT-C 原则，它当然可以根据销售人员和潜在客户的对话，判断客户有没有预算，联系人是不是关键决策人，从而给出商机价值的建议。
但这还远远不够。真实销售业务没有这么简单。
假设历史数据显示，人员规模大于 3000 人、厂房面积超过 5000 平、目前处于设备更换周期的能源企业，是我们成功率最高的目标客群。
那 AI 在判断商机时，能不能主动提示销售：这个客户符合高成功率画像，值得重点推进？
如果缺少厂房面积、设备周期这些关键信息，AI 能不能主动提醒销售去补充？
如果客户看起来预算明确，但行业、规模和设备周期都不符合历史成功画像，AI 能不能告诉销售：这个商机看起来价值很大，但实际成功率并不会很高？
这才是真正的行业 Know-how。它不是一个漂亮PPT，而是产品在业务场景里做判断时多出来的那一层规则。
做不到这一点，AI CRM 很容易变成一个“有点用，但又不太有用”的花瓶。
它能总结会议，能写跟进建议，能帮销售省一点时间。但一到真正关键的商机判断、客户分层，就开始说正确的废话。
这种 AI 产品上线时可能很热闹，但热闹过后，很容易被丢在角落吃灰。过去半年，这样的 AI 花瓶其实并不少见。
所以，软件公司必须把产品做得更行业化、场景化，让 AI 更加贴近业务一线。
我认为，软件公司接下来至少要做三件事：
第一，产研要亲自下项目。
这里说的下项目，不是参加几次客户访谈，而是要真的跟项目、看用户怎么用 AI、看 AI 哪里会出问题。
第二，FDE 不能只是交付项目，还必须跟踪业务结果。
因为只有帮助客户拿到业务结果，我们才能收集到真正有用的业务 Know-how。
第三，把数据沉淀为 Skill、测试集和标准产品。
如果 Know-how 只停留在某个 FDE 脑子里，那它还是个人能力。如果 Know-how 不能变成其他项目可复用的标准产品，那么软件公司的护城河就无从谈起。
说白了，AI 时代，软件公司真正的护城河，不在于软件本身。
真正的护城河，是客户现场的业务场景、隐性判断规则、业务例外情况。以及，把这套东西变成产品能力的组织机制。
也就是说：谁能把一线业务 Know-how 变成产品能复用、能交付的能力，谁才可能在 AI 时代重新长出真正的护城河。
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