CJ Desai：为何SaaS熊市论调被过度夸大

平台是稀缺的，产品是可替代的，而对于软件最终价值的恐慌被夸大了。这是 MongoDB 的 CEO CJ Desai 在 MongoDB.local SF 首次 No Priors 现场录制中提出的核心论点。

对话内容

Sarah Guo 与 CJ Desai 坐下来，就人工智能时代企业软件的未来展开了广泛的对话。Desai 曾在 ServiceNow 领导产品，并在 Cloudflare 担任 COO，他带来了在多个平台级企业公司运营的视角。对话以投资者提出的最难的问题开场：当人工智能可以生成软件时，软件的价值是什么？Desai 的回答是细致入微但坚定的：关于 SaaS 最终价值为零的悲观论调被夸大了。

平台具有粘性，产品则不然

Desai 提供的核心框架是平台和产品之间的明确区分。产品总是可以被替代的。正如他在 ServiceNow 的前老板 Frank Slootman 所说：

“Tools are for fools.” 工具是给傻瓜用的。

这意味着：如果你的软件只是一种工具，那么你离被颠覆只有一步之遥。

相比之下，平台会产生复合粘性。客户不仅仅使用一个功能；他们构建多个应用程序，与现有系统集成，通过治理和安全审计，并最终嵌入到他们的基础设施结构中。

Desai 用一个与伦敦某银行 CTO 会面时发生的引人注目的轶事来说明了这一点。该银行在 MongoDB 上运行 300 个应用程序。Desai 询问了分母。CTO 的回答是：9,000。“这对 MongoDB 来说是个绝佳的机会，”Desai 说。CTO 的回应是：“CJ，别担心。我们哪儿也不会去。”

更深层次的意义是：纯软件收入超过 100 亿美元的公司数量是个位数。软件行业已经存在了几十年，由杰出的人才建立。为什么这么少？因为平台是稀缺的。从一个杀手级的初始用例到一个持久的平台，需要复合的产品采用、深度集成以及需要多年才能建立的企业信任。

靠感觉编程无法解决企业问题

Desai 承认，靠感觉编程和人工智能辅助开发提高了应用程序的开发速度。你可以快速构建一些东西。但是企业面临的挑战仍然没有改变：

• 如何通过上市渠道接触银行？
• 你能通过监管测试吗？
• 你是否支持多云弹性？
• 你能在物理隔离的网络中运行吗？

他指出，银行与监管机构的沟通远多于与供应商的沟通。企业级要求（治理、安全审计、多云、本地部署）并不是更快的应用程序创建所能解决的。构建速度是基本要求。赢得企业信任的速度才是真正的护城河。

财富 500 强企业对人工智能的采用：仍处于早期阶段

Desai 每周至少与 10 位客户交谈，并分享了他的模式匹配。情况出人意料地冷静：

办公效率副驾驶：关于交付价值的反馈“不太好”。客户尝试过它们，发现 Excel 和 PowerPoint 用例的结果令人失望。

编码助手：2024-2025 年的明显突破。来自 GitHub Copilot 到 Anthropic 工具的反馈普遍非常积极。这是实际生产力提高的地方。

客户支持人工智能：仍处于试验阶段。大型电信公司和医疗保健公司正在探索人工智能原生支持工具，但端到端的客户体验尚未达到企业规模。

财富 500 强企业仍在谈论将 X% 的应用程序迁移到云（AWS、GCP、Azure）。在 AWS 推出近 20 年后，这种转型仍在进行中。人工智能转型是叠加在上面的，而不是取代它。

“与”还是“或”的问题

当 Desai 描述企业买家如何看待人工智能原生初创公司相对于他们现有的记录系统时，出现了最能揭示问题本质的时刻之一。客户问他的关键问题是：我应该将这家人工智能原生公司视为“与”还是“或”？

Desai 的回答是明确的：如果一家初创公司进来并表示它可以完全取代记录系统，而且价格更便宜、部署更快、结果更好，那么这会引起他的充分关注。他会“每天都进行”这样的对话。

对于一个在 ServiceNow 构建记录系统的人来说，这令人惊讶。但 Desai 言行一致：MongoDB 自己的 CIO Deepa 每天都会被人工智能原生公司多次接触，而 Desai 评估它们的框架也是一样的。这能否让我们雇用更少的人，让现有的人更有效率，并转型（而不仅仅是优化）我们的业务？

“I want to be AI first organization on behalf of MongoDB to say we are transforming our business, not making just productive.” 我希望代表 MongoDB 成为 AI 优先的组织，表明我们正在转型业务，而不仅仅是提高生产力。

为什么是 MongoDB

Desai 介绍了自己加入 MongoDB 的决策框架。三个因素：

持久的 TAM（总体有效市场）：数据库市场已经存在了 50 年（Oracle 的 50 周年纪念日将在一年半后）。MongoDB 成立于 2007 年，是这段时间内唯一真正具有颠覆性的力量。它的收入已经超过了 10 亿美元和 20 亿美元，这是其他挑战者数据库没有实现的。

意外的人工智能契合：创始人构建 MongoDB 是为了面向文档的非结构化数据，而在此之前，人工智能使之成为默认的数据形态。人工智能应用程序生成混乱、高速的数据，需要丰富的搜索功能。事实证明，MongoDB 的架构非常适合这一点。

双重转型顺风：云迁移仍在进行中。人工智能的采用才刚刚开始。MongoDB 位于数据层，这是两种转型所必需的。“TAM、必备层、没有颠覆的风险。”

管理技术转型

Desai 引用了诺基亚和黑莓的例子，来说明变革管理的重要性。在 iPhone 推出后的三到五个季度，黑莓的销量仍然很好。颠覆不会以悬崖的形式宣布自己；它会以逐渐变得无关紧要的形式出现。

他在 ServiceNow、Cloudflare 以及现在的 MongoDB 中看到的模式是：当工程团队做得很好时，他们会抵制变革。在 ServiceNow，当他早期推动人工智能投资时，工程团队的反应是“哦，这只是存在的东西”。他的回应是：

“Not leaning in is not an option.” 不投入就不是选项。

将持久平台与注定失败的产品区分开来的阶跃式跳跃发生在两个时刻：从单一产品到多产品，以及在不失去知识诚实的情况下驾驭技术转型。大型企业的诱惑是捆绑产品，将现有功能重新标记为“人工智能”，并玩弄定价游戏以使数字成立。Desai 直言不讳：投资者会看穿这一点。要反驳悲观论调的唯一方法是展示增长的重新加速。

一些观察

这次对话最有价值的是作为一个思考软件持久性的框架，而不是作为 MongoDB 的宣传，尽管它显然两者兼具。值得关注的关键见解：

• 平台与产品的区别很简单，但具有真正的解释力。软件收入达到 100 亿美元以上的个位数公司是一个真正引人注目的数据点。
• 企业买家比传统观点认为的更愿意进行彻底更换，但前提是更换提供转型，而不是渐进式改进。
• 财富 500 强企业对人工智能的采用曲线远早于炒作周期所暗示的。编码助手是唯一具有明显积极反馈的类别。
• Desai 将“与”还是“或”作为人工智能原生初创公司定义问题的框架很有用。大多数初创公司的定位是“与”（记录系统之上的一个层）。那些获得企业关注的公司押注于“或”。
• 关于 MongoDB 第三季度业绩的诚实承认（增长是核心业务驱动的，而不是人工智能驱动的）令人耳目一新，并且在战略上是明智的。过度归因于人工智能会产生你无法维持的期望。