SaaS 末日:哪些將倒閉?

從 2026 年初的市場趨勢來看,SaaS 行業正經歷一場被稱為「SaaS 末日(SaaS Apocalypse)」或「軟體業大重整」的危機。這並非指所有軟體公司都會倒閉,而是特定的經營模式和類別正面臨極高的淘汰風險。

以下是未來幾年最容易「倒閉」或被市場邊緣化的 SaaS 類型:

1. 「純包裝型」的 AI 工具 (The AI Wrappers)

這是目前最危險的類別。如果一個 SaaS 的核心價值只是在 OpenAI 或 Claude 的 API 上加一層漂亮的介面(UI),它們正迅速消失。

  • 危機原因: 底層模型(如 GPT-5)功能越來越強,直接內建了這些工具的功能(例如 PDF 總結、簡單翻譯、基礎文案生成)。
  • 誰最危險: 缺乏專有數據、僅靠「指令工程(Prompt Engineering)」生存的微型工具。

2. 傳統「按人頭計費」的軟體 (Per-Seat Licensing)

許多 CRM、專案管理或客服軟體是靠「員工數量」來收費的。

  • 危機原因: 隨著 AI Agent(智能體) 的普及,原本需要 10 個人操作的工作,現在可能只需要 1 個人監管 AI 即可完成。當企業大幅縮減人力(席位)時,這些 SaaS 的營收會出現斷崖式下跌。
  • 誰最危險: 依賴傳統介面輸入、無法證明能透過 AI 提升「產出價值」而非只是「工具使用權」的公司。

3. 被「自建替代方案」威脅的通用型工具

過去企業因為開發成本高而選擇租用軟體,但 2026 年的趨勢是「客戶自建」。

  • 危機原因: AI 輔助編程(如 Cursor 或更先進的智能 Agent)讓企業內部的產品經理或工程師,能在幾天內低成本打造出符合自家需求的 CRM、ERP 原型。
  • 誰最危險: 功能過於通用、無法深度整合企業內部獨特工作流、且收費昂貴的通用型 SaaS。

4. 解決「破碎化問題」的單一功能工具

「軟體膨脹」和「App 疲勞」已達到頂峰,企業正在進行工具整合(Consolidation)。

  • 危機原因: 企業不再希望購買 20 個小工具,而是傾向於使用「超級應用(Superapps)」或能解決端到端(End-to-End)問題的全方位平台。
  • 誰最危險: 只能解決單一小問題(例如:專門做背景移除、單純的檔案轉檔、單一社群排程),且不具備平台化能力的點對點(Point Solution)工具。

總結:誰能活下來?

目前華爾街和技術專家認為,能存活下來的 SaaS 必須具備以下特質:

  • 擁有「數據護城河」: 你的數據是 AI 訓練不到的(例如 Salesforce 的客戶歷史紀錄)。
  • 深度嵌入工作流: 搬走你的成本極高,組織慣性大。
  • 計費模式轉型: 從「按人頭(Seats)」轉向「按成果(Outcome-based)」或「按用量(Usage-based)」計費。

作為開發者和自媒體經營者,你如果正在開發自己的 SaaS 工具(像是你之前提到的自動化工具),建議避開單純的 UI 包裝,轉向「深度垂直領域」或「具備數據沉澱能力」的產品。

你想了解特定某個領域(例如電商或自媒體工具)的 SaaS 存活率分析嗎?

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Cursor 月費 20 USD 算貴嗎?

如果你最近開始用 AI 寫程式,應該很容易就聽過 Cursor。它主打「把 AI 直接放進 IDE 工作流」,不是多一個聊天視窗而已,而是讓你在編輯、重構、查問題、理解專案時,都能用同一套上下文一起完成。 月費 20 USD 到底算不算貴?我覺得要回到一句話:你用它省下來的時間,能不能穩定換回更高的產出(或更少的加班)。如果可以,那它通常比你想像的便宜。 Cursor 的由來 Cursor 可以把它理解成「以 VS Code 為底」再加上一層深度整合的 AI 程式開發體驗。它不是單純把模型接進來聊天,而是把「理解你正在編輯的程式碼、檔案、專案結構」變成預設行為,讓 AI 的輸出更貼近你手上這個 repo 的真實狀態。 Cursor

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提問AI的萬能框架。是什麼、做什麼、怎麼做。

這篇文章要解決什麼問題 很多人「有了 AI」卻還是不知道怎麼問,最後得到的答案要嘛太籠統、要嘛不符合期待。其實把提問拆成三件事就夠了: * 是什麼:你要 AI 以什麼身份思考 * 做什麼:你要它替你完成什麼任務 * 怎麼做:你希望它用什麼標準交付 萬能框架:是什麼、做什麼、怎麼做 1 是什麼:給 AI 訂身份 身份不是頭銜而已,而是「思考方式 + 視角 + 專業邊界」。 * 好例子:你是一位資深產品經理,擅長把模糊需求整理成 PRD * 另一個好例子:你是一位嚴格的技術審稿人,會用可維護性、可測試性來挑毛病 你把身份訂清楚,AI 才知道要用什麼語氣、用什麼工具箱、站在哪個位置下判斷。 2 做什麼:我們需要利用他的專業幫我們解決什麼問題 「做什麼」要描述任務輸出,不要只描述主題。 * 不夠清楚:

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小龍蝦(openclaw)是個人管家還是養了一隻水蛭

你可能也遇過這種「工具變夥伴」的錯覺:一開始只是想找個小龍蝦 openclaw 來幫你把瑣事收一收、提醒補一補、資料找一找;結果用著用著,心裡開始浮出一個不太舒服的問號——它到底是個人管家,還是你家裡多養了一隻會吸血的「水蛭」。 它看起來像管家:省下時間、整理混亂 當 openclaw 像管家時,你的世界變得更乾淨:它會把待辦拆成步驟、把重複流程自動化、把散落在各處的資訊整理成可追蹤的脈絡。你以為自己在「掌控」,因為你看見的是節省下來的時間;你甚至會開始把它的建議當成第二意見:該怎麼排優先順序、哪封信要先回、哪個需求其實不急。 但它可能不如預期好用:三個常見原因 1. 指令設定不完整,導致任務做不完你腦中覺得「已經講很清楚了」,但對 AI 來說缺少任何一段上下文,都可能直接讓任務卡住:權限範圍、輸入資料來源、輸出格式、成功條件、例外情境、甚至是「不要做什麼」。最後你花的不是「省下來的時間」,而是把缺漏一段段補回去的時間。

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2026 想自行開發app有哪些方法

在 2026 年,開發 App 的門檻已經大幅降低。根據你的技術背景、預算和時間需求,主要可以分為以下四種路徑: 1. AI 驅動開發(2026 年主流,速度最快) 這是目前最前衛的方法,適合想要快速驗證想法(MVP)的人。你不需要從頭寫代碼,而是透過與 AI 對話來生成 App。 * 工具: Lovable, Claude Code, Sweet! CLI, NxCode。 * 優點: 只需要用自然語言描述功能,AI 會幫你生成前端 UI、後端邏輯甚至處理部署。 * 適合: 個人創辦人、快速開發原型、非技術人員。 2. 無程式碼 / 低程式碼開發 (No-Code / Low-Code) 如果你希望對介面有精確的控制,但不想要寫複雜的程式,這類工具透過「拖拉點選」

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