2023年8月14日、15日，由GAIR研究院、雷峰网、世界科技出版社、科特勒咨询集团联合主办的第七届GAIR全球人工智能与机器人大会，在新加坡乌节大酒店拉开帷幕。
聚焦大模型技术爆炸时代，在从GPT爆炸中诞生的超级SaaS论坛上，雷峰网邀请到前百度度秘事业部主任架构师、Seasalt.ai CTO陈果果，特看科技CEO乐乘，中国SaaS行业战略投资人戚洪源、新加坡科技研究局人工智能高级研究员黄佳、以及PlatoX.AI创始人毛华等人共聚一堂。
陈果果与乐乘先是在主题演讲中阐述了各自在利用大模型和AI技术做SaaS产品上的实践，在圆桌环节，几位嘉宾从技术、产业等多个方面，就SaaS行业的现状与未来，展开了深入探讨。
01
前百度度秘事业部主任架构师、Seasalt.ai CTO陈果果：大模型驱动的智能客户体验平台
陈果果认为，在营销过程中，对于客户的简单分类是不够的，营销需要更进一步地看清楚客户的行为特征。
如何把访客转换成客户，然后再进一步转换成忠实的客户？CRM能够帮助公司做好customer profile，将这些访客资料传递给销售端；CDP可以利用大数据给出更详细的客户信息；而Seasalt.ai，可以把客户与公司之间的对话信息也全部提炼分析出来。比如客户说，他有一个两岁的小朋友，或者他更喜欢喝咖啡等等，这些信息都可以帮助公司更好地触达客户。这套系统除了做outbound外，还可以做inbound，做pre sales或者post sales。
现在市面上的产品，对于公司来说，仍然会有比较多的痛点，为了搭建客户管理平台，有些公司要用到五到六个软件，客服人员或者销售就要在不同的软件之间来回跳跃。有些公司会用到一些AI的技术，但这种技术水平也相对较低， 有些甚至只有关键词检索的技术。
Seasalt.ai提供SeaX软件帮助用户搭建的call center系统，有两大AI能力，第一个是 SeaChat，主要做automation，第二个SeaMeet，提供conversation intelligence能力。
客户可能在任何时间用任何渠道触达公司，这些AI技术就能够帮助客户在上班或者下班时间，无论是电话还是邮件方式联络，都能够及时得到回应。这套系统还可以集成现在市面上的诸多软件功能，省去了销售人员切换平台的麻烦。
SeaX软件包括几大模块，首先是 communication modules通信模块， 其次是conversational AI modules，智能化模块，然后是agent assistant以及supervisor modules。基本的客服中心功能都是SeaX自带的，一些额外的AI能力会需要额外付费。
现场陈果果还展示了如何用SeaX的AI能力去做到传统客服中心软件体验不好的功能，包括使用SeaChat打造客服机器人，SeaMeet分析客服中心运营并实施监控产品状态等。
02
特看科技CEO乐乘
大模型与SaaS结合的三部曲
众人皆知AIGC将带来生产方式颠覆性的改变，但技术变现的难题让一切看起来像水中月镜中花。
因创造阿里鲁班正式走入AI圈的乐乘，去年转身成为AIGC创业浪潮中的弄潮儿。如何把握住时代的机会，他认为要回到每模型的价值和能力来看待这个问题。
底层大模型如名校本科生，基础逻辑能力强但无法解决具体的产品问题，典型如ChatGPT；中层模型像业务专员，可以解决一些行业内的问题，仍不够细化，比如金融领域的BloombergGPT。小模型主要解决个性化产品问题，就像深入研究某个问题的专家，更对标市场需求的同时也限制了用户规模。
大模型能在短时间内快速生成子模型，占据“多”和“快”的优势，但对ToB业务来说，这也意味着高成本和长期投入。AI在SaaS中的应用主要集中在中小模型层面，其中又以代码、文本、图片和视频直播几个板块居多。乐乘认为，SaaS创业公司的机会在于聚焦一个品类、场景和行业的应用点，解决“好”和“省“的问题。
在他看来，AI模型和SaaS结合有三个阶段。1.0阶段是在SaaS的基础上加上AI能力，即便把AI技术的部分拿掉，客户服务照样能够跑通，AI作为附加商业价值呈现。2.0阶段是AI原生SaaS，比如AI视频自动生成系统。这个阶段AI和SaaS是乘法关系，没有AI模型，业务做不了，产品也名称趋于品牌化。3.0阶段是AI agent SaaS，即把智能体当成服务本身。于ToB企业而言，它的价值在于全工种和全连接，以视频内容工具行业举例，编导、摄像、剪辑、运营、投手这五个工种的工作，AI将自动完成从视频策划到最后出片拿数据回来再优化的周期。
乐乘还特别提出“用模量”的概念。用模量即大模型的使用量，指一个系统中大模型技术成本的投入占比，SaaS的用模量越高，这个越值钱，商家越能收到钱。同时，移除大模型后应用是否可用，也成为检测产品稳定性的兜底方案。
03
圆桌论坛
圆桌论坛环节，主持人戚洪源与陈果果、乐乘、黄佳三位嘉宾共同讨论了SaaS发展机会以及出海等热门话题。其中新嘉宾黄佳是新加坡科技研究局的人工智能高级研究员，也是一名科技作者，是数字化的专家。
对于哪类SaaS企业能更快在ChatGPT中受益的问题，
陈果果表示，是否受益取决于企业产品功能是在大预言模型能力覆盖范围内，还是其能力范围的延伸。大语言模型很快会变成通用商品。如果公司关注点是大语言模型的延伸，能极大提升原本产品的客户体验，收入会更快增长。反之，如果做的产品本身就是大语言模型自带的能力，如文案生产，曾经估值很高的AI企业，也可能因门槛变低而丧失价值。
乐乘更具体地指出了三类能够受益的品类。第一类是需要处理海量数据的行业，比如爆款视频拆解以前人工一天只能处理二三十条，AI模型接入后可以分析处理上万条视频，效率极大提升。第二类是流程非常标准化的SAAS，比如RPA。第三类是生产链路特别长，且中间环节的工作都能用大模型处理的行业，比如上午提到的视频内容生成。
黄佳则认为，技术突破的直接受益者是科技创新驱动的公司，新技术带来的认知突破能加深对产品用户的理解，更人性化的去使用SaaS。
同理，当提及传统SaaS企业和基于AI诞生的新SaaS企业谁更有机会？三位嘉宾都表示两类公司都可能有机会，不同企业可能会走出不一样的路。
黄佳认为，技术只是工具，具体怎么用还是看企业或者个人对垂直领域的理解，找到合适的切入点后才能用技术解决具体的问题。乐乘以移动互联网时代举例，表示当时有传统PC企业转型成功的案例，也有新的业务需求长出来，比如打车和短视频，大模型时代同样如此，“应用是根据产品的痛点需求倒推出来的，未来可能会长出完全没见过的 SaaS 形态，但要做好还是要懂真正的传统业务。”
陈果果表示这可能就是两类不一样的公司。首先，他从自身经验出发，表示业务场景是非常更重要的。拥有业务场景的公司，如果可以及时拥抱新技术，用户体验会有极大提升。但另一方面，AI native 的公司比如OpenAI，以及更早的Google（Tech native）都可以靠简单的产品做起来。这两类公司它会有不同的发展路径，他们发展出来的产品也会是完全不一样的。
关于SaaS出海问题，带领华人团队开拓美国市场的陈果果表示，“中国 SARS 出海是一个阶段性的过程，本质要看哪块市场已经比较成熟，可以去接受这样的服务。”北美仍是全球最大的市场，无论是从使用倾向、付费意愿还是商业模式上来说都已经比较成熟，产品体验好的企业容易打开市场。
积极寻求出海机会的乐乘认为，顺着中国优势品类出海的潮流出去的SaaS公司会更有优势，比如短视频直播、电商等。而长驻新加坡的黄佳观察到，新加坡通常是中国SaaS国际化的第一个站点，国内公司过去相当于降维打击，无论是技术还是商业模式都较东南亚更先进，新加坡政府对此也是绿灯大开。
但出海并非轻而易举的事情。不论是陈果果还是乐乘，都提到了合规数据法和务方面、人才管理方面、产品使用以及人际交流等方面水土不服的风险。“数据仍是个很大的门槛”。
GPT的冲击下，中国SaaS的市场整体环境也有望进一步缩短与欧美国家的差距。人才技术方面，陈果果认为大语言模型加速了SaaS的更迭，国内目前在技术人员储备充足的情况下，极有可能打造出体验不错的北美产品。但市场环境方面，乐乘表示虽然GPT浪潮下国内SaaS在产品侧在流程化、处理效率等方面有很大改善，并且带来了客单价、活跃度、复购率等指标的加强，但短期内客户不会马上因为你用了大模型而更愿意付钱。黄佳基于AI与SaaS的3.0阶段表示，未来AI时代的产品模式可能会出现agency相互自主对接的模式，AI与SaaS的结合还有很多想象空间，中国有足够的体量去开发研究出这样的产品，值得期待。