从技术上讲，这个缩写词代表“治理即服务”。但它的使用方式却有所不同英伟达首席执行官黄仁勋在本周的 GTC 2026 主题演讲中，他表示，“每家 SaaS 公司都将成为 GaaS 公司。” 抛开准确性不谈，黄的表述不是让员工能够完成工作的软件，而是描述了通过人工智能代理自动完成工作的软件，无需持续的人工输入即可执行任务。
SaaS和GaaS之间的概念距离不仅仅是产品升级。这是对企业软件基本前提的重新设计。SaaS 是为人类登录、导航和操作而构建的。GaaS 专为代理接收指令、规划执行序列并在循环中以最少的人工干预提供结果而构建。
贝恩有映射的这种转变跨越三层堆栈：底层的记录系统、中间的代理操作系统和顶层的结果接口。Microsoft Azure AI Foundry、Google Vertex AI Agent Builder 和 Amazon Bedrock Agents 代表了用于构建和运行 AI 代理的早期平台，而不是纯粹的编排层。它们包括单个代理环境中的任务规划、工具使用和工作流程协调等功能。
编排层作为一个独特的控制平面出现在它们之上，用于管理跨企业系统的多代理协调、治理和执行。在企业部署中，单个业务流程可能需要采购代理、合规代理和财务代理按顺序进行协调，每个代理将上下文和结果传递给下一个代理。
正如 PYMNTS 报道的那样，公司正在快速构建平台来大规模管理这些代理交互，其中包括 Nvidia 的企业代理栈和 OpenAI推到企业级代理服务，两者都旨在让企业集中控制代理在工作流程中的部署、监控和管理方式。
专为代理而非用户设计的软件
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以前的皮姆茨写道当代理（而不是人类）执行任务时，基于座位的模型会出现结构失调。将会发生向基于结果的定价的转变，例如对已完成的任务、解决的票证和关闭的工作流程进行收费，而不是对访问凭证进行收费。Salesforce 和 Intercom 已经开始朝这个方向发展。
重新设计比定价更深入。财富观察到的人工智能的重置迫使公司提出一个基本问题：如果公司在今天成立时就知道人工智能可以做什么，它将如何解决客户的问题？对于许多企业软件供应商来说，答案不会是他们目前发布的产品。围绕人机操作界面构建的产品、定价和运营模型正在接受压力测试，以应对主要用户是查询 API 的代理的世界。
皮姆茨也报道新兴市场，例如 Anthropic 和 OpenAI 正在开发的市场，将代理定位为模块化服务，企业可以根据任务绩效进行选择和部署。该模型允许公司跨供应商混合和匹配专业代理，加速从一体化 SaaS 平台向可组合、代理驱动的生态系统的转变
随着采用加速，首席财务官寄予厚望
PYMNTS 情报研究关于首席财务官对代理人工智能的态度的研究提供了企业期望集中在哪里的基本观点。研究发现，43% 的首席财务官预计应用于动态预算重新分配的代理人工智能会产生巨大影响，另有 47% 的首席财务官预计会产生中等影响。总的来说，90% 的财务高管预计，在其职能范围内部署自主代理将带来有意义的运营变化。
同一项研究发现，70% 的公司已经使用至少一种人工智能工具进行现金流管理。现有部署的影响是可衡量的：人工智能已将现金流的不可预测性从 68% 报告现金时间长期不确定的公司减少到 17%，这一下降反映了从被动式、电子表格驱动的预测向持续的、代理辅助监控的转变。
这些数字在黄的 GTC 框架中具有重要意义。CFO 数据代表了在自主代理执行完全标准化之前，人工智能在财务工作流程中的早期有限部署。从AI辅助现金流管理到独立推荐、安排和执行资金流动的代理，这就是实践中的GaaS模式。
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