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數位轉型

SaaS 已經死了(而數據重力是下一個):為什麼 Klarna 的 CEO 解僱了他一半的公司

Klarna 的 CEO 揭示了 SaaS 的結束,因為他裁減了員工並擁抱 AI 工具,突顯了軟體生產的重大變革。

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AI Generated Cover for: SaaS is Dead (And Data Gravity is Next): Why Klarna's CEO Fired Half His Company

AI Generated Cover for: SaaS is Dead (And Data Gravity is Next): Why Klarna's CEO Fired Half His Company

摘要:Klarna 的 CEO Sebastian Siemiatkowski 最近在 20VC 播客上爆料:他將員工從 7,000 減少到不到 3,000,且沒有籌集一毛錢,他用內部 AI 工具取代了 Salesforce 和 Workday 等企業 SaaS 巨頭。他的論點是:撰寫軟體的成本接近於零,而 AI 代理即將摧毀「數據遷移摩擦」。如果你正在投資於以 10 倍收入交易的 SaaS 公司,你正在持有一顆定時炸彈。

這裡是 James,Mercury Technology Solutions 的 CEO。

日本橫濱 - 2026年2月24日

上週,我聽了一個訪談,完全驗證了我整個月以來所寫的論點。

Klarna的執行長Sebastian Siemiatkowski在20VC播客上發表了對傳統軟體即服務(SaaS)產業的悼詞。

要了解這為什麼重要,你必須明白誰在發言。

倖存於85%崩盤的人

Klarna是一家歐洲金融科技巨頭,首創了「先買後付」(BNPL)模式。

在2021年,他們是歐洲最有價值的私人科技公司(456億美元)。在2022年,市場崩盤,他們的估值暴跌85%,降至67億美元。

Sebastian沒有驚慌失措。他毫不留情地進行優化。他凍結了18個月的招聘,讓自然流失將公司人數從7000人縮減到3000人以下,並積極部署人工智慧。到2025年底,他將這家精簡的、以人工智慧為動力的Klarna在紐約證券交易所上市。

Sebastian是一位街頭鬥士。作為瑞典貧困波蘭移民的兒子,他從零開始建立了這家公司。當他說他正在拆除他的企業軟體堆疊,並用人工智慧取而代之時,他並不是在理論。他是在執行。

以下是Sebastian揭示的關於軟體未來的三個可怕真相。

1. 軟體製作的成本為零

在過去20年中,SaaS的價值主張很簡單:"自己建立CRM系統太昂貴且耗時。與其這樣,不如每月支付Salesforce每位用戶150美元。"

人工智慧打破了這個數學公式。

Klarna利用人工智慧建立了自己的內部CRM,以取代Salesforce。他們目前正在拆除Workday(人力資源軟體)。在首個月,Klarna的AI助手完成了700名客服人員的工作,並且客戶滿意度(CSAT)分數與人類相同。

當撰寫自訂軟體的邊際成本降至接近零時,從SaaS巨頭租用通用軟體便成為一項龐大且無法辯解的開支。

2. "數據護城河"的死亡

SaaS創始人通常用這個來反駁"零成本"的論點:

"當然,人工智慧可以編寫程式碼。但我們的護城河是數據重力。一家公司擁有10年的客戶歷史,鎖定在我們的專有資料庫結構中。遷移這些數據是一場噩夢。他們永遠不會離開。"

Sebastian(以及a16z合夥人Anish Acharya)認為這是下一個將要崩潰的壁壘。

AI 代理將消滅移民摩擦。

目前,從 Salesforce 遷移到自訂 CRM 需要六個月的諮詢專案、領域映射和 ETL 管道。

在 2026 年,你只需告訴 AI 代理:"連接到 Salesforce API。讀取架構。將所有歷史數據映射到我們新的內部資料庫格式,並在週末執行轉移。"

當切換成本從 500,000 美元降至單一語音提示時,SaaS 的 "數據護城河" 立即蒸發。

3. 估值現實檢查

這就是金融血腥屠殺開始的地方。

歷史上,SaaS 公司以20 倍到 30 倍的市價對銷售比 (P/S) 交易,因為投資者喜愛他們的 "黏性" 定期收入和高毛利率。

今天,這些倍數已壓縮至5倍至10倍。

但塞巴斯蒂安提出了一個殘酷的問題:如果護城河消失,為什麼SaaS的交易價格會高於公用事業公司(其交易價格為1倍至2倍的市銷率)?

看看Chegg(學生作業助手)。當ChatGPT推出時,Chegg的護城河消失了。他們現在的交易價格為0.2倍市銷率而且營收正在急劇下滑。

雖然B2B SaaS不會像B2C作業助手那樣迅速崩潰,但下行壓力是相同的。如果你今天以10倍營收的價格購買SaaS股票,你就是在賭AI不會弄清楚如何映射資料庫架構。這是一個失敗的賭注。

結論:DIY企業

Klarna 正在證明,一家企業不需要臃腫才能快速。

Sebastian 正在個人使用 AI 編寫程式,以在週末原型設計行銷功能,繞過整個 "規格 $\rightarrow$ 衝刺 $\rightarrow$ 品質保證" 週期。

並不是每家公司都有 Klarna 的技術 DNA 來建構自己的工具。

但這一趨勢是不可否認的:

  • 我們正在從 租用軟體 轉向 生成軟體
  • 我們正在從 記錄系統 (SaaS)行動系統 (代理)

如果你的創業公司唯一的價值只是提供一個漂亮的使用者介面在資料庫之上,那麼你已經死了。你只是還沒有查看資產負債表而已。

Mercury Technology Solutions:加速數位化。

Frequently Asked Questions

Why did Klarna's CEO cut the workforce by half?

Klarna's CEO, Sebastian Siemiatkowski, cut the workforce from 7,000 to under 3,000 as part of a strategic move to optimize the company amid a significant market downturn. He focused on adopting AI tools to replace traditional enterprise software solutions, effectively reducing costs and improving efficiency.

What does the end of SaaS mean for businesses?

The end of SaaS signifies a shift towards AI-driven software solutions where the cost of software production approaches zero. This change could make traditional SaaS offerings less attractive, as businesses may opt to create their own tailored software rather than pay for generic services.

How is AI affecting data migration in software?

AI is poised to eliminate data migration friction, which has traditionally been a significant barrier for companies when switching software. Instead of lengthy and complex migration processes, businesses will soon be able to use AI agents to seamlessly transfer data between systems with simple voice commands.

What implications do lower SaaS valuations have for investors?

Lower SaaS valuations, now trading at 5x to 10x Price-to-Sales, reflect a growing skepticism about the sustainability of traditional SaaS business models. Investors face risks as the value of these companies may decline further if they cannot adapt to the rapidly changing landscape influenced by AI technologies.

What does 'DIY Enterprise' mean in the context of Klarna?

The term 'DIY Enterprise' refers to Klarna's approach of building its own software tools rather than relying on third-party SaaS providers. This strategy enables faster development cycles and greater customization, as teams can use AI to prototype and deploy features without the delays associated with traditional software development processes.