SaaS并未消亡，市场正转向混合模式发展

近期IT界出现了"SaaS已死"、"SaaS末日"等戏剧性表述，但德勤认为这种说法为时过早。

德勤预测，2026年传统SaaS供应商确实将面临AI原生公司的竞争，但真正的趋势是传统企业软件在变得更智能、更具智能体特性和更注重结果导向的过程中继续增长。最终，这种变化将使IT采购方受益。

"现实情况远比这些耸人听闻的说法更加复杂，"德勤软件与平台业务负责人阿约·奥杜索特表示。"推动这一叙述的是企业软件价值交付方式的变化，主要源于智能体和AI原生能力的兴起。"

市场竞争格局的转变

2026年，随着对SaaS活力的恐慌持续，德勤预计成熟的软件厂商将专注于成为全栈端到端智能体平台，能够跨多个功能构建、运行、编排和管理智能体。

传统的SaaS模式（采用订阅或席位定价，工作流程往往较为僵化）正受到AI优先和AI原生公司的挑战，后者以可能更低的成本提供高度专业化和行业特定的功能。奥杜索特指出，这些较小的参与者从更简单或被忽视的工作流程开始，但可能会发展到更复杂的领域，而现有厂商将转向混合定价模式和AI增强工具。

"避免过度概括'SaaS'很重要，"奥杜索特强调。"开发工具、网络安全、生产力平台和行业特定系统不会以相同的速度发展。采购方应避免对颠覆性变化做出一刀切的假设。"

对于采购方而言，这种转变标志着一个更加注重能力驱动、结果导向的采购时代。他们将不再购买具有固定功能集的独立工具，而是越来越能够评估和比较能够编排智能体、适应工作流程并以最少人工干预实现业务成果的平台。

采购策略建议

在这种环境下，奥杜索特建议采购方考虑以下因素：

超越功能平等的价值：工具如何改善实际业务成果，而不仅仅是自动化现有任务？

总拥有成本(TCO)：新的定价模式，无论是混合型、基于结果还是基于使用量，都需要"更谨慎"的预算和预测。

互操作性和治理：随着智能体越来越多地跨系统运行，集成和安全治理将是关键。

计算成本影响：AI工作负载具有不同的成本动态。"您需要了解这些成本如何通过定价和基础设施预算流动，"奥杜索特说。

对于大多数企业而言，核心企业资源规划(ERP)和客户关系管理(CRM)系统不会消失；它们将通过增加智能体功能而发展，在许多情况下，"将吸纳较小的边界系统，因为将这种功能构建到核心平台中变得更容易、更便宜，"奥杜索特说。

德勤预测将出现新的层级：本质上，它将是"企业AI操作系统"，用于管理、编排和控制AI智能体，而不是断开连接的工具。奥杜索特建议，采购方应开始考虑谁拥有该层级以及它如何与更广泛的技术架构集成。

IT采购方将受益于简化的集成，因为一个平台减少了拼接多个工具的复杂性；提供对智能体行为、安全性和合规性的集中控制；并在不需要针对每个用例的点解决方案的情况下提供跨功能的可扩展性。

新兴竞争与定价趋势

展望未来，德勤预测AI原生公司可能以专业化敏捷性领先，但现有厂商将提供企业级稳定性和规模，并增加智能体功能。传统公司带来"集成深度、企业级控制、监管经验和庞大的安装基础，"奥杜索特说。与此同时，AI原生供应商可能以绿地架构和快速创新领先。

"许多企业最终将平衡这两种方法，而不是专门选择一种，"奥杜索特说。

由于AI的经济学"与云迁移相比相当不同且更复杂"，结果和投资回报率(ROI)将需要尽可能多的关注，奥杜索特指出。"价值不能仅仅是增量的，"他说。此外，IT采购方可能期望AI嵌入式软件成本与传统产品相似，这可能会使"新兴混合定价模式"变得复杂。

奥杜索特说，由于新老供应商之间的竞争压力，采购方在某些细分市场可能会有更大的影响力。新进入者通常带来更灵活的定价，这对那些寻求控制成本或证明ROI的人来说显然很有吸引力。

同时，传统SaaS领导者可能在关键任务系统中保持强势地位；他们将通过捆绑AI增强功能来维护定价。因此，短期内，采购方可以期待更广泛的选择和谈判影响力。

"供应商不能再在没有提供明确增量价值的情况下出现自动年度价格上涨，"奥杜索特指出。"采购方正在更仔细地审查AI附加组件和智能体定价。"

同时，IT采购方希望避免智能体扩散，或拥有"五个不同的供应商，每个都在没有集中治理的情况下部署自主智能体，"奥杜索特说。这也可以创造影响力，因为采购方寻求整合供应商或谈判更广泛的企业协议。

"话虽如此，采购方应该为更复杂的定价讨论做好准备，不仅要了解标价，还要了解成本如何随AI使用和性能扩展，"奥杜索特说。考虑新指标、效率、增长质量和财政谨慎的成本框架可能会超越传统的绩效基准。

未来采购指导原则

最终，采购方应该"提升他们的质疑"，不仅仅关注功能，还要关注能力、风险和价值交付，奥杜索特说。他建议采购方询问：

供应商的工具如何使用AI智能体改善特定的业务成果？

应该使用哪些指标和关键绩效指标来衡量ROI？

供应商能否解释他们的定价模式？成本如何随使用量或结果扩展？

智能体操作嵌入了哪些数据治理、安全性和合规控制？

供应商的架构与现有系统和数据资产的开放性和互操作性如何？

供应商的工具如何适应客户更广泛的智能体治理和编排策略？他们是否正在扩展到相邻的边界系统？如果是这样，这如何影响整体供应商足迹和架构？

最终，采购方应将AI采用视为战略业务转型，而不仅仅是技术采购活动，奥杜索特说。他们还必须建立AI治理和风险管理的内部能力。"不要让智能体无约束地运行；您的团队应该拥有安全、道德的使用权。"

"最终，最大的机会不是一夜之间替换核心系统，"他说。"而是转变围绕它们的数千个边界应用程序和手动流程，通过智能体模型将服务和手动工作转变为软件。"

Q&A

Q1：SaaS是否真的面临终结？

A：德勤认为"SaaS已死"的说法为时过早。真实情况是传统企业软件在变得更智能、更具智能体特性和更注重结果导向的过程中继续增长，市场正转向更复杂的混合模式。

Q2：AI原生公司会完全取代传统SaaS厂商吗？

A：不会完全取代。AI原生公司以专业化敏捷性领先，但传统厂商拥有集成深度、企业级控制、监管经验和庞大安装基础的优势。许多企业最终将平衡使用这两种方法。

Q3：企业在选择AI增强软件时应该关注哪些关键问题？

A：企业应关注工具如何改善业务成果而非仅自动化任务、了解新定价模式的总拥有成本、确保智能体操作的数据治理和安全控制、评估与现有系统的互操作性，以及供应商在智能体治理策略中的角色。