AI 時代的 GTM 變局：Play 還有效，Playbook 壞了

本文整理自 Lenny’s Podcast 2026 年 1 月播出的單集。

「所有的 play 都還有效——outbound、webinar、podcast、活動。壞掉的是 playbook。」

這是 SaaStr 創辦人 Jason Lemkin 對 AI 時代 GTM（Go-to-Market，市場進入策略）變局的觀察。他的意思是：寄開發信、辦線上研討會、做內容行銷、參加展會——這些銷售和行銷的基本動作本身沒有失效。失效的是過去十年累積的那套標準作法、流程和假設。

這個區別很重要。很多人看到 AI 的衝擊，第一反應是「什麼都要重來」，或者反過來認為「這些只是噱頭，基本功不會變」。Jason 的觀點介於兩者之間：基本的商業邏輯沒有變，但執行方式必須徹底重新設計。

這篇文章整理他對 GTM 變局的觀察，包括產業的分裂、哪些公司正在領先、支援（support）和銷售（sales）如何被 AI 重塑，以及他認為接下來幾年會發生什麼事。

先理解背景：SaaStr 是什麼？為什麼他的觀察重要？

SaaStr 是全球最大的 B2B SaaS（軟體即服務）創業社群，由 Jason Lemkin 在 2012 年創立。Jason 本身是連續創業家，曾共同創辦電子簽名公司 EchoSign，後被 Adobe 收購成為 Adobe Sign。之後他開始經營部落格，專門分享創業過程中犯過的錯誤，逐漸發展成一個龐大的社群，每年舉辦的 SaaStr Annual 大會吸引超過一萬名創業者和投資人參加。

SaaStr Annual 之所以在國外受歡迎，有幾個原因。首先，它極度聚焦——只談 B2B SaaS 的實務問題，不像一般科技大會什麼都談。其次，Jason 個人累積投資超過兩億美元在 SaaS 新創公司，終身投資報酬率接近十倍，這讓他的觀點不只是理論，而是有真金白銀背書的實戰經驗。第三，他的風格非常直接，不講場面話，專門講失敗和反直覺的觀點。

除了經營社群和投資，Jason 最近還做了一件事：把自己公司的銷售團隊從十人縮減到 1.2 人加 20 個 AI Agent。這不是觀察別人的實驗，而是他拿自己的公司當實驗場。所以當他談 GTM 的變局，背後是有第一手經驗的。

產業正在分裂成兩個物種

Jason 觀察到，SaaS 產業正在分裂成兩種截然不同的公司類型。

第一種是「AI-native 高成長公司」。這些公司從一開始就把 AI 整合進產品和營運，成長速度極快，而且用遠比傳統公司更精簡的團隊做到同樣規模的營收。他舉了幾個例子：Vercel（網站部署平台）、Replit（線上程式開發環境）、ElevenLabs（AI 語音合成）、Bolt 和 Lovable（AI 輔助軟體開發）。這些公司的共同特徵是極度重視產品導向成長（PLG），銷售團隊很小，但成長曲線非常陡。

第二種是「傳統低成長公司」。這些公司的產品沒有顯著的 AI 差異化，成長速度趨緩，主要靠漲價來維持營收。他們也許有在使用一些 AI 工具，但 AI 不是他們的核心競爭力。這種公司還是有市場、還是有客戶，但他們面臨的是「漸進式優化」的處境，而不是「指數成長」。

這兩種公司需要的 GTM 策略完全不同。高成長的 AI-native 公司，重心放在產品體驗和病毒式傳播，銷售人員的角色是「放大器」而不是「引擎」。傳統公司則需要更積極的銷售動作，因為產品本身不會自己說話。

Jason 說，這種分裂會在 2026 年變得更明顯。兩種公司都有動力把 AI 用在 GTM 上——高成長公司想要用更少的人做更多的事，傳統公司則是發現什麼都不做的話根本無法跟上。只是他們用 AI 的目的和方式會不一樣。

看看領先者在做什麼

Jason 提到幾家他認為在 GTM 上做得特別好的公司，它們的共同點是：用 AI 重新設計整個銷售流程，而不只是「把 AI 加進現有流程」。

Vercel 的做法是「先證明價值，再談錢」。他們的 Forward Deployed Engineer（前線部署工程師）會在客戶簽約之前，就實際幫客戶解決問題、證明產品能用。這跟傳統的軟體銷售完全相反——傳統模式是先簽約、先付錢，然後客戶才開始導入和使用。Jason 說這種模式會變成新的標準：「我希望每個 Salesforce 的客戶，都能在付錢之前就上線。這跟我們過去被訓練的銷售方式太不一樣了——過去我們某種程度上是在『先騙客戶付錢』。」

Replit 則是極端的產品導向成長。他們的產品本身就是最好的銷售工具，使用者用了覺得好，自然會推薦給同事、朋友。Replit 的創辦人 Amjad Masad 可以接受小一點的銷售團隊，即使這意味著少賺一點營收，因為他更在意文化和產品純度。這是一種刻意的取捨。

ElevenLabs 的成長團隊做了非常系統性的 AI 工具導入，從客製化 GPT、MCP（Model Context Protocol）到自動化工作流程，省下了超過十萬美元的人力成本，同時讓團隊可以做到「每天發布」的節奏。他們的祕訣是願意投入時間建立內部工具和流程，而不是只買現成的軟體。

這些例子的共同點是：AI 不是用來「做一樣的事但更有效率」，而是用來「做以前做不到的事」。

支援已經永久改變，銷售正在跟進

Jason 認為，客戶支援（support）是最早被 AI 徹底改變的商業功能，銷售則是下一個。

「客戶支援已經永久改變了，50% 到 80% 的支援現在是 AI 在做。」他說這不是預測，而是已經發生的事實。像 Intercom 的 Fin、Sierra 等 AI 客服工具，已經在大量公司裡取代了第一線的人類客服。這些工具處理常見問題的能力已經足夠好，人類客服只需要處理複雜或敏感的案例。

銷售的轉變正在發生，但比客服慢一些。原因是銷售的複雜度更高——客服處理的是「已知問題的已知答案」，銷售處理的是「如何說服一個有獨特需求和顧慮的人做決定」。但 Jason 認為，銷售的某些環節已經可以完全交給 AI 了。

最明顯的是 SDR（銷售開發代表）這個職位。SDR 是美國 SaaS 公司非常普遍的入門銷售職位，全名是 Sales Development Representative。這個職位的工作是銷售流程的「前端」——發開發信、打陌生電話、回覆網站詢問、篩選哪些潛在客戶值得進一步接觸。這些工作高度重複、容易標準化，正是 AI 擅長的範疇。

「傳統的 SDR——那種大學剛畢業、被雇來發 email 的年輕人——我們不需要了。靠發信和固定節奏做開發的 SDR，明年會被 AI 取代九成。」Jason 說得很直白。

但他不認為所有銷售人員都會消失。「我們永遠會需要銷售人員，」他說，「但『只靠人緣』已經不夠了。」未來的銷售人員需要能夠駕馭 AI 工具、能夠處理 AI 無法應對的複雜談判、能夠建立 AI 無法取代的人際信任。這是一個更高的門檻，但也是更有價值的技能。

「先交付價值，再收錢」的新模式

Jason 反覆強調一個他認為會成為新常態的模式：先讓客戶體驗到價值，再談交易。

這聽起來像是常識，但跟傳統的 B2B 軟體銷售差很遠。傳統模式是：銷售人員做產品 demo、回答問題、處理反對意見、談判合約、簽約付款，然後客戶才開始導入。整個過程可能花好幾個月，客戶在真正使用產品之前就已經付了一大筆錢。這種模式對賣方有利，因為即使客戶後來發現產品不如預期，錢已經付了，合約已經簽了。

AI 時代的新模式是把這個順序顛倒過來。Vercel 的 Forward Deployed Engineer 會在簽約之前就幫客戶做概念驗證、解決實際問題。Salesforce 的 AgentForce 讓客戶可以在付錢之前就把 Agent 上線運作。這種模式對賣方的能力要求更高——你的產品必須真的好用、你的實施必須真的快速、你必須對自己的價值主張有信心——但它也創造了更健康的客戶關係。

「我希望每個軟體客戶，都能在付錢之前就上線。」Jason 說這會改變整個產業的銷售文化。過去很多軟體公司靠的是「銷售人員很會賣」，產品本身未必那麼強。未來這種模式會越來越難行得通，因為客戶有機會在付錢前就驗證產品是否真的有用。

未來需要更多銷售人才，但做的事完全不同

這裡有一個看似矛盾的預測：Jason 認為未來需要的銷售和 GTM 專業人才會比現在更多，不是更少。

「贏家正在快速成長，即使他們更有效率，他們也會需要更多人。」他的邏輯是這樣的：AI 確實會取代一些銷售工作，特別是重複性高、附加價值低的部分。但那些成功運用 AI 的公司，會因此成長得更快，這種成長會創造新的職缺。差別在於，這些新職缺需要的技能跟過去不一樣。

過去的 SDR 只需要會發 email、會照腳本回答問題、會把符合條件的潛在客戶轉給 AE。這些能力 AI 已經可以做到了。未來的銷售人才需要會管理 AI Agent、會設計銷售流程讓 AI 發揮最大效用、會處理 AI 無法應對的複雜情境、會在 AI 時代建立和維護客戶關係。

「我們應該要有年薪二十五萬美元的 SDR，」Jason 說，「但他們管理的是十個 Agent，不是十個人。」這句話描繪了一個可能的未來：銷售職位的數量可能會減少，但單一職位的價值和薪資會上升。能夠駕馭 AI 的人，會變得非常搶手。

對於現在在銷售領域工作的人，Jason 的建議是：不要等公司來教你怎麼用 AI，自己現在就去學。找一個 AI 工具，解決你工作中的一個問題，親自訓練它、調整它、搞懂它怎麼運作。「如果你能做到這件事，」他說，「你會變得極度搶手。」

反過來說，如果你只會照著腳本做事、只會執行別人設計好的流程、不願意學習新工具，那處境會越來越危險。不是因為 AI 會「搶走你的工作」，而是因為願意學 AI 的人會做得比你好太多，公司沒有理由繼續雇用你。

一個更大的圖景

把這些觀察拼在一起，Jason 描繪的是這樣一個圖景：

AI 正在從根本上改變 B2B 軟體的銷售和行銷方式。傳統的 playbook——大量雇用初階 SDR、用標準化的 cadence 做開發、靠銷售技巧說服客戶付錢——正在失效。取而代之的是一種更依賴產品本身、更依賴 AI 工具、更強調「先證明價值」的新模式。

這種轉變對不同公司有不同的意義。AI-native 公司本來就是這樣運作的，他們只是繼續加速。傳統公司則面臨一個選擇：要嘛跟上，要嘛逐漸被邊緣化。中間沒有太多空間。

對個人來說，這是一個需要選邊站的時刻。你可以選擇學習怎麼駕馭 AI，讓自己成為這個轉變的受益者。或者你可以選擇忽略它，希望這只是一時的炒作。Jason 的觀點很明確：後者是一個危險的賭注。

「這不是要不要接受 AI 的問題，」他說，「而是你要不要成為會用 AI 的那種人。」

這場遊戲的規則正在改寫。問題是，你站在規則的哪一邊？