在過去的幾年里，SaaS行業的領導者們大舉投資于人工智能研發，并迅速收購了人工智能公司，致力于讓自己在競爭中處于領先地位。

云計算服務使人工智能更加普及，讓我們處于一個新時代的頂點，新興的SaaS供應商開始推出真正解決消費者問題的人工智能應用程序。

　　關于SaaS行業人工智能的發展，未來可能會是這樣:

第一階段:規模越大，領先優勢越大

傳統的SaaS模式是月度訂購，這意味著SaaS供應商需要不斷改進客戶關系，以保證客戶留存。

人工智能使得建立客戶關系不再需要大量的人力，并允許SaaS供應商以一種更有意義的方式與客戶進行交流。只有更大、資金更充足的SaaS巨頭才有足夠的資金來雇傭合適的人才，并投資于有意義的人工智能研發。但想獲得有用的人工智能應用，資金并不是唯一影響因素，主要靠數據，大量數據。

擁有自己平臺的SaaS供應商已經領先一步。訓練機器學習系統的最大障礙之一是獲取足夠大的數據集。而SaaS供應商通常會提供某種類型的解決方案，并借此進入用戶的市場，迅速獲得更多的數據，從而更有效地完成這項工作。

專注于解決一個特定問題的SaaS工具——而非 “一體適用”解決方案——更能創造正確的數據，來訓練機器學習應用程序。一旦公司能夠從全球數百萬用戶那里獲得這些“干凈”的巨大數據集，他們就能立刻開始將其用于解決某個特定問題。

　　第二階段:云計算打造公平的競技場

目前為止，SaaS行業中很少有新興企業真正使用高級人工智能應用程序。人工智能被過度地用于營銷目的，許多小公司使用的是諸如聊天機器人或線性回歸等基本應用程序，卻自稱為人工智能初創公司。

然而，在過去的幾年中，使用AWS、微軟Azure、谷歌云等云計算服務，為小公司打開了一扇門，讓他們能夠利用“AI即服務”的云工具，使用更高級的應用程序，如機器學習應用。

也就是說，這些云服務提供的真正的功能是在底層的計算級別上。云計算服務已經改變了這一格局，使較小的玩家擁有必要的計算能力來在世界的任何地方構建有意義的人工智能應用程序，并進行部署，不需要擁有任何硬件或擔心數據安全。

這種更包容的“第二階段”的SaaS人工智能的發展，催生了一些專業的人工智能SaaS供應商，這些公司專注于解決更多的小眾問題，而不是更大的供應商所解決的更普遍的生產力或溝通任務。

然而，開發有意義的人工智能應用程序的最大挑戰是訪問專有數據集。人工智能的價值并不僅僅在于算法的力量，而在于公司可以訪問的數據集，企業應該清楚他們在投入使用人工智能解決方案之前要如何使用數據。

為了克服人工智能數據集“雞和蛋”的難題，新興的人工智能公司需要分享更多的數據，并與那些“有大量數據但卻不了解如何處理這些數據的傳統公司”合作，也許也可以通過為他們工作來交換一些數據。預計可能將有更多的傳統公司向人工智能初創公司開放數據。

　　第三階段:SaaS行業人工智能的指數增長

對于已經收集了大量用戶和操作數據的更成熟的SaaS公司，他們的機器學習系統的智能將以指數形式增長，我們很可能會在不久的將來看到更多的專注于解決企業實際問題的系統。

Forrester預測，2018年SaaS巨頭將在平臺層面上競爭日益激烈，他們在云計算服務上運行部分服務，以應對日益增長的應用程序定制需求——這些應用程序將自動化一系列核心業務功能，和更高級的人工智能應用程序。

與此同時，隨著人工智能在各行各業的普及，越來越多的專業玩家將有機會接觸到更多的客戶，從而有更多的數據集來磨練他們的AI。據預測，下一代SaaS工具的廣泛應用可能將有亞馬遜(Amazon)、微軟(Microsoft)和谷歌等公司推進，它們將大舉投入硬智能研發領域，并努力在其平臺上構建生態系統，成為最大的“AI即服務”提供商。這將進一步為小型玩家打開大門，或使用云AI應用程序，或開發他們自己的算法，并利用云服務擴大規模。

人工智能進化對為軟件公司帶來的雪球效應正在形成，SaaS巨頭已經開發出了呈指數級增長的智能平臺，云服務為較小的參與者提供了公平的競爭環境。