投资者在过去几年向人工智能相关公司投入了数十亿美元，这一领域在硅谷及全球资本市场持续占据重要位置。但多位风险投资人表示，并非所有打着“AI”旗号的软件即服务（SaaS）初创企业仍能获得市场关注，一些类型的项目正逐渐被资本边缘化。

投资偏好转向“深度”和“嵌入式”

645 Ventures管理合伙人Aaron Holiday表示，目前更受青睐的AI SaaS方向包括：构建AI原生基础设施的公司、掌握专有数据的垂直SaaS、能够帮助用户真正完成任务的行动系统，以及深度嵌入关键业务流程的平台。

与之相对，他指出，一些类型的公司正被视为“缺乏吸引力”，包括：只是在现有流程上叠加一层薄弱工作流、提供通用横向工具、仅具备轻量级产品管理功能或表层分析能力的初创企业。“基本上，凡是现在AI代理就能轻易完成的事情，投资人兴趣都在下降。”Holiday表示。

F Prime投资人Abdul Abdirahman也称，没有“专有数据护城河”的通用垂直软件正在失去市场青睐。AltaIR Capital创始人兼管理合伙人Igor Ryabenky则指出，缺乏产品深度的项目“基本不在投资者考虑范围内”。

“界面+自动化”不再构成差异化

Ryabenky表示，如果一家公司的差异化主要体现在用户界面和自动化层面，“这已经不够了”。在他看来，进入门槛的降低，使得构建真正的竞争壁垒更加困难。

他认为，新进入者需要从一开始就围绕“对真实工作流的所有权以及对问题的清晰理解”来设计产品。他指出，“庞大的代码库不再是优势，重要的是速度、专注以及快速适应的能力”。在商业模式上，他还提到，刚性的按席位收费模式将更难维持，而基于使用量的定价在当前环境下更为合理。

工作流所有权与“代理接管”

Emergence Capital普通合伙人Jake Saper同样将“所有权”视为关键。他以开发者工具Cursor和Claude Code为例称，两者之间的差异是“煤矿中的金丝雀”。

“一个拥有开发者的工作流，另一个只是执行任务。”Saper表示，在他看来，开发者正越来越倾向于选择“执行”，而非“流程”。

他指出，任何试图通过“工作流粘性”来留住尽可能多人工用户的产品，未来可能面临更大挑战，因为AI代理正在接管工作流。“在Claude出现之前，让人类在你的软件中完成工作是一道强有力的护城河，但如果代理在做这些工作，谁还在乎人类的工作流？”他对TechCrunch说。

在集成层面，Saper认为，随着Anthropic推出的模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）使AI模型与外部数据和系统的连接变得更为容易，单纯依靠“集成能力”构建壁垒的模式也在减弱。用户无需下载多个集成或自行构建客户集成，即可通过MCP完成连接。

“曾经，作为连接器是一道护城河，”Saper表示，“很快，它将变成一种公用设施。”

传统工作流工具和通用生产力工具承压

Abdirahman提到，曾经流行的“工作流自动化和任务管理工具”，即便能够协调人类工作，随着AI代理直接执行任务，其必要性也在下降。他称，一些公共SaaS公司股价走弱，部分原因在于新一代AI原生初创企业提供了更高效的技术方案。

Ryabenky则指出，目前在融资上更为困难的SaaS公司，往往是那些容易被复制的类型。“通用生产力工具、项目管理软件、基础客户关系管理（CRM）克隆，以及基于现有API构建的薄弱AI包装层都属于这一类。”他说。

在他看来，如果产品主要只是一个界面层，缺乏深度集成、专有数据或嵌入式流程知识，“一支强大的AI原生团队可以很快把它重建出来，这正是让投资者保持谨慎的原因”。

资本转向“难以复制”的AI SaaS

多位受访投资人均提到，当前仍具吸引力的SaaS方向集中在深度和专业性，以及深度嵌入关键工作流的工具上。Ryabenky表示，公司需要将AI更深地集成到产品之中，并在市场沟通中体现这一点。

“投资者正在将资本重新分配给拥有工作流、数据和领域专业知识的企业，”他表示，“并远离那些可以轻易被复制的产品。”