--- author: Best Partners TV date: '2026-03-05' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=PG9fh6W1eIE speaker: Best Partners TV tags: - ai-code-generation - saas-disruption - fintech-future - enterprise-ai - business-strategy title: 【人工智能】2026年SaaS收入或将腰斩 | Klarna CEO | AI重塑 | 软件生成成本归零 | 一键数据迁移 | 估值重塑 | 盒子里的公司 | 企业技术栈 | ARR衰退 | 商业重构 summary: 本次专访聚焦全球金融科技巨头Klarna的CEO塞巴斯蒂安·西米亚特科夫斯基，他深入剖析了AI对SaaS行业、金融科技及企业管理的颠覆性影响。他预测，AI代码生成工具将使软件开发成本趋近于零，加之数据迁移能力的提升，SaaS行业在2026年可能损失一半收入，导致大型SaaS公司估值承压。他提出了“盒子里的公司”（Company in a Box）模式将兴起，并强调企业需以AI为核心重构技术栈和组织。AI正在改变开发者工作方式、CEO的角色，并驱动金融科技与银行业的变革，推动向数据驱动、以客户为中心的智能化服务转型。Klarna的实践表明，AI是企业发展的工具，核心在于回归商业本质，并实现技术与人性的平衡。 insight: '' draft: true series: '' category: ai-application area: tech-engineering project: [] people: - 塞巴斯蒂安·西米亚特科夫斯基 companies_orgs: - Klarna - OpenAI - Anthropic products_models: - Cursor - Claude Code - ChatGPT - Grok media_books: - Her - The Big Short prototype status: evergreen --- 大家好，这里是最佳拍档。 2026年2月16日，全球金融科技巨头Klarna的联合创始人兼CEO **塞巴斯蒂安·西米亚特科夫斯基**（Sebastian Siemiatkowski）在20VC频道进行了一场独家分享，对AI在SaaS行业、金融科技及企业组织管理方面提出了诸多颠覆性判断。他甚至直言，AI代码生成工具将在2026年导致SaaS行业损失一半收入。 塞巴斯蒂安是数字支付领域的领军人物。2005年，他与两位好友共同创立了Klarna，将其从一家瑞典初创公司发展成为全球领先的“先买后付”（Buy Now, Pay Later, BNPL）巨头。Klarna独创的免息分期模式，不仅改变了消费者的购物支付体验，也为电商商家带来了销售额的增长。在AI浪潮来袭时，塞巴斯蒂安又率先利用AI重构企业，Klarna的实践也成为了AI落地企业经营的典型案例，这构成了本次专访的核心价值。 ### AI驱动SaaS行业危机与估值重塑 在专访中，塞巴斯蒂安首先抛出了最具冲击力的观点：AI的快速发展正在使软件生成的成本急剧下降，甚至趋近于零。这一变化将直接引发SaaS行业的根本性危机。加之AI带来的一键式数据迁移能力，他预测2026年SaaS行业可能会损失一半的收入。 他详细解释了这一判断的核心依据： * **软件生成成本趋零**：AI代码生成工具，如**Cursor**和**Claude Code**的成熟，使得任何人在任何时间都能生成所需的软件。过去开发一款软件需要专业的工程师团队花费数月甚至数年，而现在通过简单的提示词（prompt）就能快速生成代码。这极大地降低了软件开发的门槛和成本，企业对传统SaaS服务的依赖度将大幅下降，不再需要为单一功能付费采购SaaS产品，甚至可以通过AI自主生成适配自身需求的工具。 * **数据迁移成本降低**：数据迁移成本将成为未来SaaS行业的核心变量，也是塞巴斯蒂安认为SaaS行业真正的危机所在。目前，企业核心数据大多被锁定在各个SaaS供应商系统中（如CRM的客户数据、ERP的业务数据）。将这些数据迁移到新供应商平台需要耗费大量人力物力，并重建流程和模型，这是SaaS企业留住客户的核心壁垒。然而，塞巴斯蒂安判断，未来企业将能够通过一键式AI无缝迁移所有数据。这项技术将大幅降低更换SaaS服务的摩擦，让企业选择更加自由，原本依靠数据壁垒形成的用户粘性将不复存在。 当软件生成成本趋近于零且数据迁移摩擦被消除时，传统SaaS企业的核心竞争力将随之消失，这也是他认为SaaS行业收入将在2026年出现“腰斩”的原因。 这一变化带来的直接影响是大型SaaS公司的估值承压。塞巴斯蒂安以**Salesforce**、**ServiceNow**等巨头为例，分析了SaaS行业的估值变化趋势。回顾历史，软件公司的市销率（Price-to-Sales Ratio）曾高达20到30倍，即使亏损也能获得高估值。但随着AI的冲击，目前这一数值已跌至5到10倍，并且他认为还会继续下跌，最终可能接近公用事业公司的水平（1到2倍市销率）。他还提到**Chegg**因**ChatGPT**的出现，市销率仅为0.2倍，收入下降了30%到40%。尽管0.2倍市销率对大多数SaaS公司而言过于极端，但1到2倍的水平完全有可能实现。资本市场需要重新审视SaaS企业的价值。 ### 平台化趋势与“盒子里的公司” 在软件生成成本趋近于零、数据迁移成本大幅降低的背景下，SaaS行业的商业模式将发生根本性变化。塞巴斯蒂安提出，“盒子里的公司”（Company in a Box）模式将兴起，未来的行业赢家将是覆盖面极广的平台型公司。 “盒子里的公司”旨在为企业提供一站式解决方案，将企业经营所需的会计、CRM、项目管理等功能整合在一个平台上，并通过AI Agent实现各功能的无缝衔接。塞巴斯蒂安分享了他进行的实验：将开源会计软件与开源CRM结合，并覆盖**Claude Agent**，只需简单指令即可完成记账、设置客户账户等工作，效果远超传统单一SaaS产品。该模式的核心优势在于解决了传统SaaS产品相互孤立、数据分散的问题，平台型企业能凭借更全面的服务能力整合各类企业需求，形成新的行业壁垒。 ### 企业重构技术栈与AI Agent的赋能 对于企业自身而言，适应这一变化的核心是**以AI为核心重构技术栈**。塞巴斯蒂安以Klarna为例，分享了企业技术栈重塑的实践。Klarna将AI视为银行的操作系统，早在一两年前就开始逐步放弃传统的SaaS服务，因为传统SaaS会将数据分散在各个信息孤岛，无法为AI提供高质量的上下文环境。AI的高效运行需要融合确定性代码和概率性代码，形成统一的技术体系，实现数据的高效流转和利用。 他强调，这并非要求所有企业都放弃SaaS、自主开发所有工具。普通小公司可以采购一站式解决方案，但对于大型企业，尤其是科技驱动型企业，以AI为核心重构技术栈、打造原生的AI技术体系是必然选择。 与此同时，AI也正在改变软件开发者的工作方式，使代码开发走向乐高积木式的复用与组合。塞巴斯蒂安指出，目前AI的使用存在大量“重复造轮子”的现象，不同人使用相同AI和提示词生成相同代码，耗费大量服务器资源。未来，人们将反思这种低效方式，转而缓存和复用已有开源组件。开发者不再需要从零编写代码，而是通过挑选标准化模块进行拼接组合，这不仅能大幅提升开发效率，还能节省算力。他认为，未来的AI核心作用将是完成模块的筛选和拼接，这将成为软件开发的主流模式。 ### AI重塑劳动力结构与CEO角色 除了行业层面的颠覆，AI在企业经营中体现在劳动力结构、运营效率等方方面面。塞巴斯蒂安以Klarna自身的实践展示了一家头部金融科技公司如何用AI重构组织和服务。 最直观的变化是AI驱动的组织精简。Klarna在未追加外部资金的情况下，员工人数从七千人缩减到不足三千人，降幅达50%，主要依靠自然流失和暂停招聘实现，而非单纯裁员。他甚至预判到2030年Klarna员工数可能不足两千人。值得注意的是，在组织精简的同时，Klarna为留下的员工带来了近50%的人均薪酬增长，将效率提升带来的利润分享给员工，实现了企业与员工的双赢。 组织精简的背后是AI对重复性工作的替代。最典型的例子是AI客服的落地。早在2023年，塞巴斯蒂安就宣布Klarna的AI客服已完成相当于七百名全职员工的工作量。初期的AI客服主要处理“是否完成付款”等简单问题，其替代效率远超人类。塞巴斯蒂安坦言，这是他前所未见的产物改进效果，也让Klarna意识到AI在基础服务中的巨大潜力。 但这并不意味着Klarna会完全用AI替代人类客服。相反，在AI替代基础工作后，Klarna开始将客服重心转向重视人际连接的VIP服务。因为塞巴斯蒂安认为，尽管AI能取代大量重复性工作，但人际关系和服务依然具有不可替代性，尤其在VIP体验和维系合作伙伴关系方面，人类情感连接是AI无法复制的。 为了提升客服质量和用户满意度，Klarna创新推出了类似Uber的客服模式，招募公司最热情的忠实用户作为兼职客服，特别是居住在农村地区的用户。这些用户热爱Klarna产品，对运作机制了如指掌，由他们提供的服务使净推荐值和满意度大幅飙升。这一模式旨在解决传统客服行业员工流动性大、素质参差不齐的问题。AI处理基础重复性问题，人类则聚焦高价值、需情感连接的服务。 AI不仅改变了企业基层劳动力结构，还让企业管理层，尤其是CEO，回归到构建者的角色。塞巴斯蒂安反复强调，在AI出现前，CEO的想法大多停留在白板概念，需要工程师团队层层开发才能转化为产品原型。现在，通过AI代码生成工具，CEO可直接通过提示词将想法转化为可视化原型，甚至完成初步开发，无需依赖专业技术团队。塞巴斯蒂安本人并非专业工程师，但现在以**Cursor**为IDE，可直接通过AI完成代码开发。连Atlassian的CEO迈克也表示，他现在早上5点就起床写代码，这在AI出现前是无法想象的。这种变化大幅提升了企业产品开发效率。 更让塞巴斯蒂安感到震撼的是，AI能在融合不同领域专业知识方面超越单一人类能力。他分享了自己解释涉及会计、财务和预测的复杂问题时，通过与**Claude**互动，最终得到了一段融合动画设计、财务会计、教学可视化等多领域知识的HTML动画。若依赖人类，则需集合动画师、设计师、会计师、Excel专家，他们虽各有所长，却难跨领域理解与协作，难以产出此成果。他坦言，这是他第一次感觉到AI能做人类单独无法完成的事情，AI在企业产品开发、问题解决中发挥了前所未有的作用。 ### AI时代金融科技与银行业的未来 聊完AI对SaaS行业和企业劳动力的影响，塞巴斯蒂安重点分享了AI时代金融科技和银行业的未来，这也是Klarna的核心发展方向。Klarna的愿景是成为用户的数字金融助手，帮助用户节省时间、金钱并管理个人财务。AI的出现使这一愿景成为可能。 他将数字金融助手比作自动驾驶汽车，认为这一趋势必然实现，未来用户可能无需考驾照，数字金融助手将成为零售银行未来。例如，它能在早晨叫醒用户，提醒其抵押贷款支付过多，并告知已完成重新谈判，用户只需确认即可节省资金。此类智能化服务将是未来银行业的核心竞争力。 成为数字金融助手，核心在于数据和全球化。Klarna拥有独立的支付网络（类似美国运通），掌握用户每一笔消费的详细信息（包括SKU），拥有完整的数字收据，从而能提供更有价值的建议。相比之下，其他竞品缺乏此类深度数据。 在用户规模上，Klarna全球拥有1.1亿客户，远超Revolut的6500万。尽管用户活跃度不及Revolut，但Klarna正从低频支付解决方案向高活跃度银行服务提供商转型。 在全球化布局中，美国市场被塞巴斯蒂安视为重中之重。他认为，若仅限于欧洲市场，Klarna规模不足以支撑AI时代的行业竞争；在美国市场布局不强势，则可能被美国公司收购。Klarna在美国已有近三千万BNPL用户，信用卡业务增长迅速，核心战略是将BNPL用户转化为银行账户用户。这一转化已取得显著效果，数百万活跃持卡人在短短几个月内接纳其银行服务。 对于进军美国市场的Nubank和Revolut，塞巴斯蒂安更看好Nubank。他认为，Revolut CEO尼克战线拉得过长，在多地同时布局，风险巨大；而Nubank CEO大卫则更专注，在巴西根基深厚且业务盈利，墨西哥市场表现亦佳，进军美国是基于现有基础的拓展，成功概率更高。 与金融科技新秀的快速发展形成对比的是，传统银行面临巨大挑战。塞巴斯蒂安认为，传统银行正面临被AI驱动的新兴金融科技公司蚕食市场的风险。银行能否革新完全取决于领导层决策。他以高盛大卫·所罗门为例，其创立的Marcus数字银行曾是明星项目，但市场风向转变后成为累赘，最终调整策略。而摩根大通的杰米·戴蒙直到现在才涉足新银行领域，已错过最佳时机。他判断，到2035年银行业将迎来大洗牌，部分银行会自我革新成为技术驱动的新银行，固步自封者则将被淘汰。 ### BNPL业务的演进与健康消费金融 作为BNPL领域的开创者，塞巴斯蒂安澄清，BNPL并非简单信贷生意。Klarna一直在迭代业务，试图打造比信用卡更健康的消费金融方案。早期Klarna曾依靠滞纳金获利，但意识到此模式不可持续且影响消费者财务健康，故进行改革，取消了滚动还款模式，推出无息固定分期产品。此改革虽让Klarna损失1亿美元收入，但产品更加健康。 此外，Klarna在交易中保留了借记卡选项，目前20%交易通过借记卡完成，而信用卡公司为赚取利息常引导用户使用信用卡滚动还款。Klarna曾尝试在英国完全取消滞纳金，但导致消费者过度消费，故选择保留少量费用，让不按时付款产生后果，在用户体验和风险控制间找到平衡。他坚信，未来信用卡持有者减少，借记卡配合无息BNPL者增多，将形成更健康的消费社会，这也是Klarna持续努力的方向。 ### AI的本质：压缩技术与算力博弈 在分享完金融科技与银行业未来后，塞巴斯蒂安深入解读了AI的本质和发展趋势。他提出，AI的核心本质是**压缩技术**。AI能将海量信息压缩成可管理模型，这是其强大能力和效率的关键。 在企业经营中，信息冗余普遍存在。例如，Klarna与Sephora的合作信息会记录在Slack、Salesforce、Google Docs等多个平台。AI能压缩这些冗余信息，形成单一事实来源，减少重复存储。这就是为何能将整个互联网、人类知识压缩到几百G模型中。当然，这种压缩会损失精度，导致AI偶尔无法回答具体问题，但人类社会新颖信息总量有限，多为重复变体，这使得AI压缩成为可能。 基于AI的压缩本质，塞巴斯蒂安提出了一个引人思考的问题：未来是否真的需要那么多计算能力？他与《大空头》原型**迈克尔·伯里**探讨了这个问题，形成了两个对立论点，将影响数据中心和芯片公司发展： 1. **企业追求极致数据压缩**：企业核心需求是高质量、低成本。AI能将冗余数据压缩为单一事实来源，减少重复计算，大幅降低算力需求。企业领域将出现剧烈的资源挤压和数据压缩，对算力需求将逐渐减少。 2. **生成式娱乐的无限算力需求**：如用AI生成以自己脸为原型的《星球大战》视频，这类内容创作需要数据中心全力运行，算力需求几乎无限。 塞巴斯蒂安表示，目前尚无法判断哪种力量更强大，这成为AI行业未来发展的一大悬念。但可以确定的是，在企业数据领域，AI带来的大规模压缩是必然趋势。 ### AI公司定位与创业者洞察 在AI企业发展定位上，塞巴斯蒂安分析了**OpenAI**和**Anthropic**的差异化路线。OpenAI倾向于打造消费品公司，注重与用户的情感连接和用户时长，试图让AI成为用户的朋友，如电影《她》（Her）描绘的那样，其核心KPI是用户时长和体验感。 而Anthropic则更侧重于成为智能顾问，提供客观、不带偏见的建议。塞巴斯蒂安作为Anthropic的忠实用户，坦言他更需要这样的AI，希望AI能直言不讳地指出错误，而非刻意取悦。Claude在信息偏见少、不刻意取悦用户方面表现更出色。这两种定位没有优劣之分，而是针对不同用户需求形成了各自的核心竞争力。此外，他还看好**Grok**的发展潜力，认为它有望成为可信信息来源，对抗AI虚假信息。他认为Grok借鉴了维基百科理念，是AI时代对抗虚假信息的重要平台。 作为成功的创业者和管理者，塞巴斯蒂安分享了对创业者、领导力的核心洞察，结合了他20年的创业经历。 * **愿景的局限性**：他认为创始人强行阐述的愿景往往有局限性，很多企业的成就并非一开始就规划好，而是在发展中逐步解锁。他创立Klarna时只想做好银行线上服务，未曾设想成为金融科技巨头；Klarna从支付工具到银行服务商的转型也是发展中探索的结果。因此，初创企业与其强行制定宏大愿景，不如脚踏实地，在发展中寻找机会。 * **内在驱动力**：移民背景、家庭矛盾、经济压力等经历往往成为创业者强大的内在驱动力。他本人因父母离异、父亲酗酒，从小立志赚钱解决家庭经济问题，初中时就通过开披萨店为班级旅行筹款，展现商业天赋。然而，他也坦言金钱无法解决所有问题，父亲因酗酒致死是他创业中最大的遗憾。 * **VC投资AI的盲目性**：对于投资AI公司的VC机构，他要求投资者必须亲自使用AI工具进行代码构建，才能真正理解AI公司的价值和差异化优势。他认为许多VC投入巨资却不了解AI工具的实际能力，投资具有盲目性。VC应亲自体验**Cursor**、**Claude Code**等工具，才能做出正确判断。 * **回归商业本质**：他认为金融科技和科技行业将经历残酷觉醒，回归服务客户、提供优质产品的商业本质。过去依靠高转换成本服务获取稳定用户、躺着赚钱的时代已一去不复返。AI加剧竞争，企业需像零售、餐饮业一样，每天思考如何服务好客户、提供优质产品。 总结此次专访的核心内容，AI带来的行业变革是必然的。它正在颠覆SaaS商业模式，重构企业劳动力结构和运营效率，改变金融科技和银行业方向。对企业和创业者而言，适应变革的核心是回归商业本质，以AI为核心重构技术与组织，并找到技术与人性的平衡。塞巴斯蒂安以Klarna的实践说明，AI不是终极目标，而是企业发展的工具，如何利用好工具打造更优质产品和服务，才是企业长久发展的核心。 感谢收看本期视频，我们下期再见。