如果你在五年前跟我說「SaaS AI」會變成科技圈最夯的話題，我大概只會以為你剛追完《黑鏡》馬拉松。但來到 2025 年，這些 ai 統計數據真的讓人看了目瞪口呆：人工智慧已經無所不在，SaaS 正在翻轉各行各業，而兩者結合的威力？只能說，這些數字絕對會讓創業家、投資人、產品經理都忍不住多看幾眼。不管你是開發者、採購決策者，還是單純想跟上潮流，這些數據都在說明一件事：這個市場不只是成長，而是用爆炸性的速度擴張、快速演化，徹底改變了商業運作的規則。
我是 Thunderbit 共同創辦人兼執行長關帥，長期深耕 SaaS、流程自動化和人工智慧領域。這個產業的變化速度我感受最深——有時候，唯一比技術進步還快的，就是融資金額的成長。所以，今天就帶你一起來看看 2025 年最值得關注、最能引發討論的 50 組 SaaS AI 關鍵數據。（放心，我會盡量少講 AI 冷笑話，但不保證完全沒有。）
2025 年必看的 50 組 SaaS AI 關鍵數據
先來一波重點數字快閃，這些數據正深刻影響著 SaaS AI 產業的格局。不管你是要做簡報、跟投資人溝通，還是想確認「這真的不是在開玩笑吧？」時，都很值得把這份清單收下。
市場規模與成長
- 全球 AI 市場預計將從 2025 年的 3,909 億美元，成長到 2030 年的 1.81 兆美元，五年複合年增率高達 35.9%（）。
- 「AI 即服務」（AIaaS）——也就是用 SaaS/雲端方式提供 AI——預計 2030 年全球市場規模將達 56 億美元，年複合成長率 37.1%（）。
- AI 產業營收預估 2030 年將達 1.8 兆美元，是 2024 年（2,790 億美元）的 10 倍以上（）。
普及率與應用情況
- 到 2025 年，50% 的 SaaS 公司會在產品中導入 AI（）。
- 2024 年，78% 的企業至少在一個部門導入 AI，較前一年（55%）大幅提升（）。
- 59% 的公司預期 2025 年團隊會「每天」用到 AI（）。
- 43% 的投資人表示，他們投資組合裡的公司幾乎都已把 AI 納入產品規劃（）。
融資與投資趨勢
- 2024 年，AI 相關新創獲得的創投資金超過 1,000 億美元，年增幅超過 80%（）。
- 2024 年，三分之一的 AI 創投資金流向生成式 AI 與基礎模型公司（）。
- Databricks 於 2024 年完成 100 億美元 融資，估值達 620 億美元（）。
- OpenAI 於 2024 年底獲得 66 億美元 融資，估值約 1,570 億美元（）。
- 2023 年有 20 家 AI 新創 躋身獨角獸，佔當年新誕生獨角獸總數約 95 家中的一大部分（）。
地區熱點
- 2024 年，美國私人 AI 投資金額達 1,091 億美元，約為中國（93 億美元）的 12 倍（）。
- 2024 年，舊金山灣區單一地區就吸引了 900 億美元 融資（）。
- 印度 SaaS 產業預計 2026 年營收將達 264 億美元（）。
產業應用現況
- 67% 的銀行已在營運中導入 AI（）。
- 零售業 AI 普及率 2024 年僅約 4%，但 80% 的零售領袖計畫 2025 年導入 AI（）。
- 醫療 AI 市場預計 2022 年的 151 億美元，將於 2030 年成長至 1,879 億美元，年複合成長率高達 37%（）。
- 全球超過 80% 的行銷人員已經在工作中導入某種 AI 工具（）。
生成式 AI
- 生成式 AI 新創 2024 年吸引了 339 億美元 私募投資（）。
- AI 生成的程式碼已佔 GitHub 上 41%，2024 年產生了 2,560 億行程式碼（）。
- 92% 的美國開發者使用 AI 編碼工具（）。
- 76% 的行銷人員用生成式 AI 來撰寫文案（）。
新創成功與失敗
- 90% 的新創公司會失敗，僅約 10% 能長期存活（）。
- 每 100 家新創中，僅有 1 家能成為獨角獸（）。
- 2024 年新創失敗率較前一年激增約 60%（）。
- 42% 的失敗新創認為「市場沒有需求」是最大主因（）。
SaaS AI 工具普及與生產力
- 78% 的企業至少在一個業務流程中導入 AI（）。
- 75% 的全球知識工作者在工作中使用生成式 AI（）。
- 78% 的生成式 AI 用戶認為 AI 幫助他們提升工作成果（）。
- 81% 的員工表示 AI 幫他們省下重複性工作時間（）。
- 65% 的 Z 世代與千禧世代都是生成式 AI 用戶（）。
生產力與投資報酬
- AI 助理讓客服人員生產力提升 14%（）。
- 使用 Copilot 的開發者任務完成速度提升 29%（）。
- 麥肯錫估算，AI 應用於客服可提升效率高達 45%（）。
- OpenAI 的 GPT-4 訓練成本高達 7,800 萬美元（）。
挑戰與障礙
- 53% 的 SaaS 公司表示招募 AI/數據工程師困難（）。
- 資料安全/隱私是企業導入 AI 的首要障礙（）。
- 85% 的科技決策者擔心 AI 出錯或行為不可預測（）。
未來展望
- 到 2030 年，AI 每年可為全球經濟貢獻 15–20 兆美元（）。
- 2030 年，全球至少 70% 的企業將以某種形式應用 AI（）。
- 麥肯錫預測，2030 年美國約 30% 的工時可被 AI 與其他技術自動化（）。
- 世界經濟論壇預估，2030 年全球將因 AI 淨增 7,800 萬個新工作（）。
全球 SaaS AI 市場：成長與普及
還記得「雲端」剛出現時只是個流行詞，現在卻變成標配。SaaS AI 也正走在同樣的路上——只是速度更快、影響更深。全球 AI 市場預計將從 2025 年的 3,909 億美元，飆升到 2030 年的 1.81 兆美元，年複合成長率高達 35.9%，連老牌創投都會被這種成長幅度嚇到。
各產業 SaaS AI 普及現況
有些產業已經全速衝刺，有些還在熱身：
- 金融業： 一直是新科技的領頭羊，67% 的銀行已用 AI 處理詐欺偵測、聊天機器人等多種應用（）。
- 零售/電商： 2024 年 AI 普及率僅約 4%，但 80% 的領導者計畫 2025 年導入 AI（）。（零售業就像那個總是遲到但帶來最好零食的朋友。）
- 醫療產業： AI 醫療市場將從 2022 年的 151 億美元，成長到 2030 年的 1,879 億美元（）。
- 行銷領域： 超過 80% 的行銷人員已用 AI 進行廣告投放、內容產製、客戶分群等（）。
總結：如果你的產業還沒上榜，請耐心等候——AI 浪潮遲早會席捲所有領域。
SaaS AI 新創的融資與投資趨勢
如果你最近有參加科技圈聚會，就會發現，AI 融資的速度比康普茶還快。光是 2024 年，AI 新創就吸引了超過 1,000 億美元 創投資金，較 2023 年成長 80%。AI 現在幾乎佔了全球三分之一的創投資金流向。
SaaS AI 獨角獸與估值現況
獨角獸越來越多：
- 2023 年有 20 家 AI 新創 躋身獨角獸行列（）。
- Databricks 完成史上最大一輪 100 億美元 融資，估值達 620 億美元（）。
- OpenAI 估值高達 1,570 億美元（）。
- Anthropic 2024 年估值突破 600 億美元（）。
但別被頭條迷惑——大多數新創都無法成功。每 100 家新創，只有 1 家能成為獨角獸，90% 直接出局。
地區熱點：SaaS AI 新創聚集地
想知道 AI 創新在哪裡發生？答案就是美國，尤其是灣區。2024 年，美國佔全球創投資金 57%，灣區單一地區就吸引了 900 億美元 融資。
中國依然是全球第二大市場，但私人 AI 投資僅 93 億美元，跟美國差距很大。印度 SaaS 產業快速崛起，預計 2026 年營收將達 264 億美元。歐洲和以色列也有不少亮眼 AI 新創，但資金規模還是有落差。
生成式 AI：推動 SaaS AI 成長的引擎
如果你覺得生成式 AI 已經聽到膩，那恐怕還得再忍一陣子。2024 年，三分之一的 AI 創投資金都流向生成式 AI 公司，獲得資金的 genAI 新創數量年增近三倍。
生成式 SaaS AI 的熱門應用
- 程式碼生成： AI 現在已經寫了 GitHub 上 41% 的程式碼，92% 的美國開發者都在用 AI 編碼工具。
- 內容創作： 76% 的行銷人員用 genAI 寫文案，58% 用於更廣泛的文字內容。
- 客服支援： 生成式 AI 聊天機器人與助理已能處理複雜問題，不再只是回答 FAQ。
應用場景還在不斷擴展——設計、行銷、數據分析、甚至藥物研發，只要你想得到，市場上就有人在做。
新創成功與失敗率：SaaS AI 的現實
現實很殘酷：90% 的新創會失敗，AI SaaS 也不例外。只有 1% 能成為獨角獸，2024 年新創失敗率更是暴增約 60%。
成功的 SaaS AI 新創有什麼共通點？
- 明確的市場需求： 42% 的失敗新創是因為沒人需要他們的產品。
- 團隊實力： 技術與市場推廣能力都要有。
- 資金控管： 花錢太快很容易燒光。
- 差異化： 在競爭激烈的市場中，必須有獨特優勢——不論是專屬數據、演算法，還是更好的用戶體驗。
Thunderbit 也有類似經驗。我們打造的 ，就是為了讓商務用戶能輕鬆抓取銷售名單、電商數據等實際需求而設計。（有興趣可以參考我們的。）
SaaS AI 工具普及：用戶與企業趨勢
「自帶 AI 工具」已經變成新常態。2024 年，75% 的全球知識工作者在工作中用生成式 AI，78% 的企業至少在一個業務流程中導入 AI。員工不再等 IT 部門批准，而是直接選用能幫助自己提升效率的 SaaS AI 工具。
SaaS AI 在職場的生產力影響
- 客服人員用 AI 助理，生產力提升 14%。
- 開發者用 Copilot，任務完成速度快 29%。
- 81% 的員工說 AI 幫他們省下大量重複性工作時間。
- 78% 的生成式 AI 用戶認為 AI 讓他們的工作成果更好。
Thunderbit 用戶也有同樣體驗。銷售團隊抓潛在客戶資料、電商經營者監控價格、房仲追蹤物件——每週都能省下好幾小時。（甚至還有時間好好喝杯咖啡！）
SaaS AI 新創的挑戰與障礙
當然，這條路並不是一路順風。SaaS AI 的發展充滿挑戰：
- 資料隱私/安全： 企業最怕的就是數據外洩。
- 系統整合困難： 90% 的 IT 專業人員認為現有技術架構需要升級才能部署先進 AI。
- 人才短缺： 53% 的 SaaS 公司難以招募 AI/數據工程師。
- 信任與倫理： 85% 的科技領袖擔心 AI 出錯或行為不可預測。
- 規模化與成本： 訓練大型 AI 模型成本超高——OpenAI 的 GPT-4 訓練費用高達 7,800 萬美元。
- 競爭激烈： 每年都有數百款新 AI SaaS 工具問世，想脫穎而出真的不簡單。
如果你正投入這個領域，除了技術，還要有完善的隱私、整合、人才與信任策略。
SaaS AI 的未來：接下來會怎樣？
未來十年會發生什麼？從數據和我的直覺來看：
- 到 2030 年，AI 每年可為全球經濟帶來 15–20 兆美元產值。
- 2030 年，全球超過 70% 的企業都會以某種形式應用 AI。
- 美國約 30% 的工時將被 AI 自動化。
- 世界經濟論壇預估，2030 年全球將因 AI 淨增 7,800 萬個新工作。
- 監管即將到來： 2022 年全球通過 37 項 AI 相關法案，歐盟 AI 法案也即將上路。
未來，AI 會成為每個 SaaS 產品的「隱形骨幹」——就像 2010 年代的雲端一樣，AI 將主導 2020 年代及以後的軟體世界。誰能結合人類創意與 AI 效率、靈活應對法規、真正創造價值（而不是只會炒作），誰就能勝出。
結語（還有 Thunderbit 小小推薦）
如果你看到這裡，恭喜你——你已經掌握 2025 年最重要的 SaaS AI 數據。不管你是 AI 創業者、SaaS 經營者、投資人，還是想在知識競賽中搶分，這些數字都能幫你看清市場趨勢。
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感謝閱讀——記得，在 SaaS AI 世界裡，唯一不變的就是變化（還有偶爾出現的機器人笑話）。保持好奇、用數據驅動決策，讓 AI 幫你分擔瑣事。畢竟，咖啡還是要自己喝的。