就像移动支付在某些市场超越信用卡，以及移动互联网超越 PC 互联网一样，AI 也将直接跳过 SaaS 实现跨越式发展。
这意味着创始人原本渴望将 AI 应用于似乎“最适合它”的数字化行业，但这并不是要产生最大影响的地方。
过去十年数字化带来的生产力提升大部分是由几个主要垂直行业（科技、媒体和金融）实现的，但仍有许多垂直领域的软件在 20 多年里没有太大变化，SaaS 革命也没有留下痕迹，甚至仍有一些行业仍在使用笔和纸。
比如农业、酒店、教育、法律、建筑和制造等领域都为“AI 跨越式发展”做好了准备。如果执行得当，AI 有可能触及新的用户群，这些用户并没有参与到之前的软件革命中，AI 可以到达以前 SaaS 软件无法到达的地方。
什么是跨越式发展？
当一个行业或市场在技术转型链中跳过一个步骤时，就会发生技术跨越。
很多用户（比如拼多多的用户）不是先学习使用 PC 再使用手机，而是直接使用智能手机。在许多新兴市场中，移动互联网是主要的计算模式。到 2010 年底，在许多新兴市场，移动用户数量超过了 PC 用户数量，这时距 iPhone 首次亮相仅三年。
跨越式发展也发生在移动支付领域。虽然美国仍在努力采用移动支付和数字货币，但肯尼亚和中国已经直接转向移动，绕过了信用卡和借记卡步骤。在开发出数字支付技术仅仅四年后，肯尼亚 70% 的人口都在使用基于短信的移动支付平台 M-Pesa。
2013 年至 2018 年间，中国两大移动支付平台支付宝和微信完全超越信用卡成为主导支付方案。支付宝的活跃用户从 2013 年的 1 亿增加到 2018 年的 9 亿。微信从 3.5 亿增加到 11 亿。到 2020 年，中国大城市中 90% 的人使用微信和支付宝作为主要支付方式，现金第二。
2021 年，肯尼亚在 P2P 加密货币交易方面处于世界领先地位——这是对冲当地货币通胀的一种方式，也是一种避免汇款成本的方式。非银行钱包继续在绕过传统支付基础设施并直接转向数字化的市场（肯尼亚、加纳、菲律宾）中发挥作用。
这就是移动互联网和信用支付领域的跨越式技术变革。
尽管有这些最近的例子，但跨越式发展在整个技术史上并不常见，但当它发生时，它是地震性的。而 AI 跨越传统 SaaS 的条件目前在许多“落后”行业尤为明显。
**跨越式技术变革中，价值最大的地方在于潜在新用户，而不是现有用户。**比如 Uber 和 Lyft 不会对出租车司机产生变革性影响，因为出租车司机已经在这个市场中。相反，它让任何有车的人成为潜在的出租车司机，这是变革性的。再比如，中国落后的社会信用体系为移动支付打开了大门——只有大约 20% 的 15 岁以上的人拥有信用卡。
因此，对于潜在用户来说，新技术带来的价值一定要大于负担。在一些行业上，SaaS 的负担大于价值；而在 Gen AI 时代，这些行业上的价值将大于变革的负担：
而这些行业正是 SaaS 采用率最低的几个行业：建筑、法律、制造、酒店业、农业。
以农业为例。仅在美国，农业就雇用了两三百万工人。仅农场活动就为美国 GDP 贡献了约 1647 亿美元。但美国农场仍然存在劳动力短缺。H2-A 工作者可以填补这一空白，但申请过程是艰巨的、掠夺性的，并且分散在许多不同的工作流程中。
建筑业是全球经济中最大的行业之一。但它高度分散，并且是数字化最慢的之一。由于技术、安全和文化障碍，Legaltech 是出了名的落后和起步缓慢（但现在正在竞相跨越式发展）；酒店业的负面情绪很高，客户体验有很大的改进空间；制造流程的数字化转型在“试点炼狱”中停滞不前。
多年来，我们一直低估了转向 SaaS 平台给许多技术过时的垂直行业带来的负担。多年来，SaaS 对许多公司来说都过于昂贵和复杂且不直观。
如果你几十年来一直在使用笔和纸或老的软件系统，除非你能保证生产力或回报发生巨大变化，否则为什么要切换到新系统？如果你一直使用 Microsoft Word 编写简报，为什么要切换到不能无缝集成的系统？
变革的价值必须超过变革带来的负担。这些行业知道他们在自动化方面落后很多。Gen AI 是我们第一次有机会以高效、经济且直观的方式完全自动化。
Gen AI 是一种瞬时按钮解决方案。它从头开始生成法律摘要或施工计划。与软件交互就像和朋友聊天一样。不必重新学习整个过程。正确包装后，Gen AI 将结束复杂的使用流程和不直观的工作流程，这些流程一直有着高昂的转换成本。它极大地增加了价值支撑，既减轻了向数字化转变的负担，又将这种变化的价值提高了 100 倍，从而创造了一个转折点。
Gen AI 将在陈旧的行业中“跨越” SaaS。
EvenUp 是一个人工智能驱动的平台，它使用医疗记录和法律数据来加快人身伤害法的进程。
整个人身伤害法律程序以提交一份关键文件开始：一份概述伤害并提出初步赔偿要求的要求书。律师们花了数年时间来完善起草这份公式化但关键文件的过程。
EvenUp 为律师提供了一个简单的按钮式解决方案：使用生成式 AI 创建即时、近乎完美的需求函。EvenUp 的卖点不是它的工作流程，而是需求信本身。 Even Up 至少需要五个小时的需求信撰写过程，并将生成该信函的成本降低 50%。
跨越式发展并不经常发生，而且执行起来并不容易。许多行业（建筑、农业、制造业等）都是因为繁琐的流程而让人望而却步的行业。
当你希望取代多代操作系统时，**最初可能会面临高 CAC。但这样做的回报将体现在长期价值上。**归根结底，这些行业的流失率非常低。这些领域的客户每 5 年、10 年或 20 年才更换一次操作系统。一旦你成为主导范式，价值主张的规模就会重新校准：你需要另一个非常大的技术变革来降低转换成本，足以证明下一个转变是合理的。
这是美国在移动支付方面继续落后于许多新兴市场的原因之一。对于像中国和肯尼亚这样的信用系统不发达的地方，跨越到移动并不需要拆除一个复杂的系统。从 1950 年代到 80 年代，美国开发了一个强大的信用和借记基础设施系统。今天，借记卡和信用卡仍然是美国的主要支付方式，并且已被证明几乎不可能取消。这是一个“足够好”的系统，但转换成本很高。
这就是跨越式技术变革的内在价值：一旦你进入，你就很难被移除。
跨越式发展的机会不会持续太久。随着移动和数字支付的出现，我们看到了这一点。在三到五年内，主要参与者已经执行了技术跨越。
而现在，AI 跨越式发展的窗口是敞开的。