SaaS 1.0：以 Salesforce 为代表的公司开始使用新技术模型（云计算）和新商业模式（订阅制）来提供服务。软件的成本更低、更容易安装、部署和升级。这一运动催生出了各个市场的头部公司，如 Hubspot、Marketo、Workday 和 Zendesk。
**SaaS 2.0：**由于用户数据已经在云上，下一个时代便是利用好这些数据来吸引客户进行客服、销售、营销等行为。智能手机的出现开辟了新渠道，协同应用的出现使知识工作者效率提高。MuleSoft、Slack 和 Twilio 是其中的代表。
**SaaS 3.0：**随着企业数据越来越多，SaaS 应用开始变为智能系统，AI 可以帮助 SaaS 提高生产力和自动化程度。Gong、Intercom、Monday 和 Moveworks 等公司利用自动化为客户创造更大的价值。
SaaS 4.0：SaaS 正变为一个认知系统，在这个新时代，超过 50% 的知识工作者的工作将接触到人工智能，人工智能可以根据任务增强/补充他们现有的工作流程。
SaaS 4.0 特点：
一，创造力民主化，每个用户的个性化程度将提升 100 倍；
二，客户参与度再次提升，就像 Tiktok 使用推荐算法提升用户参与度，AI 内容更能够唤起用户的特定情绪反应；
三，SaaS 定价模型发生改变，不再基于座位数，而是基于服务的价值、个性化水平、参与度水平和产生的工作量。
四，数据库和应用程序工作流将继续融合，进一步模糊堆栈之间的界限。这种创新将产生新的商业模式。
在与几百名 SaaS 企业家交流后，Lightspeed 将从以下几点评估投资决策：
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专有数据。如今的 LLM 是在公共数据源上进行训练的。能够利用专有数据集的初创公司将有机会创造差异化。重要的是，帮助公司利用自己的第一方数据也将变得越来越有价值。
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交互频率。从历史上看，成功的软件公司通过可扩展的产品构建专用的工作流程，并利用 GTM 专业知识将这些产品交到客户手中。Gen AI 将在自动化方面增强这一过程。交互的频率很重要。我们看到，与那些偶发或不频繁的工作流程相比，能够利用每天或每周多次重复的工作流程的公司具有巨大的价值。
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用户界面的深度。我们看到很多初创公司的应用程序只是现有应用程序的薄包装。我们目前的有效假设是，初创公司可以创造更多价值，这些初创公司在自己的应用程序中提供更大的分量或引力，同时在需要时集成到其他系统中。仅靠 ChatGPT 的客户前端无法长期防御。
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10 倍的价值主张。IT 决策者已经有太多的应用程序可供选择。考虑到围绕生成人工智能建立的新公司数量不断增加，这个问题将会变得更加严重。创始人能够提供 10 倍更好的价值支持——无论是围绕价格、客户体验，还是将现有的手动/繁琐的工作流程产品化——将在突破噪音方面取得更大的成功。根据我们的经验，防御性也将来自明显更好的产品体验、对大问题的专注，或者某种程度上专有的反馈循环。
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低级智能与高级智能。生成式人工智能的早期经验告诉我们，LLM 将能够使我们大部分工作实现自动化。高级智能（为公司带来重大价值的可重复工作）将比自动化未经证明 ROI 的简单任务对客户更具吸引力。