生成式AI快速發(fā)展的這兩年，一些顛覆性的變化正在悄然發(fā)生。隨著模型能力持續(xù)演進，AI正從輔助工具進化為具備獨立完成任務能力的“服務執(zhí)行者”。在這一背景下，圍繞SaaS模式的重新定義也開始引發(fā)廣泛關注：軟件的角色，正由“可操作的工具”轉向“可交付的服務”——“軟件即服務”(Software-as-a-Service)正在向“服務即軟件”(Service-as-a-Software)演進。以成果為導向的交付邏輯，或將深刻重塑傳統(tǒng)服務模式。

　　盡管“服務即軟件”尚處探索階段，但它已反映出用戶對服務效率、成果可視化及自動交付能力的普遍期待。隨著AI推動產業(yè)智能化的進程不斷加快，這一趨勢也會向通信行業(yè)滲透，并有可能重塑運營商對產品形態(tài)與價值邊界的整體認知。

　　重新被AI定義的SaaS：從工具到成果

　　2024年10月，紅杉資本(Sequoia Capital)發(fā)布了年度報告《生成式AI——代理性推理的全新篇章》(Generative AI’s Act o1： The Agentic Reasoning Era Begins)。報告提出了一個引發(fā)廣泛關注的判斷：SaaS的未來不再是“賣席位”，而是“賣結果”。這句話簡潔地勾勒出一個潛在的范式轉移：軟件服務的價值交付方式，正在從平臺工具的提供，向具體成果的交付演進。

　　過去的“SaaS”(Software-as-a-Service)，本質上是通過提供軟件平臺，讓客戶獲得使用權限和操作能力，最終能否達成業(yè)務目標仍依賴客戶自身配置與執(zhí)行。這是一種“你來操作”的邏輯，客戶購買的是能力載體。

　　而在“服務即軟件”(Service-as- a-Software)的新模式下，交付的不再是平臺或資源，而是成果;客戶不用關心是否掌握軟件操作技巧，而是關注任務是否完成、目標是否實現。服務提供方承擔的是從需求識別到任務執(zhí)行的全過程交付責任，軟件成為“流程自動完成器”，而非“功能合集工具”。

　　這一轉變看似微妙，實則深遠。一方面，它將重塑客戶的付費意愿——從“為使用權付費”轉向“為結果付費”;另一方面，它也會推動服務商重新設計產品架構和交付方式，提升智能化、自動化和行業(yè)適配能力。

　　從市場潛力來看，這種轉變更意味著邊界的拓展。紅杉資本認為，“服務即軟件”的潛在市場空間，可能是傳統(tǒng)SaaS的數倍乃至十倍以上(圖1)，因為它不再局限于工具替代，而是覆蓋了服務執(zhí)行本身。正如業(yè)內分析所言：傳統(tǒng)SaaS替代的是一個崗位的工具，而“服務即軟件”替代的是一個崗位本身的全部功能與價值交付。

　　這也解釋了為何這一趨勢盡管尚處早期，卻能迅速引發(fā)軟件行業(yè)、AI初創(chuàng)公司甚至非軟件企業(yè)的高度關注。它所改變的，不只是一個名詞的定義，更是整個服務業(yè)的組織邏輯與商業(yè)模型。

　　運營商將如何受影響：挑戰(zhàn)與機遇

　　AI推動的“服務即軟件”趨勢，不僅將重塑軟件產業(yè)，也將向更傳統(tǒng)的基礎行業(yè)傳導。在通信領域，運營商的服務長期基于“資源提供”邏輯，無論是網絡連接、算力、云存儲，還是企業(yè)IT方案，均以資源和能力的組合方式交付。客戶為訪問權限、配置能力和服務時長付費，至于能否解決實際問題，往往需由客戶自行整合完成。

　　但在“服務即軟件”的新邏輯下，客戶更傾向于為由AI完成的具體任務或成果付費，關注點從“資源可用”轉向“問題解決”，從過程投入轉向結果導向。未來客戶或不再需要“一個工單系統(tǒng)+客服平臺+API文檔”，而是直接提出需求：“我希望系統(tǒng)自動完成客戶響應，并將滿意度維持在95%以上。”產品的價值不再體現在功能羅列，而在于是否“完成了任務”。這會對運營商的產品定義、計價模式和交付體系提出根本挑戰(zhàn)。

　　這種以成果為核心的服務形態(tài)，或將率先沖擊運營商的ToB業(yè)務體系，主要原因在于其服務對象本就高度聚焦業(yè)務成效，天然契合結果導向的服務邏輯。同時，ToB業(yè)務通常涉及復雜系統(tǒng)集成與定制化交付，當客戶不再滿足于“提供工具、開放接口”，而是希望獲得“系統(tǒng)自動完成任務、保障結果達標”的服務體驗時，傳統(tǒng)依賴人力項目實施和客戶自主配置的方式將顯得低效而不經濟，反而為AI智能體的大規(guī)模介入提供了場景沃土。若運營商仍堅持以功能堆疊和資源售賣為主的產品邏輯，將難以匹配客戶對“交付結果”的期待。

　　然而，沖擊之中也孕育著轉型機遇。運營商掌握“連接、算力、數據”三大AI運行基礎資源，具備從資源提供者向智能代理系統(tǒng)基礎設施支撐者轉型的潛力。只要能夠將核心能力標準化、模塊化、API化，供AI智能體高效調用，就有機會重構自身定位：在網絡側，部署邊緣智能節(jié)點，支持AI的低延時響應;在算力側，建設彈性資源池，保障智能體的并發(fā)執(zhí)行;在數據側，推動跨域調用與隔離控制，為智能體的持續(xù)演化提供土壤。

　　更進一步看，AI不僅是服務執(zhí)行者，也會成為客戶關系的新界面。在C端，從智慧家庭到故障排障，AI已具備端到端的自助服務能力。這將改變客戶的關注重心——從資費套餐轉向“這個AI助手是否足夠智能、是否真正幫我解決問題”。運營商有機會通過此類AI服務重塑用戶體驗，建立更高黏性的服務體系。

　　因此，未來通信服務的核心競爭力，將從“資源擁有能力”演進為“可調度的成果能力”。運營商需系統(tǒng)性重構其服務體系：能力上，需提供標準化、可被AI智能體調用的服務接口;組織上，構建以AI為主、人工為輔的運營機制;模式上，從按資源計價轉向按結果付費。這不僅是工具演進，更是服務范式的根本轉變。

　　“服務即軟件”的最終落點，是推動運營商從“資源提供者”進化為“智能服務運營商”。誰能率先完成角色轉換，誰就能在下一輪服務革命中贏得先機。

　　運營商可為方向：重構能力、嵌入智能、升級服務形態(tài)

　　面對“服務即軟件”趨勢帶來的轉型壓力，運營商并非處于被動位置。相反，憑借對基礎資源的控制力、對客戶場景的理解，以及對服務系統(tǒng)的運營經驗，運營商完全具備順勢而為、重塑價值的條件。要想在AI時代構建新競爭力，運營商將需要在以下幾方面主動作為：

　　一是重構服務能力體系，打造AI可調度的資源底座。AI驅動的服務體系，需要底層資源具備可編排、可調用、可度量的特性。運營商應推進資源能力的“服務化改造”，將連接、算力、存儲、安全、數據等要素封裝為標準化API接口，形成對外開放的智能服務底座。例如，在算力層引入GPU資源池和智能任務調度中樞，在網絡層構建邊緣節(jié)點與QoS保障機制，使AI代理能夠根據業(yè)務需求自動調用所需資源。這不僅是對基礎能力的一次包裝升級，更是建立未來平臺競爭力的前提。

　　二是向“服務編排者”轉型，構建智能場景解決方案。在AI成為服務核心執(zhí)行者的背景下，客戶需要的不再是碎片化系統(tǒng)組件，而是“一站式交付”的智能解決方案。運營商應從資源提供商升級為“服務編排者”，圍繞不同行業(yè)、不同場景的需求，整合自身資源與第三方能力，打造可直接解決問題的AI服務組合。比如，在政務、醫(yī)療、制造等領域，面向“提升客服滿意度”“提升運營效率”等明確目標，提供“AI+網絡+數據”的一體化服務包，實現以任務為單位的整體交付。

　　三是以智能代理為觸點，重構用戶交互界面。AI不僅能代替人力完成服務，還能作為運營商與客戶之間的主要交互界面，成為建立服務黏性的新抓手。運營商可在C端推出自有品牌的智能助手，將其嵌入智慧家庭、智能辦公、個人終端管理等場景，持續(xù)提供可感知、有反饋的主動服務。同時，在B端客戶支持中部署專屬AI助理，實現客戶運維、系統(tǒng)配置、故障排查等環(huán)節(jié)的自動響應與閉環(huán)處理。智能代理越成熟，客戶粘性越高，服務價值越突出。

　　四是探索“按結果計價”的商業(yè)新范式。在AI參與深度服務后，“用多少資源”不再是客戶最關心的問題，關鍵在于“解決了什么問題”。運營商可嘗試在部分行業(yè)服務中引入“結果導向型”計費模式，例如按AI提升的響應效率計費，按自動閉環(huán)率計費，按客戶滿意度變化計費。通過綁定結果創(chuàng)造價值，引導客戶認同服務價值，有助于打破“資源價格戰(zhàn)”的傳統(tǒng)邏輯，建立更加可持續(xù)的商業(yè)模式。

　　通過上述路徑，運營商可以不再局限于傳統(tǒng)服務框架，而是跳出“提供連接”的思維定式，真正邁入“嵌入智能、服務即結果”的新階段。這不僅是對AI變革的響應，更是一次主動構建未來競爭力的戰(zhàn)略升級。

　　小結與展望

　　AI推進的SaaS新解不僅會重塑服務交付邏輯，也將會重構運營商的角色邊界。從近期看，“服務即軟件”正在引導服務模式從“功能交付”走向“成果交付”，這將加速To B服務體系的智能化升級，推動運營商在項目交付、客戶支撐等環(huán)節(jié)引入AI代理，以適配新的服務需求并提升交付效率;從長遠看，隨著AI系統(tǒng)逐步承擔服務主體角色，運營商有望開啟面向智能體的能力供給新賽道，由通信資源提供者演進為智能服務基礎設施的核心支撐者。賽立信通信研究認為，能否率先實現“面向智能體的資源重構與能力開放”，或將成為運營商在未來服務生態(tài)中占據主導地位的關鍵，這也是我們需要關注“服務即軟件”帶來的服務范式轉變的原因所在。