当AI人人可得，什么才是企业真正的护城河？

编者按

过去几十年，我们一直信奉一个基本逻辑：谁占有的资源多，谁就能赢得竞争。于是，企业拼命砸资金、抢人才、追技术、扩渠道。

但进入AI时代，一个耐人寻味的现象出现了：越来越多的企业用着相同的大模型、相同的智能体、相同的AI工具，可它们之间的竞争优势非但没有消失，反而差距越拉越大。

有的企业借AI迅速崛起，有的投入巨大却收效甚微。如果技术越来越普及，资源越来越容易获得，那企业间的差距，到底从何而来？

换句话说，我们正在见证一场竞争逻辑的根本转变——竞争优势的来源，正从“拥有什么资源”转向“如何设计交易结构”。

同样的AI工具，为何结果大相径庭？

先看两个例子。

语言学习应用多邻国（Duolingo）在2023年接入了和市面上一样的GPT-4，推出了Duolingo Max。但它没把AI当做一个简单的问答插件，而是巧妙地将其嵌入自己“订阅制+游戏化”的商业模式中：AI角色对话、智能讲解答案，这些都成了用户付费订阅的新理由。同样的模型别人也能用，但多邻国的用户活跃度和付费率却双双提升。

另一边，投入巨大却收效平平的例子比比皆是。麦当劳是个典型——近几年它在AI上投入重金：智能菜单推荐、门店语音点餐、与科技巨头合作开发门店AI系统等等。然而，这些投入大多停留在“把AI当作效率工具，贴在旧流程上”，并没有真正改变它和顾客、加盟商、供应商之间的交易结构，自然也就谈不上筑起对手难以复制的壁垒。更普遍的情况是，多项行业调研显示，绝大多数企业的生成式AI试点项目烧了不少钱，却始终没能转化成看得见的回报——AI被当成了旧流程上的补丁，效率稍有提升，但壁垒丝毫未建。

同样接入大模型、用上同类智能体，结果却是天壤之别。差别显然不在于“用没用AI”，甚至越来越不在于“模型好不好”——尤其当DeepSeek在2025年初将顶尖模型开源、把成本降到极致，让AI真正变得人人可得之后，模型本身已越来越难构成差距。那么，差距到底来自哪里？许多企业家都有同一个困惑：不做AI怕落后，真做了又没拉开差距，折腾一圈，又回到了拼资金、拼人力的老路上，陷入同质化内卷。

问题的根源，在于一个旧习惯：我们默认优势来自天生的资源禀赋，默认“有价值、稀缺、难模仿”是资源自带的属性。这在商业模式长期稳定的时代是成立的；可一旦AI把“设计新商业模式”的成本大幅拉低，这套逻辑就失灵了。

本文的核心观点是：

说准确点：回看开头的例子：多邻国赢在把AI嵌入了与众不同的交易结构，而不是买到了更好的模型；那些收效平平的企业，多半是把AI当成工具贴在了旧结构上。

四种竞争格局，同样的AI，价值迥异

人们争论AI能否带来优势，常常吵不出共识，本质上是因为大家说的不是同一个场景。我们用“竞争战略是否相同”和“商业模式是否相同”两个维度，可以把企业的竞争划分为四个象限。

同一条街的两家超市、同行业的两家工厂，盈利模式和上下游关系高度雷同。AI在这里只是标准化的效率放大器：你能优化排班降损耗，对手也能；短期可能有成本差异，但长期随着技术普及，差距会消失，最终比拼的还是供应链、品牌、资金等存量资源。这正是传统资源基础观（RBV）发挥作用的领域——AI拉不开差距的感受，在这里是对的。

同样做中小企业财税服务，一家按人天收费，另一家用AI做标准化合规审查、按年订阅收费——客户是同一批，但交易结构天差地别。这里的AI不是补丁，而是新商业模式成立的前提；一旦跑通，对手即使买了同样的AI，也抄不走你的定价逻辑、客户分层和利润分配规则。很多没有雄厚资源后发企业，正是靠这种模式差异实现了弯道超车。

到店团购和外卖配送，业务不同，但底层都是“平台连接供需、按交易抽成”的模式。AI一方面放大了存量规模（这是资源基础观逻辑），另一方面——更重要的是——加固了平台自身的网络效应：“匹配越精准→体验越好→更多商家入驻→数据越多→AI越精准”，形成一个自我强化的闭环。壁垒来自整套结构的耦合，而非孤立的某项资源。

AI原生的科研协作平台、个性化智能教育平台，与传统软件商既不在同一市场，也不在同一逻辑上。整个赛道因AI而生，先入者依靠原生的交易结构，形成规则制定权、用户习惯、数据闭环——这些都是旧框架里不存在的壁垒。

四个象限的规律很清晰：模式越趋同，AI就越像资源放大器，传统资源基础观越有效；模式差异越大，AI就越像结构重塑者。这里还有一层细微差别——同质模式下的优势，是会被要素市场逐步追平的“级差优势”（你建一万个网点，对手可以并购、招商来追赶）；只有独特交易结构催生的、旧模式里不存在的新资源类别（比如订阅制的留存体系、多边平台的分润网络、AI原生的数据飞轮），才是无法被模仿的“结构性壁垒”。一句话：同质模式拼级差，独特结构才有壁垒。

回归本源，资源的价值，由交易结构反向定义

为什么模式差异能带来比技术、比资源更持久的优势？我们先立一把标尺：一套真正底层的逻辑，既要能解释成熟行业的稳态竞争，也要能解释模式碘伏、以弱胜强；既能总结过去，更能指导主动创造。交易结构理论正是冲着这把标尺去的。

它同时回答两件事：价值如何创造（各利益相关者如何分工协作、组合能力），价值如何分配（收益怎么分、成本怎么担、风险怎么扛）。沃顿商学院的拉菲·阿米特（Raffi Amit）从“活动系统”角度提出过相近观点——商业模式是跨越企业边界、相互依存的活动体系。交易结构则更进一步，直接抓住根本关系：谁和谁、按什么规则交易。两者指向同一判断：竞争的基本单元，早已不是单个企业的内部资源，而是跨主体的整个价值系统。

同一项资源放进不同结构，价值天差地别，甚至正负反转：线下门店在传统分销结构里是优势，在直营订阅模式里可能变成负担；用户数据在单次买卖里是副产品，在多边分润平台上却价值连城。既然一项资源的价值正负都由结构决定，那“有价值、稀缺、难模仿”就不是资源自带的属性，而是独特结构赋予的派生特征。这也解释了：昔日的核心资产，一旦主流交易结构变了，就可能变成转型包袱——不是资源变了，而是定义它价值的结构变了。因此，优势的来源是交易结构本身——结构先于资源，并定义资源的价值；设计交易结构的能力是产生结构的发动机，但它不是与结构并列的另一个来源。

单一技术可以买到，人才可以挖到，产品可以对标；但一整套交易结构极难模仿，因为它不是一个点，而是一张网——改变模式，意味着要和所有合作伙伴重新谈权责、谈分配、谈规则，还要磨合节奏、重建信任。学界常说的三大模仿壁垒（因果模糊、社会复杂性、路径依赖），本质上都不是单一资源的属性，而是多主体嵌套交易结构的系统性特征。所以，商业模式创新的壁垒，远比技术、产品创新更深：结构对了，普通技术也能长出壁垒；结构不对，再先进的技术也会沦为同质化的成本项。

四条落地路径，每个阶段都能建立壁垒

先理清一个更基础的概念：人与AI的关系有三种递进形态——工具、伙伴、智慧体。AI作工具时，目标、判断、责任都在人；作伙伴时，它在授权范围内自主执行、对结果负责，成为流程里的独立行动节点；智慧体则不是“更强的AI”，而是人与AI认知深度融合后涌现的新行动者，行动主体是“我们”，不是“AI”。

沿着这三种关系，AI原生企业的演进有四个阶段：赋能型（AI作工具）、形先行（先搭端到端骨架）、神先行（AI成主体）、融合型（人—智慧体—智能体三元共生）。一个常见误区是认为只有走到融合型才算有竞争优势。恰恰相反——每个阶段都能靠模式创新建立壁垒。需要点明：这四种形态，与前面的四种竞争格局是两条不同的轴线，形态衡量“你AI原生化到了哪一步”，格局衡量“你和谁、以什么模式竞争”，两者并不一一对应——一家停在赋能型的零售商，照样可以靠差异化模式变得“独树一帜”。正因如此，建立壁垒的关键在于拉开模式差异，而不必先走到最高形态。

内部架构不变，照样能重构外部交易结构。不少区域连锁零售都用通用大模型做选品排班，AI没区别；但头部企业用AI沉淀的用户数据，把“进货卖货赚差价”重构为“提供场景解决方案+按效果分润”——同质的用户数据被新结构定义成了独有核心资产，对手买得到AI，却抄不走这套分润机制与场景数据。

拆掉部门墙，按价值闭环组织团队、端到端交付，AI仍是工具，按需调用。定制家居行业传统上设计、生产、安装各管一段、流程割裂；有的企业组建从量尺到回访全链路负责的闭环小队。AI谁都买得到，但小队的权责利、协同规则、考核激励这些结构性的东西极难复制，交付周期与客户满意度的领先，不会因为对手买了同款AI而消失。

AI在关键环节成为独立执行主体、对结果负责，组织仍是传统分工。很多电商售后架构没变，但退款审核已全程由AI自主完成，并重构了平台—消费者—商家三方的赔付结构：AI秒级判定、先行赔付、后期结算。同行能做类似系统，却抄不走这套三方规则与风控数据飞轮——跑得越久，壁垒越强。

组织完全端到端，“人—智慧体—智能体”三元共生，价值交付、能力生长、规则进化三大闭环自行运转。协调不再靠层层指令或逐单谈判，而靠各方内化的共享规则自动运行——是规则在协调，规则本身又在进化；常设的科层制由此消解为随需调用、用完即散的协作。核心优势不再是某项资源或某个固定模式，而是持续自我迭代的能力。需要强调：不是所有企业都要一步走到融合型，哪怕停在赋能阶段，只要把交易结构设计好，一样能建起深护城河。

三个思维转变，与一把被混淆的钥匙

落实到实践，三个思维转变最为关键。

模型、算力、AI人才都可以采购、可以复制，构不成长期壁垒；真正要比的是谁能把AI嵌入更好的交易结构。别等组织改完、技术到位再想模式——早一天从结构上找差异，就早一天跳出内卷。先设计一套最优交易结构，再倒推需要什么资源能力，缺的可以去找、去借、去合作补。但这绝不是说能力不重要——设计先行，能力是承载，两者从不是二选一。

说到“能力”，还得拆开一层看：

是在既定模式里把价值做出来的能力（如供应链、品牌、渠道、执行力），它的价值由交易结构定义，换套结构可能从资产变成包袱，对应的是传统资源基础观那一类；是设计、重构交易结构本身的能力——看见旧模式的天花板、设计新结构并跑通迭代，这是产生结构的发动机，也是AI时代最稀缺的真本事，对应蒂斯（Teece）所说的“动态能力”。今天很多关于“还要不要谈能力”的争论，根源就在于把这两阶混为一谈了。

结语

对今天的大多数企业来说，真正值得思考的已不是“要不要上AI”，而是：如果所有对手都拥有了同样的AI，我们凭什么继续领先？答案多半不在技术部门，而在商业模式的设计之中。未来十年，最成功的企业未必是拥有最多AI资源的企业，而是最早用AI重构交易结构、重塑利益相关者关系的那批企业。因为技术终将普及，而结构决定归属。