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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。（作者｜郭虹妘，编辑｜陶天宇）