夜雨聆风
AI冲击软件护城河?附自查表格
AI 的通用能力是自动扶梯，投资者需持续评估AI对传统软件「被需要、不可替代、定价权」的影响，并且区分「被迫升级」与「护城河加固」的区别。
巴菲特的护城河
先讲基础框架，本文主要运用价值投资「巴菲特的护城河理论」进行分析。
投资的关键在于确定一家公司的竞争优势，尤为重要的是，确定这种优势的持续期。被宽阔、长流不息的护城河所保护的产品或服务，能为投资者带来丰厚回报。
巴菲特理论认为最核心的护城河有以下四种类型：
1、无形资产 2、转换成本 3、网络效应 4、成本优势
《巴菲特的护城河》
值得注意的是，护城河是动态的。新的技术、新的政策、资源流通等因素可能改变「价值创造与分配」的规则，让旧有的壁垒失效。
另外，针对AI产业的特点，个人认为需要给护城河理论增加一些新的内涵：
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无形资产——数据资产：独家、高质量、高壁垒的用户 / 行业数据（如医疗数据、自动驾驶数据），可以形成数据→算法→用户的正向循环。不过，最关键在于数据资产能给企业带来定价权和稳定高利润。
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网络效应——生态系统：开发者、合作伙伴、用户的开放生态（如苹果 App Store、谷歌安卓、英伟达 CUDA），生态内参与者越多，整体价值越大，外部越难颠覆。
哪些软件暂时无法被AI替代？
个人认为，AI 主要冲击的是传统软件的「功能」价值，如今，传统软件需要升维，从「卖功能」转变成「卖深度绑定」，如信任 / 数据 / 决策 / 情绪 / 生态 / …。
根据护城河理论的思路，我整理了以下表格（仅供参考，欢迎讨论），说明哪些软件可能暂时无法被AI替代。不过需要注意的是，护城河是动态的，仍要关注潜在风险。
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类型 |
护城河 |
理由 |
对应软件 |
潜在风险 |
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无形资产 |
资质、准入、法律责任 |
AI 短期无法建立完全的信任 |
强合规（财税 / 国资 / 信创类）、强牌照（金融 / 风控）、强监管（医疗 / 政务）的软件 |
AI 合法合规化 |
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核心数据资产 |
AI 只是工具 |
拥有独家、闭环、高价值数据的软件（企业 / 医疗 / 自动驾驶）、深行业 Know-How 型软件（工业） |
1）核心数据流通，2）数据资产无法带来定价权和利润 |
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人为决策占主导 |
AI 只能辅助，不能担责 |
高决策权重、不可黑盒的系统（审计 / 法律 / 风控 / 成本 / 定价 / 合规决策等） |
1）人为决策环节被取缔，2）AI 使用责任权属清晰化 |
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转换成本 |
业务深度绑定、高切换成本 |
企业不敢换、不能换 |
深度嵌入企业的核心系统（ERP / 业财一体化 / 集团合并 / 司库 / 预算；MES / 供应链 / 质控） |
AI 促使企业切换系统 |
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高用户粘性、高情绪价值 |
用户不想换 |
个性定制类、情感陪伴类软件（所以C端做memory的必要性） |
AI 能持续提供更好的情绪体验 |
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网络效应 |
生态系统 |
AI 暂时无法颠覆生态 |
生态型平台（拥有大量开发者、实施商、ISV 等） |
AI 建立新的生态 |
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成本优势 |
当前阶段，考虑到 AI 人才成本和算力成本的高昂，个人认为传统软件的成本优势反而暂时是存在的，但建议投资者秉持「周期」思维。 |
AI 有哪些伪护城河？
反之，能构成冲击的 AI 必须拥有自身的护城河。
护城河理论中提到4个陷阱——好产品、高份额、有效执行、卓越管理，帮助我们更理性看待识别当下的 AI 大模型与产品。
《巴菲特的护城河》
1、好产品 / 功能极易被模仿
AI 让功能不再稀缺，没有壁垒的 “好用”，只能是暂时领先。
2、高市场份额是结果，不是原因
靠价格战、补贴、短期营销堆出来的AI 份额，烧钱换不来真正的护城河。
3、仅靠人（创始人 / 明星团队）撑场面不够
4、技术谁都可用，套壳不算核心竞争力
AI 本身是工具，不是护城河，使用 AI ≠有壁垒。
以上观点，欢迎讨论
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