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AI应用没有壁垒,朱啸虎可能还真说对了

来源:互联网 时间:2026-06-22 17:55:56

最近,朱啸虎又刷屏了。先是直言退出人形机器人投资,紧接着在2025中关村论坛年会上抛出一个更扎心的判断:AI应用就是没壁垒,说有壁垒的都是忽悠人,真正的竞争壁垒,得在非AI领域去建。

批量退出人形机器人这件事暂且按下不表,但"AI应用无壁垒"这个看法,恐怕真被他说中了。这一点,从OpenAI最近的转型就能看出来。

AI应用没有壁垒,朱啸虎可能还真说对了

先看一个核心判断:大模型本身就没护城河,OpenAI也没有。Sam Altman在最近一次访谈里被问到一个假设性问题:如果必须在"拥有十亿日活跃用户的网站"和"最先进的模型"之间二选一,他会选哪个?Altman几乎没有犹豫地回答:拥有十亿用户的网站。这已经说得很直白了——OpenAI正在从一家大模型公司,转向一家消费互联网公司。

原因并不复杂。大模型这个赛道,没有真正的技术护城河。OpenAI砸了那么多资金和时间,到头来xAI和DeepSeek用更低的成本、更短的时间就追了上来。更不用说那些建立在模型之上的AI应用了。OpenAI这次更新图片生成功能,吉卜力风格的图片让ChatGPT再次引爆社交媒体,而那些专做AI图像生成的创业公司,天直接塌了。这也就不难理解,为什么AI编程明星公司Replit的创始人Amjad Masad会在采访中感慨:现在ARR快速增长这个指标正在失效,因为用户转换成本低到惊人,五分钟之内就能从Copilot跳到Windsurf再跳到Cursor。

大模型的护城河,早就被推倒了

其实谷歌在2023年就泄露过一篇内部研究,标题就叫《我们没有护城河,OpenAI也没有》。那篇文章提前预言了今天的局面,核心观点有三:当免费的、质量相当的替代品出现时,没人会为受限制的模型付费;庞大的模型正在拖慢迭代速度,从长期看最好的模型是那些能快速迭代的;数据质量比数据规模更具可扩展性,开源让LLM的研究成本变得低廉,保持技术竞争优势会越来越难。

DeepSeek的崛起完美印证了这些判断。既然连大模型本身都守不住,那些建立在模型之上的AI应用就更别提了。AI图像生成领域的产品座次变化,就是最直观的缩影。自2022年3月Midjourney发布以来,领先者的位置就没消停过:2022年8月,Stable Diffusion三个月用户增长1000万;后来Midjourney靠产品迭代长期占据榜首;再后来Stable Diffusion陨落,Leonardo.ai反超;到了2025年1月,SeaArt以1844万月访问量拿下第一。而现在OpenAI的图片功能一出,直接把所有追赶者的局面搅得更复杂了。

就连现在最火的AI编程赛道也不例外。a16z的合伙人Justine Moore感叹:现在唯一的护城河就是不断推出很酷的东西,这太疯狂了。而AI创业公司Lovable的做法就很有代表性:只用一周末搞出核心功能,再用几个周末打磨,快速上线后靠用户反馈驱动迭代。创始人Anton Osika说得很直接:找到最大的瓶颈和产品问题,快速解决,不做太长远的路线图。

这么看来,变化本身似乎才是AI时代唯一不变的东西。但"AI应用没有护城河"这个问题,并非没有答案。这几天ChatGPT靠吉卜力风格再次出圈,其实给了我们一个不错的启示。

在非AI能力上建立壁垒

国外投资机构NFX曾打过这么一个比方:AI应用就像瓶装水。瓶子里装的东西都差不多,在这个看似同质化的市场里,差异化只能靠品牌、营销和渠道这些"其他方面"来实现。

这话怎么理解?看看ChatGPT这次出圈就知道了。靠着吉卜力风格滤镜,ChatGPT一小时新增100万用户,比2022年刚上线时5天新增100万的纪录还要夸张。有意思的是,比ChatGPT-4o早一周上线的Gemini,同样擅长图片生成,技术路线也差不多,但声量完全不在一个量级。两者最大的区别,就是ChatGPT多了一个滤镜。大众对伟大技术突破的理解,就是这么简单直接。

这让人想起ChatGPT刚爆火时的情景。Altman后来回忆说,他当时并不觉得ChatGPT是什么革命性产品,不过是一次简单的界面升级。结果呢?远超他的预期。这背后暴露了一个事实:一项先进技术能否被大众接受,往往不取决于技术本身,而是取决于非技术层面的东西——比如足够低的使用门槛,或者更高的文化兼容度。

如果说使用门槛和文化兼容能给AI应用搭建早期的护城河,那么用户使用数据会进一步加宽这条河。红杉资本合伙人Konstantine Buhler最近专门写了篇文章,观点很明确:使用数据才是AI时代的真正护城河。需要厘清的是,这里说的使用数据和互联网时代的数据不是一回事。互联网时代的数据已经高度标准化和商品化了,而AI时代的数据是指通过用户的独特使用行为形成反馈循环,用来解决用户的特定问题。在某些垂直领域,这种数据的专有性越强,护城河自然越牢固。

这里可以参考谷歌的发展路径。最早期,谷歌靠PageRank算法实现搜索自动化。但过了几年,它的优势就从算法转向了从用户搜索行为里收集的点击数据。有了这些数据,谷歌就能通过分析之前做过类似搜索并点击链接的用户行为,来预测当下用户点击链接的概率。这就是为什么OpenAI想把ChatGPT打造成消费互联网产品——本质上是为了收集更多的用户使用反馈。

Konstantine认为OpenAI在这方面做得还不够。比如不允许用户对回复进行编辑,这本来可以带来更多高质量的反馈数据。把Konstantine的意思用一句戏仿的话来总结就是:AI产品本没有护城河,用的人多了,也便有了自己的护城河。

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