在当今商业世界，技术创新层出不穷，但真正能证明自身价值的却并不多见。人工智能（AI）作为近年来最受瞩目的技术之一，其应用价值始终处于争议之中。一些企业将其包装成资本游戏，另一些则将其奉为玄学信仰。然而，要让AI真正走进千家万户，就必须回归商业本质，用最朴素的语言——结果——来衡量其价值。
随着大模型和智能体技术的快速发展，传统To B企业服务公司的交互能力和数智决策能力得到了显著提升。过去，这些企业只能在客户业务的中间环节发挥作用，而如今，大模型赋予了它们直接触达和影响客户客户的能力。这种变革催生了一种全新的商业模式——RaaS（Result-as-a-Service，结果即服务）。在这种模式下，企业不再单纯销售技术，而是直接提供可量化的业务成果，客户只需为AI实际驱动的营收增长、成本节省等效果付费。
RaaS模式的兴起并非偶然，其背后有着深刻的驱动因素。神策数据联合创始人、CTO曹犟指出，传统软件阶段，科技企业若想真正为客户提升效果，往往需要投入大量人力物力。科技公司的本质是销售工具，但工具能否创造价值，既取决于产品本身，也依赖于使用工具的人。这导致科技企业不得不派驻大量人员到客户现场，帮助客户使用工具，甚至逐渐滑向“人力外包”的模式，人力成本成为企业难以承受之重。
大模型的出现彻底改变了这一局面。它使产品的客户触达和智能决策能力发生了质变，推动了产品形态的全面升级。以神策数据为例，公司正在开发数据分析Agent、数据运营Agent等一系列智能体产品。未来，客户接触的不再是需要“学习使用”的软件，而是一个以目标为导向的智能系统。客户只需设定业务目标和优化方向，大模型便会自动执行、持续迭代，驱动效果持续增长。
AI的迭代和学习能力也为科技企业带来了新的机遇。神策数据强调的“数据采集-分析反馈-决策行动”闭环价值，在大模型Agent的加持下得到了进一步强化。系统能够实时洞察每次运营动作带来的指标波动，并据此自我调整、持续优化。AI技术不仅延伸了科技公司的服务能力，也使其从被动执行命令的工具，转变为具备感知、决策与进化能力的智能伙伴。
中科深智创始人成维忠对RaaS模式的兴起同样深有感触。他认为，近年来两股浪潮正在交汇：一方面，大模型技术打开了全新的可能性；另一方面，经济环境的压力迫使企业必须开源节流，每一分钱的投入都要有看得见的回报。在这种背景下，客户的需求重心发生了根本性转变，从过去追求“拥有工具”转向现在要求“获得确定性结果”。当“企业控本提效的迫切需求”与“Agent与大模型的技术突破”这两股力量相互激荡，市场的发展轨迹不可避免地发生了改变，从传统的“工具型SaaS”迈向了“效果型服务”的新阶段。
对于甲方而言，RaaS模式带来的变革同样意义重大。过去十年，甲方为数字化付费的模式主要有两种：项目制（一次性买断定制开发）和SaaS订阅制（周期性支付软件使用权）。这两种模式的本质都是企业为获取某种“工具”或“能力”而付费。然而，在RaaS模式下，甲方为工具付费的风险几乎完全转移给了乙方。客户预算直接与效果挂钩，比如按“留存提升1%付费10万”等方式，让客户支出的价值一目了然。同时，决策门槛大幅降低，甲方只需考察一个指标：这个效果够不够好。不出效果不付费的模式，在当前预算环境下极具吸引力。
对于乙方而言，RaaS模式则彻底打开了市场的天花板。曹犟表示，过去卖软件只能争抢客户的IT预算，而甲方的IT预算正在收紧。即使产品在功能上做了重大创新升级，甲方的预算也不会因此增加。然而，一旦从“卖工具”转向“按效果付费”，局面就完全不同了。假如客户有100亿的营销预算，交给乙方操盘，双方约定一个ROI，比如提升5%，乙方的收益就在提升的部分获取。这种模式为企业带来的增长空间是指数级的。
成维忠进一步分析认为，过去无法做到按效果付费，所以只能强调“帮客户提升效率”，本质上还是在讲“节流”。但中国企业的老板，尤其是中小企业主，心里想的首先是“赚钱”，其次才是“省钱”。在没法帮他们直接赚钱的时候，他们才会退而求其次选择“省钱”。这导致中国SaaS市场出现一个特有现象：续费率普遍偏低。供应商多、竞争激烈，客户觉得“用谁都差不多”，哪家便宜就用哪家，明年有更便宜的再换一家。在这种生态下，工具提供商必然陷入价格战。说到底，对客户而言，“省钱”并不是他们的最高目标，赚钱才是。当大模型出现以后，工具提供商为客户直接赚钱渐渐成为可能。
RaaS模式在很多领域都得到了有效应用，比如广告、电商、零售与金融领域等。这些行业直面用户、竞争激烈，对精细化运营需求极为迫切。成维忠举了一个电商直播带货的场景案例。中科深智将AI技术深度融入电商场景，在货架电商（天猫、淘宝、京东）和内容电商（抖音）两大主战场，通过整合直播、短视频等产品，持续优化ROI和转化效果。在数字直播间，AI主播不仅自然流畅地介绍商品，还能实时理解观众提问，通过语音、弹幕甚至私信智能回应，所有互动均由Agent自主决策完成。这套系统不仅显著提升了转化效率，更重塑了用户体验：用户获得即时反馈，停留时长自然增长，购买决策过程更加顺畅。AI根据实时数据随时调整策略，真正实现了“无人驾驶”式的智能运营。
既然是为效果付费，那么“效果”如何定义就成为关键。曹犟认为，“效果”需要企业与客户共同定义一个清晰的指标，涉及三个关键步骤：第一步是选定北极星指标，这个指标必须直接反映业务成功，比如GMV，而不是UV、PV这些中间数据；第二步是建立基准基线，效果付费的核心是“为增量买单”，必须基于历史数据确定一个清晰的基准线；第三步是实现精准归因，当GMV实现增长时，需要清晰界定哪些提升来自企业，哪些来自客户的自主决策，哪些来自外部因素。通过这三步，可以将模糊的“结果”转化为公平、透明、可验证的合作基础。
“按效果付费”远不止是定价策略的调整，而是一场从技术架构、组织形态到企业文化的系统性重塑。在传统模式下，甲方客户与科技公司是单纯的“买卖双方”关系，而在RaaS模式下，双方的关系进化为“增长合作伙伴”。对于甲方客户而言，不用纠结技术选型，不用操心团队能力，不用担心投入失败，产生不了实际效果就不需要付钱或者只需付少量的钱，大部分风险由乙方承担。这种模式大大降低了投入的风险，将不确定性成本转化为可预测的投资回报，也极大加速了决策流程。
对科技公司而言，RaaS模式带来了多个层面的变革。技术架构上，从“平台化”转向“场景化”，AI能力成为核心支撑，产品逻辑彻底转变，从追求大而全的平台，转向深耕具体场景。组织上，传统的职能壁垒被打破，围绕具体场景成立融合产品、研发、运营的“增长小队”，知识共享更顺畅、迭代反馈更敏捷。文化思维上，经历了从“交付思维”到“效果思维”的跃迁，从被动响应需求转变为主动观察数据、提出策略、驱动增长。
成维忠认为，在RaaS模式下，科技公司不仅是客户的“增长伙伴”，随着AI能力持续增强，还将被视为可按需调用、按效果付费的“虚拟团队”。这要求科技公司重构研发体系，重塑人才能力，转变服务视角。尽管部分传统企业仍存疑虑，但这正是机遇所在——以更低门槛、更可控风险，帮助它们迈出数字化第一步。
AI是这个时代最大的风口，但遗憾的是，市场上充斥的往往是概念而非实质。RaaS的意义，正是让技术回归商业本质，让价值用结果证明。在实践中，RaaS多采用“基础费用+效果分成”的混合付费模式，在保障服务可持续的同时，也与客户共同承担风险、共享增长成果。这不仅是商业模式的升级，更是一种面向未来的合作哲学。
