AI 平权时代,软件公司的“真护城河”到底是什么?

AI 平权时代，软件公司的“真护城河”到底是什么？

行业观察 · 商业模式 · 深度思考

—— 南晚Nanwan

最近几年，最大的变化莫过于底层AI模型的“基础设施化”。ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek等各种大模型，API接口价格一降再降，能力却突飞猛进。

一年前，谁要是能用上 GPT-4 或者 Claude 3 做产品，那可以说就是科技圈最靓的仔；半年前，大厂的 API 接口还按 Token 计费，贵得让创业者心疼。但到了今天，基础模型的 API 价格几乎跌到了“骨折价”，很多开源模型的水平已经逼近商业顶配。

套用一句流行语就是：让AI聪明这件事，已经不再是那个“一夫当关”的技术壁垒，而是像自来水一样，被拧开了水龙头。

面对这种“AI平权”，很多的创业团队和软件公司都陷入了极大的焦虑，既然大家都能调用最顶尖的模型，那“接入AI”这件事情本身，已经没有任何门槛了。那么我辛辛苦苦做的产品，凭什么让用户留下来？软件公司的“护城河”是不是就彻底的消失了？

软件公司一直以来信奉的“技术壁垒”正在迅速瓦解。很多人问我：到底怎么办？或者说在这个时代，软件公司还有护城河吗？

我的答案不仅是“有”，而且比以往都更加坚固。但这条护城河，已经从底层的“算法”和“算力”，转移到了我们看不见的“上层应用”和“人性体验”上。那么当所有的AI、人都在变强，企业真正能赖以维生的“新护城河”，到底是什么？

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在谈论新护城河之前，我们必须先坦诚的面对一个残酷的现实：旧时代的护城河，正在被AI彻底填平、冲烂；基于“AI能力”本身建立的壁垒，已经彻底失效了。

这在商业史上其实已经早有先例。上个世纪，发电厂刚刚普及的时候，如果你是第一个把电接入工厂的人，你的生产效率会碾压同行。但是没过几年，当电网铺满大街小巷的时候，电力就变成了唾手可得的“自来水”，电力本身就不会再构成任何竞争优势。真正拉开差距的是谁能用电设计出更好的生产流水线？谁能用电动工具造出更加优质的产品。

今天我们所有人面临的 AI 浪潮，就是一场“电力化”的变革。

正是这种“技术平权”，催生了2025-2026年第一波“AI套壳”应用的大量“死亡”。为什么死的这么快？因为他们把“技术”当作了，把“AI能力”等同于了产品价值。妄想用依靠AI写出来的“”技术“”当作无法被替代的护城河。

他们以为只要嵌入了ChatGPT，就能革了传统软件的命。但是事实恰恰相反，用户极度善变。今天你的产品好用，我点了个赞；明天隔壁有一个画图更好的，我立马就迁移过去。

这种惨烈的竞争告诉我们一个底层的经济学的逻辑，“提供’AI能力‘的边际成本正在趋于 0 。如果你卖的是‘工具’，你就会陷入一个无止休的价格战和同质化竞争中。”

这就会带来一个核心问题：当所有的AI都在变强，软件公司不能只卖“功能”，而必须交付“确定性的结果。”用户不关心你的底层是什么模型，他只会关心你的产品能不能帮他立刻解决当下的业务难题。如果你只提供产品，用户随时可以转向另一个更好用的AI工具；但如果你提供的是最终的“业务结果”，用户就很难离开你了。

那么，未来的价值洼地究竟在哪里？我的答案是从“卖工具”转向“卖结果”。

理论总是好讲的，但现实永远比理论更加残酷。我之所以对“护城河”这个话题有这么深的感受，是因为我自己在躬身入局的时候，结结实实地踩进了一个大坑。

在去年的10月份，我用一笔资金决定入局做医疗设备+AI驱动行业。当时我的信心十足，因为我的技术架构更强，产业链更好，规模也更全面。

于是，我满怀期待，跟我的第一批合作企业探讨。我心想，我的产品、我的芯片这么好，业务逻辑这么强大，他们一定会爱不释手。然而现实给了我当头一棒：

“你这个为什么会出现乱套的情况？”

“我们的产品用你的芯片，为什么会出现无法启动的问题？”

那一夜我失眠了，我猛然发现我犯了几乎所有AI技术出生的Creator都会出现的错误——我把90%的精力放在了产品和AI能力上，却完全忽略了他的“四肢”和“五官”以及“环境”：如何在不同的产品之间无缝对接？怎么适应人类的人体习惯？怎么拥有个性化的管理？

用户根本不关心你用的什么，做的什么，准确率多少。他们在乎的是“这玩意能否准确无误的接入我的业务？能不能帮我做业务逻辑？“

这些听起来很“笨拙”的问题，恰恰是用户最痛的痛点，也是我真正实践开始的地方。

这个真实的踩坑的经历让我更加的确定了后续的产品哲学：AI的孤岛能力是没有价值的，只有”端到端“的闭环交付才有价值。

那么AI平权时代的护城河究竟是什么呢？怎么做呢？我认为主要有四点：

一、从应用工具（SaaS）到智能执行体（AaaS）

这个AaaS在我看来是商业模式的根本性的进化。大部分的传统企业，卖的是SaaS（软件即服务）。你买我的CRM，你需要在里面填各种的东西，你的运营的效率实际取决于你的操作熟练度，有多熟练，就有多快。

但是目前在AI时代，已经在逐渐向AaaS转变（智能体即服务），这才是真正的护城河。

这个价值，不在于能否生成内容，做到什么，有什么能力，在于其能否完成工作流。

很容易看到，这个差距就在于最后的一公里执行。

这种护城河是及其坚固的，因为一旦你帮助你的客户实现了这种“闭环工作流”，它的系统、数据、接口，就是一个完全和你绑定在一起的一个利益共同体。客户想要换掉你，等同于要重新调整他们的内部业务。这种“流程深度绑定”产生的迁移成本，远超于任何技术门槛。在商业的世界里，最顶级的壁垒，就是让别人不想也没办法离开你。

二、工程黑盒

现在很多的人还在比拼“模型微调”的精度，我认为这正在快速失去意义。开源模型的能力会日益逼近闭源模型，且微调的门槛也在快速降低。

真正的行业壁垒，在于工程性的编排。

举个例子，一款成熟的产品，在底层是由几十个上百个的业务逻辑、算法所构建的。他不是单一的，也不是随意编排的。是一台错误近乎为 0 的精密的机械在不断地运转。在这个复杂的系统中，你需要面对大量的不可控的因素，比如

……

这种涉及到复杂工程性的能力，几乎不可能被抄作业。它可以被抄袭，但是绝对做不到你的工程性精密的稳定、完美。这是只有一个真正在泥地里摸爬滚打的技术团队，用血和泪才能铸成的黑盒护城河。

三、数据飞轮的转速而不是算力

有很多的企业把这个垂直领域的数据作为护城河，在我认为这个做法半真半错吧，拥有海量医疗文献数据库的药企，也不见得就能做出来一个能看病的“医生”。

真正的护城河，不应当是一个死的、静态的数据存量，而是新的、动态的数据循环速度，即数据飞轮。

这里面其实就是涉及到 AI 技术的一个关键逻辑：Post-Training（后训练）。现在最顶尖的模型，经过了大量的 RLHF（人类反馈强化学习）和 DPO（直接偏好优化）之后，性能产生了飞跃。但是你是否想过一个点：那些用来进行 RLHF 和 DPO 的“人类反馈数据”，是从哪来的？

这其实就回到了我们真实的一个业务场景。当你的产品被真实用户在日复一日地使用，用户每一次的“点击赞同/反对”、“手动修改 AI 的回复”、“调整 AI 生成的结果”，都会产生极其宝贵的 “偏好数据”。

谁能以最快的速度（比如按天为单位，而不是按周）来去采集这些用户的行为反馈，清洗并且转化为模型微调的训练语料，谁的产品就能做到“每天的自己都比昨天的自己更聪明”。

反观那些没有建立反馈闭环的产品，它们用的还是几个月前定稿的旧的模型。一边在每天自动驾驶进化，一边在靠过去的存量知识原地踏步。在 AI 时代，领先对手 3 个月，可能就会在数据飞轮的加持下，领先了对手整整一个时代。

四、在无尽的不确定性中，建立“安全与责任”的品牌共识

我们还是以模型为例子。我们不能也不可以再继续去神话 AI 。无论这个模型变得有多强，“幻觉（Hallucination）” 和 “不可解释性（Black Box）” 在可预见的未来，是一个无法被根除的癌症。

当 AI 告诉你“明天这只要涨 10%”，结果跌了 20%；当 AI 生成的法律文书里引用了虚构的判例。谁来负责？在市场陷入疯狂的“AI 崇拜”时，谁先在这个问题上展现出对用户的“共情”和“兜底”，谁就能赢得人心。

当你的产品能够带给用户一个“掌控感”和“安全感”时，就会形成一个极高的情感溢价，这是一种难以察觉的，但是又真实存在的。

在这个系列里，我会持续分享：

后续会继续更新。

我是 南晚Nanwan。聚焦：AI & Vibe coding & Prompt & Agent & 前沿技术 & UX设计在做：创业 | Web3 | AI持续分享AI编程、AI工具、出海干货和创业经验山高路远，寻找美景，寻找世界，也找自己如兰芷之清芬，似芝草之幽香期待和你一起，把 AI 真正用进日常的工作流里。

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