AI 圈里一直就有一种顽固的执念：用 AI 替代 SaaS。
遗憾的是，迄今为止还没见到成功替代的先例。倒是那些资本不足的 AI 创业公司，直到资金耗尽，也没拿下一家真正的客户。
其实，这一点儿也不奇怪。
因为任何 SaaS 系统，已经承载和固化了用户的业务逻辑，沉淀了海量的客户数据，已经形成用户数年的使用习惯，成为业务运转离不开的依靠。
但也有人认为，AI 方式会有更高的效率。
但看看企业的业务就会发现，这是个伪命题。因为“效率”在任何业务场景下，相对结果的正确性来说，都不值一提。
客户为了效率替换现有系统，想多了。
其实，企业 AI 最大的问题，是幻觉，任何企业都不会给其留有一点容错空间。
所以，固定的业务流程形态，仍是 SaaS 软件的天下。想要替换掉，这件事没有可能。
退一万步讲，即便 AI 在功能上完全复刻了 SaaS，但这也只是个替换，并不会给企业带来新的“增量价值”。
实际上，AI 唯一正确的出路，就是找到属于自己的新业务价值。
说得直白一些，就是那些 SaaS 难以实现，但却是 AI 天然擅长的领域。
这类 AI 的新增量价值，往往远超 SaaS 的既有价值。
这么说可能有些抽象，我们用“供应链管理”和“供应链风控”两个业务场景举例。
供应链管理是 SaaS 成熟的领域，这个业务流程是固定、稳定的，是 SaaS 软件的强项。
而供应链风控是全新的增量价值场景，也是 AI 的专属优势。
例如，当某一地区突发自然灾害，比如水灾、地震、道路损毁等情况，AI 可以快速识别处于受灾范围内的供应商，自动提示供应链风险，同时在未受影响区域，匹配同类零部件的供应商。避免供应链缺失或中断所导致的连续生产问题，其价值难以估量。
这种风险驱动的动态响应，是 SaaS 或传统软件所不具备的处理能力，但恰恰是 AI 推理最能发挥长处的地方。
企业 AI 真正的商业机会，在于为客户提供的全新价值空间，而不是对 SaaS 的价值替代。
AI 的机会不在替换，而在开拓 SaaS 覆盖不到的新价值空间。
