อนาคตตลาด SaaS ในยุค AI ทิศทาง 2026-2030

ตลาด SaaS โลกกำลังเปลี่ยนจาก "ติดตั้ง software ให้คนใช้" ไปสู่ "AI agent ที่ทำงานแทนคน"

บทความนี้สรุปเทรนด์หลักพร้อมข้อมูลอ้างอิง เพื่อให้ founder ไทยใช้ตัดสินใจว่าจะ build product ไปทางไหน

ขนาดตลาด

ตัวเลขจากรายงานหลายแหล่ง (2024-2025):

• Global SaaS market ปี 2024 ≈ $300B ¹
• คาดการณ์ปี 2030 ≈ $1.2T (CAGR ราว 21%) ²
• ส่วน AI software ภายในนั้น คาดเติบโต CAGR 35-40% ³
• จำนวน SaaS company globally ≈ 30,000+ (BetterCloud 2024) ⁴

ภาพรวมคือตลาดยังโต แต่การแข่งขันสูงขึ้นมาก จำนวน startup เพิ่ม 10 เท่าในรอบ 10 ปี

เทรนด์หลัก 2026-2030

1. AI-native SaaS แทน AI-feature SaaS

SaaS เก่าเอา AI มาแปะเป็น feature เช่น "AI summary" หรือ "AI assistant"

ของใหม่ build จาก AI ตั้งแต่ต้น เช่น Cursor, Lovable, v0, Devin

a16z เรียกเทรนด์นี้ว่า "Service-as-a-Software" ⁵ ซึ่งต่างจาก "Software-as-a-Service" เดิมตรงที่:

• SaaS เก่า ขาย tool ให้คนใช้
• Service-as-a-Software ขาย outcome ที่ AI ทำสำเร็จให้

2. Vertical AI เน้นเฉพาะอุตสาหกรรม

แทนที่จะทำ horizontal tool เช่น "AI writing assistant" คนหันมาทำ vertical SaaS สำหรับ niche industry:

• Legal AI (Harvey, Casetext)
• Healthcare AI (Nabla, Suki)
• Construction AI (Doxel)
• Insurance AI (Sixfold)

Sequoia ประมาณว่า vertical AI จะกินส่วนแบ่งตลาดเกิน $200B ภายในปี 2030 ⁶

3. AI agents แทนคน

ปี 2024-2025 เกิด "agentic SaaS" ที่ทำงานแทนคนจริงๆ:

• Sales 11x.ai (AI SDR เคลม replace sales rep 1 คน)
• Support Decagon, Sierra
• Recruiting Mercor (AI recruiter)
• Coding Devin (AI dev)

McKinsey ประมาณ AI agents จะทำงาน knowledge work ได้ 60-70% ของ task ภายในปี 2030 ³

4. Micro-SaaS booming

barrier to entry ลดลง indie founder build SaaS เล็กๆ ได้ในวันเดียว

ตลาด niche ขนาดเล็กที่ enterprise ไม่สนใจกำลังโต:

• ขนาด $1k-50k MRR ต่อ product
• ทีม 1-3 คน
• Product Hunt + Twitter/X เป็น distribution หลัก
• มีประมาณ 10,000+ micro-SaaS active ในปี 2024 (IndieHackers)

5. ราคา AI inference ลด 90%+ ใน 2 ปี

OpenAI, Anthropic, Google เปิดเผยว่าราคา per-token ลดลง 90% ในช่วง 2023-2025 และคาดว่าจะลดต่ออีก 50% ภายในปี 2027 ⁷

ผลที่ตามมา:

• App ที่เคยรันไม่ไหวเพราะ AI แพง กลายเป็น viable
• คน build SaaS โดยใช้ Claude หรือ GPT เป็น backbone margin ดีขึ้น

ผลกระทบต่อ Thai SaaS

ตลาด SaaS ไทยยัง early เทียบกับโลก:

• ขนาดประมาณ $200-400M (จาก ETDA + DBD estimates) ⁸
• เติบโต 25-30% YoY
• กลุ่มหลัก HR, accounting, e-commerce, restaurant POS

โอกาสสำหรับ founder ไทย:

1. Translate global vertical AI → Thai market
   • Legal AI ของไทย (กฎหมายแรงงาน, ภาษี)
   • Restaurant AI (จัดการเมนู, สั่ง stock)
   • Government/PDPA compliance AI
2. Build for SME ที่ enterprise SaaS เข้าไม่ถึง
   • ฿500-2000/mo subscription
   • target ร้านค้า, ฟรีแลนซ์, SME 100k+ ราย
3. Cross-border arbitrage
   • Build global product จากไทย (ต้นทุนต่ำ)
   • ขายตลาด US/EU charge USD

ข้อควรระวัง

• GPT wrapper ที่ไม่มี moat จะถูก commodify เร็ว ราคาตก
• Vertical แคบเกิน TAM ไม่พอ scale
• Enterprise SaaS แบบเดิม กำลังถูก disrupt ด้วย AI-native ระวังเข้าสนามที่กำลังหดตัว

สรุปสั้น

• ตลาด SaaS โต 21% CAGR แต่ AI segment โต 35-40%
• "Service-as-a-Software" จะแซง SaaS แบบเดิมภายใน 5 ปี
• Vertical AI และ AI agents เป็นหมวดที่โตเร็วสุด
• Thai market ยัง early มีโอกาสสำหรับ founder ที่กล้าเริ่ม
• GPT wrapper อายุสั้น vertical AI + proprietary data คือ moat

---

หมายเหตุ ตัวเลขประมาณการณ์เปลี่ยนได้ check source ต้นฉบับสำหรับข้อมูลล่าสุด บทความนี้รวบรวมจาก report ที่เผยแพร่สาธารณะ ไม่ใช่ข้อมูล insider

Footnotes

1. Gartner Forecasts Worldwide Public Cloud End-User Spending 2024 — https://www.gartner.com/en/newsroom ↩

2. Fortune Business Insights, Cloud Computing Market 2030 — https://www.fortunebusinessinsights.com/cloud-computing-market-102697 ↩

3. McKinsey, The economic potential of generative AI — https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier ↩ ↩²

4. BetterCloud, State of SaaS Report 2024 — https://www.bettercloud.com/state-of-saasops/ ↩

5. a16z, Service-as-a-Software thesis — https://a16z.com/the-rise-of-the-ai-engineer/ ↩

6. Sequoia, AI's $200B Question — https://www.sequoiacap.com/article/follow-the-gpus-perspective/ ↩

7. SemiAnalysis, The Cost of LLM Inference — https://www.semianalysis.com/ ↩

8. ETDA, รายงานสำรวจการใช้งานเทคโนโลยีดิจิทัล — https://www.etda.or.th/