邀请大家来聊,当 AI 开始“逆向一切”,AI 软件产品的护城河还剩什么?

2026 年 9 月底至 10 月初，开发者 Brandon Thomas 借助 Claude Coding Agent，使用 Rust 尝试重建 Adobe 旗下的七款专业软件，包括 Photoshop、Illustrator、Premiere Pro、Lightroom 等，并将项目开源到 GitHub。

虽然这些项目目前距离成熟商业软件还有很大差距，但这件事本身已经足够值得思考。

过去，软件企业的竞争壁垒很大程度上来自三个字：难、贵、慢。

一款复杂的商业软件，可能需要几十甚至上百名工程师，耗费数年才能开发完成。即使竞争对手知道产品的功能和交互逻辑，也很难在短时间内复制。

而 AI Coding Agent 正在改变这一成本结构。

AI 不仅降低了创造新产品的成本，也在降低竞争对手追赶已有产品的成本。

当产品界面、功能逻辑甚至部分技术架构都可以被快速重建，过去依靠功能积累、研发投入和技术实现形成的竞争壁垒，是否正在被削弱？

这让我想到一个更值得讨论的问题：

在 AI 时代，尤其是面向 B 端和 C 端的 AI 软件产品，真正的护城河究竟在哪里？

是技术和模型能力？是数据与用户习惯？是品牌和流量入口？还是深度融入用户工作流、持续解决真实问题的能力？

更进一步，如果未来用户可以直接通过 Agent 按需生成软件，而通用 AI 助手又不断整合垂直产品的能力，独立 AI 应用的价值应该如何重新定义？

也许，未来产品竞争的核心不再是“我能做什么功能”，而是“为什么用户在有其他选择时，依然愿意持续使用我”。

大家怎么看？AI 正在降低软件开发的门槛，也会同时降低软件产品的护城河吗？未来 AI 软件产品形态和竞争壁垒会是怎样的？