在过去的几年里，SaaS行业的领导者们大举投资于人工智能研发，并迅速收购了人工智能公司，致力于让自己在竞争中处于领先地位。

云计算服务使人工智能更加普及，让我们处于一个新时代的顶点，新兴的SaaS供应商开始推出真正解决消费者问题的人工智能应用程序。

　　关于SaaS行业人工智能的发展，未来可能会是这样:

第一阶段:规模越大，领先优势越大

传统的SaaS模式是月度订购，这意味着SaaS供应商需要不断改进客户关系，以保证客户留存。

人工智能使得建立客户关系不再需要大量的人力，并允许SaaS供应商以一种更有意义的方式与客户进行交流。只有更大、资金更充足的SaaS巨头才有足够的资金来雇佣合适的人才，并投资于有意义的人工智能研发。但想获得有用的人工智能应用，资金并不是唯一影响因素，主要靠数据，大量数据。

拥有自己平台的SaaS供应商已经领先一步。训练机器学习系统的最大障碍之一是获取足够大的数据集。而SaaS供应商通常会提供某种类型的解决方案，并借此进入用户的市场，迅速获得更多的数据，从而更有效地完成这项工作。

专注于解决一个特定问题的SaaS工具——而非 “一体适用”解决方案——更能创造正确的数据，来训练机器学习应用程序。一旦公司能够从全球数百万用户那里获得这些“干净”的巨大数据集，他们就能立刻开始将其用于解决某个特定问题。

　　第二阶段:云计算打造公平的竞技场

目前为止，SaaS行业中很少有新兴企业真正使用高级人工智能应用程序。人工智能被过度地用于营销目的，许多小公司使用的是诸如聊天机器人或线性回归等基本应用程序，却自称为人工智能初创公司。

然而，在过去的几年中，使用AWS、微软Azure、谷歌云等云计算服务，为小公司打开了一扇门，让他们能够利用“AI即服务”的云工具，使用更高级的应用程序，如机器学习应用。

也就是说，这些云服务提供的真正的功能是在底层的计算级别上。云计算服务已经改变了这一格局，使较小的玩家拥有必要的计算能力来在世界的任何地方构建有意义的人工智能应用程序，并进行部署，不需要拥有任何硬件或担心数据安全。

这种更包容的“第二阶段”的SaaS人工智能的发展，催生了一些专业的人工智能SaaS供应商，这些公司专注于解决更多的小众问题，而不是更大的供应商所解决的更普遍的生产力或沟通任务。

然而，开发有意义的人工智能应用程序的最大挑战是访问专有数据集。人工智能的价值并不仅仅在于算法的力量，而在于公司可以访问的数据集，企业应该清楚他们在投入使用人工智能解决方案之前要如何使用数据。

为了克服人工智能数据集“鸡和蛋”的难题，新兴的人工智能公司需要分享更多的数据，并与那些“有大量数据但却不了解如何处理这些数据的传统公司”合作，也许也可以通过为他们工作来交换一些数据。预计可能将有更多的传统公司向人工智能初创公司开放数据。

　　第三阶段:SaaS行业人工智能的指数增长

对于已经收集了大量用户和操作数据的更成熟的SaaS公司，他们的机器学习系统的智能将以指数形式增长，我们很可能会在不久的将来看到更多的专注于解决企业实际问题的系统。

Forrester预测，2018年SaaS巨头将在平台层面上竞争日益激烈，他们在云计算服务上运行部分服务，以应对日益增长的应用程序定制需求——这些应用程序将自动化一系列核心业务功能，和更高级的人工智能应用程序。

与此同时，随着人工智能在各行各业的普及，越来越多的专业玩家将有机会接触到更多的客户，从而有更多的数据集来磨练他们的AI。据预测，下一代SaaS工具的广泛应用可能将有亚马逊(Amazon)、微软(Microsoft)和谷歌等公司推进，它们将大举投入硬智能研发领域，并努力在其平台上构建生态系统，成为最大的“AI即服务”提供商。这将进一步为小型玩家打开大门，或使用云AI应用程序，或开发他们自己的算法，并利用云服务扩大规模。

人工智能进化对为软件公司带来的雪球效应正在形成，SaaS巨头已经开发出了呈指数级增长的智能平台，云服务为较小的参与者提供了公平的竞争环境。