随着Anthropic在近几周接连推出代码编写、团队协作、Excel处理、法务审核等新能力，市场围绕“AI是否正在挤压SaaS”的讨论再次升温。外界对SaaS企业增长前景和商业可持续性的担忧，也随之加剧。

承压的不只是SaaS公司。业内观点认为，Anthropic新一轮产品能力扩张，也正在对垂直AI生态形成更直接的竞争压力。随着Anthropic等基础模型厂商为扩大平台覆盖面、寻找新增收入来源，持续补齐多领域专业能力，原本以行业专用能力为卖点的垂直AI公司，也被推向与基础模型正面竞争的位置。

Better Tomorrow Ventures合伙人Nihar Bobba也持类似看法。他近日在社交平台X发文称，基础模型公司的能力边界持续外扩，将对垂直AI企业构成实质性威胁，尤其是那些“最后一公里”（last mile）较短的场景，风险更高。

在他看来，决定竞争胜负的关键，就在于“最后一公里”——也就是把AI生成的结果，真正转化为具体业务成果的最后落地环节。

Nihar Bobba指出，“最后一公里”往往涉及现实世界中的责任承担、监管要求、行政流程以及与外部系统的对接，还需要处理模型难以提前预判的各类例外情况，并最终把数字化输出闭环到真实结果上。

不同领域的“最后一公里”长短差异很大。以营销文案生成、图片制作为代表的场景，落地路径最短，本质上更接近交付简单结果的交易型业务。Nihar Bobba认为，这类领域“已经被基础模型覆盖，或很快会被纳入其能力范围”。

相比之下，编码辅助、基础法律文书起草、研究型Copilot等场景，虽然比营销类应用更长一些，也具备一定实用价值，但整体防御力依然有限。

合同分析、财务建模和内部工作流自动化则处于中间区间。Nihar Bobba表示，基础模型厂商也正在这一层快速推进布局。对于从这一区间切入的垂直AI公司而言，如果不能继续向更长的“最后一公里”延伸，其市场空间将被进一步挤压，而且留给它们转型的时间正在缩短。

相对而言，税务申报与审计应对、合规会计，以及需要持证资质的专业服务等场景，“最后一公里”更长。他表示，这些领域通常需要跨境监管协调、对接行政机构，并与真实业务系统联动。医疗等监管要求明确、责任边界清晰的行业，也属于这一类，因而在结构上具备更强的防御能力。

即便处于同一行业，不同产品形态对应的“最后一公里”也可能完全不同。以法律行业为例，面向律师提供辅助工具的AI产品，通常落地路径相对较短。

Nihar Bobba进一步解释称，在律师辅助型AI场景中，最终结果责任通常仍由律师承担；但如果是AI原生法律服务，直接对结果及潜在赔偿责任负责，竞争格局就会发生变化。税务软件也是同样的逻辑：如果只是提供计算功能，产品会更脆弱；如果覆盖计算、申报以及审计应对，进入的就是更长的“最后一公里”。

他强调，判断“最后一公里”究竟长不长，可以看三个问题。

这三个问题分别是：结果由谁负责；一旦出问题由谁承担责任；监管机构或审计方会联系谁。如果这三个问题的答案都是企业本身，那么“最后一公里”通常更长；如果答案主要是客户，那么基础模型切入并替代的风险就会明显上升。

在Nihar Bobba看来，服务提供方承担更多责任，看似意味着更重的负担，但对垂直AI公司而言，这反而可能构成战略优势。因为一旦掌握结果责任，企业就可以围绕“信任”展开竞争，定价逻辑也会随之改变：客户购买的不再只是软件使用权，而是结果的确定性。这种模式更接近“保险式”定价，而这类壁垒往往会随着时间推移不断累积。