每家 SaaS 业务都会变成围绕模型的一个“harness”
“未来的 SaaS 公司大多会变成围绕大型 AI 模型的‘harness’”这一说法，引发了关于 AI 会以多快多深的程度重塑软件业务的激烈争论。支持者认为，具备代理能力的“软件工厂”和内部 AI 编排会使传统 SaaS 商品化，削弱数据护城河，并把优势转移给拥有最好 harness 和最多算力的人。批评者则反驳说，大多数企业购买的是可靠性、风险管理、信任和人类判断，而不只是代码，并预测 SaaS 仍会存在，只是会把 AI 作为内部工具，而不是整个业务的核心运行时。
“harness”的概念
- “harness” 被描述为围绕一个无状态 LLM 的所有基础设施、界面、上下文和状态。
- 一些评论者认为，这基本上就是 SaaS 或任何应用程序本来的样子，所以这种说法更像是换了个说法，而不是一个新概念。
- 也有人认为，明确把流程知识和组织结构视为可以被形式化并输入 LLM 的内容，是有价值的。
拥有 harness 还是购买 SaaS
- 有人认为，AI 原生公司必须同时拥有模型和 harness，否则就没有护城河。
- 另一些人指出，大多数企业并不想自己运行“agent swarm”；他们付费购买 SaaS，是为了摆脱问题、风险和运营开销。
- 像 Slack 与自托管聊天系统（Mattermost/Zulip）、GitHub 与 Gitea 这样的例子，被用来说明“你可以克隆它”并没有杀死 SaaS，因为可靠性、打磨程度、支持，以及不用自己维护，这些都很重要。
“软件工厂”和 vibe coding
- 爱好者声称，LLM 驱动的“软件工厂”可以通过一次性提示，快速生成内部工具，甚至完整的 SaaS 克隆版（例如 Jira、电商网站、移动应用）。
- 批评者称这只是忽悠，指出延迟、漏洞、UX 问题，以及长期积累的“context rot”会带来技术债务。
- 人们普遍怀疑，像 Jira 这样复杂且成熟的产品，能否在“两个星期的 vibe coding”里被完全复制。
护城河、商品化与数据
- 支持 harness 的评论者预测软件将大规模商品化：AI 会降低传统功能护城河的价值；合成数据会削弱一些数据护城河；如果 LLM 能够转换并迁移数据，平台锁定效应也会减弱。
- 其他人反驳说，在科学、生物学等领域，真实世界数据正成为更强的护城河，因为它生成成本高、耗时长，而且无法可靠伪造。
- 提到的其他护城河还包括：资本、网络效应、关系、研究人才、专有传感器/数据，尤其是信任/品牌。
组织结构、管理与员工
- 有人预见 harness 将同时协调软件和人员，自动化决策并取代多层管理。
- 也有人担心这会导致监控、非确定性行为，以及员工在不透明模型下被评估或驱动，从而承受压力。
- 一个反复出现的主题是：AI 可能把权力从中层管理者转移到高管，以及控制模型和 token 的人手中。
成本、可行性与 SaaS 的未来
- 担忧包括：LLM 调用昂贵、缓慢且不可靠；把“一切”都通过模型运行看起来既浪费又有风险。
- 许多人预计 SaaS 会继续存在，但会在内部被 AI 重塑，一些产品会被商品化、利润率承压，而不是 SaaS 完全消失。