座位制沒死，但它只適合一半的產品：AI 時代的 SaaS 定價與 BPO 取代浪潮

本文整理自《20VC》2026 年 3 月播出的單集。

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座位制到底死了沒有？

每隔幾個月，矽谷就會有人出來宣告「座位制定價已死」。邏輯似乎很直觀：如果 AI 代理可以替你做工作，那按人頭收費就沒有意義了。但 Gokul Rajaram 的回答出乎很多人意料：座位制沒死，它只是不再適用於所有產品。

Rajaram 是矽谷最成功的「營運者轉投資人」之一，曾在 Google、Facebook、Square、DoorDash 擔任核心高管，現在是基金 Marathon 的創辦合夥人，同時擔任 Coinbase、Pinterest 和 The Trade Desk 三家上市公司的董事。在 20VC 的訪談中，他把 SaaS 產品切成兩類，這個分類方式比「座位制 vs 消費制」的老辯論有意義得多。

存取型產品（Access Products），使用者付費是為了「能使用」這個工具。ChatGPT Enterprise 是典型：企業買的是讓員工能夠使用 ChatGPT 的權限，座位制提供了採購預算的可預測性，企業採購部門喜歡這種模式。這類產品的座位制不會消失，甚至會進化出不同等級的座位（Figma 現在就賣三種不同權限的座位），每個等級附帶不同功能。

工作型產品（Work Products），核心價值不是「讓你用」，而是「幫你做」。法律 AI 工具 Harvey 是例子：如果 100 個人登入但處理了零份合約，按人頭收費就完全說不通。這類產品的價值在於工作產出，定價應該綁定產出的成果，而不是使用者的數量。

這個區分聽起來簡單，但 Rajaram 點出了一個很多公司忽略的問題：大部分產品在加入 AI 功能後，正在從「存取型」轉變為「工作型」，但定價模式沒有跟著調整。結果就是產品在替客戶省人力、做事情，公司卻還在按人頭收錢，等於讓自己的收入和客戶的人數綁在一起。客戶越成功（用更少的人做更多事），公司的收入反而下降。

BPO：AI 第一波真正取代的不是工程師，而是外包

關於 AI 會不會取代工作，討論很多。但 Rajaram 觀察到一個清楚的順序，而且已經在發生了。

第一波被取代的，不是科技業的工程師，而是企業外包給第三方 BPO（業務流程外包）的工作。原因很現實：BPO 的預算是最容易砍的，因為它是外部支出。你可以告訴供應商明天就不續約，但你不能告訴員工明天就不用來了。

Rajaram 說他在研究這個領域時嚇了一跳：各行各業，從醫生診所到金融機構，有多少客服和行政流程是外包到印度和菲律賓的 BPO 中心在處理。Harry Stebbings 補了一個驚人的數字：高盛和巴克萊各自在印度有超過三萬名員工。這些不是核心的投資銀行家，而是在做後台行政、客服、資料處理的工作。

AI 客服代理現在可以提供同等甚至更好的服務品質、更快的回應速度，而且成本低了 20% 到 30%。對企業來說，這筆帳太容易算了。

第二波是「不補人」。當員工離職時，公司不再招聘替補，而是把那個人的工作分配給 AI 工具。這個過程比較隱性，不會上新聞，但正在各行各業默默發生。

第三波才是真正的裁員。Rajaram 認為這一波還需要一段時間，因為大規模裁員有法律、公關和組織士氣的成本。但方向是確定的。

這個順序對 AI 新創來說有一個重要的策略意涵：如果你想快速拿到營收，不要去搶企業的「軟體預算」，要去搶他們的「人力預算」和「BPO 預算」。後者的金額通常比前者大得多，而且決策速度更快，因為不需要經過漫長的 IT 採購流程。

加 AI 不等於做了 AI 產品

很多存量 SaaS 公司的因應策略是「bolt-on AI」，在現有產品上加一層 AI 功能。Rajaram 直言，大部分的 bolt-on 策略有明確的天花板。

問題不在於技術，而在於思維。多數公司只是把 GPT 或 Claude 的 API 包一層皮，加了一個「AI 搜尋」或「AI 助手」功能就宣布自己是 AI 公司了。但這只是升級，不是改造。

真正有效的 bolt-on 策略，是用 AI 重新設計整個產品體驗。Rajaram 舉了文件處理的例子：六到九個月前，AI 還沒辦法可靠地從非結構化文件中擷取結構化資訊。現在可以了。那你的文件上傳流程就應該完全不一樣，使用者在上傳的瞬間就應該看到文件的摘要和關鍵洞察，而不是跟以前一樣只是一個上傳進度條。

他也提醒了一個產品管理上的根本改變：不能有太長的產品路線圖（roadmap）。因為每六個月模型能力就會大幅提升，你花一年規劃的功能可能在下一次模型更新後就變得沒必要了。產品團隊必須跟著模型能力的節奏走，而不是按照自己的節奏走。

Notion 是他認為做得比較好的例子。它不只是加了 AI 功能，而是把 AI 代理融入了整個工作流。但 Rajaram 強調，Notion 能不能長期成功，取決於它是否有在用使用者的互動資料來持續微調模型。如果只是呼叫通用 API，護城河就很薄。

殭屍公司：燒掉過去，或被過去拖死

SaaSpocalypse 的另一個副產品，是大量估值過高的私人 SaaS 公司陷入進退兩難。Rajaram 用了「殭屍公司」這個直白的詞：營收三億美元，成長 15%，但上一輪估值七十億。成長率撐不起估值，但降估融資會打擊士氣。

這類公司只有兩條路。

第一條是被私募基金便宜買走。但 Rajaram 指出，連這條路都越來越難走了，因為私募基金自己也在消化前幾年高價收購的資產，出價已經大幅壓低。

第二條是孤注一擲：放棄既有產品，從零開始打造 AI 原生的新產品。Rajaram 舉了兩個成功案例：Intercom 和 Podium。這兩家公司都放棄了對舊產品的執著，全力推出 AI 原生的新產品線，各自在兩年內就衝到了一億美元以上的新產品營收。

關鍵是要克服沉沒成本謬誤。你在舊產品上投入了多少年的開發心血不重要，重要的是那個產品在 AI 時代還有沒有競爭力。Rajaram 觀察，越是糾結於「怎麼修好現有的生意」，就越沒有精力去「創造一個新的生意」。最成功的轉型者都是直接燒掉過去的橋，然後把現有客戶強勢遷移到新產品上。

成長不再讓人興奮，留存率才是真功夫

Rajaram 在訪談中說了一句值得記住的話：triple-triple-double-double（三年三倍、兩年翻倍）的成長軌跡不再讓人驚嘆了。放在幾年前，這種成長速度足以讓投資人搶著給錢。但現在，從零到一億美元的速度越來越快，Lovable 這類工具可能靠這種軌跡就能直接上市。

問題是，成長快不代表成長穩。Rajaram 以 Jasper 為例：這家 AI 寫作工具一度從 100 萬衝到 1 億美元營收，然後又掉回 4000 萬。大量「輪胎踢客」（tire kickers）試用後離開，數字好看但根基不穩。

所以他現在最看重兩個指標：客戶留存率（Gross Retention）和淨營收留存率（Net Revenue Retention）。他毫不猶豫地表示，一家用 triple-triple-double-double 速度成長但留存率優秀的公司，永遠比一家年成長 10 倍但留存率差的公司更值得投資。

留存率說穿了就是在問一件事：產品到底有沒有真正解決客戶的問題，還是只是暫時吸引了他們的注意力。在 AI 時代，吸引注意力太容易了，任何一個新工具都能在 Product Hunt 上衝一波熱度。但三個月後客戶還在不在、六個月後他們有沒有花更多錢，這才是真正的考驗。

我的觀察

Rajaram 對 SaaS 定價的分析有一個重要的弦外之音：AI 時代的商業模式設計，不能再從「我有什麼功能」出發，必須從「我替客戶創造了什麼成果」出發。這聽起來像陳腔濫調，但定價模式的設計會迫使你把這句話變成具體的數字。

對臺灣的軟體公司來說，BPO 取代這條線特別值得關注。臺灣企業的 BPO 支出規模雖然不如美國，但客服外包、行政流程外包在中小企業中非常普遍。如果 AI 代理能以更低成本提供更好的服務品質，這塊市場的轉移速度可能比大家想像的快得多。

另一個值得深思的是殭屍公司的困境。臺灣也有不少在前幾年高估值環境下融資的新創，現在面臨成長放緩但估值回不去的問題。Intercom 和 Podium 的故事說明，與其死守過去的產品，不如承認環境已經變了，從頭開始可能反而是最快的路。