席位模式已死，結(jié)果是終極目標(biāo)。

作者｜田思奇

編輯｜栗子

如果AI成為你的新員工，你愿意按他的產(chǎn)出發(fā)工資，還是只買他的工位？

這個(gè)看似荒誕的問題，正成為全球企業(yè)軟件界緊迫的現(xiàn)實(shí)抉擇。2025年末，面對中國軟件上市企業(yè)過去四年累計(jì)虧損485億元的行業(yè)寒冬，以及全球SaaS市場增收不增利的普遍困境，尋找一種能直接兌現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的新模式，成為行業(yè)生存的關(guān)鍵。

在這一背景下，AI服務(wù)商百融云創(chuàng)提出的“結(jié)果即服務(wù)”（RaaS）戰(zhàn)略及Results Cloud平臺(tái)，獲得Yahoo Finance等全球主流財(cái)經(jīng)媒體轉(zhuǎn)載，在海外社交媒體上引發(fā)了關(guān)于商業(yè)模式的熱烈探討。

科技博主Teng Yan的一條推文成為討論的焦點(diǎn)：“The Seat is dead. The Outcome is everything.”（席位模式已死，結(jié)果就是一切。）該內(nèi)容獲得超40萬閱讀量和3300個(gè)點(diǎn)贊，可點(diǎn)擊文末左下角“閱讀原文”跳轉(zhuǎn)。

他指出了百融模式的顛覆性：“企業(yè)不再購買軟件席位（Seats），而是直接雇傭AI員工（Agents）。每個(gè)Agent都自帶職位描述、KPI和收入目標(biāo)。如果業(yè)績下滑，賬單自動(dòng)減少；如果Agent能力提升，它將創(chuàng)造更多價(jià)值。”

隨著百融RaaS在海外被形象地比喻為“機(jī)器的HR系統(tǒng)”（HR system for machines），商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也發(fā)生了劇烈的轉(zhuǎn)移。傳統(tǒng)SaaS是客戶預(yù)付費(fèi)，客戶擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)；智能體時(shí)代：客戶為結(jié)果付費(fèi)，雙方共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。

來源：領(lǐng)英用戶Anil D’sa對百融RaaS模式的解讀

當(dāng)工具進(jìn)化為員工，當(dāng)軟件演進(jìn)為服務(wù)，關(guān)于企業(yè)服務(wù)本質(zhì)的靈魂拷問，正在全球業(yè)界發(fā)酵。

1.全球回響：RaaS是SaaS的掘墓者嗎

如果在X（前Twitter）上搜索百融的RaaS戰(zhàn)略，會(huì)發(fā)現(xiàn)討論的關(guān)鍵詞已經(jīng)從“工具（Tool）”徹底轉(zhuǎn)向了“利潤（Margin）”與“控制（Control）”。

其中Teng Yan關(guān)于“席位之死”的論斷最為響亮。而更多行業(yè)觀察者也開始從管理學(xué)、財(cái)務(wù)和系統(tǒng)論的視角，深度剖析這場變革對SaaS行業(yè)的沖擊。

“機(jī)器的HR系統(tǒng)”這一類比得以迅速傳播，是因?yàn)樗蹲降疆?dāng)前企業(yè)部署AI時(shí)的核心矛盾：技術(shù)能力與商業(yè)價(jià)值之間，始終隔著一層難以量化的模糊地帶。

將AI重新定義為員工，而非工具，實(shí)質(zhì)上是借用了企業(yè)管理中已有的制度框架——崗位說明書（JD）、KPI、績效薪酬——來為AI的價(jià)值交付建立可衡量、可問責(zé)的標(biāo)尺。一位轉(zhuǎn)發(fā)者笑稱：“HR系統(tǒng)最終取代了HR部門，說實(shí)話還挺有詩意。”

來源：X

調(diào)侃之余，如果AI承擔(dān)了真實(shí)的工作職責(zé)，任何公司現(xiàn)有的招聘、考核、激勵(lì)乃至解雇機(jī)制，是否都需要重構(gòu)？

這些疑問源于對傳統(tǒng)SaaS模式長期隱性缺陷的反思。在既有范式下，客戶預(yù)付費(fèi)用購買席位，但能否從中獲得實(shí)際收益，完全取決于自身使用能力。供應(yīng)商的責(zé)任止于功能交付，風(fēng)險(xiǎn)則由客戶全盤承擔(dān)。而RaaS通過“按結(jié)果付費(fèi)”（pay for outcomes）機(jī)制，將商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)從買方大規(guī)模轉(zhuǎn)移至供需雙方，供應(yīng)商的收入直接與其交付成效掛鉤。

這種模式的轉(zhuǎn)變，讓投資者有些不安。葡萄牙博主Zuri一針見血：“SaaS margin pressure just got real.”（SaaS的利潤壓力變得真實(shí)了。）

然而，并非所有聲音都沉浸于RaaS模式的潛在紅利。隨著討論深入，治理與責(zé)任歸屬問題浮出水面。

分析師Campbell Robertson在題為《RaaS: Disruption Potential, Risks, and Governance Gaps》的分析中指出：“RaaS的治理影響被嚴(yán)重低估。”他強(qiáng)調(diào)，企業(yè)級部署所需的責(zé)任框架、歸因方法和治理基礎(chǔ)設(shè)施，仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于技術(shù)本身的發(fā)展。

「甲子光年」也認(rèn)為，目前的法律基于人類行為者，當(dāng)決策與執(zhí)行主體變?yōu)锳I時(shí)，傳統(tǒng)的責(zé)任歸屬邏輯可能失效。若AI員工在金融合規(guī)、客戶服務(wù)或醫(yī)療建議等場景中造成損失，責(zé)任應(yīng)由部署方（企業(yè)）承擔(dān)，還是由構(gòu)建方（如百融）承擔(dān)？

百融對此已提出共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)原則，但在實(shí)際合同中，如何界定風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)偙壤⒃O(shè)定責(zé)任上限、建立歸責(zé)機(jī)制，仍是懸而未決的操作難題。

正如X平臺(tái)上一位從業(yè)者所言：“按結(jié)果付費(fèi)是個(gè)有趣的轉(zhuǎn)變，但我認(rèn)為責(zé)任一方的處理過于輕描淡寫。如果供應(yīng)商的錯(cuò)誤損害了你的業(yè)務(wù)，法律和財(cái)務(wù)后果不會(huì)因此消失。如果表現(xiàn)很差，AI agent就不收費(fèi)，但這也不解決他們帶來的麻煩。你可能要為此損失數(shù)百萬美元。”

來源：X

RaaS模式若要規(guī)模化落地，不能僅依賴技術(shù)能力或商業(yè)模式創(chuàng)新，更需構(gòu)建一套遠(yuǎn)比傳統(tǒng)SaaS復(fù)雜的風(fēng)控與治理基礎(chǔ)設(shè)施。當(dāng)然，這些質(zhì)疑，也能印證RaaS并非空洞的概念炒作。只有真正觸及產(chǎn)業(yè)契約底層的變革，才會(huì)引發(fā)關(guān)于責(zé)任、合規(guī)與制度適配的嚴(yán)肅辯論。

正如Robertson所總結(jié)：在RaaS時(shí)代，競爭優(yōu)勢未必屬于最先發(fā)布產(chǎn)品的公司，而屬于那些能率先建立清晰責(zé)任歸屬框架并敢于在合同中對結(jié)果兜底的強(qiáng)者。

這場商業(yè)實(shí)驗(yàn)更大的價(jià)值，在于它迫使整個(gè)行業(yè)直面一個(gè)遲來的命題——當(dāng)AI開始像員工一樣工作，誰來為它的錯(cuò)誤買單？

2.AI成人禮：為何必須對結(jié)果負(fù)責(zé)

為什么行業(yè)對按結(jié)果付費(fèi)的反應(yīng)如此劇烈？因?yàn)檫@觸動(dòng)了軟件行業(yè)長達(dá)二十年的潛規(guī)則。

張韶峰在演講中直言，無論是早期的項(xiàng)目交付、工具售賣，還是看似先進(jìn)的SaaS訂閱，本質(zhì)上都在重復(fù)“賣鏟子”的邏輯——賣出工具即止，至于客戶能否挖到金子，與供應(yīng)商無關(guān)。這種模式的邊際效應(yīng)已遞減至零，直接導(dǎo)致了行業(yè)的集體虧損。

這種錯(cuò)配在AI時(shí)代被急劇放大。大模型能力突飛猛進(jìn)，智能體已能處理復(fù)雜文檔、主導(dǎo)銷售對話、自動(dòng)完成招聘流程。但若仍套用舊有商業(yè)模式，即客戶付費(fèi)購買一個(gè)AI功能模塊，然后自行集成、調(diào)優(yōu)、驗(yàn)證效果，成功率極低。技術(shù)潛力被組織慣性與契約結(jié)構(gòu)鎖死，就如同把法拉利引擎裝進(jìn)一輛馬車。

在這種背景下，百融的RaaS戰(zhàn)略延續(xù)了其過往的商業(yè)邏輯。早在2014年，當(dāng)同行還在銷售風(fēng)控模型時(shí)，百融便嘗試按“成功攔截風(fēng)險(xiǎn)事件的次數(shù)”收費(fèi)（MaaS）。計(jì)價(jià)方式的微調(diào)，首次實(shí)現(xiàn)了自身收入與客戶業(yè)務(wù)結(jié)果掛鉤。2017年，百融進(jìn)一步推出按成交額分成的營銷AI（BaaS），把價(jià)值錨點(diǎn)從功能可用轉(zhuǎn)向交易達(dá)成。

到2023年Agentic AI興起時(shí)，百融的選擇已水到渠成：既然AI能端到端完成任務(wù)，為何不直接對結(jié)果負(fù)責(zé)？于是RaaS正式成型。

為了解釋這種范式轉(zhuǎn)移，可以用一個(gè)更通俗的比喻：

• 傳統(tǒng)SaaS是“賣車”模式： 客戶購買車輛（軟件席位），無論是否駕駛、駕駛技術(shù)如何、是否發(fā)生事故（業(yè)務(wù)失敗），客戶都要承擔(dān)購車款、保養(yǎng)費(fèi)和全部風(fēng)險(xiǎn)。

• 百融RaaS是“打車”模式： 客戶不再買車，而是購買“到達(dá)目的地”的服務(wù)。供應(yīng)商（百融）提供車輛、司機(jī)（AI員工）、規(guī)劃路線并承擔(dān)駕駛風(fēng)險(xiǎn)。只有當(dāng)乘客安全抵達(dá)（交付結(jié)果），訂單才算完成。

可以說，RaaS不是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)物，而是商業(yè)模式倒逼下的生存策略。張韶峰強(qiáng)調(diào)，AI必須走出Copilot（副駕駛）的舒適區(qū)，向Autopilot（自動(dòng)駕駛）乃至Agent Governor（統(tǒng)籌治理）進(jìn)化。只有從“幫忙點(diǎn)點(diǎn)按鈕”進(jìn)化到“對業(yè)務(wù)結(jié)果負(fù)責(zé)”，AI才能真正兌現(xiàn)其萬億級的商業(yè)價(jià)值。

換句話說，當(dāng)AI的能力已經(jīng)足夠強(qiáng)大，繼續(xù)將它局限在工具的角色中，同樣是對技術(shù)潛力的巨大浪費(fèi)。AI的角色必須升級為承擔(dān)明確職責(zé)的勞動(dòng)力。相應(yīng)的操作框架也隨之演化：

1.職責(zé)定義：將崗位轉(zhuǎn)化為可獨(dú)立執(zhí)行、結(jié)果可度量的原子任務(wù)，交由AI（或稱“硅基員工”）負(fù)責(zé)。

2.執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)：要求AI完成從分析、決策到執(zhí)行的端到端閉環(huán)（AIGS），而非僅提供中間內(nèi)容（AIGC）。

3.計(jì)價(jià)基礎(chǔ)：費(fèi)用直接與實(shí)際達(dá)成的服務(wù)水準(zhǔn)和業(yè)務(wù)成效掛鉤，而非算力或使用許可。

從此，AI不再是需要人類時(shí)刻照看的孩童，而是可以獨(dú)立上崗、背負(fù)KPI、甚至在某些領(lǐng)域超越人類的合格勞動(dòng)力。

甲乙方的關(guān)系也徹底重構(gòu)，從零和博弈的買賣雙方，變?yōu)楣蚕碓隽俊⒐矒?dān)風(fēng)險(xiǎn)的“結(jié)果合伙人”。客戶越成功，百融才越成功。這種風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)、收益共享的機(jī)制，為解決軟件行業(yè)長期存在的價(jià)值交付錯(cuò)配問題提供了新思路。

問題的關(guān)鍵已經(jīng)不在于AI能否成為員工，而在于是否已經(jīng)準(zhǔn)備好建立一個(gè)能讓硅基與碳基員工協(xié)同共治的新體系。百融的RaaS實(shí)驗(yàn)，最終會(huì)形成怎樣的浪潮，尚且無人知曉。

唯一可以確定的是，從AI承諾結(jié)果的那一刻起，企業(yè)服務(wù)的舊時(shí)代，正式落幕。

3.解剖Results Cloud：制造“結(jié)果”的工廠

承諾不等于兌現(xiàn)。如果一家公司宣稱愿為業(yè)務(wù)結(jié)果兜底，行業(yè)一定好奇：“你憑什么能做到？” 畢竟，在軟件行業(yè)，過度承諾早已司空見慣。

RaaS戰(zhàn)略的落地，本質(zhì)上是一場將非標(biāo)準(zhǔn)化的智能能力轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化工業(yè)品的工程革命。

來源：領(lǐng)英用戶Max Daibov對百融RaaS模式的解讀

百融云創(chuàng)副總裁、首席產(chǎn)品與市場官王偉民在闡述技術(shù)路徑時(shí)指出，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代帶來了萬物互聯(lián)與大數(shù)據(jù)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代帶來了海量流量與彈性伸縮，而到了智能體元年，產(chǎn)業(yè)需要全新的計(jì)算范式與應(yīng)用范式。Results Cloud正是為了支撐這一需求而構(gòu)建的技術(shù)底座。

這套系統(tǒng)被設(shè)計(jì)為三層架構(gòu)：底層是異構(gòu)算力引擎，負(fù)責(zé)熨平硬件差異；中層是智能體操作系統(tǒng)，負(fù)責(zé)AI員工的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)；頂層是智能體商店，作為開放的勞動(dòng)力市場。三者共同構(gòu)成了一座“結(jié)果制造工廠”。

這三層架構(gòu)共同構(gòu)成了一個(gè)AI員工的孵化與管理工廠，將非標(biāo)的算法模型轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的生產(chǎn)力要素。為了讓這套高風(fēng)險(xiǎn)模式在商業(yè)上跑通，必須構(gòu)建一套防御體系來直面RaaS模式的死穴：

• 解決信任黑箱：建立全鏈路的可觀測可計(jì)量能力，讓每一筆算力投入與業(yè)務(wù)產(chǎn)出都有據(jù)可查，這是RaaS結(jié)算的財(cái)務(wù)基石。

• 解決成本失控：通過一鍵發(fā)布與在線自迭代功能，將復(fù)雜的調(diào)試自動(dòng)化，防止陷入無盡的售后泥潭。

• 解決利益分配：內(nèi)置計(jì)價(jià)與分成機(jī)制，讓復(fù)雜的商業(yè)條款具備可執(zhí)行的技術(shù)載體。

• 解決敏捷響應(yīng)：將AI員工的生命周期從兩個(gè)月極速縮短至兩周，確保技術(shù)能跟上業(yè)務(wù)變奏。

要實(shí)現(xiàn)規(guī)模化交付，通常依賴于針對性的底層突破。為了解決通用模型“聽不懂人話”導(dǎo)致的低轉(zhuǎn)化，百融自研主動(dòng)大模型，將真實(shí)ROI提升至通用模型的兩倍；端到端語音模型則通過摒棄傳統(tǒng)架構(gòu)，將響應(yīng)速度提升四倍，解決了交互延遲痛點(diǎn)；視覺文檔模型更激活了沉睡的非結(jié)構(gòu)化文檔資產(chǎn)。

此外，百融創(chuàng)新性地采用了訓(xùn)練上云，推理歸己的融合架構(gòu)。利用公有云的彈性進(jìn)行模型訓(xùn)練，通過自建集群與Vortex引擎承載核心推理業(yè)務(wù)，在保障效率的同時(shí)，將時(shí)延與成本牢牢掌握在自己手中。

這套“重資產(chǎn)”邏輯的有效性，在部分標(biāo)準(zhǔn)化場景中得到了驗(yàn)證。例如AI銷服專員抹平了銷售團(tuán)隊(duì)的高離職率痛點(diǎn)，將年化離職率從70%降至0，咨詢轉(zhuǎn)化率暴漲217%；AI招聘專員將招聘周期從28天砍至2天，讓HR從簡歷海中解脫；AI知識專員將深度報(bào)告的交付效率提升80%，成為專業(yè)人士的得力助手。

這些案例表明，在營銷、客服、招聘等流程清晰的“先頭陣地”，通過標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)封裝，AI員工可在部分環(huán)境中穩(wěn)定交付可衡量的結(jié)果。

但RaaS模式要想走向深水區(qū)，單靠一家之力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。百融已宣布聯(lián)合華為、阿里夯實(shí)算力底座，與高校共建智能體治理標(biāo)準(zhǔn)，并發(fā)起產(chǎn)業(yè)基金孵化垂直場景應(yīng)用，繼續(xù)向深水區(qū)探索。

敢為結(jié)果兜底，不是口號，是用系統(tǒng)工程把不確定性，變成確定性。

4.SaaS黃昏，RaaS破曉：一場有關(guān)責(zé)任的冒險(xiǎn)

這種從功能交付到結(jié)果兌現(xiàn)的轉(zhuǎn)向，正在引發(fā)企業(yè)軟件底層邏輯的連鎖反應(yīng)。SaaS行業(yè)的危機(jī)，或許并非來自對手，而是源于自身邏輯的瓦解。

科技博主Martin Alderson用下面的圖片指出：AI編碼Agent正將軟件構(gòu)建成本壓低90%。這改變的不僅是賬面數(shù)字，更是企業(yè)的認(rèn)知。如果業(yè)務(wù)部門已經(jīng)可以用自然語言快速生成專屬的工具，誰還愿意為一套標(biāo)準(zhǔn)化、功能冗余、年年漲價(jià)的SaaS系統(tǒng)買單？

這動(dòng)搖了SaaS賴以生存的根基：“用一套產(chǎn)品服務(wù)千家企業(yè)”的規(guī)模經(jīng)濟(jì)模型，正在被“千企千面、按需生成”的新范式侵蝕。

這一趨勢在數(shù)據(jù)層面已現(xiàn)端倪。傳統(tǒng)的SaaS估值模型嚴(yán)重依賴高NRR（凈收入留存率）和席位擴(kuò)張，而AI Agent的崛起直接擊穿了這一底座。簡單的CRUD（增刪改查）工具類軟件，將最先被AI Agent掃進(jìn)歷史的垃圾堆。市場正在從購買軟件轉(zhuǎn)向生成能力，這不僅僅是成本的優(yōu)化，更是控制權(quán)的回歸。

在全球范圍內(nèi)，關(guān)于未來組織形態(tài)的共識正在迅速達(dá)成。麥肯錫在2025年11月發(fā)布報(bào)告《智能體、機(jī)器人與我們：人工智能時(shí)代的技能伙伴關(guān)系》指出：未來的工作將是人、智能體和機(jī)器人之間的合作。并且人工智能的整合并非簡單的技術(shù)部署，而需要重新構(gòu)想工作本身——重新設(shè)計(jì)流程、角色、技能、文化和衡量標(biāo)準(zhǔn)，從而使人、智能體和機(jī)器人能夠共同創(chuàng)造更大的價(jià)值。

在中國，百融云創(chuàng)基于8000家機(jī)構(gòu)客戶的真實(shí)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，為這一宏大的理論框架提供了驗(yàn)證。那些規(guī)則密集、交互高頻、結(jié)果可度量的工作，天然屬于AI。每一位硅基員工的成功上崗，都是對這一趨勢的有力驗(yàn)證。

在這個(gè)不可逆轉(zhuǎn)的大趨勢下，百融云創(chuàng)的RaaS戰(zhàn)略與Results Cloud平臺(tái)，率先完成了從概念到落地的過程。當(dāng)然，這條路遠(yuǎn)未走完。當(dāng)前的應(yīng)用成功仍集中在營銷、客服、招聘等流程標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域。更復(fù)雜的戰(zhàn)略判斷、組織協(xié)同、創(chuàng)新孵化，幾乎仍是一片無人區(qū)。

承認(rèn)局限，就是走向成熟的開始。百融的探索與實(shí)踐，正在于此：它點(diǎn)亮了交付AI員工的未來，同時(shí)也揭示了其背后的挑戰(zhàn)。這條路由理想驅(qū)動(dòng)，卻需要最務(wù)實(shí)的技術(shù)、法律和商業(yè)創(chuàng)新去鋪就。

當(dāng)AI的能力終于觸達(dá)責(zé)任的邊界，這場關(guān)于結(jié)果的冒險(xiǎn)，才剛剛啟程。

（文章封面圖由AI生成，文中未注明圖片來自百融云創(chuàng)）