阿里云，加速 SaaS 在 AI 时代的转型。
作者｜Cynthia
编辑｜郑玄
如果用三个词概括 2025 年中国 SaaS 市场的集体焦虑与狂欢，那么关键词或许是：云化、AI 化、全球化。
首先是云化。2025 年的 SaaS 云化，早已超越简单的资源租用，进入资本 + 技术 + 生态的全面整合阶段。
AI 化更不必多说，不转型 AI SaaS，就会被 AI SaaS 淘汰，已经成为了这一年所有从业者的共识。
而在全球化方面，中国市场则成为了一堵隐形的围墙，墙里的国产 SaaS 想借着中国企业全球化的趋势走出去，尝尝海外的甜头；而海外的 SaaS 巨头，也在这个市场增长逐渐放缓的阶段，将目光瞄准了中国这个超级市场。
新的变化固然吸睛，但老问题也仍在发酵：本土 SaaS 喊了十年即将爆发，状态依然是将来时；海外巨头把中国市场当第二增长曲线，但搞定合规与本地化却也是一个注定漫长的过程。
那么，这一年，行业叙事真的变了吗？被云、AI、全球化三重浪潮包裹的中国 SaaS，又是否能摆脱反复元年魔咒，真正 great again？
01
中国的 SaaS，
超级蓝海究竟何时爆发？
在中国创投圈，如果 2015 年是 SaaS 的第一次元年，那 2026 年已经是第十二次元年了。
与反复拉高的期待值形成鲜明对比的，是来自第三方机构给出的死亡率的证明：IT 桔子数据显示，过去十年，以 SaaS 为代表的企业服务市场，常年稳居新经济倒闭行业前三甲。
一千家倒下的企业能复盘出一万条失败的教训，活下来的也大多在盈亏线边缘挣扎：拉取国内 SaaS 上市公司的净利润率可以发现，数据已连续三年为负。
当然，不是行业不努力，一个客观的现实在于：一个理想的 SaaS 增长模型中，需要 60%-80% 的收入来自中小企业（SMB），借规模化摊薄成本。但财富杂志 2020 年前后一个抽样调查发现，中国中小民营企业的生存寿命，仅有 2.5 年，甚至撑不到 SaaS 企业收回成本。
也是因此，针对 KA 客户做定制化生意，或者围绕巨头生态做 SMB，比如围绕餐饮做聚合支付、盯着淘宝抖音做营销工具，成为了过去十多年间中国 SaaS 市场的主流生存方式。
当然，处于 hard 模式的中国 SaaS 市场，也不会对海外巨头格外网开一面。自全球 SaaS 市场增速放缓后，中国及亚洲新兴市场便成了海外 SaaS 的第二增长曲线，但中国的市场生意，对他们来说，还是太复杂了。
这种艰难，来自五个维度的层层叠加：
数据本地化和跨境流动的严格监管，让海外厂商的全球架构直接水土不服；金融、政企等关键行业的合规审查上，等保、信创等要求缺一不可；过去全球统一 SaaS 架构，到了中国区也会面临隔离部署的平衡难题；而对接微信、钉钉等本地生态，对习惯了 Google 套件的海外厂商来说相当于基础设计推倒重来；更别说本土厂商周更迭代、乙方需要 24 小时 on call 驻厂才有机会签单的特色生态，让习惯了标准化服务的国际巨头望尘莫及。
本土厂商仍在为利润摸索，海外巨头水土不服，沿着老路死磕的中国 SaaS 市场，亟需打破反复石头上山顶的西西弗斯困境。
02
大模型与全球化时代，
SaaS 巨头+云服务成为标准解决方案
中国 SaaS，这次真的不一样了。
一个最直观地体现是，SaaS 巨头与云服务之间的合作正变得越来越紧密。作为国内两大云服务代表，阿里云接连牵手 Salesforce、SAP、标普全球拿下战略合作，腾讯云干脆直接控股销售易，接过董事长职位，形成资本+生态的双重锁定。
合作不是凭空出现的，供需两端的一拍即合是核心原因：SaaS 可以丰富云上的生态，而云服务商手里的海量企业客户资源，也是 SaaS 厂商最精准的获客渠道。
基于渠道红利，全球化浪潮下服务边界的扩张，是更隐秘的动力来源。
2021 年埃森哲数据显示，45% 的独角兽企业认为海外拓展至关重要，82% 计划两年内进军海外。而文化差异、政策壁垒、管理脱节则是他们暂缓出海的主要原因：
最典型的就是办公协同中的鸡同鸭讲：国内员工用钉钉、飞书定会议，海外员工依赖 Google Calendar，结果经常两边约好开会却各自登上了不同软件，甚至直接时区错位；ERP 与 CRM 系统更是如此，过去做本地部署需要接入 AI 能力时，国内要接千问、海外用 OpenAI，升级一次需要两次开发，还得考虑模型之间的差异做定制化开发。
而云+SaaS 的模式，恰好解决了这个痛点。企业可以在云上使用统一的系统进行协同与管理，一套云上的大模型+云上 SaaS 协同，同时也能帮助他们完成全球业务升级。
当然，以上两个只是前菜，真正的拐点，来自大模型，技术的升级改变了 SaaS 的价值逻辑，也彻底重塑了企业的软件付费意识。
在供给侧，过去，SaaS 厂商给老板的核心话术是降本，但效果始终难以量化；现在，AI 能在报销、会议总结等场景实现明确节流，更能在代码生成、内容创作等场景带来开源增效。这种可量化的价值，让企业的付费意愿大幅提升。
ServiceNow 的数据显示：超过 70% 的新客户首次签约就选择包含单独定价 AI 功能（Now Assist）的套餐，这也让它坐稳了全球第三大纯 SaaS 公司的位置；Salesforce 同样凭借 Einstein AI 实现 30% 营收增长，2025 年市值一度突破 3000 亿美元；SAP 则通过 Joule 生成式 AI 助手，帮助企业实现高达 30% 的效率提升。
在需求侧，大模型时代，小团队大生意成为主流。中小企业的数量以及生存质量，都随着工具的成熟而大幅提升，而精简的团队配置，也注定了企业对软件的付费意愿会随之提升。
而在部署方式上，过去，技术进展相对静止，大企业选择本地化部署甚至买断式购买 SaaS，确实是笔划算的生意。但大模型时代，技术迭代速度快到惊人：周周有新品，月月有新 SOTA，模型架构半年一变革。本地化部署根本跟不上节奏，上云、选择 SaaS 也因此成了企业跟上 AI 浪潮的必选项。
SAP 的转型就是最好的例子。SAP 的商业 AI 植根于应用，深度嵌入企业关键业务流程，形成智能运营的飞轮。它基于海量企业级数据和业务语境，提供可信、可控、可规模化的智能能力，将洞察转化为具体行动建议与自动化流程，并通过 SAP 业务技术云平台（BTP）提供扩展和定制化 AI 服务。
商业 AI 全面覆盖 SAP 商业套件（Business Suite）应用，依托 SAP 丰富的行业数据集，企业可训练专属 AI 模型，同时支持定制化开发针对财务、采购等核心业务领域的 AI Agent，与 SAP AI 助手 Joule 协同工作。
很显然，在此过程中，不管是自己训练模型，还是开发 agent，都离不开云服务的支撑。也正因如此，SAP 将这些核心能力落在阿里云上，在 2025 年 9 月的云栖大会上宣布，正在逐步落地 SAP Cloud ERP（公有云）、SAP Cloud ERP Private（私有云）、BTP、IBP 等解决方案，为中国客户提供服务，并计划未来扩展至亚太和全球市场。
03
阿里云为什么成为
国际 SaaS 巨头的最优解？
一个有趣的现实是，包括 SAP、Salesforce 在内，全球主流 SaaS 巨头，全部选择了与阿里云深度合作。
背后逻辑其实也不难理解，阿里云不仅是中国第一大云厂商，也是「云+AI+生态」的整体服务商，阿里云除了能提供基础的 IaaS 层面合作，同时也有千问大模型以及集团资源整合的优势。
这种能力，正好匹配国际 SaaS 巨头做中国生意的核心需求。
首先是云基础设施的硬实力。对金融、制造等关键行业客户来说，系统稳定性是生命线。阿里云在全国布局了覆盖广泛的可用区，拥有高可靠、高安全的金融级架构，能支撑关键业务 7×24 小时稳定运行。更重要的是，阿里云正在加速全球基础设施扩建，计划在巴西、法国和荷兰首次设立云计算地域节点，并扩建墨西哥、日本等多地数据中心，目前已在全球 29 个地区运营 92 个可用区。这种全球化的基础设施布局，让国际 SaaS 巨头能通过阿里云，同时服务中国本土和出海企业的需求。
其次是 AI 能力的差异化优势。AI 已经成为 SaaS 客户选型的关键因素，而阿里云既有千问这样的通用大模型，也有覆盖多个行业的垂直大模型，在自然语言交互、智能客服、流程自动化等 SaaS 核心场景表现突出。这种通用+行业的 AI 能力，恰好能够与国际 SaaS 巨头的业务场景与 AI 升级进程形成精准互补。
最后是生态协同能力。阿里云不仅连接了高德、瓴羊等阿里商业生态，还与大量本地 ISV、SI 伙伴建立了稳固合作，能为国际 SaaS 厂商提供行业解决方案、渠道网络和市场资源。这意味着，阿里云不只是把国际厂商的产品搬上云，而是帮他们真正融入中国市场，成为本地参与者。
而对用户来说，这种合作形成了阿里云提供云底座+SAP 等提供业务最佳实践+伙伴提供咨询实施的完整生态链，既能满足他们的日常管理与 AI 转型需求，也能支撑其高效的全球化扩张。
04
结尾
SaaS 行业从来都是慢生意，需要长期的产品打磨和生态积累。但这一次，云、AI、全球化的叠加，给这个慢生意按下了加速键。
对国际巨头来说，与阿里云的合作能够帮助他们深化中国市场布局，加速第二增长曲线的突破。
而对国内 SaaS 厂商来说，客户需求的转变、渠道的进化、产品服务边界的拓宽，则让他们更够将更多的精力放在研发与产品本身，变得更加专注。
而对整个行业而言，与云服务的深度合作，还有更深一层意味：基于云，厂商能更敏锐地捕捉用户需求变化，从「我有一个好产品，想找用户买单」的好产品导向，彻底转向「我能精准洞察用户 AI 转型、全球化加速、小团队大生意创业中的核心困难。」
而正好，在云上，SaaS 能够快速解决用户的这一切困难。
*头图来源：AI 生成
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