
在多数公司还在讨论「怎么接入大模型」时,有赞在 2026 春季发布会讲了一件不那么性感、但更接近现实商业的问题:
在多数公司还在讨论「怎么接入大模型」时,有赞在 2026 春季发布会讲了一件不那么性感、但更接近现实商业的问题:
AI 要在商家经营里稳定创造结果,前提不是模型有多新,而是经营系统是否完整。
这场发布会的反常之处在于,白鸦花了 40 分钟讲"数字化底座",而不是直接讲 AI。对一家 SaaS 公司来说,这背后其实是一个明确判断:如果业务链路是断裂的,AI 只能停留在"会回答";只有链路连通,AI 才可能走向"能执行"。

一、一个关键变化:线下门店业务占比过半,SaaS 竞争进入「深水区」
有赞早年的增长叙事来自微商城,但按发布会口径,2025 年其服务商家交易中,线下门店占比已超过 52%。
这不是简单的结构切换,而是商家经营模式整体迁移的结果:流量入口碎片化、门店业态复合化、运营链路复杂化。
过去,商家可以在单平台做增量;今天,门店要同时处理抖音、小红书、微信、到店履约、私域复购、会员体系和资金流。
这也意味着,工具价值不再取决于"单点功能",而取决于是否能把"营销—交易—履约—售后—结算"打成一套闭环系统。
有赞这次把原有的美业业务升级成"本地生活解决方案",本质上是在回答这个问题:当商家经营从单业态走向复合业态时,谁能提供跨场景的一体化系统能力。
有赞的方法论:先补基础设施,再谈智能化引擎
这次发布里,有赞反复强调"增值配套服务"——配送、电子签、保险、分账、支付、跨境合规等。
在传统语境里,这些通常被归为"外围能力";但有赞给出的逻辑是,这些不是加分项,而是经营系统可运行的必要条件。
原因很现实:如果商家还要在多系统之间跳转处理履约、资金、风控,AI 再聪明也只能做前端建议,无法形成端到端收益。换句话说,AI 的商业价值,不由回答质量单点决定,而由能否进入流程决定。
这也是白鸦在台上反复强调"数字化是底座,AI 是引擎"的核心语义:没有底座,AI 很难成为生产力;有了底座,AI 才能变成可复用、可规模化的经营能力。
二、从「智能体」到「AI 员工」:有赞既要做工具级增强,又要做岗位级替代
有赞把 AI 分成两层:
智能体层:内容生产、渠道托管、自动任务、促销转化;
AI 员工层:AI 客销、AI 数据分析师、AI 营销专家、AI 客户运营专家、AI 导购助理、AI 知识运营师。
这个划分的重点不在命名,而在交付目标变化:智能体是"帮你做一件事",AI 员工是"替你完成一个岗位目标"。
其中,AI 客销是当前最可量化的一条线。按发布会口径,已在 1416 家商家使用,完成 613 万次对话,带来 5570 万交易额。这组数字的行业意义在于:客服系统从"成本管理"向"收入相关"迁移,客销岗位开始从被动答疑走向主动转化和线索筛选。
对商家而言,这类能力的价值不止是省人力,而是提高"交易前最后一公里"的稳定性:回答正确率、情绪管理、跨渠道连续跟进、售后动作自动触发,这些共同决定了转化率和退款率。
三、对「AI 会不会吃掉 SaaS」的回答:不会,AI 会重写 SaaS 的生产方式
发布会里,白鸦给出一个明确观点:AI 不会吃掉软件,但会重写软件。
其逻辑是:
通用模型是概率系统,结果天然波动;
商家经营是确定性系统,要求规则、账务、履约、库存稳定执行;
因此,AI 负责理解与决策,软件负责约束与执行,两者不是替代关系,而是耦合关系。
在这个框架下,SaaS 的竞争点会从"功能覆盖率"转向三件事:
数据与知识是否足够结构化;
能否把 AI 决策嵌入业务流程;
是否形成可持续迭代的行业实践库。
有赞提出"AI 知识运营师"本质上也是围绕第三点:当企业资料碎片化、版本冲突、知识不更新,AI 输出就会快速失真。
知识治理将成为下一阶段 AI 商业化的"隐性基础设施"。
四、加我推荐官:有赞对新流量入口的下注
相比传统 SaaS 发布会,这次另一个值得关注的点是"加我推荐官"。有赞把它定义为围绕 AI 推荐场景的品牌表达优化服务。其核心不是关键词覆盖,也不仅仅是 GEO,而是提升品牌内容在 AI 系统中的可理解性与可引用性。
这对应一个正在成形的趋势:
当用户把"买什么、怎么选"交给 AI 问答,品牌竞争会从"搜得到"转向"被推荐"。在这一阶段,内容表达结构、证据链完整性、跨渠道一致性,会直接影响品牌在 AI 语境中的可见度。商业模型看,这类服务也意味着 SaaS 公司正在向"软件+服务+运营"混合形态演进。
五、春季发布会的真正信号:SaaS 行业从「功能时代」进入「执行时代」
如果把这次发布会压缩成一句话,它给行业的信号是:
AI 时代的 SaaS,不再只卖功能,而要交付可执行结果。这对厂商提出更高要求:不仅要有产品,还要有流程能力、知识能力和组织化服务能力;也对商家提出更高要求:不能只把 AI 当工具,而要把 AI 放进经营系统,重构人、流程和岗位分工。
有赞这场"反热点"发布,某种程度上是在提前回答一个问题:当大模型能力逐步平权后,企业竞争优势会落在哪?至少从有赞春季发布会的答案看,优势不会只在模型选择,而会落在谁能把行业实践沉淀为系统能力,并持续转换成商家的经营结果。



