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      92年AI創(chuàng)業(yè)者:SaaS的盡頭不是軟件,而是勞動力

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      文 | 魏佳星

      整理|牛透社

      在SaaS行業(yè)普遍遭遇“寒冬”、增長受困的當下,我們不僅需要信心,更需要新的范式。

      在2025中國SaaS大會“后浪峰會”上,1992年出生的云蝠智能創(chuàng)始人魏佳星以“25歲看見未來:從軟件創(chuàng)業(yè)者到AI語音創(chuàng)造者”為主題,帶來了一場極具顛覆性的分享。他沒有談論傳統(tǒng)的軟件訂閱與續(xù)費率,而是拋出了一個犀利的洞察:“SaaS的盡頭不是軟件,而是勞動力。”


      魏佳星 云蝠智能 創(chuàng)始人&CEO

      作為AI原生創(chuàng)業(yè)者,他用12年時間,從住理發(fā)店跑客戶做到了營收5000萬。他提出的“能動性SaaS”概念,以及將AI進化為“有情感的生命體”的產(chǎn)品哲學,或許正是ToB行業(yè)打破“內卷”的一把鑰匙。

      以下為正文(有刪減),經(jīng)牛透社整理:

      大家好,我是魏佳星。

      上臺前我看了一眼屏幕上的照片,那是五年前拍的。大家對比一下現(xiàn)在的我,可能會覺得我長得有點“著急”。我也必須先澄清一下:頭發(fā)雖然少了,但我確實是 1992 年出生的。

      只能說,創(chuàng)業(yè)催人老。

      今天在這個“后浪峰會”的分會場,我想和大家分享的話題相對輕松一點,也不講什么大道理,主要講講我是怎么走到今天的。

      主題是:《25歲時看見未來:如何從一個軟件創(chuàng)業(yè)者走向了AI創(chuàng)業(yè)》。

      雖然,今年我已經(jīng) 32 歲了。

      斜杠青年的“魔幻”開局

      自我介紹一下。魏佳星這個名字,往大了說叫“為了家族興旺”,往打工人的角度說就是“為了加薪”。

      我有兩面。一面是創(chuàng)業(yè)老兵,雖然我才30出頭,但我從2014年做個人工作室、2015年正式創(chuàng)辦第一家公司算起,已經(jīng)創(chuàng)業(yè)11年了。

      這期間拿過福布斯、胡潤的“30歲以下杰出青年”,大學期間靠自己寫代碼賺過100多萬。

      說實話,那時候比現(xiàn)在有錢多了,那時候賺的錢是自己的,現(xiàn)在賺的錢是公司的。

      但我更喜歡我的另一面:一個極度“斜杠”的青年。

      初二那年,全校160人,我考140名。那時候我就想,如果考不上高中,我就去我們那邊的采油廠扛油管。為了不扛油管,我拼了命學了一年,考上了重點高中,進去之后在1000個學生里又是倒數(shù)。

      后來上了大學,我也沒學計算機,也沒學人工智能。我考進江南大學,學了一個特別偏門的專業(yè),叫印刷工程。

      那時候同學問我:“佳星,你這個專業(yè)以后是印鈔票還是印報紙啊?”我想了想,應該是印鈔票吧。結果,我剛入學,這個存在了20年的專業(yè)就被取消了。我是最后一屆,成了名副其實的“關門弟子”。如果不畢業(yè),學校還得專門為我一個人保留這個專業(yè)建制。

      學校專業(yè)變動的原因,沒有人管我們。也是因為“沒人管”,反而給了我自由。那時候我就想,既然專業(yè)沒了,那我就學其他的,追隨初心。

      我喜歡科幻片,喜歡計算機,喜歡設計。于是,我在2015年“雙創(chuàng)”最火的時候,成為了第一批被推到聚光燈下的“90后創(chuàng)業(yè)者”。

      那時候的我,從阿里實習出來,拿了融資,有媒體報道,覺得自己無所不能。

      今天回過頭看,那是一種時代的“托舉”。這種托舉讓你在順境時不知天高地厚,但也讓你在后來跌入谷底時,有一份“曾經(jīng)贏過”的底氣去支撐你爬起來。

      至暗時刻:住理發(fā)店的CEO與“偽風口”

      第一次創(chuàng)業(yè)為什么失敗?說來慚愧。

      22歲的我,拿了幾百萬融資,覺得自己特牛,沖進去做 SaaS ERP。今天復盤來看,那就是個偽風口。當時那個賽道里的所有競爭對手,沒有一家活到今天。

      2018年,我的第一次創(chuàng)業(yè)正式宣告失敗。

      從聚光燈下跌落是很痛的。資金鏈斷裂、身背負債,更糟糕的是,當時還是女朋友的妻子遭遇了嚴重的健康危機,我們要共同面對一場生死的考驗。那時候她才25歲。

      這就是所謂的“命運專挑苦命人”。但我當時就在想,我要做一個承壓能力強的人。

      如果你從財務角度看,創(chuàng)業(yè)是一件性價比極低的事情。九死一生的概率,即便做成了,我現(xiàn)在一個月給自己發(fā)的工資,還沒我在大廠打工高。但我還是想創(chuàng)業(yè),為什么?

      在2018年那個至暗時刻,我手里大概只剩30塊錢。我去見萬科這種大客戶,坐的是綠皮車,住的是小縣城的理發(fā)店,因為沒錢住酒店。

      見客戶前,我得站在路邊拼命抖衣服,把身上的洗剪吹藥水味抖掉。去石家莊見銀行客戶,我住的是網(wǎng)吧。

      就在那樣的環(huán)境下,我給自己發(fā)了一條博客。我說:“AI,是我們背水一戰(zhàn)最后的機會。”

      為什么是AI?

      當時我在反思,我那個把公司賣了6個億的學長,比我強在哪?不是努力,我比他努力多了。差異在于方向。SaaS要想做成,流程必須極度簡化和標準。

      2018年有兩個風口:區(qū)塊鏈和AI。區(qū)塊鏈我研究了半天沒看懂(實話實說),但我看懂了AI。

      我當時有一個洞察:人類是一種“雙腔動物”。 我們的交互依賴嗓子和時間線性,而電話這個場景,無論后臺業(yè)務多復雜,最終都會被抽像成“你問我答”。這一定是最適合標準化SaaS的場景。

      于是,我跟我的CTO說:“我們要搞AI。”

      CTO問:“我們會AI嗎?”

      我認為,“Whatever,年輕人最重要的就是學習能力。”

      2019年,我們拿到了陸奇博士的投資。那是救命錢,不投我就真倒閉了。當時我問了陸奇博士一個問題:“通用型人工智能(AGI)哪一年會出現(xiàn)?” 我們在當時的判斷是:2030年。

      我想了想,2030年我38歲,好像還可以。如果這件事注定要十年以后才發(fā)生,沒關系,那我們就干十年。

      這就是我作為一個90后創(chuàng)業(yè)者的特質:鈍感力。不管是初戀談到現(xiàn)在成了老婆,還是大學專業(yè)沒了也不轉行,認準了一個方向,我就遲鈍地、堅定地干下去。


      圖片來源云蝠智能

      后浪生存法則:紅海里的“游擊戰(zhàn)”

      從2018年到2025年,我們的收入從0做到了5000多萬。這中間經(jīng)歷了很多經(jīng)濟周期,我們的客戶從100%是房地產(chǎn),變成了現(xiàn)在很大一部分是“催別人還錢”。

      作為一個后來者,在2018年入局時,語音賽道已經(jīng)是一片紅海了。沒有大廠的資源,沒有深厚的行業(yè)積累,我們怎么活到今天?我總結了三套戰(zhàn)法:

      第一階段:垂直聚焦大廠可以全行業(yè)開花,但我沒有資源。我就只做一個行業(yè)——房地產(chǎn)。把這一個行業(yè)吃透,做到極致。這讓我們活了下來。但后來房地產(chǎn)不行了,我們差點又掛了。

      第二階段:游擊戰(zhàn)(OEM/集成)為了對抗周期,我學會了分裂。云蝠一家公司不行,我就把產(chǎn)品變成幾百個品牌。我們在市場上做了大量的OEM(貼牌)和集成。你看到很多教育SaaS、醫(yī)療SaaS,里面帶了個AI呼叫功能,可能底層就是云蝠的技術。

      我沒有教育行業(yè)的Know-how,但我有技術基座;你有行業(yè)認知,那我們就合作。 這招聽起來有點像“劣幣驅逐良幣”(開玩笑),其實是用產(chǎn)品經(jīng)理的思維去打下沉市場。在同質化嚴重的時代,這招非常管用。

      第三階段:潛伏與爆發(fā)我們就這樣潛伏著,像獵人一樣等待。直到2022年底,ChatGPT發(fā)布,大模型時代來臨。 我們用12年的青春輪回,終于等到了這一次出手的機會。

      商業(yè)本質重構:我不是軟件公司,我是勞動力公司

      今天,SaaS行業(yè)正在發(fā)生巨變。

      在我的認知里,AI 正在從“軟件”變成“勞動力”。請大家不要把云蝠當成一家軟件公司,我們是一家勞動力公司。未來,我們交付的是有情感的生命體。

      我把這個演進分為兩個時代:

      一是規(guī)則時代(NLP技術),做重復的動作。上一代產(chǎn)品基于計算規(guī)則。我讓你問房價,你就報數(shù)字。它嚴格執(zhí)行,不能越雷池半步。這很有價值,但它取代不了復雜的業(yè)務。

      所以中國依然有上千萬的客服,因為人的業(yè)務復雜性無法被窮舉。

      二是模型時代(Agent技術),計算無法計算的情感。這就是我們今天在做的事。大模型讓我們能夠處理“無法被窮舉”的場景。

      舉個真實的例子:有個老百姓給政務熱線打電話,聊了10分鐘。他說:“我家門口有座山,長成了‘凹’字型,特別好看,建議你們把它開發(fā)成旅游景點。”這種需求,你不可能在后臺建一個“意圖槽”去窮舉它。

      還有人打電話說自己發(fā)明了永動機,要找記者。

      這些非標、長尾、帶有強烈個人意圖的對話,只有大模型能接得住。

      更具顛覆性的是,AI激活了那些“原本不存在”的生意。

      比如催收。如果一個人只欠了50塊錢(可能是打車忘付了),以前是沒有人去催的。為什么?因為人工打一通電話的綜合成本是5-8塊錢,再算上接通率和轉化率,打這個電話本身就是虧本的。

      但是AI可以。AI可以為了這50塊錢,去查閱海量數(shù)據(jù),做詳盡的背景調研,甚至比金牌談判專家更耐心。因為AI的邊際成本極低。

      這就是AI作為“勞動力”的價值。它讓那些因人力成本過高而無法成立的商業(yè)模型,突然成立了。

      所以,我們在很多業(yè)務上改變了收費模式。我不收你的SaaS訂閱費,也不收話費。我收傭金。

      你把那50塊錢欠款追回來,分我一部分。因為我給你提供的不是一個打電話的工具,我給你提供的是一個能把錢要回來的“員工”。

      產(chǎn)品哲學:解構“人”的對話

      為了讓AI真正成為勞動力,我們必須讓它像人一樣思考和交流。我們現(xiàn)在的SaaS架構,是完全基于“仿生學”重構的。大家可以想象一下,一個正常人是怎么聊天的?

      第一步:耳朵(聽與感知)人不是聽到聲音就開始識別文字。人是先感知場景。比如電視購物頻道,喊著“998破盤價”,那種語境是亢奮的、急促的;

      比如深夜情感熱線,語境是低沉的、緩慢的。 AI必須先聽懂這些Context(上下文和環(huán)境音),才能決定用什么語氣開口。

      第二步:小腦(條件反射)人聽到一句話,不是等腦子想完了才張嘴。如果客戶罵你:“滾!”你的第一反應不應該是思考“他為什么讓我滾”,而是下意識地說:“對不起,您消消氣。” 這需要極快的反應速度。

      我們用一個小模型(Turbo級)專門做這個,處理語氣詞、墊話、情緒安撫。這叫“肌肉記憶”。

      第三步:大腦(深度思考)當客戶問:“40天后的周日是幾號?幫我預約那天的快遞。”這時候,大模型介入,開始推理、計算、調用日歷工具。這需要時間,但因為剛才“小腦”已經(jīng)墊了話,用戶不會覺得卡頓。

      第四步:海馬體(記憶)這是最關鍵的。以前的機器人是“陳世美”,聊完就忘。現(xiàn)在的AI必須有記憶池(RAG技術)。

      比如一個媽媽,她的孩子走丟了,她第二次打報警電話,如果AI再問一遍“您孩子叫什么”,家長會瘋的。

      AI必須基于記憶說:“您是剛才報案的王女士吧?警察已經(jīng)出發(fā)了,請保持冷靜。”這就是記憶帶來的情感厚度。

      我們甚至給AI配了“辦公環(huán)境”。它在聊天時,旁邊有個“計時器”助理,提醒它通話時長;有個“工具箱”,可以隨時調用微信加好友、發(fā)短信;還有個“復盤本”。

      每聊完1000通電話,AI會自己復盤:“為什么這幾個人沒還錢?是不是我剛才語氣太硬了?”然后自我迭代。

      這才是人。這才是勞動力。

      結語

      兒時的夢想終不被辜負

      最后,我想聊聊未來。

      經(jīng)常有人問:SaaS還有未來嗎?人類還有未來嗎?

      我的觀點是:AI 只能從歷史中總結未來,而人類可以直接預判未來。

      作為創(chuàng)業(yè)者,我們最大的資本就是時間。我們可以像個傻瓜一樣,在10年前就預判10年后的事情,然后用漫長的歲月去等待那個拐點。

      2022年,ChatGPT讓知識獲取的成本變成了零;2025年,隨著Claude等模型能力的進化,“能動性”的成本正在趨近于零。

      當能動性成本為零時,一種全新的“能動性SaaS”將會誕生。它不需要人去操作,它自己具備決策能力,自己交付結果。

      這就是我們看到的未來。 如果你也看見了,那就別猶豫。 因為,你兒時的夢想,終不會被時光辜負。

      特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務。

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