自大语言模型爆发以来，许多公司陷入了“AI功能堆砌”的陷阱——产品界面上“智能助手”、“自动生成”的按钮随处可见，却未能解决客户的核心价值问题。
这种“接入AI就赶上了时代快车”的想法，正在让SaaS+AI沦为新的同质化竞争重灾区。
真正的SaaS+AI玩家早已跳出“技术炫技”的误区。有的企业通过“提示词+公有云大模型”实现了AI面试官的规模化落地；有的产品则依靠“小模型+微调”实现了自动记账场景。两者选择截然不同却同样成功——这背后隐藏着SaaS公司选择AI技术路线的核心逻辑：不是比谁的技术更先进，而是比谁的技术更贴合场景、更能转化为客户价值。
一、三大AI技术路线的特点
在硅谷，Prompt / RAG / 微调这三条AI路线的选型，已经形成了比较成熟的实践模式和经验教训。
- Prompt + API 为主
许多早期阶段或快速迭代的产品，直接利用大型模型（OpenAI, Anthropic, Llama-系开源等）结合提示词设计来试探市场。这种方式速度快，投入低。例如Notion AI、Coda等工具，初期很多功能都是基于API + Prompt +用户反馈迭代完成。市场验证迅速，功能铺设快捷。
- RAG（检索增强）作为增强事实性与私有知识的手段
当企业拥有自己的文档/内容/政策/合同/知识库时，会引入RAG。RAG常用于客户支持、内部知识问答、合同分析、政策问答等场景。在许多公司，它通常是“Prompt模型 + 检索知识库 + Prompt工程”的组合。
- 在高要求／垂直领域中进行微调
当客户需求对准确性／一致性／风格／专有领域知识要求较高时，会考虑微调。例如法律、医疗、金融等行业。典型案例包括法律AI（如Harvey），它通过微调法律案例库模型，在律师用户中备受青睐。硅谷的公司一旦规模和收入达到一定程度，便开始进行微调。
三种技术路线对比列表如下：
实际运用中，三条路线在很多产品中是混合使用的。在具体产品的落地不同阶段，可以遵循“提示词验证 → RAG加知识库 → 在关键模块／高频任务上微调”这样的演进路径。
二、分阶段组合策略：SaaS 公司的 “AI 路线图”
成功的SaaS+AI产品，从来不是“押注单一技术”，而是“按阶段动态组合工具”。
（一）初创期：提示词为主，RAG 为辅，用最低成本验证需求
初创期的核心目标是“生存”，必须用最小的投入确认“客户愿意为AI功能付费”。此时的技术组合逻辑是“提示词搭框架，RAG补基础认知”。
对初创SaaS产品来说，这个阶段要避免两个误区：一是不要追求“完美功能”，能用提示词实现80%的需求就足够了；二是不要过早自建知识库，优先利用公开数据或客户自愿提供的基础资料，降低RAG的搭建成本。
（二）成长期：RAG + 轻量微调，平衡体验与成本
当客户量突破一定数量（例如100家），就需要提升AI功能的“体验质感”，避免因效果差导致流失。此时的技术组合逻辑是“RAG做知识覆盖，轻量微调解决高频痛点”。
这个阶段的关键是“聚焦高频场景”，不要贪多求全。挑选客户使用最多、投诉最多的1-2个场景做微调，既能快速看到效果，又能控制成本。
（三）成熟期：微调为主，提示词 + RAG 补位，构建不可替代的竞争力
当SaaS公司进入成熟期，客户的“替换成本”就成了核心竞争力。此时的技术组合逻辑是“微调做核心决策，提示词 + RAG做规范和补充”，形成“专业 + 高效 + 稳定”的闭环。
这个阶段的核心是“把数据资产转化为定价权”。通过微调让AI功能的效果远超竞品，再结合RAG和提示词提升稳定性，最终支撑更大的客户价值并提高客单价/ARR。
三、微调的落地陷阱：不是所有 SaaS 都适合 “all in 微调”
虽然微调是成熟期的核心，但很多SaaS公司在落地时，都会陷入“技术冲动”的陷阱——盲目投入微调，结果效果差、成本高，反而拖累业务。
本号之前详聊过3个SaaS+AI产品：北森AI面试官、慧算账记账Agent、数美内容审核Agent，他们中有的产品核心能力来自微调，也有的来自Prompt+RAG，都可以取得优秀效果。
（一）先问 “数据够不够”：没有 1 万条标注数据，别碰微调
微调的效果，本质是“数据质量 × 数据量”决定的。
本号之前文章讲过，慧算账能把小模型调到94%的准确率，核心在于拥有2亿条真实记账数据；而如果数据量不足，微调的效果可能还不如提示词。
目前的经验值是：垂直场景的标注数据至少要达到1万条，且覆盖80%以上的核心需求，微调才有意义。
对于数据不足的SaaS公司，不如先做“数据积累”：通过产品功能引导客户产生标注数据（如让会计对AI自动记账结果做出“确认/修改”），或与行业协会合作获取公开数据，等数据量达标后再启动微调。
（二）再算 “成本账”：隐性成本可能吃掉利润
很多SaaS公司只看到“微调单次成本低”，却忽略了合规、维护等隐性“长期维护成本”。对SaaS公司来说，“性价比”永远比“技术先进”更重要。
（三）最后看 “场景匹配度”：非核心场景的微调都是浪费
不是所有场景都需要微调。如果强行微调，不仅效果提升有限，还会增加成本。
判断场景是否需要微调，有一个简单的标准：该场景是否直接影响客户的核心业务结果。自动记账直接影响客户的财务合规，自动记账的被采纳率低于90%则无法被人类会计接纳，必须微调；而一场AI初筛面试与人类面试官的一致性达到70%就可以接受，不影响最终录用决策，就没必要微调。
四、关于护城河
有硅谷那边的博主质疑中国软件公司为何总要想护城河？
对此，有观点回应：这与中国在世界贸易格局中的位置有关。在一个每个客户都在严控成本的战场上，没有护城河的产品会在3个月内被复制、6个月内被打成低价红海。
而SaaS+AI的护城河从来不是技术名词本身，而是技术能否锚定对手拿不走的资源。
单独从AI产品的角度看，护城河只有两条：
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行业/领域深度认知。例如，北森在测评等人才研究上20多年的积累，使其在AI面试产品设计上具备了巨大的认知优势。
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独有数据飞轮。例如，数美目前每天处理数十亿张图片和文本，十年来积累了万亿次过滤。数据飞轮效应令新玩家难以入场。
相对于谁都可以用AI技术做出的新产品来说，以上两条才是真正的壁垒。
可能有技术出身的朋友不同意这个看法。毕竟自己动手做了那么久，突破了那么多AI技术难关，怎么会没有护城河呢？
但回顾一下，30年来在国内有哪个产品只用技术就征服了市场？
在技术上的突破、产品体验的优化，是做出好产品的基础，但如果没有认知和数据托底，这些成果很容易被竞品模仿——它们能抄“AI面试流程”，却抄不走20年的人才测评逻辑；能搭“数据处理框架”，却搭不出万亿次过滤的飞轮。这也是为什么在三个技术路线上，会更倾向于模型微调——因为微调的本质，就是把“行业认知”和“独有数据”一起焊进模型参数，让技术路线和护城河深度绑定。而RAG路线虽然也包含了“行业认知”，但缺少“数据飞轮”的保护。仅提示词的路线则非常单薄。
五、结语：SaaS+AI 的竞争，本质是 “场景认知” 的竞争
根据以上评估，绘制了一张雷达图，展示3个技术路线在6个维度上的优劣：
需要强调的是在实际运用中，3个技术是可以在不同阶段混合使用的。
同时，以上分析和案例最终指向一个结论：SaaS公司的AI技术路线选择，从来不是“技术好坏”的判断，而是“场景适配”的决策。
提示词适合“冷启动验证”，RAG适合“专业领域知识补充”，微调适合“构建壁垒”——它们没有绝对的优劣，只有“阶段和场景的匹配度”。
对SaaS公司来说，在纠结“该用哪种技术”之前，需要先想清楚三个问题：
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产品能为客户解决什么问题？
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产品处于哪个发展阶段？
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是否有足够的数据和资金支撑技术投入？
想清楚这三个问题，技术路线的答案自然会浮现。
毕竟，在SaaS+AI的世界里，最牛的不是“别人不会的技术”，而是“最懂客户的技术”。
（说明：本文基于调研文章的个人推演，不代表被提及AI产品团队的观点。）
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【个人介绍】本文作者吴昊，SaaS领军企业前执行总裁，多家SaaS企业常年顾问，图书《SaaS创业路线图》及2.0作者。
