11月15日-17日，“2024中国SaaS大会”在苏州太湖万豪酒店隆重举办。本届大会以“盈利有数”为主题，聚焦SaaS企业精细化经营、AI创新、全球化等行业热点，探讨新变局、新机遇下，中国SaaS、企业软件的可持续成长之道。

在本次SaaS大会中，阿里云组织的AI超级闭门会，以“融入 AI 大模型 赋能业务创新”为主题，多位SaaS企业创始人、CEO、产研负责人，走近阿里通义大模型，与阿里云全球伙伴业务部总经理郝漪静、阿里云公共云事业部副总裁郑园、阿里云大模型资深产品专家王志坤等，共同探讨大模型在与SaaS融合过程中遇到的挑战及机遇。

阿里云AI超级闭门会现场

此次闭门会中，阿里云向参会的SaaS厂商全面介绍了大模型技术的最新趋势、阿里云通义模型的最新发展，以及阿里云在“SaaS+AI”领域的生态共建计划。在闭门会的两个Workshop环节，大家分别针对“AI大模型与SaaS结合的挑战与应对策略”“大模型商业化变革，开启新未来”两个话题，进行了深入讨论。

01 共同体

阿里云公共云事业部副总裁郑园在开场致辞中提到，在当前To B业务的挑战下，阿里云与SaaS应用厂商更像一个共同体。阿里云提供的不仅是云解决方案或AI大模型，未来更将与能够长期和阿里云形成战略合作的SaaS厂商等企服领域伙伴一起，共同开拓市场和服务客户。

阿里云大模型资深产品专家王志坤，详细介绍了阿里云通义大模型、阿里云百炼大模型服务平台、大模型Agent应用被集成的合作案例，以及阿里云大模型生态合作政策等方面的最新情况。

大模型在企业级应用上面临着难以找到落地场景、数据安全等挑战。对于很多SaaS厂商来说，由于缺乏AI方面的核心技术和人才，难以实现自身业务与AI的结合。此外，很多场景，受制于大模型的能力现状，在落地效果上也有待进一步提升。

为了应对以上挑战，阿里云在基础模型能力、大模型服务平台升级、生态合作等方面进行了重点推进。

据王志坤介绍，阿里云在基础大模型上做了全面布局，形成了全尺寸、全模态、多场景的通义模型大家族。除了通义千问模型具备文本、语音、视觉、垂直领域等模型能力之外，通义万相也提供了文生图、文生视频等丰富的能力，不断提升基础模型的性能。

大模型在To B场景落地，仅靠强大的基础模型能力还不够，大模型还要和垂直领域的场景、数据、行业Know-how结合，通过生态伙伴补齐从基础模型到落地应用之间的断层，才能保证良好的效果。

在基础模型之上，为了解决大模型在企业落地的“最后一公里”，阿里云推出了面向企业和开发者的大模型开发及应用构建平台——阿里云百炼。王志坤提到了阿里云百炼的全新升级：以开放的应用架构，全链路的模型工具，全新的应用编排能力，以及大模型效果运营中心，最大化地解决客户在使用百炼开发自己行业模型过程中的成本难题和落地痛点。

在阿里云的生态战略中，开放是一个重要关键词。王志坤表示，通义的基础大模型有很多是开源的，百炼平台也是开放的，通过不断招募和吸引全球优质的合作伙伴，共同推动 AI 领域创新和应用落地。“我们非常愿意把我们已经做过的一些应用能力，以 Agent 化的方式提供给大家，共同服务好客户，为客户提供真实的业务价值。 ”

为了更好地加强与生态伙伴的合作，在生态政策方面，阿里云向合作伙伴提供了包括不限于技术赋能、市场推广、商机合作等全方位的生态合作权益，让合作伙伴可以快捷地使用阿里云百炼平台、通义系列模型产品服务。

02 商业化挑战

在Workshop环节，大家就“AI大模型与SaaS结合的挑战与应对策略”、“大模型商业化变革，开启新未来”两个话题进行了深入讨论，针对大模型落地的主要挑战，提出应对策略。

在大模型落地过程中，数据安全（包括数据处理）、缺乏落地场景、人才是三个比较突出的挑战。

在数据安全方面，面临着如何平衡数据安全与私有化成本的问题；此外，在数据方面的另外一个挑战是数据处理。由于许多甲方企业数据标准的不统一，SaaS厂商在面向客户提供AI服务的过程中，还存在着数据处理上的难题。

除了数据安全，大模型在To B 行业落地的另外一个卡点是真正找到解决用户痛点的场景，避免“叫好不叫座”。企服行业对于大模型的精准性、可解释性有着很高要求，因此目前在大模型落地上，更多是要探索一些容错空间相对较高的领域。相对于找到场景，技术反而不是最重要的问题。

此外，大模型落地还有一个重要挑战是AI核心人才的缺乏，SaaS厂商需要更多对大模型技术有着更深刻理解的从业人员。

在第二个Workshop环节，就大模型商业化的问题进行了探讨。在商业化过程中，SaaS厂商的一个重要挑战是：AI做了，但客户认知不到AI的增值，进而不愿意付费。

针对商业化难题，一部分SaaS厂商分享了在AI商业化方面的实践。比如，通过AI能力带来新的付费场景。以会议活动场景为例，大会活动视频切片的生成和分发服务，在以往是比较难以商业化的，AI能力极大提升了短视频内容的生成和分发效率，这样一来就创造了新的付费场景；此外，也有厂商通过将自身AI能力集成到其他工具平台的方式，提升了商业化效率。SaaS厂商做好自己的产品，将能力通过API 开放出来，与生态伙伴一起经营市场，而不是直接面对终端客户，是一种更为高效的商业化落地路径。

03 生态破局

随着大模型能力的提升、成本的下降，以及大模型厂商和SaaS厂商的前期探索，大模型在2024年逐渐具备了在企业级应用场景落地的条件，“SaaS+AI”商业化的进程开始加速。

对于SaaS厂商来说，当务之急是如何解决好前面提到的寻找落地场景、数据安全、数据处理、商业化等诸多挑战。

不同To B业务的差异性，需要大模型厂商和各个领域的生态伙伴加强合作，共同应对大模型在To B场景落地的挑战，生态融合成为破局之道。

正如阿里云全球伙伴业务部总经理郝漪静在总结此次闭门会时所提到的：当前全球非常成熟的SaaS公司，已经在AI领域有了深入思考，本土SaaS厂商同样也面临着如何在AI创新方面寻找突破的挑战，这正是阿里云组织此次闭门会的一个初衷：和生态伙伴共同探讨如何基于阿里云平台，利用通义大模型的技术能力以及生态机制，形成合力，共同开拓客户和市场需要的 SaaS 产品，为客户业务和自身业务创造新的价值。