投资人 Rory O'Driscoll（曾投资于 Salesforce、Snowflake 等公司）提出了一个关于 AI 时代企业软件市场的结构性问题：
美国大企业是想像当年买 SaaS 一样，通过垂直或水平的 AI 应用间接采购 AI 能力，还是直接向前沿实验室批量采购 Token？
会有一些企业选择自建，但正如此前展示的，这比看起来更难、更贵。
他们的判断是：AI 应用层的生意会像之前的 SaaS 应用一样充满活力，正在按这个方向投资。
关键判断不是模型能力，而是组织吸收能力
这条判断值得放进 SOTA Sync，是因为它把 AI 应用市场从“模型越来越强，所以应用会被吃掉”的线性叙事里拉出来。企业真正采购的不是 token 本身，而是一个可以被组织吸收的工作系统：权限、流程、审计、知识库、交付界面、责任边界，以及失败时谁来兜底。
前沿实验室可以把 token 卖给大企业，但 token 并不会自动变成销售团队的 CRM 自动化、法务团队的合同审查流、客服团队的质检系统，或者财务团队的月结辅助。中间这一段仍然需要产品化、集成、运营和行业语境。
大公司和中小公司的路线会分化
最可能出现的结构不是单一路线，而是分层市场：
- 超大型企业会直接采购 token 和模型访问权，同时搭内部平台。
- 中型企业会购买带有 AI 能力的垂直应用，降低工程和治理成本。
- 小团队会优先购买端到端工具，因为他们没有能力维护复杂的自建栈。
这意味着应用层不会因为模型层变强而消失。相反，模型层越强，企业越需要有人把它压进具体业务流程里。
对 AI App 创业者的启发
这里的重点不是“做壳应用还能赚钱吗”，而是应用层必须承担真实工作流责任。只是在模型 API 上套一个聊天框，很容易被平台能力吞掉；但如果产品能掌握用户数据结构、业务动作、协作权限和可验证结果，就仍然有 SaaS 式复利。
对 Coworking 时代的软件公司来说，最好的位置不是和模型公司争夺智能本身，而是把智能变成业务结果。谁能更快把 token 变成可部署、可复用、可审计的工作流，谁就有机会留下来。
O'Driscoll 长期关注企业软件投资，他的分析框架通常从"价值最终在哪里交付"出发判断市场结构。