在数字化转型的浪潮中，“AI+SaaS”被行业普遍视为突破增长瓶颈、提升商业价值的核心路径。
众多SaaS企业坚信，叠加AI功能既能强化产品竞争力，又能通过溢价销售实现利润增长。现在只要是个SaaS公司，都在大讲特讲自己产品的AI能力，但大都绝口不提AI带来的赚钱能力究竟如何。
但现实却事与愿违：多数AI化SaaS产品不仅没实现“更好卖、更赚钱”的目标，反而陷入销售难度升级、盈利能力变差，甚至产品由盈转亏的尴尬境地。
导致这一反差的核心原因，在于AI对SaaS商业逻辑的深层重构，主要表现在毛利影响、定价难题与客户留存三大维度的系统性挑战上。
AI部分的毛利率有多低？
我们知道，毛利率代表了“当前”盈利能力的“理论上限”。
SaaS企业毛利率的计算方法，是将收入减去交付产品的所有成本（COGS，Cost Of Goods Sold）。公式为：
GM%=（Revenue-COGS）/Revenue
SaaS业务的COGS包括：
基础设施—云、托管、带宽等
客户支持—技术、集成等
客户成功—CSM、工具等
开发运营—升级、运维等
不过，至此还没完，因为AI化的SaaS业务，还有一大块AI成本—LLM推理、训练、模型托管、API调用、AI数据库查询的成本，杂七杂八加在一起，不是个小数。
这样算下来，AI大大拉低了原有SaaS的毛利率。而如此低的毛利，再减去SaaS的营业成本，要想实现盈利，自然是难上加难。
AI SaaS的定价有多难？
定价是决定SaaS盈利的核心环节，而AI功能的特殊性，让SaaS企业陷入“定价难、溢价难”的双重困局，难以实现价值与价格的匹配。
首先是价值感知模糊，溢价缺乏支撑。客户对AI的核心诉求是“降本增效”，但这种价值往往难以量化。多数SaaS企业拿不出清晰的ROI测算模型，既无法证明AI功能相对传统功能的增量价值，也难以让客户信服溢价的合理性。
其次是定价模式的冲突。传统SaaS以“按席位”订阅为核心定价模式，而AI功能的使用频率、资源消耗差异显著，“按用量”计费才更合理。但客户接受新定价体系需要漫长的市场教育，因此多数SaaS企业在定价模式上不敢轻举妄动。
最后是竞争挤压定价空间。AI赛道同质化竞争愈演愈烈，部分初创企业为抢占市场份额，采取“低价换量”甚至负利润定价策略，直接引发行业价格战。这种无序竞争进一步压缩了正规运营企业的定价空间，即便拥有成熟的AI能力，也难通过合理溢价实现盈利。
AI的新奇性，将怎样影响留存率？
AI的新奇性能短期吸引客户付费，但它并非对原有SaaS核心价值的补充，反而可能通过替代、价值偏移等方式损害核心价值，最终导致用户留存的结构性下滑。
AI功能“替代”原有核心场景，直接降低用户对SaaS的依赖度。传统SaaS的核心价值，锚定在特定业务流程的顺畅运转和业务痛点的有效解决，而不少AI功能直接瞄准这些核心场景，进行所谓的“高效”替代。
为凸显AI亮点，SaaS厂商往往在研发、营销宣传、销售导向等方面向AI倾斜，让用户过度聚焦于AI而忽视产品整体价值。AI的强吸引力容易让用户形成“只看AI效果”的认知偏差，一旦AI功能未能持续满足预期，用户可能全盘否定SaaS产品的价值。
无论哪种情况，当AI的新奇感消退之时，就是客户大量流失之日。
本质上，这又回到“AI+SaaS”，还是“SaaS+AI”的争论上。而只有正确认知，才可能解决盈利问题。
其实，AI并非SaaS盈利的“拦路虎”，但将其简单视为“增值插件”的思路，必然导致核心商业逻辑的失衡。
AI化SaaS盈利难的本质，是成本、定价与价值留存的系统性错配——AI带来的增量成本未能通过合理定价转化为收益，同时其新奇性又稀释了SaaS赖以生存的核心价值。唯有让AI成为核心价值的增强者而非替代者，才能打破盈利困局。
文章来源：tobesaas
