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IT桔子 4小时前

a16z:90% 的 AI 公司没有护城河

以下文章来源于钛媒体创投家 ,作者钛媒体创投家

作者|郭虹妘 编辑|陶天宇

来源 | 钛媒体

如果你在过去一年密切关注 AI 创业市场,会察觉到一种反常的现象:每天都有新产品涌现,一句话生成完整视频的视频工具、自动生成合同的法律 Copilot、一句话生成网站的 Vibe Coding 平台。

但是,这些产品的生命周期正在以肉眼可见的速度缩短。上个月还在被媒体争相报道的 " 明星项目 ",这个月已无人问津。

这正是 AI 时代最诡异的特征:AI 正在同时做两件相反的事,把做出一款产品的技术门槛降到最低,把建立壁垒的能力拉到最高。

在 a16z 合伙人 David Haber 和 Alex Rampell 看来,这种现象恰好揭示了 " 护城河悖论 "。过去,技术壁垒是天然护城河,能做别人做不到的事就是生存的资本。但在 AI 时代,底层模型能力的爆发让技术变成 " 共识化 ",你能调用的 API,你的竞争对手也能调用;你能实现的功能,别人花几天时间也能 Vibe Code 出来。

于是,我们看到了无数创业者陷入了 " 功能陷阱 "。他们误以为自己拥有了护城河,实际上只是暂时领先了几个迭代周期。当上百万个创业者同时涌入同一赛道,市场就变成了一个巨大的噪音场。在这片噪音中,多数创业者很难意识到,自己和竞争对手在客户眼中已经毫无区别。

那么,在这个 " 产品短命 " 的时代,真正的护城河到底是什么?创业者又该如何跨越从 " 功能 " 到 " 公司 " 的死亡谷?

或许我们可以从 Erik Torenberg 与 a16z 合伙人 David Haber、Alex Rampell 的对谈中找到答案。

差异化不等于 " 护城河 "

在 AI 创业的早期阶段,最常见的幻觉就是将产品功能的 " 炫酷 " 等同于 " 护城河 "。

许多创业者拿着刚做出来的 Demo 兴奋不已:" 看,我的 AI 能用 50 种语言实时对话,还能自动处理合规问题,这在以前需要几十人的团队才能做到!" 这种技术上的震撼感,往往会让他们产生一种错觉,我拥有了独一无二的技术壁垒,竞争对手无法超越。

然而,a16z 合伙人 David Haber 给这种盲目乐观泼了一盆冷水。他一针见血地指出:"AI 让产品更强、更炫,但这只是差异化,不是护城河。"

这两者有本质的区别。差异化是指你的产品在当前市场上显得与众不同,能吸引用户的眼球;而护城河是指当竞争对手看到你的成功并试图复制时,你能够守住阵地、防止用户流失的能力。

在 AI 时代,差异化的保质期被极度压缩了。原因在于,AI 技术的本质是 " 共识性 " 的。Alex Rampell 指出,AI 不像云计算或移动互联网初期那样,只有少数人看懂并掌握。今天,所有人都知道 AI 是未来,所有人都在使用相同或相似的基础模型(如 GPT-4、Claude、Llama)。这意味着,你能调用的能力,你的竞争对手也能调用。

举个例子,一个能用 50 种语言全天候服务的客服 AI,听起来确实很 " 酷 ",在体验上完爆传统的人工客服。但这只是因为底层模型(如 OpenAI 的 Whisper 和 GPT-4)赋予了它这种能力,而不是创业者自己研发了某种独门绝技。一旦你的竞争对手接入了同样的 API,或者开源社区发布了类似的微调模型,"50 种语言能力 " 瞬间就会变成行业的标配。

更残酷的是,这种功能差异,不仅容易被同行复制,更容易被大公司直接 " 吞噬 "。Salesforce、Zendesk 这样的巨头拥有深厚的客户关系和庞大的数据积累,他们只需要在现有的产品中集成一个 AI 模块,就能实现创业者引以为傲的功能。

因此,如果创业者的护城河仅仅建立在 " 我的 AI 能做这个 " 之上,实际上就等于在裸奔。David Haber 指出:" 你构建的只是一个功能,而不是一个产品,更谈不上是一家公司。"

真正的护城河,从来不在于有多少炫酷的功能,而在于是否嵌进了客户的工作流,是否成为了客户业务的记录系统,是否拥有了数据网络效应。这些传统的护城河要素在 AI 时代并没有消失,反而变得更加重要,也更加难以构建。

在 AI 时代,技术上的领先只是入场券,它能让你赢得第一次关注,但绝不能保证你活到最后。

低水位内卷生存

比 " 技术同权 " 更让创业者绝望的,是市场结构的剧变。

AI 极大地降低了软件开发的边际成本。Alex Rampell 用了一个生动的比喻:在过去,开发一款企业级软件需要几十人的团队、数年的时间和大量的资金,这天然过滤掉了大部分竞争者。但在今天,借助 Vibe Coding 和强大的基础模型,一个人甚至是一个非技术背景的创业者,都能在几天内搓出一个像模像样的 SaaS 产品。

这导致供给端极度过剩。当你发现一个痛点时,市场上瞬间冒出了几十个、甚至上百个做同样事情的初创公司。这些公司规模都不大,产品看起来也差不多。

在这样一个极度拥挤、噪音巨大的市场里,客户很难分辨出谁才是最好的。你说你的算法更好,他说他的体验更优,但在从 0 到 1 的阶段,这些微小的差异在客户眼中几乎可以忽略不计。结果就是,大家都在低水平上内卷,陷入价格战和营销战的泥潭,谁也长不大,谁也无法突围。

过去,传统的数据网络护城河效应,在 AI 时代似乎失效了。

我们过去常说,数据是 AI 时代的石油。你拥有的数据越多,模型效果越好,从而吸引更多用户,产生更多数据,形成正向循环。这听起来无懈可击,但在 Alex Rampell 看来,这种效应确实存在,但只有在巨量样本之下,质量才会显现出来。

想象一下,你是一家反欺诈公司,你看到了 4 个客户的数据;你的竞争对手看到了 3 个客户的数据。这时候,你的模型会比他好很多吗?恐怕不会。因为在小样本下,数据的边际效应极低。只有当你看到了 40 亿人的数据,而对手只看到 10 亿人的数据时,你的优势才会变得无可撼动。

这就构成了一个死结。你需要用超级规模来证明护城河,但在没有护城河的保护下,你又很难在 AI 竞争中杀出重围,活到那个规模。

在 0 到 1 的阶段,规模效应尚未显现,网络效应微乎其微,技术壁垒又不复存在。创业者就像是在真空中挥拳,无论多努力,似乎都打不到竞争对手的痛处。这就是 AI 时代创业者面临的 " 死亡谷 ",不是因为你做错了什么,而是因为在这个阶段,所有的优势都被环境噪音稀释了。

AI 时代的竞争,不再是简单的 " 谁技术更好 " 或 " 谁先发制人 ",而是一场关于如何熬过下去的生存游戏。

跨越 " 死亡谷 " 的三条生存法则

a16z 的合伙人们指出了三条跨越 " 死亡谷 "、建立护城河的生存法则。

法则一:抛弃 " 按席位计费 ",从 IT 支出下沉到劳动力市场。

这是 AI 时代商业模式最根本的范式转移。过去 20 年,软件行业的黄金法则是 "Per-Seat(按席位计费)"。卖给企业 100 个账号,每个月收 100 份钱。这种模式建立在一个假设之上,软件是给人用的工具。但在 AI 时代,这个假设正在崩塌。

Alex Rampell 提出了一个令人深省的观点:如果你的 AI 真的有效,它应该能让企业减少雇员,而不是增加。试想,如果 Adobe 的 AI 能让一个设计师完成十个人的工作,企业就不再需要购买十个 Adobe 账号。如果还坚持按席位收费,收入就会随着产品效率的提升而下降,这是一种自杀式的 " 通缩陷阱 "

真正的机会在于彻底改变定价逻辑,不要卖工具,要卖结果;不要盯着企业的 IT 预算,要去切分更大的蛋糕。

David Haber 以牙科诊所为例:如果你只是卖一个 " 前台管理软件 ",每个月收 20 美元可能都嫌贵,而且随时会被更便宜的竞品替换。但如果你卖的是一个 "AI 前台接待员 ",它能接听电话、安排预约、回答咨询,甚至处理保险索赔,那么你实际上是在替代一个年薪 3 万美元的员工。这时候,你每年收 2 万美元,客户不仅觉得便宜,而且一旦用上就很难离开,因为替换软件容易,重新招人、培训人却很难。

这种模式将产品深度嵌入了客户的业务流,甚至成为了业务本身的一部分。当软件变成了 " 数字员工 ",它的粘性和护城河就从 " 工具级 " 上升到了 " 组织级 "。

法则二:寻找 " 绿地 " 与 " 黄金区间 "

在巨头林立的 AI 战场,正面硬刚往往是死路一条。

Alex Rampell 提出了一个精妙的 " 金砖理论 " 理论。像 OpenAI、Google 这样的平台公司周围遍地都是金砖(指巨大的商业机会),但他们只会捡离自己最近、最容易够到的那几块。

这就为创业者留出了 " 绿地 "(Greenfield,指的是尚未被开发的全新市场或领域)。你要去捡那些离巨头 100 英尺远、看起来太小、太繁琐、太无聊的金砖。比如,去做汽车贷款的催收 AI,或者法律文书的自动化处理。这些领域往往存在复杂的行业 Know-how,巨头们看不上,也做不深。

同时,要寻找定价的 " 黄金区间 "(Goldilocks Zone)。找那种客户既舍得花钱、又不会天天惦记着省钱的价格带。在这个区间里,客户会想:" 行吧,这钱花得值,懒得换了 ",这样你的产品才能稳定下来,不至于被轻易替代。

法则三:唯快不破

既然技术壁垒不再,规模效应来得晚,那么在 0 到 1 阶段,速度就成了唯一的护城河。

Alex Rampell 强调,关键在于你相较于竞争对手的增长斜率。既然大家起点都差不多,谁能以最快的速度完成从 " 功能 " 到 " 产品 " 再到 " 公司 " 的三级跳,谁就能赢。

这意味着你必须在别人还在打磨 Demo 时,就已经把产品卖给了客户;在别人还在纠结算法时,你已经积累了独特的行业数据;在别人还在靠融资活着时,你已经跑通了商业模式。

在这个时代,平庸是最大的风险。只有通过深度的劳动力替代、精准的错位竞争和极致的进化速度,创业者才能在低水位内卷中杀出一条血路,成为唯一的幸存者。

结语:

a16z 的合伙人的这场对话,为我们深刻揭示了这个时代的残酷真相:AI 不是让护城河消失了,而是把护城河变得更高、更隐蔽、更难以实现了。

过去,你可以靠一个独家算法吃十年红利;现在,算法只是标配,真正的壁垒在于你如何将这个算法揉碎、夯实,填进客户最痛、最脏、最累的业务缝隙里。过去,你可以靠 " 做软件 " 赚钱;现在,你必须靠 " 做业务 "、" 做服务 " 甚至 " 做员工 " 来生存。

AI 时代的创业,像极了一场在迷雾中进行的百米冲刺。迷雾是那些层出不穷的炫酷技术和新概念,它们诱惑着创业者偏离跑道。

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