AI构建：第一性原理仍然有效，SaaS直觉不再适用（读书笔记）
作者： Karan Mehandru 发布日期： 2026年2月20日
引言
在过去十多年里，创业界围绕着一个关于如何构建优秀软件公司的简洁叙事展开。为特定买家数字化核心工作流程，称之为产品市场契合；从小处入手，快速扩张，然后通过避免服务收入但通过传统销售动作销售更多席位来最大化毛利率。
这个剧本创造了一代伟大的公司——但如果你今天正在构建AI公司，它会让你误入歧途。
不是因为底层原则是错误的，而是因为SaaS时代产生了一套中间直觉，许多创始人和投资者现在将其视为既定智慧。关于什么是好的毛利率、什么是清晰的进入市场动作、以及一旦拥有产品市场契合感是什么样子的直觉。
这些直觉是诚实地获得的，但它们是在一个不同的世界中训练出来的。
第一性原理没有改变：解决真正的问题，交付比你所捕获的更多价值，构建可防御的东西，找到可重复的需求。但在SaaS时代成为公理的经验法则现在在许多情况下具有误导性，困难的部分是它们仍然感觉正确。它们被模式匹配到创始人、董事会和投资者评估进展的方式中。
以下是我们认为AI创始人最需要摒弃的SaaS时代直觉，围绕每个公司必须回答的三个问题组织：你在构建什么，你如何构建它，以及你为谁构建它。
你构建什么
你的产品不适合一个清晰的类别。这可能是正确的。
SaaS直觉： 将你的产品映射到一个部门并拥有一个类别。Salesforce映射到销售。Workday映射到人力资源。Zendesk映射到支持。
AI现实： AI代理不尊重组织边界。代理工作流程穿越系统、功能和历史上孤立的职责，它们不优化一个部门，而是在部门之间运作。
这给创始人带来了真正的挑战。当你的产品替代多个角色的片段并且没有人确定谁应该购买它时，预算所有权变得模糊。类别清晰度被侵蚀，因为你不是"一个更好的CRM"，而是销售运营、RevOps、分析和初级SDR的部分替代品。
如果这描述了你的公司，抵制过早简化的冲动。AI产品通常在接缝处、在系统之间的摩擦中获胜。但接缝在政治上是混乱的，你的工作不仅仅是构建代理，而是帮助客户围绕它重新组织。
这也是为什么架构清晰度在AI中比在SaaS中更重要。你需要比感觉舒适的时间更早地明确你在新兴堆栈中的位置。你是记录系统、行动系统，还是API层？你是位于基础模型和行动系统之上的上下文层吗？我们相信这将成为企业工作的真正"基础模型"。在SaaS中，你可以推迟这个问题一段时间。在AI中，它从一开始就决定了你的可防御性、定价和竞争暴露。
你的产品包括服务。这不是失败。
SaaS直觉： 服务是一种气味：低毛利、不可扩展、分散对"真正软件"的注意力。
AI现实： 在AI中，服务通常是产品本身的交付层。人在环中的工作、工作流程配置、微调、QA层：这些不是附加品，而是加速产品交付、采用和价值创造的核心和深思熟虑的选择。
SaaS销售工具和工作流程的访问，而AI越来越多地销售结果。这种转变崩溃了产品和服务之间的旧边界，并创造了交付的结果与捕获的价值之间的直接相关性。
在许多垂直领域，用户的复杂性仍然落后于产品的复杂性。错误是试图通过在产品仍然需要适应、微调和个性化以交付一致结果时推动自助服务来强加过早的纯粹性。
你早期的"服务"动作可能是你的可防御性诞生的地方。你的学习速度将来自深度嵌入、有时混乱的客户参与，你的团队足够接近问题以理解产品实际需要做什么。在AI中，服务通常是系统学习的方式，而系统学习是护城河。
你如何构建它
你的毛利看起来很难看。这可能是一个好迹象。
SaaS直觉： 毛利率应该趋向于80-90%，任何低于此的都会引发对业务的质疑。
AI现实： 计算重新引入了真正的经济约束。每次推理都有成本，每次训练和推理运行都有成本，每个繁重的工作流程都消耗真正的美元。
但这里有反直觉的部分：早期AI公司中低毛利的普遍性通常表示产品可防御性，反映了构建潜在护城河所需的成本。同时，早期的高毛利AI公司实际上可能是别人模型和数据的薄包装。
这并不意味着毛利不重要。这意味着来自毛利的信号相对于十年的SaaS教给我们的期望是反转的。关于你是否在构建可防御东西的第一性原理问题仍然适用。SaaS时代的简写回答它不再适用。
你的公司感觉像一个系统，而不是一个产品。很好。
SaaS直觉： 构建功能，发布它们，并在可用性和采用上进行迭代。
AI现实： AI公司是系统公司。AI产品包括模型、提示层、护栏、数据管道、评估框架、人工监督和UX，这些组件动态交互。当输出退化时，很少是一个错误，而是多个交互层之间的系统漂移。
Sierra的Bret Taylor描述了当他们的产品犯错误时，他们不仅修复错误，而是检查产生错误的系统，以最小化那类错误再次发生的概率。他们将公司视为一个系统，不断学习和适应。
这改变了"产品质量"的含义，因为它不再仅仅关于可用性，而是关于概率条件下的可靠性。它也改变了招聘，因为你需要思考反馈循环的人，从一开始就有强大的评估文化，以及理解产品和模型行为的技术领导者。
如果你将你的AI初创公司视为功能工厂，你将积累脆弱性。但如果你的公司感觉更像一个有机体而不是机器，你可能正在正确地构建它。
你移动得很快，但仍然感觉不够快。继续前进。
SaaS直觉： 速度是竞争优势，但如果你执行得好，第二移动者策略可以奏效。
AI现实： 在SaaS中，市场成熟得足够慢，功能是可识别的，分布优势随时间复合，这意味着第二和第三移动者仍然可以获胜。在AI中，学习曲线比你的规划周期复合得更快。获胜者通常是第一个学习者，而不仅仅是第一个发布者，市场惩罚犹豫而不成比例地奖励执行偏见。如果"足够快"是你的标准，你已经落后了。
你为谁构建它
你的管道看起来很棒。不要相信它。
SaaS直觉： 获得新标志是困难的部分。一旦你进入，扩张更便宜，续约是可预测的。SaaS中的简化心智模型是，对于每1美元的收入，获得新标志的成本大约是1.50美元，扩张是0.70美元，续约是0.25美元。
AI现实： 那个数学是反转的。实验预算现在很丰富，由企业对错失的恐惧和鼓励尝试一切的创新授权驱动。因此，着陆很容易，而续约很难。
你可以比积累持久价值更快地积累标志，在种子轮和A轮这是令人陶醉的。管道看起来令人难以置信，入站很强，使用量激增。但如果输出不可靠、不可防御或嵌入在真实工作流程中，使用量不是价值。
创始人需要重新校准哪些信号重要。在SaaS中，标志数量在早期是有意义的。在AI中，保留和可重复的结果交付是你在正确轨道上的更强指标。续约是销售；在此之前的一切都是实验。
你找到了产品市场契合。你需要再次找到它。
SaaS直觉： 一旦实现，PMF就会持续。它由转换成本、数据锁定、习惯形成和较慢的竞争周期稳定。
AI现实： PMF衰减。模型商品化，竞争对手快速复制能力，API改进，用户期望每季度变化。六个月前感觉神奇的产品今天可能感觉陈旧，即使对于收入5000万或1亿美元的公司也是如此。
如果你正在构建AI公司，PMF是你租用的东西，而不是你拥有的东西。
这意味着路线图必须假设PMF侵蚀，在某些情况下，故意让它发生以在动态市场中保持领先于竞争对手。团队必须容忍不断的重新发明。领导层必须将暂时的兴奋与持久价值分开。创始人必须接受指标滞后于现实，因为流失信号往往在竞争转移已经开始后才出现。
在AI中挣扎最多的创始人是那些认为他们已经"锁定"了契合度的人。坚持下来的创始人是那些将契合度视为他们必须持续重新赢得的东西的人。
持久部分
伟大公司构建的第一性原理没有改变。解决真正的问题，交付复合价值，构建难以复制的东西，赢得客户的续约和信任而不仅仅是他们的注意力。
改变的是必须应用这些原则的运营环境，一个市场以模型速度移动、好想法的半衰期比以往任何时候都短、以及你被训练信任的信号经常指向错误方向的环境。
将构建持久AI公司（AI原生或AI增强）的创始人不是那些抛弃他们所知道的一切的人。他们是那些能够区分第一性原理和SaaS直觉，并有纪律坚持一个而放手另一个的人。
如果下一代类别领导者有一个共同点，那就是：他们不是从先例开始，而是从真理开始。现在实际上可能是什么？如果我们不受总是如何做的约束，这会是什么样子？拥抱第一性原理思考的创始人——并将历史视为背景而不是约束——不仅仅是在构建公司。他们正在扩展类别本身。我很荣幸与许多这些勇敢的创始人和企业家合作，他们正在为我们所有人构建未来。
关于作者： Karan Mehandru是Madrona的董事总经理，他在早期和成长阶段广泛投资于B2B SaaS和AI原生公司。他是Zapier、Outreach、Cohesity、Auth0、Fyxer、GrowthX、Algolia、Klaviyo、Deepgram、Clerk、Charta、Trek Health等的投资者。
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