AI 讓「自己做 SaaS」變簡單之後，傳統 SaaS 平台會發生什麼？
過去，因為「自己做不起來」，所以我們選擇 SaaS。
但如果有一天，AI 讓「自己做 SaaS」變得越來越容易，傳統 SaaS 平台會發生什麼？
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過去幾年，SaaS 已經成為許多線上老師、個人工作者與小型企業非常熟悉的工具。
但很多人其實不知道，自己每天使用的許多線上服務，本身就是 SaaS。
那麼，什麼是 SaaS？
SaaS 是 Software as a Service 的縮寫。
簡單來說，就是你不用自己購買、安裝與維護一套軟體，而是直接透過網路使用別人提供的軟體服務，通常以月費或年費的方式付費。
例如：
線上課程平台、CRM、會計系統、電子郵件工具、專案管理工具、行銷工具等，都可能屬於 SaaS。
以前，如果一位老師想建立自己的線上教學系統，可能需要找工程師、設計師、伺服器、資料庫、金流、會員系統、影音系統，甚至還需要有人長期維護。
對大多數人而言，這幾乎是不可能自己完成的事情。
所以，SaaS 的價值非常清楚：
你不需要自己做。
有人已經把系統做好了。
你只需要付費，就可以直接使用。
這也是 SaaS 過去快速發展的重要原因。
但現在，一件事情正在改變
AI 開始讓「自己做軟體」變得越來越容易。
這裡所說的 AI，已經不只是幫你寫一段程式碼。
現在的 AI coding agent，已經可以參與更長時間、更複雜的軟體開發工作。
OpenAI 在 2026 年公布的資料顯示，非開發者使用 Codex 的成長速度甚至超過開發者；非技術人員已經開始利用這類工具進行自動化、資料處理、工具開發、除錯與其他原本需要技術能力才能完成的工作。
OpenAI 甚至公開了一個很極端的實驗案例：
從空白的 Git repository 開始，一套實際運作的軟體產品，其應用程式邏輯、測試、CI、文件、監控與內部工具全部由 Codex 產生，人工主要負責設計環境、指定需求、建立限制與驗證結果。
這代表的並不是：
「每個人現在都可以當工程師。」
真正值得注意的是：
軟體開發的門檻正在下降。
而且下降的速度可能比很多人原本想像的更快。
過去是 Build 很難，Buy 很合理
如果自己做一套系統需要：
找工程師
花幾個月開發
建立資料庫
建立會員系統
串接 API
處理金流
處理權限
測試
維護
修 Bug
那麼答案非常簡單：
直接買 SaaS。
為什麼要自己做？
每個月付一筆費用，就可以使用別人已經完成的系統。
這是一個非常合理的經濟選擇。
所以過去的邏輯很容易理解：
自己做不起來 → 使用 SaaS
但如果有一天，這個前提開始改變呢？
如果「自己做」開始變得容易？
假設未來一位線上老師只需要說：
「我需要一個自己的線上課程網站。」
接著 AI 協助建立：
網站
會員
課程
資料庫
權限
付款
影片
後台
Email
自動化
分析工具
甚至可以根據老師自己的需求修改。
這時候問題就變了。
過去老師問的是：
「哪一個平台最好？」
未來可能開始出現另一個問題：
「我為什麼一定要使用別人的平台？」
這兩個問題，看起來只有幾個字的差異。
但背後其實是完全不同的市場。
SaaS 平台真正賣的是什麼？
如果把 SaaS 拆開來看，它其實包含很多不同層次。
最底層是：
雲端運算
儲存
CDN
網路
資安
影音傳輸
資料庫
支付基礎設施
這些東西，即使 AI 再強，也不代表每一個老師都會自己建立。
因為自己建立全球 CDN、影音傳輸網路、雲端基礎設施，本身仍然沒有經濟效益。
所以這些基礎建設型服務，很可能仍然會長期存在。
真正值得思考的，是上面的那一層。
也就是：
把現成的基礎服務整合起來，做成一套特定用途的應用 SaaS。
過去，這一層非常有價值。
因為一般人沒有能力自己整合。
但當 AI 開始具備「組裝軟體」的能力之後，這一層的稀缺性會不會改變？
這是一個值得思考的問題。
對線上老師而言，這件事情可能更值得注意
因為老師使用 SaaS，通常不只是使用一個工具。
而是把自己的日常工作逐漸建立在這套工具上。
課程放在平台。
學生在平台。
會員在平台。
付款在平台。
內容在平台。
網站在平台。
工作流程也在平台。
使用時間越久，依賴程度通常也越高。
這在今天完全合理。
因為平台確實幫老師省下大量技術工作。
但如果未來 AI 讓「建立一套符合自己需求的系統」變得越來越容易呢？
那麼老師對 SaaS 的需求，可能也會開始出現變化。
不是所有老師都會想自己做。
一定有人仍然會說：
「我完全不想碰技術，付錢給平台最方便。」
這類需求不會消失。
但也一定會有另一群人開始想：
「如果我可以做自己的系統，為什麼一定要按照平台提供的方式工作？」
這兩群人的選擇，未來可能會越來越不同。
SaaS 不一定消失，但「非用不可」可能改變
這裡很容易產生一個誤解。
AI 讓自己做軟體變容易，並不代表 SaaS 會全部消失。
這並不是二選一。
事實上，Gartner 在 2026 年已經開始把「AI 開發還是購買 SaaS」當成正式的企業應用決策問題，也開始討論 AI agents 對既有 SaaS 可替代性的影響。
原因很簡單。
即使 AI 可以幫你建立軟體，還是會存在：
維護
更新
資安
法規
穩定性
備份
客服
資料治理
系統整合
長期營運
這些問題。
所以未來未必是：
SaaS 消失。
更可能是：
SaaS 的價值來源開始改變。
真正值得問的問題
過去 SaaS 最重要的價值之一，是：
「我替你把軟體做好。」
但如果未來 AI 已經可以替很多人完成這件事情呢？
那麼 SaaS 必須回答另一個問題：
「即使你自己做得出來，你為什麼還是願意使用我？」
這可能才是未來 SaaS 平台真正需要面對的問題。
因為當「做軟體」本身逐漸普及之後，單純提供一套標準化功能，是否還能維持今天一樣的稀缺性？
沒有人能確定。
十年後會是什麼樣子？
也許十年後，SaaS 仍然非常強大。
也許 SaaS 平台會進一步轉型。
也許平台會變得更像服務商，而不只是軟體供應商。
也許 AI 會讓越來越多人選擇自己建立符合需求的系統。
也可能是兩種模式長期並存。
但有一件事情值得提前思考：
如果今天我們使用 SaaS，是因為自己做不起來；那麼當 AI 讓「自己做」變得越來越容易之後，這個理由還能維持多久？
對線上老師來說，這個問題甚至可以再往前一步：
當你把自己的網站、課程、學生、會員與工作流程全部建立在某一套平台上時，你真正購買的究竟是一套軟體，還是一種「不需要自己做」的便利？
如果未來「自己做」不再困難，
那麼今天我們認為理所當然的 SaaS 模式，
會不會也開始出現變化？
莫斯利的觀點
莫斯利並不認為 SaaS 會突然消失。
真正值得觀察的是：
當 AI 持續降低軟體開發門檻之後，使用者與 SaaS 平台之間的關係，會不會從「不得不使用」逐漸變成「我選擇使用」。
這兩者看起來很接近。
但對一個產業而言，可能是完全不同的世界。
也許現在還太早。
也許五年後才開始明顯。
也許十年後回頭看，我們才會發現：
原來今天我們習以為常的 SaaS 世界，只是軟體發展史上的一個階段。
未來會怎麼走，沒有人知道。
但如果「自己做軟體」真的正在變得越來越容易，
那麼現在就開始思考這個問題，
也許並不算太早。
—— 莫斯利觀點
