AI 的发展正在进入垂直智能体时代。相比传统 SaaS，垂直 AI 智能体不仅能解决更复杂的业务问题，还可能开辟出一个规模更大的产业空间。本文将结合 YC 的最新观点，探讨这一趋势背后的逻辑与潜在机会。

过去一年，AI 创业者都在问同一个问题：

“语言模型已经成了基础设施，那创业者还能从哪里切入？”

在最新一期 YC 播客中，YC 合伙人Jared Friedman抛出一个明确观点：

“垂直 AI Agents 可能是比 SaaS 还要大的机会。”

他认为，AI Agent 不是一个短期潮流，而是一种新的软件范式。

正如 2000 年代初 SaaS 替代了本地软件一样，垂直 AI 智能体将在未来十年重新定义“企业软件”的边界。

这期节目的语气很明确——YC 认为 “垂直 AI 智能体” 将成为未来十年的创业主流，就像 2010 年代的 SaaS 一样。

原因有三：1) 技术成熟：LLM API、向量数据库、长上下文记忆等基础设施完善；2) 企业准备度高：SaaS 模式已普及，企业愿意为效率付费；3) 供给缺口大：大模型公司不会垂直下沉，留出了生态空间。

一、从 SaaS 的历史看技术拐点的规律

Jared 在播客中首先回顾了 SaaS 的发展逻辑。

在 1990 年代，软件的主要形式是本地安装的 CD-ROM 应用。直到 2004 年，浏览器引入XML Http Request（Ajax），使得网页能在不刷新页面的情况下与服务器交互——这成为了 SaaS 的关键技术拐点。

从那之后，云端应用的体验首次能媲美桌面软件。Gmail、Google Maps、Salesforce 等产品相继出现，SaaS 模式由此爆发。

“SaaS 的本质，是软件的交付方式改变。

而 AI Agents 的本质，是软件的执行方式改变。”

换句话说：SaaS 让软件“在云上运行”，AI 让软件“自己运行”。

二、为什么垂直 AI Agents 是“第二个 SaaS 时刻”

Jared 指出，大语言模型带来的不仅是功能增强，而是一个新的计算范式。

它让软件不再只是“被动工具”，而是可以主动执行、推理、与环境交互的“代理”。

过去二十年，硅谷约 40% 的风险投资资金投向 SaaS，并诞生了 300 多家独角兽公司。

在 Jared 看来，这个历史正在被重演——只是这次的主角是“垂直 AI 智能体”。

“几乎每一个成功的 SaaS 公司，都可能对应一个新的垂直 AI Agent 公司。”

他预测，未来可能会诞生超过300 家 AI Agent 独角兽，每一家都对应一个曾经的 SaaS 领域。比如：

• Gusto → AI 薪酬与人力代理
• Qualtrics → AI 用户研究代理
• Zendesk → AI 客服代理
• Atlassian → AI 项目管理与协作代理

这些代理不只是自动化软件，更是整合“软件 + 人”的工作流系统。

三、为什么“垂直”比“通用”更有机会

很多创业者希望构建一个通用 AI 助手或企业 Agent 平台——像“AI Siri”一样万能。

但 Jared 认为，这条路会被大公司（OpenAI、Google、Anthropic）垄断。真正的创业机会在于垂直化与专业化。

“AI 的能力是通用的，但企业问题永远是垂直的。”

Harj Taggar 进一步补充道：

• 每一个 SaaS 产品都依赖对行业流程的深度理解；
• 企业内部的任务（财务、合规、客服）高度复杂、差异化大；
• 通用 LLM 很难直接落地，必须通过定制数据、API 接口和专有工作流来封装。

因此，垂直 AI 智能体的壁垒在于：

1. 行业深度

2. 数据私有化与结构化处理能力

3. 与现有 SaaS 或 ERP 系统的深度集成

这意味着未来的 AI 创业，不是再做“新工具”，而是重新定义“行业工作系统”。

四、SaaS 模式的再进化：从“软件+用户”到“软件+人+AI”

传统 SaaS 仍然需要大量人力参与——运营、客服、财务审批、内容生产……

Jared 指出，这也是为什么 AI Agents 有潜力比 SaaS 更大。

“SaaS 优化了工作，AI Agents 替代了工作。”

他解释道：

• SaaS 降低了信息流转的摩擦；
• AI Agents 则能直接执行任务、决策、总结结果；
• 企业的支出结构因此将改变：软件成本小幅上升，但人力成本大幅下降。

另一位嘉宾 Diana Hu 举了几个例子：

• Momentic：用 AI 代理取代 QA 测试团队，实现全自动化质量验证；
• Outset AI：面向用户调研与问卷，AI 能自动分析、生成洞察报告；
• Kappa.AI：用于开发者支持的技术问答代理，替代部分 DevRel 团队；
• PowerHelp：AI 客服代理，能真正取代大型企业客服组而非“辅助回复器”。

这些公司有一个共同点：它们的产品不仅是“工具”，而是“可执行任务的数字员工”。

五、AI Agents 的产业影响：从人到系统的结构重塑

Harj Taggar 还提到一个重要趋势：

“过去的创业建议是：找到最优秀的人去填岗位；

未来的建议将是：找到最优秀的工程师去构建智能体。”

这意味着组织形态将发生结构性变化。

未来的独角兽可能只需要几十人就能运营数亿美元的业务。

AI Agent 公司通过将 LLM 嵌入企业关键流程（客服、研发、运营），使得组织扩张不再线性依赖人力。

这将带来两个直接影响：公司规模缩小、生产效率提升；人力成本与软件成本重新分配。

简单来说就是：SaaS 让企业“更高效”，而 AI Agents 让企业“更轻、更小、更自动”。

以上，祝你今天开心。