AI Agent 无法取代 SaaS，数据才是真正的护城河

自从 AI Agent 技术兴起以来，许多人开始为传统 SaaS 模式撰写“悼词”。然而，这种看法可能过于草率。

2026 年初，SaaS 行业陷入了一轮恐慌。1 月底，Anthropic 发布了让 Claude 能够调用插件的功能更新，随后三周内，美股软件板块市值蒸发数千亿美元。

投资者的担忧逻辑看似简单：既然 AI 已经能够自主写代码、找漏洞甚至动态生成工具，那么写代码的成本几乎降为零。一旦 AI Agent 能随时随地为企业定制各种工具，那些依赖订阅模式的软件公司似乎将失去其核心竞争力。

于是，从 CrowdStrike 到 IBM，从 Salesforce 到 ServiceNow，无论财报表现如何亮眼，这些公司都遭遇了大规模抛售。

与此同时，无数创业者拿着商业计划书向风险投资机构描绘“Agent 时代的中间层”或“为 Agent 创业”的愿景。

他们都在赌一件事：在这个时代，造工具是最性感的生意。

但如果我们把目光从这些 PPT 移开，深入观察企业的真实运作，就会发现事实并非如此。

软件卖的从来不是代码

经济学中有一个经典理论——“要素稀缺性转移”。每一次生产力革命都会让某种原本稀缺的资源变得丰裕，同时让另一种资源变得极度稀缺，财富随之集中到后者。

工业革命前，劳动力是稀缺的；蒸汽机普及后，机械劳动力变得廉价，而资本和工厂成为新的稀缺资源，工厂主因此成为那个时代最富有的人。

互联网革命让信息传播成本趋近于零，稀缺性转移到了用户的“注意力”，流量成为一门大生意。

如今，AI 革命正在让写代码和造工具的能力变得极度丰裕。在代码不再稀缺的 Agent 时代，稀缺性究竟转移到了哪里？

事实上，在软件行业发展的几十年里，代码本身从未真正成为过护城河。

Linux 系统的每一行代码都是免费的，但这并不妨碍 Red Hat 被 IBM 以 340 亿美元收购；MySQL 是开源的，Oracle 收购后依然能靠它卖出昂贵的服务合同；PostgreSQL 的代码任何人都能下载，但 AWS 的 Aurora 数据库服务每年仍能从企业客户身上赚取数十亿美元。

代码免费了，生意还在，而且做得很好。

最关键的是这三样东西：被固化下来的业务流程、多年沉淀的客户数据，以及由此产生的极高转换成本。

当你购买 Salesforce 时，你买的不是那套 CRM 系统的源代码，而是它背后管理着的超过 50 万亿条企业客户记录，以及它如何将销售、客服、营销等环节无缝整合的流程经验。这些数据不仅仅是冷冰冰的代码，更是企业活生生的时间与历史。

一家公司在 Salesforce 上使用了十年，客户的每一次沟通记录、每一笔交易历史、每一个销售机会的跟进节点，全都在其中。要迁走，不仅是换一个软件的问题，而是相当于把公司的记忆整个搬家。这就是为什么 Salesforce 依然能实现 410 亿美元的年收入，并将 2030 年目标定在 630 亿美元。

回到“要素稀缺性转移”的框架中。既然 Agent 能自己制造工具，写代码的成本已经归零，那么在企业服务场景下，最稀缺的要素究竟是什么？

卡住 Agent 的脖子

真正卡住 Agent 脖子的，不是它没有手，而是它没有脑子里的“上下文”。

一个拥有所有工具的超级 Agent，就像是一台性能顶级的榨汁机。它转速极快，刀片锋利，但如果没人往里面扔水果，它肯定没法给你变出来一杯果汁。

麦肯锡在年度报告中指出，88% 的企业正在使用 AI，但只有 23% 真正实现了 Agent 系统在企业内某个环节的规模化落地。阻碍它们的，根本不是大模型不够聪明，而是企业的数据架构尚未准备好。

SAP 数据与分析总裁 Irfan Khan 在 MIT Technology Review 的采访中提到：“企业不可能把整个总账系统扔掉换成一个 Agent，因为 Agent 如果没有业务上下文就什么都做不了。”

这里的“业务上下文”指的是：这家公司的财务合规底线在哪里，这个行业的监管要求是什么，眼前这个客户过去十年的偏好和历史，这个供应商的付款条款和违约记录，这个员工的绩效历史和晋升路径……这些东西既不在互联网上公开，也不能通过爬虫获取，更是 AI 无法通过文本预测生成的。

Foundation Capital 的合伙人 Ashu Garg 也持相同观点。他说，Agent 需要的不只是数据，而是一个“上下文图谱”，一个能够捕捉企业不仅做了什么、更能记录企业如何思考的推理层。这种东西只能从真实的业务运营中沉淀，无法凭空制造。

在这个逻辑下，稀缺性已经从“造工具的能力”转移到了“拥有不可替代的业务上下文数据”。

既然 Agent 自己变不出一杯果汁，那么那些水果到底在谁手里拿着呢？

数据地主的黄金时代

答案指向了那些曾经被认为会被 AI 颠覆的老牌公司。

2026 年 2 月 23 日，Bloomberg 推出了名为“ASKB”的 Agentic AI 界面。Bloomberg Terminal 是软件行业中最具代表性的存在之一。虽然全球仅有 32.5 万个订阅用户，但每个账号每年收费 3.2 万美元，这意味着 Bloomberg 每年仅靠这 32.5 万个账号就能收入超过 100 亿美元，占 Bloomberg LP 全部营收的 85% 以上。

对于“用户越多越好”的互联网行业来说，这其实是反逻辑的。Bloomberg 靠着极少数的付费用户，建起了一座坚固的商业堡垒。

它能成功的原因只有一个：Bloomberg 掌握着全球最完整、最实时、最深度结构化的金融数据。这些数据是几十年持续投入的产物，包括实时行情、历史档案、新闻语料、分析师报告、公司财务数据……任何想要在金融领域做出严肃决策的机构，都无法绕开它。

对于新推出的 ASKB 而言，AI 是引擎，而 Bloomberg 独有的数据是唯一的燃料。任何想要在金融领域发挥作用的 Agent，都不可能凭空捏造出这些数据，它只能乖乖接入 Bloomberg 的接口。

WatersTechnology 给出了一个精妙的评论：Bloomberg 的 Agentic 布局展示了“那些拥有数据的人是如何把 AI 变成自己提款机的”。

这个逻辑在各个垂直领域同样适用。Veeva 掌握着全球医药行业的合规与研发数据，任何制药公司的 Agent 要处理临床试验、监管申报，都必须调用这些数据；Epic 掌握着美国超过 2.5 亿患者的医疗健康记录，医疗 Agent 的每一个诊断建议都需要这些真实的病历数据作为底座；LexisNexis 垄断着庞大的法律文书档案，法律 Agent 要做案例检索和合规分析，无法绕开它。

这些数据是真实世界里几十年业务运营的结晶，是时间的沉淀，是无法被复制的历史。这也是“要素稀缺性转移”的终极体现：当所有人都拥有了顶级的 AI 引擎，真正决定胜负的，是你能否找到那片独属于你的油田。

在过去，这些订阅制数据服务是卖给人类分析师的。一个大机构可能需要购买 100 个 Bloomberg 终端账号。但在未来，当机器成为数据的消费者时，可能是一个机构运行着上万个 Agent，它们在毫秒级的时间内疯狂调用这些专有数据接口。

这是一个量级上的跃迁。人类分析师一天能处理的查询有限，但 Agent 的调用频率远超人类。对持续、实时、高价值数据的需求将迎来指数级爆发。订阅制的商业逻辑不仅没有被颠覆，反而因机器的贪婪胃口而无限放大。

代码归零，数据开始收租。

但是，这是否意味着所有 SaaS 和数据公司都能高枕无忧？

不是所有 SaaS 都有这张牌

如果将这篇文章理解为对 SaaS 行业的无差别唱多，那就大错特错了。AI 给 SaaS 带来的，是一场残酷的大分化。

TechCrunch 在 2026 年 3 月初采访了数位头部 VC，问他们现在最不想投什么。

硅谷的投资人已经在用脚投票了。简简单单的工作流封装、什么行业都能套用的横向工具、轻量级项目管理，这些曾经能撑起一轮融资的故事，现在的共同命运是被直接 Pass。原因很简单，因为这些功能 Agent 随手就能完成。没有独家数据的软件公司正在快速失去进入资本视野的资格。

这个判断将 SaaS 世界切成了两半。

一半是那些仅仅提供薄封装的工具型产品，把公开数据套上一个好看的界面，或者仅仅优化了某个单点操作流程的 SaaS。这类产品的护城河本质上是用户习惯和界面粘性。

但正如 Emergence Capital 的 Jake Saper 所说：“以前，让人类在你的软件里养成习惯，是一条强大的护城河。但如果 Agent 在做这些工作，谁还在乎人类的工作流？”

这类 SaaS 确实面临着很大的威胁。GTM 工具栈就是一个典型案例。Gainsight、Zendesk、Outreach、Clari、Gong 这些公司分别占据了客户成功、客服、销售外拓、收入预测、通话分析等功能，每个都需要单独预算、单独操作、单独集成。AI 原生公司现在可以用一个 Agent 打通所有这些环节，让这些点状工具的存在价值大打折扣。

另一半 SaaS 则深度嵌入了企业核心业务流程，掌握着不可替代的专有数据。这类公司不仅不会被 Agent 替代，反而会因为 Agent 的存在而变得更有价值。

以 Salesforce 为例，2026 年 2 月，Salesforce 财报显示，Agentforce 的年度经常性收入达到 8 亿美元，同比增长 169%；累计交付了 24 亿个“Agentic 工作单元”，累计处理了近 20 万亿个 token；已签署超过 29000 个 Agentforce 客户，单季度环比增长 50%。更关键的是，Agentforce 和 Data 360 合并 ARR 超过 29 亿美元，同比增长超过 200%。

Marc Benioff 在财报电话会上表示：“我们已经把 Salesforce 重建成了 Agentic Enterprise 的操作系统。AI 越能取代工作，Salesforce 就越有价值。”

Salesforce 不仅没有被 Agent 替代，反而成为了 Agent 运行的土壤。它的价值恰恰来自于它掌握的那些 Agent 无法绕开的业务数据和流程上下文。

ServiceNow 的 CEO Bill McDermott 在 2026 年 2 月公开宣布：“我们不是一家 SaaS 公司。”

他不是在否认自己，而是在主动切割。他的逻辑是 SaaS 是一个关于“软件交付方式”的概念，而 ServiceNow 要成为的是企业 AI Agent 的编排层和执行层。AI 能发现问题、给出建议，但真正在企业系统里执行动作的，还得是 ServiceNow 这样深度嵌入工作流的平台。

Workday 则在 2026 年 3 月 17 日发布了“Sana”，一个将 HR 和财务数据深度整合的对话式 AI 套件。这个产品的核心逻辑不是用 AI 替代 Workday，而是用 Workday 的数据喂养 AI。

Workday 掌握着数千家企业的薪酬、绩效、组织架构、财务预算数据，这些数据的深度和独特性是任何 AI 原生创业公司短期内无法复制的。

所以，真正的护城河不是你有没有数据，而是你手里的数据是不是别人拿不到、买不到、也造不出来的。

下一个十年，谁在收租

每一次技术革命，最终拿走最大利润的，往往不是发明了那项惊天动地新技术的人，而是那些悄悄掌握了新技术赖以生存的稀缺要素的人。在这个 AI 飞速发展的时代，大模型的能力会越来越强，Agent 自己写代码、造工具的能力会越来越普及。

当这些曾经被视为黑科技的能力变成基础设施，“要素稀缺性转移”的逻辑只剩一个结论：拼命给 Agent 造工具的那批人，大概率不是这个时代最后的赢家。

Foundation Capital 在 2026 年 2 月的分析中指出，软件行业的整体市值将在未来十年扩大到现在的 10 倍。但这 10 倍的增长不会均匀分配给所有软件公司，而是高度集中在那些能够真正驾驭 Agent 时代的玩家身上。

真正的赢家，是那些手里握着 Agent 无法绕开的数据资产的人。

对于今天的创业者和投资者来说，这个时代的创业者只有两种命运：一种是拼命给 Agent 造锄头，一种是先把那块地占了。你现在在做哪件事，心里应该有数。

别盯着 Agent 的手，去卡住 Agent 的脖子。