AI与SaaS的结合是必然趋势。AI与SaaS的结合源于其技术互补性。AI技术能够提升SaaS产品的智能化水平，增强其数据分析能力、自动化处理能力和个性化服务能力，而SaaS模式为AI技术的落地提供了广阔的应用场景和数据基础，二者相互促进，形成协同效应。目前，二者的融合已经在多个领域取得一定的成果。随着技术的不断进步和市场需求的持续增长，AI与SaaS的融合在未来或将更加深入和广泛。
AI技术落地依赖具体场景，SaaS的行业渗透能力为其提供商业化载体。AI本身具有较高的技术门槛，其价值实现需要与生产生活中具体应用场景相结合，SaaS则已被广泛应用于多个行业的多项环节，能够为AI提供丰富的落地场景，使AI能够快速实现商业化应用。根据艾媒咨询数据，预计到2025年，全球人工智能市场规模将达到36885亿美元，且在经历两年的下降后，2024年人工智能行业投融资金额再创新高，达到5482亿元。这一增长态势印证了AI技术完成商业化需求的迫切性，而SaaS作为成熟的商业化载体，为其提供了重要支撑。
AI与SaaS的融合已从概念探索阶段迈入规模化应用初期，在各行各业的数字化进程中扮演着愈发重要的角色。企业正通过嵌入AI能力的SaaS平台，显著提升运营效率、优化用户体验并驱动创新发展。国外，SalesforceEinsteinGPT作为CRM类型SaaS产品，凭借AI实现知识库生成、即时对话摘要等丰富功能，为企业客户管理与服务流程注入智能活力，让客服响应更高效、业务洞察更精准；Microsoft365Copilot聚焦办公场景，借AI助力文件起草、数据处理等工作，重塑办公自动化流程。
AI+广告：AI不仅改变了广告的创作和投放方式，还重塑了整个广告生态系统。通过数据分析、机器学习、自然语言处理等技术，AI不仅提升了广告投放的精准度，还优化了广告创意、投放策略和效果评估。2025年，人工智能在营销领域的应用已从概念验证进入规模化部署阶段。根据Research AndMarkets发布的最新报告，AI营销市场2025年达到355.4亿美元，2029年预计将增长至1065.4亿美元，期间复合年增长率高达31.6%。
AI+编程：自动化代码生成的核心在于通过自然语言处理(NLP)与机器学习模型，将人类语言描述的需求转化为可执行代码。AI+编程对软件产业的影响是全方位且深远的，其能够作为代码生成助手，补全助手，甚至自主程序员等角色存在。根据最新市场研究数据，全球AI代码工具市场在2024年达到67亿美元，预计到2030年将达到257亿美元，年复合增长率(CAGR)为25.2%。
AI+教育：在全球政府、社会、资本的高度关注下，AI技术不断突破已有上限，并拓展教育应用想象空间。以OpenAI为例，其于2024年6月推出专为高校场景设计的GPT-edu,为学生与教师提供个性化的服务，可灵活应用于学习、教学、科研等细分场景，并且为教育场景提供定制化功能，如更高级别的数据安全控制，模型微调合作许可等。2024年，AI教育市场规模约为24.6亿美元，预计到2032年将达到282.2亿美元，从2024年到2032年复合年增长率约为35.66%。
投资建议：基于本文探讨的各个细分AI+SaaS方向，建议关注以下标的：1)AI+广告营销：Google、Meta、APPlovin、Unty等；2)AI+编程：Gilab;3)AI+教育：duolingo。
风险提示：大模型发展不及预期，商业化竞争加剧。
投资主题
报告亮点
本报告针对AI与SaaS的融合趋势、技术支撑、发展现状及前景，以及在重点领域如广告、编程、教育等多领域的产品与应用现状展开详细叙述。
投资逻辑
本报告认为AI与SaaS融合后的协同价值并非简单的技术叠加，而是形成了“数据训练模型、模型促进应用”的良性循环，SaaS的海量数据为AI模型训练提供支撑，AI大模型又能提升SaaS的综合能力，成为软件行业升级的核心驱动力。
在多个结合环节中，本文认为广告、编程、教育是最为重点的三个领域，其中：
● AI+广告：AI不仅改变了广告的创作和投放方式，还重塑了整个广告生
态系统。通过数据分析、机器学习、自然语言处理等技术，AI不仅提升了广告投放的精准度，还优化了广告创意、投放策略和效果评估。
●AI+编程：自动化代码生成的核心在于通过自然语言处理(NLP)与机器
学习模型，将人类语言描述的需求转化为可执行代码。AI+编程对软件产业的影响是全方位的，其能够作为代码生成助手，补全助手，甚至自主程序员等角色存在。
● AI+教育：应用场景与想象力空间不断打开，AI协助学生完成多项任务
如题目答疑，语言学习等。
一、AI与SaaS具有技术互补性，其融合已成为必然趋势
(一)AI与SaaS的概念
AI(人工智能)是一种让计算机和机器能够模拟人类学习、理解、问题解决、决策制定，以及发挥创造力和自主性的技术。其核心在于利用输入数据训练出算法模型，并利用模型模拟人类的智能行为，实现语音识别、图像识别、预测分析、聚类等功能。
SaaS(软件即服务)是一种将软件部署在云端服务器上，通过互联网向用户提供应用软件服务的模式。与传统软件相比，由于SaaS具有初始成本低、易于部署和维护、迭代更新快、可扩展性等优良特性，已成为企业软件消费的主流模式。用户无需自行购买硬件设备或进行复杂的软件安装，只需通过浏览器等终端接入，即可使用相应的软件功能，大大降低了企业的信息化门槛，提升了用户的服务体验。
1、融合动因
AI技术落地依赖具体场景，SaaS的行业渗透能力为其提供商业化载体。AI本身具有较高的技术门槛，其价值实现需要与生产生活中具体应用场景相结合，SaaS则已被广泛应用于多个行业的多项环节，能够为AI提供丰富的落地场景，使AI能够快速实现商业化应用。根据艾媒咨询报告，预计到2025年，全球人工智能市场规模将达到36885亿美元，且在经历两年的下降后，2024年人工智能行业投融资金额再创新高，达到5482亿元。这一增长态势印证了AI技术完成商业化需求的迫切性，而SaaS作为成熟的商业化载体，为其提供了重要支撑。
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