当能动性成本归零，SaaS 将进化为怎样的 " 新物种 "？

图由 AI 生成

文 | 魏佳星

整理｜牛透社

在 SaaS 行业普遍遭遇 " 寒冬 "、增长受困的当下，我们不仅需要信心，更需要新的范式。

在 2025 中国 SaaS 大会 " 后浪峰会 " 上，1992 年出生的云蝠智能创始人魏佳星以 "25 岁看见未来：从软件创业者到 AI 语音创造者 " 为主题，带来了一场极具颠覆性的分享。他没有谈论传统的软件订阅与续费率，而是抛出了一个犀利的洞察："SaaS 的尽头不是软件，而是劳动力。"

魏佳星 云蝠智能 创始人 &CEO

作为 AI 原生创业者，他用 12 年时间，从住理发店跑客户做到了营收 5000 万。他提出的 " 能动性 SaaS" 概念，以及将 AI 进化为 " 有情感的生命体 " 的产品哲学，或许正是 ToB 行业打破 " 内卷 " 的一把钥匙。

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以下为正文（有删减），经牛透社整理：

大家好，我是魏佳星。

上台前我看了一眼屏幕上的照片，那是五年前拍的。大家对比一下现在的我，可能会觉得我长得有点 " 着急 "。我也必须先澄清一下：头发虽然少了，但我确实是 1992 年出生的。

只能说，创业催人老。

今天在这个 " 后浪峰会 " 的分会场，我想和大家分享的话题相对轻松一点，也不讲什么大道理，主要讲讲我是怎么走到今天的。

主题是：《25 岁时看见未来：如何从一个软件创业者走向了 AI 创业》。

虽然，今年我已经 32 岁了。

01

斜杠青年的 " 魔幻 " 开局

自我介绍一下。魏佳星这个名字，往大了说叫 " 为了家族兴旺 "，往打工人的角度说就是 " 为了加薪 "。

我有两面。一面是创业老兵，虽然我才 30 出头，但我从 2014 年做个人工作室、2015 年正式创办第一家公司算起，已经创业 11 年了。

这期间拿过福布斯、胡润的 "30 岁以下杰出青年 "，大学期间靠自己写代码赚过 100 多万。

说实话，那时候比现在有钱多了，那时候赚的钱是自己的，现在赚的钱是公司的。

但我更喜欢我的另一面：一个极度 " 斜杠 " 的青年。

初二那年，全校 160 人，我考 140 名。那时候我就想，如果考不上高中，我就去我们那边的采油厂扛油管。为了不扛油管，我拼了命学了一年，考上了重点高中，进去之后在 1000 个学生里又是倒数。

后来上了大学，我也没学计算机，也没学人工智能。我考进江南大学，学了一个特别偏门的专业，叫印刷工程。

那时候同学问我：" 佳星，你这个专业以后是印钞票还是印报纸啊？" 我想了想，应该是印钞票吧。结果，我刚入学，这个存在了 20 年的专业就被取消了。我是最后一届，成了名副其实的 " 关门弟子 "。如果不毕业，学校还得专门为我一个人保留这个专业建制。

学校专业变动的原因，没有人管我们。也是因为 " 没人管 "，反而给了我自由。那时候我就想，既然专业没了，那我就学其他的，追随初心。

我喜欢科幻片，喜欢计算机，喜欢设计。于是，我在 2015 年 " 双创 " 最火的时候，成为了第一批被推到聚光灯下的 "90 后创业者 "。

那时候的我，从阿里实习出来，拿了融资，有媒体报道，觉得自己无所不能。

今天回过头看，那是一种时代的 " 托举 "。这种托举让你在顺境时不知天高地厚，但也让你在后来跌入谷底时，有一份 " 曾经赢过 " 的底气去支撑你爬起来。

02

至暗时刻：

住理发店的 CEO 与 " 伪风口 "

第一次创业为什么失败？说来惭愧。

22 岁的我，拿了几百万融资，觉得自己特牛，冲进去做 SaaS ERP。今天复盘来看，那就是个伪风口。当时那个赛道里的所有竞争对手，没有一家活到今天。

2018 年，我的第一次创业正式宣告失败。

从聚光灯下跌落是很痛的。资金链断裂、身背负债，更糟糕的是，当时还是女朋友的妻子遭遇了严重的健康危机，我们要共同面对一场生死的考验。那时候她才 25 岁。

这就是所谓的 " 命运专挑苦命人 "。但我当时就在想，我要做一个承压能力强的人。

如果你从财务角度看，创业是一件性价比极低的事情。九死一生的概率，即便做成了，我现在一个月给自己发的工资，还没我在大厂打工高。但我还是想创业，为什么？

在 2018 年那个至暗时刻，我手里大概只剩 30 块钱。我去见万科这种大客户，坐的是绿皮车，住的是小县城的理发店，因为没钱住酒店。

见客户前，我得站在路边拼命抖衣服，把身上的洗剪吹药水味抖掉。去石家庄见银行客户，我住的是网吧。

就在那样的环境下，我给自己发了一条博客。我说："AI，是我们背水一战最后的机会。"

为什么是 AI？

当时我在反思，我那个把公司卖了 6 个亿的学长，比我强在哪？不是努力，我比他努力多了。差异在于方向。SaaS 要想做成，流程必须极度简化和标准。

2018 年有两个风口：区块链和 AI。区块链我研究了半天没看懂（实话实说），但我看懂了 AI。

我当时有一个洞察：人类是一种 " 双腔动物 "。  我们的交互依赖嗓子和时间线性，而电话这个场景，无论后台业务多复杂，最终都会被抽像成 " 你问我答 "。这一定是最适合标准化 SaaS 的场景。

于是，我跟我的 CTO 说：" 我们要搞 AI。"

CTO 问：" 我们会 AI 吗？"

我认为，"Whatever，年轻人最重要的就是学习能力。"

2019 年，我们拿到了陆奇博士的投资。那是救命钱，不投我就真倒闭了。当时我问了陆奇博士一个问题：" 通用型人工智能（AGI）哪一年会出现？" 我们在当时的判断是：2030 年。

我想了想，2030 年我 38 岁，好像还可以。如果这件事注定要十年以后才发生，没关系，那我们就干十年。

这就是我作为一个 90 后创业者的特质：钝感力。不管是初恋谈到现在成了老婆，还是大学专业没了也不转行，认准了一个方向，我就迟钝地、坚定地干下去。

图片来源云蝠智能

03

后浪生存法则：

红海里的 " 游击战 "

从 2018 年到 2025 年，我们的收入从 0 做到了 5000 多万。这中间经历了很多经济周期，我们的客户从 100% 是房地产，变成了现在很大一部分是 " 催别人还钱 "。

作为一个后来者，在 2018 年入局时，语音赛道已经是一片红海了。没有大厂的资源，没有深厚的行业积累，我们怎么活到今天？我总结了三套战法：

第一阶段：垂直聚焦大厂可以全行业开花，但我没有资源。我就只做一个行业——房地产。把这一个行业吃透，做到极致。这让我们活了下来。但后来房地产不行了，我们差点又挂了。

第二阶段：游击战（OEM/ 集成）为了对抗周期，我学会了分裂。云蝠一家公司不行，我就把产品变成几百个品牌。我们在市场上做了大量的 OEM（贴牌）和集成。你看到很多教育 SaaS、医疗 SaaS，里面带了个 AI 呼叫功能，可能底层就是云蝠的技术。

我没有教育行业的 Know-how，但我有技术基座；你有行业认知，那我们就合作。 这招听起来有点像 " 劣币驱逐良币 "（开玩笑），其实是用产品经理的思维去打下沉市场。在同质化严重的时代，这招非常管用。

第三阶段：潜伏与爆发我们就这样潜伏着，像猎人一样等待。直到 2022 年底，ChatGPT 发布，大模型时代来临。 我们用 12 年的青春轮回，终于等到了这一次出手的机会。

04

商业本质重构：

我不是软件公司，我是劳动力公司

今天，SaaS 行业正在发生巨变。

在我的认知里，AI 正在从 " 软件 " 变成 " 劳动力 "。请大家不要把云蝠当成一家软件公司，我们是一家劳动力公司。未来，我们交付的是有情感的生命体。

我把这个演进分为两个时代：

一是规则时代（NLP技术），做重复的动作。上一代产品基于计算规则。我让你问房价，你就报数字。它严格执行，不能越雷池半步。这很有价值，但它取代不了复杂的业务。

所以中国依然有上千万的客服，因为人的业务复杂性无法被穷举。

二是模型时代（Agent 技术），计算无法计算的情感。这就是我们今天在做的事。大模型让我们能够处理 " 无法被穷举 " 的场景。

举个真实的例子：有个老百姓给政务热线打电话，聊了 10 分钟。他说：" 我家门口有座山，长成了‘凹’字型，特别好看，建议你们把它开发成旅游景点。" 这种需求，你不可能在后台建一个 " 意图槽 " 去穷举它。 

还有人打电话说自己发明了永动机，要找记者。

这些非标、长尾、带有强烈个人意图的对话，只有大模型能接得住。

更具颠覆性的是，AI 激活了那些 " 原本不存在 " 的生意。

比如催收。如果一个人只欠了 50 块钱（可能是打车忘付了），以前是没有人去催的。为什么？因为人工打一通电话的综合成本是 5-8 块钱，再算上接通率和转化率，打这个电话本身就是亏本的。

但是 AI 可以。AI 可以为了这 50 块钱，去查阅海量数据，做详尽的背景调研，甚至比金牌谈判专家更耐心。因为 AI 的边际成本极低。

这就是 AI 作为 " 劳动力 " 的价值。它让那些因人力成本过高而无法成立的商业模型，突然成立了。

所以，我们在很多业务上改变了收费模式。我不收你的 SaaS 订阅费，也不收话费。我收佣金。

你把那 50 块钱欠款追回来，分我一部分。因为我给你提供的不是一个打电话的工具，我给你提供的是一个能把钱要回来的 " 员工 "。

05

产品哲学：

解构 " 人 " 的对话

为了让 AI 真正成为劳动力，我们必须让它像人一样思考和交流。我们现在的 SaaS 架构，是完全基于 " 仿生学 " 重构的。大家可以想象一下，一个正常人是怎么聊天的？

第一步：耳朵（听与感知）人不是听到声音就开始识别文字。人是先感知场景。比如电视购物频道，喊着 "998 破盘价 "，那种语境是亢奋的、急促的；

比如深夜情感热线，语境是低沉的、缓慢的。 AI 必须先听懂这些 Context（上下文和环境音），才能决定用什么语气开口。

第二步：小脑（条件反射）人听到一句话，不是等脑子想完了才张嘴。如果客户骂你：" 滚！" 你的第一反应不应该是思考 " 他为什么让我滚 "，而是下意识地说：" 对不起，您消消气。" 这需要极快的反应速度。

我们用一个小模型（Turbo 级）专门做这个，处理语气词、垫话、情绪安抚。这叫 " 肌肉记忆 "。

第三步：大脑（深度思考）当客户问："40 天后的周日是几号？帮我预约那天的快递。" 这时候，大模型介入，开始推理、计算、调用日历工具。这需要时间，但因为刚才 " 小脑 " 已经垫了话，用户不会觉得卡顿。

第四步：海马体（记忆）这是最关键的。  以前的机器人是 " 陈世美 "，聊完就忘。现在的 AI 必须有记忆池（RAG 技术）。

比如一个妈妈，她的孩子走丢了，她第二次打报警电话，如果 AI 再问一遍 " 您孩子叫什么 "，家长会疯的。

AI 必须基于记忆说：" 您是刚才报案的王女士吧？警察已经出发了，请保持冷静。" 这就是记忆带来的情感厚度。

我们甚至给 AI 配了 " 办公环境 "。它在聊天时，旁边有个 " 计时器 " 助理，提醒它通话时长；有个 " 工具箱 "，可以随时调用微信加好友、发短信；还有个 " 复盘本 "。

每聊完 1000 通电话，AI 会自己复盘：" 为什么这几个人没还钱？是不是我刚才语气太硬了？" 然后自我迭代。

这才是人。这才是劳动力。

06

结语：

儿时的梦想终不被辜负

最后，我想聊聊未来。

经常有人问：SaaS还有未来吗？人类还有未来吗？

我的观点是：AI 只能从历史中总结未来，而人类可以直接预判未来。

作为创业者，我们最大的资本就是时间。我们可以像个傻瓜一样，在 10 年前就预判 10 年后的事情，然后用漫长的岁月去等待那个拐点。

2022 年，ChatGPT 让知识获取的成本变成了零；2025 年，随着 Claude 等模型能力的进化，" 能动性 " 的成本正在趋近于零。

当能动性成本为零时，一种全新的 " 能动性 SaaS" 将会诞生。它不需要人去操作，它自己具备决策能力，自己交付结果。

这就是我们看到的未来。 如果你也看见了，那就别犹豫。 因为，你儿时的梦想，终不会被时光辜负。

*2025 中国 SaaS 大会内容即将陆续送达，请持续关注牛透社公众号。

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