Linkloud联合出海同学会亮相SaaStr Annual 共话全球SaaS与AI新机遇

聚焦垂直SaaS、全球化拓展与AI商业化落地，百余位创业者共探企业服务未来方向

2025年9月，Linkloud与出海同学会SEAMATE再度携手，在全球规模最大的SaaS盛会SaaStr Annual期间成功举办“Go Global, Be Global”主题沙龙[k]。活动吸引了逾200位来自SaaS、AI领域的创业者、从业者，以及数十家正在探索全球化布局的出海企业代表参与[k]。本次活动获得盛大集团、AsianFin、Palo Alto Community等机构的大力支持[k]。

沙龙围绕五大核心议题展开深度探讨：

• SaaStr Annual及AI Summit的最新观察与启示
• AI如何助力SaaS服务超大型客户
• 美国与日本市场为何成为AI+SaaS企业的首选
• AI商业化进入上半场，对SaaS是机遇还是挑战
• 红海市场中，新一代创业者如何寻找切入点并实现产品市场匹配（PMF）

以下为三大主题Panel的精华内容梳理[k]。

Panel 1：SaaS 2024全球创投观察

陈璧葵（MCVentures合伙人）指出，AI基础设施领域正迎来新机遇，其关注的LanceDB作为为多模态数据设计的开源向量数据库，已服务Midjourney等大型平台，显著提升数据管理效率与资金利用率[k]。她强调，SaaS相较于传统企业软件的核心优势在于可自助获客与低成本交付，尤其适合覆盖传统软件难以触达的长尾市场[k]。她建议创业者聚焦高增长、定制化需求少的垂直领域，如建筑行业的成本与工期管理SaaS，解决信息孤岛痛点[k]。

赖佳敏（UB Ventures日本合伙人）认为，Vertical SaaS在细分场景中具备高留存、低流失的潜力，日本市场年流失率普遍低于1%[k]。她指出，日本SaaS市场成熟度约为美国的40%，发展空间广阔，企业付费意愿强且偏好年付模式[k]。中国团队出海日本应重视本地化，组建日语团队，并建议将公司定位为本地或国际化企业以规避地缘政治影响[k]。AI与硬件结合的产品可发挥中国供应链优势[k]。

许高（Plaud.ai创始人）介绍，其公司通过AI可穿戴设备采集现实音频数据，践行“AI as a Service”理念，已服务全球近25万用户，涵盖企业高管、销售及专业人士[k]。Plaud.ai在日本营收占比达25%，尤其在建筑行业用于精准工期管理[k]。他认为，创业初期若融资困难，应优先选择Vertical SaaS以确保生存，并通过API集成拓展场景[k]。

Panel 2：如何打造国际化企业服务产品？

薛理玮（Ptmind联合创始人）分享，公司从“热图”单点功能切入日本市场，逐步发展为All in One数据分析平台[k]。他指出，日本企业IT水平普遍偏低，推广需依赖代理商和服务商协同推动，PLG模式难度较大[k]。获客可结合线上SEO、社交媒体与线下展会[k]。面对同质化竞争，关键在于持续细分市场，精准匹配不同客户对服务模式、UI偏好等差异化需求[k]。

Teddy（AfterShip创始人CEO）强调，服务十万美元以上大客户时，合规与本地团队是主要挑战，PMF周期长，需长期耐心打磨[k]。他建议，SaaS产品应超越单一功能维度，借鉴“苹果生态”思维，关注B2B2C链条中C端用户体验，通过提升终端价值增强整体产品粘性[k]。

徐磊（LanceDB联合创始人CTO）表示，面对大客户需优先开发具备高复用性的通用功能，避免定制化[k]。开源策略有助于扩大开发者社区，提升产品易用性至关重要[k]。应对竞争，应深入挖掘客户对现有方案的不满点，持续沟通以发现真实痛点[k]。

Panel 3：AI & Agent如何重塑企业服务？

谢欣（飞书CEO）回顾，飞书初期尝试打造“全能AI助手”效果不佳，现转向聚焦AI擅长的具体场景，如智能会议纪要（转录+总结）已获高度认可[k]。他指出，AI应融入现有工作流而非强行重构，当前用户对AI替代人类的预期过高，实际落地需理性[k]。商业化方面，AI功能需具备确定性价值才能收费，如代码生成类产品因价值明确更易变现[k]。他建议采用“订阅+按量付费”模式，并强调“产品本身是否不可或缺”是收费成败的关键[k]。

端侧AI与编程Agent：技术演进与商业化探索

从隐私保护到开发赋能，AI技术正加速渗透企业与个人场景

• AI发展呈现三波趋势：第一波为底层大模型，第二波聚焦算力与云服务，第三波则集中在应用层，如辅助编程、外语学习、陪伴类AI等。[k]
• C端应用普遍早于B端，因C端知识多集成于模型中；而B端涉及企业内部数据，需依赖RAG等技术，且数据权限问题尚未完全解决，影响落地进度。[k]
• 若整体技术生态尚不成熟，商业化将面临挑战。[k]

Zack，Nexa AI 联合创始人兼CTO

• 产品简介：为企业提供端侧AI模型及解决方案。[k]
• 端侧部署AI Agent的原因：
  • 有效保护用户隐私；[k]
  • 满足对延迟敏感的高实时性场景；[k]
  • 多模态场景下，语音等数据难以实时上传至云端处理。[k]
• 主要应用场景：
  • 有AI需求的硬件厂商，如可穿戴设备，用户交互场景相对固定；[k]
  • 对数据隐私要求高的行业，如医疗、法律等。[k]
• 产品现状：
  • Nexa在降低模型幻觉、提升输出格式规范性方面具备优势；[k]
  • 当前运行模型参数规模小于10B；[k]
  • 需提升方向：
    • 长文本处理受限，已有研究提出双Decoder架构，性能可提升5倍；[k]
    • 增强多模态能力。[k]
• 关于Hugging Face：
  • 作为开源平台，Hugging Face已实现财务平衡，其赋能开发者模式具有参考价值；[k]
  • Nexa在协同开发中使用Hugging Face，但数据共享依赖稳定云服务，迁移到AWS等平台仍存挑战。[k]

李珎，Replit AI Agent项目创始人

• 产品简介：Replit是基于浏览器的集成开发环境（IDE），支持多种编程语言的在线编写、运行与分享，9月推出首款AI编程Agent产品。[k]
• Agent产品发布情况：
  • 上线后吸引大量用户，尤以编程初学者为主；[k]
  • 全球约3000万软件开发者，AI有望赋能更多人自主构建软件，Replit致力于降低开发门槛。[k]
• 对Agent的思考：
  • Agent是首个“特殊按钮”——响应延迟（10-20分钟）、结果不确定，与传统即时响应、确定性结果的按钮形成对比；[k]
  • 编程类Agent需高性能支撑复杂软件构建；[k]
  • 未来目标是实现手机端简易Agent操作。[k]
• Replit Agent当前水平：
  • 目前能力评分约50分，用户预期较高；[k]
  • 虽可完成建站、寻找产品市场匹配（PMF）、辅助非程序员开发等任务，但在集成企业内部SOP与API、构建复杂框架方面尚不完善。[k]
• 商业化思考：
  • 考虑订阅制与按量计费结合，当前主推订阅模式（设使用额度），部分客户将项目部署于Replit平台，形成云服务收费模式；[k]
  • 用户愿为实际创造的价值付费；AI Agent有望在内部工具领域开辟新路径，提升中小企业自建工具能力，改变付费意愿结构；[k]
  • 最愿意付费的客户是那些通过Agent显著降低成本的群体；[k]
  • Agent支持定制，运行中可收集用户反馈用于模型训练；长期看，Salesforce、Workday等传统企业软件可能面临重构可能，值得关注。[k]