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最近 SaaS 软件股又起来了。疲软了大半年，现在又开始讲软件了。
看看 Atlassian 最近的财报：FY26 Q4 总收入同比增长 28%，云收入增长 31%。财报原文: www.atlassian.com
为什么？我的判断是，年初“Agent 即员工”的叙事，终于碰到真实的企业环境了。
年初那波热潮里，从 OpenClaw 到 Claude Code，大家很容易一路外推：大模型可以完成一切任务，自己探索 workflow，tool use，生成界面，等等。那还要这些软件干什么？
跑到现在，账单来了，等待来了，重试来了，行业数据和 eval 还是得自己做，system of record 还是绕不过去。于是 workflow、上下文、judgment、行业 benchmark，又有价值了。
世间事，分分合合。从需要证明自己 AI-native，到 token 烧了一大堆，开始追问效果在哪里。资本最喜欢的，就是大家合力炒一个叙事。
4 月份我跟团队就说：
1. Token cost 到今年年底一定会成为最大的关注点之一。现在我还是这个判断。每百万 token 便宜，不代表把一件事做对的总成本便宜。Anthropic 在 2025 年 6 月的工程文章里就披露过：在他们自己的数据中，Agent 的 token 用量约为普通对话的 4 倍，多 Agent 系统约为 15 倍。这是他们当时的系统数据，不是所有 Agent 的固定倍数。原文: www.anthropic.com
2. 除了 coding，很多公司连自己业务里的 eval 怎么做都还没搞清楚。这才是瓶颈。行业 benchmark 当然已经有了，但“模型在榜单上得了多少分”和“这个决策对我们公司到底对不对”，是两回事。Coding 的反馈相对明确，但也不是测试通过就万事大吉。Anthropic 关于 Agent eval 的说明： www.anthropic.com
3. 能跑 task 的 Agent 和 Agent 员工是两回事。后者需要企业上下文，需要可信任、consistent 的判断，需要知道什么能自己决定、什么必须找人。问题是：企业过去为什么做这个决策，放弃了哪些选项，背后有什么约束，这些东西到底有没有 document？如果没有，接上 CRM 也不会凭空长出来。
还有 long-horizon loops，失败怎么恢复，状态怎么保存，结果怎么验，不能靠一句“让它一直跑”解决。METR 自己也明确提醒，任务跨度不能直接等同于真实岗位的工作能力。说明：metr.org
Hype 之后，如果你发现自己面前开了 10 个 terminal，一整天在 monitor 每个任务，那这部分监督劳动也得算进去。
4. Agent 需要更强的 observability。我们要看 traces，知道 token 烧到哪里，哪里失败了，哪里反复绕圈。哪些经过验证的路径可以固定成 workflow、skill、经验，未来不用每次重新探索？同一个流程，每次都花钱让模型重新摸索一遍，这个成本迟早有人来算。
但传统 SaaS，我认为还是没戏。继续按传统 SaaS 的逻辑做，我不看好。
未来属于 AI-native SaaS。在我看来，它应该是：
1. 业务数据默认让 Agent 在权限范围内读取和操作。
2. 人类要看的界面，每个用户可以自己和 Agent 定制，随时调整。
3. 决策、依据和结果，是数据里面最重要的一环。
4. 数据、分析、行动一体化。比传统 SaaS 更垂直，但更纵深，一个场景的上下游都做进去。
5. 最后会做自己的行业模型。我判断，模型＋应用会成为标配。可以微调、蒸馏，不等于每家公司都从零训练基础模型。
所以我认为，真正做深的垂类 app，会成为新的 neo labs。真实任务、行业数据、eval、结果反馈都在手上，模型怎么改才有用，它们最清楚。
传统厂商为什么危险？Enterprise 当然还需要 copilot、界面、审批，这些需求不会突然消失。但老公司还要保护原来的产品、席位收入和交付方式。我赌它们改不过来，至少没有 AI-native 公司快。在原来的 SaaS 上加一个聊天框，这事解决不了。
最重要的两个 meta-takeaways：
1. 管他资本在炒什么，真正解决客户问题，你才能留在牌桌上。
2. 留在牌桌上，才是最重要的。
看看 Atlassian 最近的财报：FY26 Q4 总收入同比增长 28%，云收入增长 31%。财报原文: www.atlassian.com
为什么？我的判断是，年初“Agent 即员工”的叙事，终于碰到真实的企业环境了。
年初那波热潮里，从 OpenClaw 到 Claude Code，大家很容易一路外推：大模型可以完成一切任务，自己探索 workflow，tool use，生成界面，等等。那还要这些软件干什么？
跑到现在，账单来了，等待来了，重试来了，行业数据和 eval 还是得自己做，system of record 还是绕不过去。于是 workflow、上下文、judgment、行业 benchmark，又有价值了。
世间事，分分合合。从需要证明自己 AI-native，到 token 烧了一大堆，开始追问效果在哪里。资本最喜欢的，就是大家合力炒一个叙事。
4 月份我跟团队就说：
1. Token cost 到今年年底一定会成为最大的关注点之一。现在我还是这个判断。每百万 token 便宜，不代表把一件事做对的总成本便宜。Anthropic 在 2025 年 6 月的工程文章里就披露过：在他们自己的数据中，Agent 的 token 用量约为普通对话的 4 倍，多 Agent 系统约为 15 倍。这是他们当时的系统数据，不是所有 Agent 的固定倍数。原文: www.anthropic.com
2. 除了 coding，很多公司连自己业务里的 eval 怎么做都还没搞清楚。这才是瓶颈。行业 benchmark 当然已经有了，但“模型在榜单上得了多少分”和“这个决策对我们公司到底对不对”，是两回事。Coding 的反馈相对明确，但也不是测试通过就万事大吉。Anthropic 关于 Agent eval 的说明： www.anthropic.com
3. 能跑 task 的 Agent 和 Agent 员工是两回事。后者需要企业上下文，需要可信任、consistent 的判断，需要知道什么能自己决定、什么必须找人。问题是：企业过去为什么做这个决策，放弃了哪些选项，背后有什么约束，这些东西到底有没有 document？如果没有，接上 CRM 也不会凭空长出来。
还有 long-horizon loops，失败怎么恢复，状态怎么保存，结果怎么验，不能靠一句“让它一直跑”解决。METR 自己也明确提醒，任务跨度不能直接等同于真实岗位的工作能力。说明：metr.org
Hype 之后，如果你发现自己面前开了 10 个 terminal，一整天在 monitor 每个任务，那这部分监督劳动也得算进去。
4. Agent 需要更强的 observability。我们要看 traces，知道 token 烧到哪里，哪里失败了，哪里反复绕圈。哪些经过验证的路径可以固定成 workflow、skill、经验，未来不用每次重新探索？同一个流程，每次都花钱让模型重新摸索一遍，这个成本迟早有人来算。
但传统 SaaS，我认为还是没戏。继续按传统 SaaS 的逻辑做，我不看好。
未来属于 AI-native SaaS。在我看来，它应该是：
1. 业务数据默认让 Agent 在权限范围内读取和操作。
2. 人类要看的界面，每个用户可以自己和 Agent 定制，随时调整。
3. 决策、依据和结果，是数据里面最重要的一环。
4. 数据、分析、行动一体化。比传统 SaaS 更垂直，但更纵深，一个场景的上下游都做进去。
5. 最后会做自己的行业模型。我判断，模型＋应用会成为标配。可以微调、蒸馏，不等于每家公司都从零训练基础模型。
所以我认为，真正做深的垂类 app，会成为新的 neo labs。真实任务、行业数据、eval、结果反馈都在手上，模型怎么改才有用，它们最清楚。
传统厂商为什么危险？Enterprise 当然还需要 copilot、界面、审批，这些需求不会突然消失。但老公司还要保护原来的产品、席位收入和交付方式。我赌它们改不过来，至少没有 AI-native 公司快。在原来的 SaaS 上加一个聊天框，这事解决不了。
最重要的两个 meta-takeaways：
1. 管他资本在炒什么，真正解决客户问题，你才能留在牌桌上。
2. 留在牌桌上，才是最重要的。
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luma.com
很多海外创业者最开始想做美国市场时，都会卡在同几个问题：
公司到底注册在哪个州？
创始人签证到底怎么选？
没有美国身份，能不能融资、招人、开银行账户？
哪些法律坑是最容易一开始忽略的？
所以我们做了这一期 Epic Academy Webinar，邀请到了专注美国创业法律与签证的嘉宾，一次把「公司注册 + Founder Visa + 合规基础」讲清楚。
这次不会只是很泛的理论分享，而是会结合真实创业场景，聊：
• 海外 founder 最常见的 setup 方式
• Delaware / Wyoming / California 的区别
• O1 / H1B / EB1A 等 founder 常见路径
• 初创公司最容易踩的法律与股权坑
• AI / 跨境创业现在的新趋势
如果你：
正在考虑做美国市场、
想去美国创业、
准备融资、
或者未来想长期在美国发展，
这一场会非常适合你。
🗓 May 31
⏰ 11:30am（Singapore / China）
欢迎来一起聊创业、出海、AI 和美国机会 🌍
很多海外创业者最开始想做美国市场时，都会卡在同几个问题：
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创始人签证到底怎么选？
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哪些法律坑是最容易一开始忽略的？
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