當 SaaS 訂閱制走到盡頭：AI 時代的「按成果付費」革命

本文整理自 Bloomberg《Odd Lots》2026 年 2 月播出的單集。

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一場多數人還沒注意到的慢動作危機

公開上市的軟體公司正在經歷一場慢動作的生存危機，但市場上多數人還沒有完全看清這件事的嚴重性。股價跌了一些，營收成長放慢了一點，分析師們在法說會上問幾個關於 AI 策略的問題，然後日子繼續過。但 Andreessen Horowitz（a16z）成長基金負責人 David George 在 Bloomberg《Odd Lots》節目上的判斷要嚴峻得多：這不是景氣循環的正常波動，而是整個產業格局正在被改寫。

George 管理超過 220 億美元的 a16z 成長基金，投資了 OpenAI、Databricks 等 AI 新銳公司。他同時在密切觀察公開市場的軟體股，因為這些公司是他評估「新舊交替」速度的參照指標。他診斷出三重威脅正在同時壓向傳統軟體業，每一重威脅單獨來看都令人擔憂，三重疊加起來的效果可能是毀滅性的。更讓既有業者不安的是，這三重威脅並非各自獨立，而是互相強化、加速彼此的惡化。

你的客戶沒有離開，但他們的錢去了別處

第一重威脅是企業 IT 預算流向的結構性改變。在 SaaS 產業的黃金年代，有一個指標是所有投資人和經營者最看重的：淨留存率（Net Dollar Retention, NDR）。這個指標衡量的是，你現有的客戶今年比去年多花了多少錢在你的產品上。一家健康的 SaaS 公司，NDR 通常在 120% 以上，意味著不靠拉新客戶，光靠現有客戶的自然增長就能帶來 20% 的營收成長。

但 George 觀察到一個從 2021 年就開始的趨勢：上市軟體公司的 NDR 持續下滑。原因不是客戶在流失，也不是產品變差了，而是企業的「新增 IT 預算」正在被重新分配。過去，一家企業每年的 IT 預算裡有一部分是固定會流向既有供應商的擴張採購：多買幾個座位、多開幾個模組、升級到更高級的方案。現在，這些「增量預算」愈來愈多地被挪去了 AI 相關的計畫。企業的 CIO 和 CTO 面對來自董事會和 CEO 的壓力，必須展現公司的 AI 策略。這意味著原本會流向 Salesforce 多開幾個座位的錢，現在被拿去試用 AI 客服工具或購買大型語言模型的 API 用量了。

你的客戶還在用你的產品，續約率可能也沒有明顯下降，但他們不再像以前那樣逐年增加支出。對於仰賴「土地加擴張」（land and expand）策略的 SaaS 公司來說，這等於是成長引擎熄火。

當護城河開始漏水

第二重威脅是競爭格局的急速惡化。AI 最被低估的影響之一，不是它能取代多少工作，而是它讓軟體開發的速度快了多少。George 指出，當建造軟體變得更快更便宜，每一家公司都有能力迅速擴張自己的產品範圍到相鄰領域。

過去，一家做人資管理的 SaaS 公司，跟一家做薪資管理的 SaaS 公司，彼此之間有一道天然的護城河：開發一套完整的人資系統需要幾十位工程師花兩三年的時間，不是誰想做就做得到。但在 AI 輔助開發的時代，這個時間和成本被壓縮了好幾倍。做薪資管理的公司可以在幾個月內推出一個堪用的人資模組，做人資的公司反過來也能快速切入薪資。每家公司都在侵入別人的地盤。

結果是什麼？競爭者的數量暴增，而且每個競爭者都能比以前更快地追上你的產品功能。過去你花三年建立的功能優勢，現在可能只有六個月的領先時間。產品的護城河正在加速侵蝕，而且這個趨勢只會隨著 AI 開發工具的進步而加速。對於那些靠「功能領先」而非「資料或網路效應」來維持競爭力的公司，這是一個根本性的挑戰。

按成果付費：壓倒既有業者的最後一根稻草

第三重威脅，George 認為是最致命的：商業模式的典範轉移。

軟體產業的定價模式經歷過好幾次演變。最早是一次性的授權費（license fee），你買一套 Office、一套 Photoshop，付一次錢就是你的了。後來轉向訂閱制（subscription），每月或每年付費使用，軟體公司換到了更可預測的營收流。再後來是按使用量計費（consumption-based pricing），用多少付多少，Snowflake 和 Twilio 是這個模式的代表。每一次轉型都重塑了贏家和輸家的名單。

現在，AI 正在催生下一次定價革命：按成果付費（outcome-based pricing）。邏輯很簡單。當一個 AI 客服工具可以自動解決 80% 的客戶問題時，企業不再想按「幾個客服座位」付錢，而是按「成功解決了幾個問題」付錢。成效好，你收得多；成效差，你收得少。這種模式把風險從買方轉移到了賣方，對有信心的新進者來說是一種競爭武器。

George 觀察到，這種模式已經在客服領域開始出現，而且很可能會擴散到銷售、法務、會計、人資等所有可以被量化成果的知識工作領域。這不是理論推測，是正在發生的市場動態。

既有業者的噩夢：不能轉也不敢轉

按成果付費對新進者來說是天賜良機，因為他們沒有歷史包袱，可以從第一天就用這種模式定價。AI 原生的客服公司不需要說服既有客戶接受新的計費方式，它們的第一個客戶就是以成果為基礎簽約的。

但對既有業者來說，這是一場無法輕易打贏的戰爭。想像你是一家年營收 10 億美元的 SaaS 公司，目前按座位數向客戶收費。如果你宣布明年改成按成果付費，會發生什麼事？首先，你的營收會在短期內大幅波動，因為成果型計費天然比訂閱制更不穩定。你的 CFO 和投資人會崩潰。其次，你現有的銷售團隊整個激勵結構都要重建，因為他們習慣賣座位數，不知道怎麼賣「成果」。最根本的問題是：如果你的 AI 功能確實能解決客戶 80% 的問題，客戶就不再需要那麼多座位了。你在親手拆解自己的營收基礎。

George 點出了這個困境的核心：當一場技術變革搭配一場商業模式變革同時發生，新進者幾乎總是贏家。技術變革單獨發生時，既有業者還可以透過收購或內部轉型來追趕。商業模式變革單獨發生時，既有業者可以緩步調整。但兩者同時發生，既有業者就陷入了兩面夾擊：一邊要追趕技術差距，一邊要承受商業模式轉型的陣痛，而新進者兩邊都沒有包袱。

臺灣的軟體業者該怎麼想

George 描述的這場三重威脅，對臺灣的企業軟體公司也不是事不關己。臺灣有不少公司靠傳統的授權或訂閱制在亞太市場經營得不錯，但 AI 帶來的定價革命不會因為你在不同的地理市場就繞過你。當國際競爭者開始用 outcome-based pricing 搶客戶，你的客戶遲早會拿來跟你談判：「他們按解決的問題數收費，你為什麼還要我按人頭買？」

更值得思考的是 George 提出的一個底層邏輯：AI 時代的軟體競爭力，不再只是「你的產品功能多不多」，而是「你有沒有不可替代的產業知識和資料」。當功能性的護城河被 AI 開發加速所侵蝕，真正能留住客戶的是你對特定產業工作流程的理解深度、你積累的產業資料、以及你與客戶共同建立的使用慣性。這些東西不是一家 AI 新創公司花三個月就能複製的。

軟體業的定價模式每隔十年左右就會經歷一次大轉型。從授權到訂閱用了大約十年，從訂閱到按量計費又用了大約十年。每一次轉型都淘汰了一批來不及反應的公司，也催生了一批抓住新模式的贏家。如果 George 的判斷正確，outcome-based pricing 就是下一次轉型。問題只有一個：你打算站在轉型的哪一邊？