SDR 一年內消失九成？SaaS 教父的 2026 銷售預言

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

「傳統 SDR，那種大學剛畢業、被雇來發 email 的年輕人——我們不需要了。明年會被 AI 取代九成。」

說這句話的人是 Jason Lemkin，全球最大 B2B SaaS 創業社群 SaaStr 的創辦人。他不是在預測別人的未來，而是在描述自己公司正在發生的事。過去半年，他把原本十人的銷售團隊縮減到 1.2 人，剩下的工作交給 20 個 AI Agent。業績沒有下滑，效率反而大幅提升。

如果你在銷售領域工作，或者正在考慮進入這個行業，這段預言值得認真對待。不是因為它一定會成真，而是因為說這話的人，已經用真金白銀和自己的公司證明了這件事的可行性。

誰是 Jason Lemkin？為什麼他的話值得聽？

Jason Lemkin 的履歷在 SaaS 圈子裡幾乎是傳奇等級。他是連續創業家，曾共同創辦電子簽名公司 EchoSign，後來被 Adobe 收購，成為現在的 Adobe Sign。2012 年，他開始經營部落格，專門寫自己創業過程中犯過的錯誤，這個部落格後來發展成 SaaStr——全球最大的 B2B 軟體即服務創業社群。

SaaStr 每年舉辦的 Annual 大會，吸引超過一萬名創業者、投資人和科技從業者參加，是軟體訂閱制產業的年度盛事。這個活動之所以受歡迎，是因為它夠聚焦——不像一般科技大會什麼都談，SaaStr 只談 B2B SaaS 的實務問題：怎麼賣軟體、怎麼定價、怎麼建銷售團隊、怎麼募資。而且 Jason 本人風格非常直接，不講場面話，專門分享失敗經驗和反直覺的觀點。

除了經營社群，Jason 個人也是活躍的投資人，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。這代表他看過、投過、輔導過無數的銷售組織，不只是理論上知道怎麼建團隊，而是實際上砸錢進去、看著團隊成敗的人。

當這樣背景的人說「SDR 明年要消失九成」，他不是在寫聳動標題吸引點擊，而是在描述他觀察到的產業趨勢，以及他自己正在執行的策略。

什麼是 SDR？這個職位的前世今生

SDR 的全名是 Sales Development Representative，中文可以譯為「銷售開發代表」。這是一個在美國 SaaS 公司非常普遍、但在台灣相對陌生的職位。要理解為什麼這個職位會被 AI 衝擊，必須先理解它為什麼會存在。

傳統軟體銷售是一次性買斷制，一套系統可能賣幾十萬甚至上百萬美元，銷售週期長達數月，一個資深業務一年可能只需要成交十幾個客戶就能達標。這種模式下，業務員的時間花在哪裡很重要，因為每一個潛在客戶都可能是大單。

但 SaaS 改變了這個邏輯。訂閱制軟體的單次收費金額低得多——可能是每月幾百美元到幾千美元——這意味著公司需要大量的客戶才能支撐營收。一家年營收一億美元的 SaaS 公司，可能有幾千甚至上萬個付費客戶。要經營這麼多客戶關係，光靠資深業務是不夠的。

於是 SaaS 公司發展出一套流水線式的銷售分工。最前端，由 SDR 負責「開發」潛在客戶——發開發信（cold email）、打陌生電話（cold call）、回覆網站上的詢問表單、在 LinkedIn 上主動聯繫目標對象。SDR 的工作不是成交，而是篩選。他們要判斷：這個人有沒有購買意願？有沒有預算？有沒有決策權？時機對不對？符合條件的潛在客戶，才會被轉給客戶經理（Account Executive，簡稱 AE）進行正式的銷售對話。

這套分工讓資深業務可以專注在「已經確認有機會」的客戶身上，而大量重複的前期篩選工作，由薪資較低、經驗較淺的 SDR 來執行。SDR 因此成為許多美國年輕人進入科技業的跳板，起薪大約六到八萬美元，表現好的一兩年內可以升為 AE，薪資直接翻倍。

但這個職位有幾個特性，讓它在 AI 時代變得非常脆弱。

為什麼 SDR 首當其衝？

第一個問題是，SDR 的工作高度標準化和重複。每天的任務大同小異：根據名單發開發信、用固定的腳本回覆詢問、按照既定的問題清單判斷潛在客戶是否合格。這些工作有明確的流程和規則，正是 AI 最擅長處理的任務類型。

第二個問題是，SDR 的產出極度容易量化。發了多少封信、打了多少通電話、約到多少個會議、轉化了多少個合格潛在客戶——每一個環節都有數字可以追蹤。這讓 AI 的表現很容易跟人類直接比較。你不需要主觀判斷 AI 做得好不好，數字會告訴你答案。

第三個問題是，SDR 的流動率很高。這是一個入門職位，大部分人做一兩年就會離開——要嘛升遷成 AE，要嘛跳槽到別家公司，要嘛發現自己不適合銷售而轉行。每一個 SDR 都需要三到六個月的訓練期才能上手，但公司往往才剛把人訓練好，人就走了。這種模式意味著公司永遠在支付重複的訓練成本。

Jason Lemkin 在訪談中說：「負責回覆進站詢問、做初步資格篩選的 BDR，明年應該要滅絕了。」BDR 是 Business Development Representative 的縮寫，工作內容跟 SDR 非常類似，有時候這兩個職稱甚至可以互換使用。他的意思是：只要是那種「照著腳本判斷潛在客戶是否合格」的工作，AI 已經可以做得一樣好，甚至更好。

哪些銷售角色暫時安全？

如果 SDR 和 BDR 危險，那 AE 呢？Jason 的判斷是：明年大約 70% 的 AE 工作會是安全的，但這個比例會逐漸下降到四、五成。

差別在於工作的複雜度。AE 處理的銷售情境，通常比 SDR 複雜得多。他們要跟客戶談需求、做產品展示、處理反對意見、協調內部資源、談判合約條款、搞定多個利害關係人。這些任務涉及大量的情境判斷、人際互動和隨機應變，目前的 AI 還很難完全取代。

但 Jason 也指出，AI 的進步速度比大多數人想像的快。「一個很棒的 Agent 也可以成交，」他說，「特別是當價格沒什麼好談、而 Agent 比人類更了解產品的時候。」這指向一個趨勢：標準化程度越高的銷售——價格固定、產品簡單、決策流程單純——越容易被 AI 接管。高度客製化、需要深度談判的企業級銷售，人類還有優勢，但這個優勢的護城河正在縮小。

另一個相對安全的方向是「管理 AI Agent」這件事本身。Jason 的公司現在有一位「AI 長」Amelia，每週花十到十五小時管理 20 個 Agent。這是一個全新的職位類型，需要懂銷售邏輯、有數據分析能力、對 AI 工具有技術理解，還要有耐心做訓練和校正。Jason 說，這種人不太可能從傳統業務出身，比較可能來自產品、行銷或營運部門。

AI 取代的是誰？

Jason 在訪談中說了一句很重要的話：「AI 取代的是人們今天不想做的工作，它淘汰的是中等和平庸的表現者。」

這句話有兩層意思。第一層是，AI 首先會接手那些重複性高、創造性低的任務——發制式的開發信、回覆常見問題、做基本的資格篩選。這些工作本來就不是什麼人夢寐以求的事，只是實現銷售目標的必要步驟。AI 把這些事情做掉，理論上可以讓人類專注在更有價值的工作上。

第二層意思更殘酷：AI 會暴露出誰其實一直在混。過去，一個表現普通的 SDR 或 AE，可能還是能靠著勤奮（或至少看起來勤奮）保住飯碗。但當 AI 可以用更低的成本、更高的效率做同樣的事情，這些人的存在就變得很難正當化。「如果一個人進公司三個月，還搞不清楚我們在做什麼，」Jason 說，「我沒辦法再雇用這種人了。AI 已經可以做得更好。」

反過來說，頂尖的銷售人才不會被取代，反而會因為 AI 而變得更強。他們可以用 AI 處理繁瑣的前期工作，把自己的時間留給真正需要人類判斷和關係經營的環節。AI 對他們來說是槓桿，不是威脅。

如何成為不會被取代的那 20%？

如果你在銷售領域工作，或者正在考慮進入這個行業，Jason 有幾個具體的建議。

第一，現在就開始使用 AI 工具。不要等公司發配，自己去找一個 Agent 或 AI 輔助工具，解決你工作中最痛的問題。可能是自動回覆常見問題、自動整理會議記錄、自動研究潛在客戶背景——什麼都好，重要的是開始動手。

第二，學會訓練 AI，而不只是使用 AI。Jason 強調，AI Agent 不是設定好就能放著不管的東西。你要花時間餵它資料、跟它對話、糾正它的錯誤、調整它的回應風格。這個訓練過程本身，會讓你理解 AI 的能力和侷限，這種理解在未來會非常值錢。

第三，培養 AI 難以取代的能力。複雜的談判技巧、深度的產業知識、建立長期信任關係的能力——這些短期內還是人類的專利。但要注意，這不是說「只要做高端銷售就安全」。重點是持續提升自己的不可取代性，因為 AI 的能力邊界一直在擴張。

Jason 最後說了一句話：「我們應該要有年薪二十五萬美元的 SDR，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：銷售工作不會消失，但工作的定義會徹底改變。能夠駕馭 AI 的人，會比自己當 AI 的人值錢得多。

問題是，你要當哪一種？