今年年初，软件公司的股价跌得很凶。有人给这场担忧取了个名字，叫“SaaSpocalypse”。AI 能写代码，软件产品会不会越来越容易被复制，最后连原来的 SaaS 生意都撑不住？
几个月后，Stripe 发了一篇谈 SaaS 平台的文章。它看到的景象很不一样。在文章发表前的三个月里，Stripe 新增的平台，比 2025 年最后六个月加起来还多。与上一年同期相比，新平台业务的数量增长超过 180%。
光数新平台，当然容易误判。一批人注册、接入、上线，未必能带来生意。Stripe 也查了这件事，用人工审核、大模型分类和规则检查这些平台，确认它们有真实客户活动。2026 年 1 月上线的那批平台，在相同的经营时长内，达到 100 万美元支付交易量的平台占比也高于此前各批次。Stripe 没公布具体占比，留存和利润情况更无从得知，但这已经比单纯数新增账号多了一层证据。
还有一组数可以放在旁边看。Stripe 上规模最大的 100 家非 AI SaaS 公司，每周交易笔数曾短暂下滑，随后恢复增长。早前大跌的 SaaS 股票价格也大致回到抛售前水平。股价和交易笔数说的是两件事，前者有市场预期，后者是 Stripe 所覆盖商家正在发生的交易。两者都还不够写下“SaaS 安全了”这样的结论。
软件更容易做，客户为什么还要留下
Stripe 举了两家做行业软件的平台。医美机构用 Aesthetic Record 管病历、临床工作、患者互动和合规事务。非营利组织用 Bloomerang 处理捐赠者关系、活动报名和税务收据。这类软件一旦接手日常工作，客户换产品时就得考虑资料和流程怎么迁走。
这比“有多少功能”更接近 SaaS 平台的难处。一个平台替客户管排班、库存，记住客户历史和价格，又负责把这些工作接到收付款上，客户自然会认真考虑换掉它的代价。AI 可以把功能做得更快，却没法替新公司直接获得客户的信任，也没法让医美和非营利组织的工作变得一模一样。
AI 确实进了开发流程。Stripe 说，截至 2026 年 8 月，超过 55% 的新 Stripe 集成用到了某种 AI 辅助。在 Stripe 上以自助方式做出完整集成的 SaaS 平台数量，也比上一年增加约 360%。一个数字说开发过程，一个数字说集成数量，都没有告诉我们这些商家后来赚了多少钱。
Stripe 还提到商家入驻、排班、逾期款项催收等用途。平台接手工作以后，客户会不会持续用，遇到异常怎么处理，负责这些工作的人省下了什么，文章没有继续往下算。
另一些 AI 公司连免费试用都要防人滥用
Stripe 同月的另一篇文章换了一个角度。2025 年第三季度，Stripe 上 AI 初创公司的交易欺诈尝试率，是初创公司总体水平的 4.3 倍。到 2026 年第一季度，这个倍数降到 2.6。下降了，仍然高于总体水平。这里比较的是欺诈尝试率，文章并没有说 AI 公司实际损失了总体的 2.6 倍。
为什么有人盯上 AI 产品？文章说了一种做法。攻击者用盗来的卡买订阅或计算额度，再把使用权卖出去。真正的持卡人发现异常时，额度可能已经用完了。做这门生意的公司付出了计算成本，还要面对付款争议。
付款之前也有漏洞。免费试用和赠送的 token，本来是想让新用户试出产品值不值得买。一个人不断注册新账号，便能反复领取这些额度。Stripe 的模型识别到，2026 年 1 月至 6 月，其平台上 AI 订阅公司的多账户滥用尝试率上升了 40%。受影响最严重的一组公司，上升了 154%；有些公司超过 600%。这些仍是尝试率的变化，不能直接换算成全行业损失。
Stripe 举出 ElevenLabs 的例子，称它借助 Radar 的多账户防护，在两个月里平均每天拦下约 2,000 名滥用免费层的用户。这个案例让人看见问题的规模，也有很明确的产品介绍目的。别的 AI 产品未必会遇到同样数量的滥用者，值得自己查的是注册、试用和付费三处各消耗了多少资源。
两篇文章放在一起，再看“新增用户”就得问得细一点。SaaS 平台的新客户，后来有没有把排班、记录或收付款留在产品里？AI 产品的新账号，第一次消耗计算资源时，团队能不能看出同一个人已经领过几次免费额度？Stripe 的行业数字回答不了这些问题，只能回到自己的使用记录和账本。
原文
- Stripe 关于 SaaS 平台增长的文章，2026 年 9 月 17 日。
- Stripe 关于 AI 初创公司欺诈的文章，2026 年 9 月 15 日。