過去一年，SaaS行業正經歷一場深刻的變革，大模型的崛起讓企業開始重新思考垂直領域工具的價值。隨著Vibe Coding等技術的普及，企業自主開發工具的門檻大幅降低，Salesforce、Adobe等巨頭的股價甚至因“AI替代論”出現劇烈波動。這一背景下，一個核心問題浮出水面：當通用智能足夠強大時，垂直SaaS是否還有存在的必要？

答案或許并非“消亡”，而是“重塑”。AI對SaaS的沖擊更像是一次“改命”而非“絕命”——產品形態、交付方式乃至商業邏輯都將被顛覆，但深入特定領域、構建長鏈條業務閉環的能力，短期內仍難以被通用模型完全替代。以HR領域為例，Moka作為國內最早擁抱大模型的HR SaaS公司之一，正通過Agent化轉型探索新的可能性。

2023年ChatGPT發布后，Moka迅速推出基于大模型的產品Moka Eva，并在兩年內完成三次迭代。今年，其將Eva升級為三個Agent——招聘Eva、人事Eva、BP Eva，并發布底座平臺“Moka AI Studio”，試圖從“賣軟件”轉向“派同事”。這一轉型的邏輯是：讓AI像新入職的HR一樣，接手除判斷和決策外的所有事務性工作。例如，人事Eva可自主完成考勤核對、薪酬核算等流程，招聘Eva則能主動與用人經理溝通需求、生成JD、篩選簡歷，甚至在面試后通過分析對話內容優化后續招聘策略。

BP Eva的推出更具顛覆性。傳統HRBP崗位多存在于大公司，負責組織與人才建設，但AI正將這一能力民主化。通過分析員工日歷、文檔、會議紀要等線上數據，BP Eva可實時識別個人能力亮點，并在目標偏離時向管理者發出預警。例如，某員工多次在會議中提出挑戰性觀點，AI會為其打上“真誠直接”的標簽，幫助公司發現潛在建議者。這種基于行為數據的評估方式，正在將模糊的價值觀轉化為可量化的指標。

Moka CEO李國興認為，BP Eva的成立依賴于企業數字化協同的高滲透率。當工作行為全面線上化后，AI才能通過分析數據解鎖人才管理的新可能。他觀察到，部分領先企業已開始以AI為核心重構組織運作方式。例如，某連鎖餐飲企業通過AI面試覆蓋40%的招聘量，店長僅需確認結果；某智能硬件公司則用AI替代大部分重復性工作，省下的成本轉化為員工激勵包。

這些案例指向一個趨勢：AI原生組織正在崛起。李國興將其定義為三個層次：首先，每個個體成為擅長使用AI的超級個體；其次，AI作為中樞消化海量數據，提煉關鍵信息并輸出給決策者；最終，組織形態極度扁平化，中層價值被削弱。他以Block公司為例，其通過AI精簡40%員工后，僅保留一線執行者、直接責任人（DRI）和教練（Coach）三個角色，同時解決了工作標準化與人性非標的矛盾。

在AI時代，垂直SaaS的生存邏輯也在變化。李國興坦言，企業用Vibe Coding自主開發簡單Agent并非不可能，但要解決復雜業務問題仍需專業廠商。以招聘為例，生成JD易，但持續理解用人需求、校準人才畫像、形成閉環難，這需要技術能力與業務理解的雙重積累。他提出，垂直SaaS的壁壘在于兩點：一是速度，即第一個跑通新場景的PMF（產品市場匹配度）；二是AI人才密度，即團隊能否將場景需求轉化為極致產品。

數據是另一項核心資產。Moka通過產品積累的客戶與人才數據，可反哺企業更精準地理解招聘方式與員工特征。例如，在AI人才識別上，傳統簡歷篩選看重技術棧，但AI Coding時代更關注實際項目與作品。Moka基于實踐沉淀的數據，正在構建新的評估體系。

從“Moka HR SaaS”到“Moka AI”，品牌升級背后是產品架構的三層演進：底層Moka AI Studio提供AI Coding能力，滿足個性化需求；中間層承載數據流轉與流程制度；上層三個Agent調用數據完成關鍵任務。未來5年，Moka將聚焦“AI×全球化”戰略，其海外營收已連續兩年增長3倍，并推出以AI為核心的全新產品。

對于創業者的機會，李國興的建議是緊盯大模型的關鍵能力突破。例如，上下文窗口擴展至百萬Token級別后，面試紀要成為熱門場景；邏輯推理能力突破后，人崗匹配問題基本解決；而Agent與Coding能力的提升，則讓AI像同事一樣協同工作成為現實。他強調：“在模型能力突破前摸過天花板的人，才能第一時間看到機會?！?/p>