護城河是所有投資人和創(chuàng)始人都非常關注的一個概念，因為它涉及到企業(yè)的長期價值和生死存亡。AI 時代，大家對護城河同樣有執(zhí)念，但是越來越搞不懂什么才是這個時代的護城河了，甚至是否還有護城河都已經(jīng)是一個問題。
從之前 Google 內(nèi)部喊出《》開始，大家對這塊的討論就沒有停止過《》《》，但越來越多的答案似乎表明，之前企業(yè)擁有的那些護城河，在 AI 時代可能都不堪一擊。
大模型沒有護城河，OpenAI 花了這么多年建立起來的優(yōu)勢，xAI 以及 DeepSeek 等在更短時間和更低成本的基礎上很快就趕上來了；大量的 AI 應用就更不用說了，OpenAI 此次更新的圖片新功能，讓很多人覺得那些專做圖像生成創(chuàng)業(yè)公司的護城河一下子都消失了。
獨立開發(fā)者 Levelsio 說，似乎在 AI 領域，沒有哪個模型能夠長期保持領先地位和護城河，很快就會被下一個模型取代。在圖像生成模型領域，我們已經(jīng)看到領先者更迭得非?？欤?/p>
- Midjourney 在 2022 年 2 月
- Stable Diffusion 在 2022 年 8 月
- Flux 在 2024 年
- Open AI 今天
- DeepSeek 很快（？）
這是一個如此殘酷的行業(yè)，數(shù)十億美金的投資，大模型公司在幾個月內(nèi)就可能被超越，甚至被淘汰。a16z 合伙人 Justine Moore 感嘆道，
現(xiàn)在唯一的護城河就是不斷地推出很酷的東西，真是太瘋狂了。
播客 All In 的幾位嘉賓之前在一個播客里也說，在這個新的富足時代，營銷和渠道變得非常重要。
今天，紅杉資本（Sequoia）合伙人 Konstantine Buhler 寫了一篇文章談這個時代的護城河，他認為使用數(shù)據(jù)才是護城河（Usage is the Moat），我還比較認同，剛好前兩天跟一位 AI 領域的創(chuàng)始人聊這塊時，也提到了類似的概念。
這和我昨天介紹的那個 3000 營養(yǎng)師撐起年收入 5000 萬美金的 AI 產(chǎn)品也有點類似，技術上它就是通過 Anthropic 大模型的部分能力，但是很好的解決了特定群體的問題，而用戶的使用過程又讓他們不斷完善優(yōu)化產(chǎn)品《》
Konstantine Buhler 說，下一個萬億美金護城河可能不會建立在專利或網(wǎng)絡效應之上，更可能是基于數(shù)十億次用戶的交互，這些交互是你的競爭對手無法復制的。
在過去幾個季度里，我們見證了風險投資歷史上最快的增長速度之一。許多公司正以創(chuàng)紀錄的速度沖刺至 1 億美金或更高的 ARR。一個不斷被提出的問題是，這些公司的“護城河”有多深？
在商業(yè)中，護城河通常指的是一種顯著的進入壁壘，防止競爭對手進場搶占市場。護城河概念的首席布道者是沃倫·巴菲特，他曾說：“一家優(yōu)秀的企業(yè)就像一座堅固的城堡，周圍有一條深深的護城河。我希望護城河里有鯊魚，以防那些試圖侵占城堡的人。”
每一次新的技術革命都會孕育出新的潛在護城河。在電話通信時代，我們見證了一種極其強大的護城河——網(wǎng)絡效應。這一概念很好地體現(xiàn)在梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）中，該定律提出，一個電信網(wǎng)絡的財務價值或影響力與其系統(tǒng)中連接用戶數(shù)量的平方成正比（n2）。
盡管這一理論誕生于 1980 年的電話通信領域，但后來成為了互聯(lián)網(wǎng)“網(wǎng)絡效應”的核心概念，并最終影響了社交網(wǎng)絡。無論稱之為“網(wǎng)絡效應”還是“梅特卡夫定律”，這都是一個強大的護城河概念，在幾十年前還不那么顯而易見。其本質在于，隨著新用戶加入，網(wǎng)絡中的潛在連接數(shù)量按 n2 的數(shù)量級增長。
這次 AI 時代帶來了一個新的問題：使用數(shù)據(jù)（usage）能否成為護城河？尤其是，用戶在使用產(chǎn)品時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，能否形成可持續(xù)的競爭壁壘？
這是一個開放性問題?；蛟S歷史上最典型的案例來自 Google。Google 最初依靠 PageRank 算法實現(xiàn)了搜索自動化。然而，僅僅幾年后，他們真正的優(yōu)勢不再是 PageRank，而是他們從用戶搜索行為中收集的點擊數(shù)據(jù)。他們開始預測某個鏈接被點擊的概率，這些預測是基于之前用戶在類似搜索中點擊的情況。
這正是 OpenAI 創(chuàng)建 ChatGPT 的原因。ChatGPT 的目標并不只是成為一款爆款消費級產(chǎn)品，而是為了收集這種使用數(shù)據(jù)反饋。理論上，如果他們能打造一個人人都能使用的產(chǎn)品，就能觀察用戶提出的問題，并收集關于答案質量的反饋意見。在我看來，他們犯的一個錯誤是沒有允許用戶對回復進行編輯，因為這本可以提供更高質量的反饋數(shù)據(jù)，使其護城河更深。
在各家公司競相追逐極高的收入目標時，也許真正的護城河就在于反饋循環(huán)——即使用數(shù)據(jù)。更多數(shù)據(jù)可以帶來更好的 AI 產(chǎn)品。這一效應在 OpenAI 2020 年的一篇論文中得到了很好的總結《Scaling Laws for Neural Language Models》，該論文的作者中有幾位后來成為了 Anthropic 的創(chuàng)始人。
該論文提出，語言模型的性能會隨著計算能力、數(shù)據(jù)集規(guī)模和參數(shù)的增加而平穩(wěn)提升。 從圖表來看，X 軸是對數(shù)刻度，這可能意味著數(shù)據(jù)的邊際收益遞減。換句話說，這條曲線可能呈現(xiàn)出“l(fā)ogistic curve”（S 型曲線）的形態(tài)——即當數(shù)據(jù)量達到一定程度后，收益會趨于平穩(wěn)。但這并不影響整體趨勢，因為隨著問題的復雜度增加，新的 S 型增長仍然可能出現(xiàn)，也就是說，可以不斷“疊加曲線”。
我認為，產(chǎn)品的價值會隨著平臺上使用數(shù)據(jù)的增長呈現(xiàn)指數(shù)級提升。
需要強調的是，這種“使用數(shù)據(jù)”并不等同于一般的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。普通的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)已經(jīng)高度商品化，例如許多公司都在使用 Open Source Common Crawl（https://commoncrawl.org/）數(shù)據(jù)集。因此，護城河的真正所在，是通過用戶的獨特使用情況形成反饋循環(huán)，解決他們特定的問題。在一些垂直領域，這種數(shù)據(jù)的專屬性更強，形成的護城河也更堅固。
現(xiàn)在，各家公司正爭相沖過增長曲線的拐點，試圖領先于競爭對手。如果他們能搶先突破這個臨界點，后來者將很難進入市場。因為領先者的產(chǎn)品質量已經(jīng)遠超對手，而競爭對手則必須說服用戶使用一個明顯更差的產(chǎn)品，并堅持足夠長時間來積累訓練數(shù)據(jù)，最終提升產(chǎn)品質量。但對于任何理智的用戶而言，這種情況幾乎是不可能發(fā)生的。
加入 MemoPro會員，獲取更多趨勢信號
Memo: Signal, not noise!
訂閱 MemoPro
Memo（vcsmemo.com）是一個基于付費訂閱模式的創(chuàng)投內(nèi)容平臺，已得到大量 VC、企業(yè) CEO 以及高管的支持，我們希望幫助你捕捉最具價值的行業(yè)信號、過濾噪音（Signal,Not Noise）。
訂閱 MemoPro你將獲得：
1.解鎖未來一年以及之前的所有會員專屬內(nèi)容
2.：付費內(nèi)容+最新行業(yè)快訊+...
3.優(yōu)先體驗 Memo 新產(chǎn)品和新功能
限時 799 元/年（原價 999 元/年），掃碼立即訂閱
聯(lián)手 Partnerly.us：提供 Top AI 全球化營銷服務（添加微信：johntian）
服務 Superhuman、HubSpot、阿里云等 70+AI 企業(yè)，專注 AI 軟硬件領域。
1. 全球資源：800+科技 KOL、5000+垂直 Newsletter 等增長營銷全案代運營；
2. 精準增長：冷啟動→品牌擴張全周期策略，匹配 Product-channel fit；
3. 本土化實戰(zhàn)：美/英/澳/加/歐洲，賦能AI科技品牌全球突圍。
1.
2.
3.
4.
熱門跟貼