Sarah Guo：2026年还没有Labs小组的创业公司本质上就是传统企业SaaS
AI风投机构Conviction创始人Sarah Guo在X发文称，“如果你是2026年的创业公司却没有一个‘Labs’小组，那你本质上就只是企业SaaS”，把是否有专门探索前沿能力与新产品原型的团队，视为划分“AI原生创业公司”和“传统B2B软件公司”的关键标志。 Guo长期聚焦AI原生软件投资，在访谈与播客中多次强调，当前早期公司必须同时跑“稳定营收产品线”和“高风险探索线”，前者养活公司，后者在模型与用例快速演化中持续寻找下一代增长曲线。
她口中的“Labs”通常包含小规模顶级工程师与研究员，专注模型应用新形态、代理系统与全新交互方式，而非只是在现有产品上增加一个AI按钮，这种结构更类似早期Google X或Facebook Labs的轻量级版本，被她视为在模型能力迭代极快、产品范式未定型阶段保持“进攻选择权”的必要组织单元。
来源：公开信息
ABAB AI 解读
Guo这句看似调侃的话，核心是在划线：没有Labs的小公司，更像是在既有范式里做流程软件，而不是在AI浪潮中寻找范式跃迁。传统企业SaaS可以通过销售与迭代慢慢堆出护城河，但在模型快速演化的环境里，纯靠“做一个更好用的界面”很容易被下一代AI原生产品跨越；Labs小组的存在，就是把“赌新范式”的风险集中在一小撮人身上，为公司整个资产负债表买一份长期技术期权。
从资本与产业结构看，Labs的有无也直接影响公司在融资与收购市场上的故事空间。对像Guo这样的AI风投而言，一家只有核心业务线却缺乏前沿探索的公司，更像收割成熟需求的盈利机器，估值逻辑偏向现金流折现；而拥有实质性Labs项目、即便短期不赚钱的公司，则可以讲“第二增长曲线”甚至“新平台”的故事，争取更高成长性溢价。于是，Labs不只是研发配置问题，而是被VC与创始人共同塑造为估值叙事中的一个结构性符号。
在组织与人才层面，Labs的设立还重塑了技术人员的心理契约：工程师不再只是实现业务需求的执行者，而可以在公司内部获得一块“高风险、高自由度”的探索空间，类似大型科技公司中的“研究+孵化”混合体。这一结构一旦在早期创业公司普及，将进一步拉大“AI原生公司”和传统企业SaaS之间的人才吸引力差距——前者给出的是参与定义未来产品范式的机会，后者更多是优化现有流程与堆叠功能，长期看会在招聘与留人上形成分层。