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数科星球，作者:苑晶，编辑:大兔
图片来源：由无界AI工具生成
ERP、SaaS等传统企服花了几十年教育市场，至今，从业者们仍能回想起开拓客户之不易。但AIGC大潮袭来，情况一反常态，企业主们开始反客为主地寻找软件供应商。
数科星球所熟知的一家AIGC创业企业，自开拓ToB市场后，已积累10万余用户。投资人们笑称：“这种情况过去只在社交和游戏行业出现过。”
如今，企业主们纷纷抛下SaaS的饼，拥抱AIGC，原因无他：因为有裁员刚需。
ToB大有可为
一直以来，企业级市场因“集体决策”之原因，被认为是慢热型市场。慢热的背后，最吸引投资人们的，是诸如SaaS类产品的扩展速度。
a16z支持的AIGC公司Ireverent Labs获得Samsung Next新一轮投资:金色财经报道，AIGC公司Ireverent Labs刚刚完成了新一轮融资，Samsung Next领投此轮融资，没有透露具体金额。这轮融资并不是Ireverent Labs的第一次融资，该公司成立于2021年，去年筹集了4500万美元资金，由Andreessen Horowitz（a16z）领投。[2023/8/24 10:40:11]
不过，最近，由于AIGC在企业服务行业的风投明显盖过了SaaS赛道。一位工具型AIGC创业者对数科星球这样说：“我们两个月搞了10万用户，现在在全国有600多个代理商了。”这是一家SaaS转型AIGC的企业，在这名创始人与多位客户企业沟通后，发现ToB类型的AIGC产品接受度很好。
“办公类肯定是比较大的场景了，办公是牵扯人最大精力的，普通人其实最希望在这里节省时间、提高效率，”一位投资人对数科星球这样说。
英国法官：Craig Wright起诉Kraken和Coinbase必须支付40万英镑法律费用:7月26日消息，澳大利亚计算机科学家Craig Wright必须支付40万英镑（约合51.6万美元）的法律费用，以起诉加密货币交易所Coinbase和Kraken。
英格兰和威尔士高等法院法官James Mellor表示，他不相信Craig Wright有能力支付诉讼费。他指出，在周二发布的一份判决书中，此前有关Craig Wright财务状况的说法前后矛盾。
Mellor法官表示，这些证据“并不能说服我”Craig Wright或他的投资公司有流动资产来支付潜在的巨额法律费用；如果不提供担保金，他将在几周内撤销此诉讼。[2023/7/26 16:00:03]
客观地说，AIGC与办公的结合场景很多，除底层的语音识别、文本分类、机器翻译等，还有企业用相关技术检测员工的情绪状态。在技术场景中，AIGC可以提前对大数据集预处理，减少数据错误。
共26枚DigiDaigaku以369.52 ETH在Gem平台被匿名卖家购入:8月30日消息，据 Etherscan 数据显示，匿名买家（地址为 0x4dbe965abcb9ebc4c6e9d95aeb631e5b58e70d5b）通过 Gem 以 369.52 ETH（约合 56 万美元）购买了 26 枚 DigiDaigaku 系列 NFT。另据 OpenSea 数据，截至发文时该项目地板价暂报 16.8 ETH。[2022/8/30 12:56:18]
就像国内某些大厂力推的聊天机器人产品中所提到的那样，目前ToB中的AIGC已经可以完成自动答复、自动排版等工作了。
一家企业对数科星球说，“我们已经有十几万用户在排队了”，就可见AIGC在ToB端有多么火爆。
SaaS只能融合
动态 | Craig Wright和Ira Kleiman进入和解讨论:据courtlistener官网显示，Craig Wright和Ira Kleiman提交联合动议，双方达成了“原则上不具约束力的协议”来解决案件，双方同意达成具有约束力的解决方案以符合双方“最佳利益”，双方要求将所有案件截止日期延长30天，以促进谈判。[2019/9/20]
在我们所接触的多家企业中，专注内容营销文案的公司也得到了ToB客户的追捧。
“这个赛道很挤，虽然增长还是不错的，但参与方也非常多”，这位高管回答。不过，在数科星球的了解中，这家企业已经开始了差异化竞争。“我们在GPT基础上做了自己的Promote，我们训练了20多个模型，目前在小红书这类App中已经覆盖90多个场景了。”在这位高管看来，这家公司和同行的差异化在于其有专属模型，较之市面中的其他大模型在营销文案的写作上更为好用。
还有一家企业，在过去积累了不少公文类数据，因这类数据并不容易得到，所以在这家企业中，目前结合AIGC所得出的公文写作模型颇受市场欢迎。在一位从业者口中我们得知，目前在政府层面，对于公文写作的态度并不算排斥，在这家公司的接洽中，已有几个政府级别客户进驻。
除上文所提及的，其实，在ToB领域，还有其他的场景也颇有潜力：如一键生成PPT、一键生成脑图、一键生成官网或数字人等多种需求。
更为夸张的是，一些AIGC产品已事实上踏入了SaaS公司的禁脔：
比如在客户支持和服务场景中，现在的AIGC可以作为第一响应者提供帮助。它可以生成快速、准确的解决方案，降低客服团队的压力，并且AI可以打通知识库、FAQ和教程系统；
在业务流程自动化领域，报告创建、数据分析、文档审查等已经可以用AIGC完成；甚至在商业决策中，它还可以用于预测市场趋势、客户留存率和潜在收入等。
除了开发、市场营销和客服外，销售人员也能在相关产品中体验自动生成销售提案、报价和合同等功能。一些外贸行业高管曾对分享过：“这方面，机器人做出来的东西和人已经没有分别，甚至我觉得做得更好。”
一位在SaaS内卷过的创始人倾诉苦水：“2019年我们做SaaS，行业特别卷，以至于我们只能做垂直、做聚焦才有生存空间，最后我们不得不砍掉其他不相关的功能，只做细分，当时真的太卷了。”
不过，在今年，初试AIGC后，情况得到了好转。
虽然产品类型多样、场景也各有不同。不过，在我们的系列探讨中，在用户的购买意愿这个问题中高管们却给出相同的答案：裁员。“因为现在大家压力都特别大，我这边有很多客户问，有没有工具能把10个人裁到5个的，”一位业内从业者提及。
这意味着，至少在最近，企服的增长逻辑会被影响。一位从业者这样说：“以前我们死乞白赖往外推也推不下去，中国的SaaS市场是国外的1/8，但这次不一样了。”
在过去，企业服务行业的产品重心是数据收集、流程管理和流程优化：“本质上，企业对这些不太感兴趣，”造成这种结果共有两大原因：其一是国内企业对数字化的认知较国外并不高；其二是国内企业普遍没钱。一位投资人补充说，他认为，“在中国，以往的软件让人在上面的投入过大，以至于想干点什么都要几千次点击、几百次操作，而AI把这些全省了，工作被极简化了。”
在效率的提升上，AI的效果显而易见，并且从人性的角度考虑，给出的结果更加直观：即工作量不变，给员工的工资变成了老板的收益。
以上改变均是在两个月间发生的。值得注意的是，在企业界还未熟稔AIGC时，AIGA的概念横空出世了。
AIGA意为人工智能生成行动，在业界，这被理解为是对自动化的再升级。在AIGA框架下，AI可以帮助分析项目需求、平衡团队技能和分配任务优先级。
在CRM场景中，AIGA可以根据客户行为和需求自动生成与客户互动的计划。在以往，国内出现了一些以LBS推荐的销售线索类CRM产品，不过这类产品的销售动作仍靠真人进行，在AIGA里，跟进潜在客户、推送对客户来说更针对性的信息都可能被AI取代。
激进一些点说，如果说AIGC取代了低级职场人，那么AIGA便可能取代中端职场人。如果更激进一点，未来纯粹的AI企业服务公司的出现，也未尝毫无可能。
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