06 AI时代的护城河重构

技术领先 = 持久优势

例子:
  - Google的PageRank算法(10年领先)
  - Netflix的推荐算法(5年领先)
  - Uber的派单算法(3年领先)

技术领先 = 暂时优势(3-6个月)

例子:
  - GPT-4发布后3个月,Claude追平
  - Midjourney的图片质量,DALL-E很快超越
  - 某个AI特性,竞品1周就能复现

原因:
  - 大模型开源(Llama, Mistral)
  - 技术论文实时公开
  - 工程师流动加快
  - 开源社区强大

数据越多越好,形成正循环

例子:
  - Facebook: 用户数据 → 更好的推荐 → 更多用户
  - Google: 搜索数据 → 更准的结果 → 更多搜索

数据到一定量后,边际收益递减

例子:
  - GPT-4在百亿token上训练,效果提升有限
  - 图像生成,1亿张图和10亿张图差别不大
  - 小而精的数据 > 大而乱的数据

原因:
  - 大模型的泛化能力强
  - Few-shot learning让小数据也能work
  - 数据质量 > 数据数量

用户越多,价值越大,形成锁定

例子:
  - 微信: 朋友都在用,你不得不用
  - 淘宝: 商家多,买家多,互相吸引

AI降低了迁移成本,网络效应减弱

例子:
  - ChatGPT用户可以无缝切换到Claude
  - Midjourney用户可以随时换DALL-E
  - 没有"朋友圈",没有"社交关系",迁移成本低

原因:
  - AI产品大多是单人使用,不依赖网络
  - 数据可以导出,迁移成本降低
  - 用户追求"最好用",而非"大家都用"

品牌 = 信任 = 忠诚度

例子:
  - 可口可乐:品牌价值千亿美金
  - 苹果:用户愿意为品牌溢价

用户忠诚度极低,哪个好用用哪个

数据:
  - 70%的AI用户同时使用2+个AI工具
  - 50%的用户会因为"更好的效果"立即切换
  - 品牌溢价几乎为0

原因:
  - AI产品迭代快,今天最好明天就可能被超越
  - 用户追求"功能"而非"品牌"
  - 切换成本低(几乎为0)

场景理解需要长期积累,无法速成

例子:
  - 法律AI: 需要理解法律流程、法官偏好、地区差异
  - 医疗AI: 需要理解诊疗流程、医生习惯、科室协作
  - 建筑AI: 需要理解设计规范、施工约束、成本控制

这些认知:
  ✅ 不在书本里
  ✅ 需要实战积累
  ✅ 竞品从0开始需要1-2年

时间成本 = 护城河

1. 创始团队必须有深厚行业背景
2. 持续与行业专家深度合作
3. 不断迭代产品,积累case
4. 形成"行业know-how数据库"

核心: 把隐性知识显性化,固化到产品里

行业老手用你的产品,会说:
  "这才是真懂行"
  "细节处理得很专业"
  "这些坑你们都考虑到了"

如果他们说"还行,但不够深",
说明你的护城河还没建立。

当用户习惯了某种操作方式,
切换到其他产品会产生"心理不适",
即使其他产品功能更强。

Excel vs Google Sheets:
  - Google Sheets功能更强(云端、协作)
  - 但很多人仍用Excel
  - 原因: 习惯了快捷键、操作逻辑

Vim vs 现代编辑器:
  - 现代编辑器UI更好
  - 但Vim用户不愿切换
  - 原因: "肌肉记忆"

AI产品同理:
  - 如果用户习惯了你的操作逻辑
  - 切换其他产品会"不适应"
  - 即使其他产品功能更多

1. 设计独特的交互方式
   - 不要完全模仿ChatGPT
   - 创造自己的"签名式交互"

2. 培养用户习惯
   - 高频使用场景要极致顺滑
   - 让用户形成"肌肉记忆"

3. 个性化学习
   - 了解用户的使用习惯
   - 越用越顺手

例子: Notion的Block设计
  - 独特的交互方式
  - 用户一旦习惯,很难切换到其他工具
  - 即使其他工具功能更全

数据规模: 谁的数据多
数据飞轮: 数据能否产生正循环

只有飞轮才是护城河。

用户使用
  ↓
产生有价值的数据(不是所有数据)
  ↓
数据用于优化产品
  ↓
产品变得更好(用户可感知)
  ↓
吸引更多用户 / 用户使用更频繁
  ↓
回到第1步

关键: 每一步都要设计,不会自然发生

用户纠错
  ↓
选择"接受"或"拒绝"建议
  ↓
这个选择成为训练数据(核心!)
  ↓
模型越来越准确
  ↓
新用户体验更好
  ↓
用户增长
  ↓
回到第1步

为什么其他纠错工具追不上?
  - 不是技术不行
  - 是没有这个飞轮积累的数据

1. 数据收集要自然(不打扰用户)
2. 数据要能直接用于优化(不需要大量清洗)
3. 优化效果要让用户感知(不然飞轮转不起来)
4. 循环要短(不是一年一次,最好一周一次)

当你的产品深度集成到用户的工作流中,
替换成本 = 重新搭建整个工作流
即使竞品更好,用户也不愿意换

为什么很多公司用Salesforce,即使很贵?

不是因为功能最好(很多CRM功能更强)
而是因为:
  - 已经集成了几十个系统
  - 已经配置了复杂的流程
  - 已经积累了大量数据
  - 已经培训了所有员工

替换成本 > 继续使用的成本

这就是护城河。

1. 提供丰富的集成能力
   - API
   - Webhook
   - 插件系统

2. 支持深度定制
   - 工作流配置
   - 规则引擎
   - 自定义字段

3. 数据沉淀
   - 用户在你的系统里积累了大量数据
   - 导出成本高

4. 培训投入
   - 让企业投入培训成本
   - 员工习惯后,换系统要重新培训

结果: 用户"离不开"你

不要故意"绑架"用户(反而会流失)
而是通过"深度价值"让用户"离不开"

区别:
  ❌ 恶意绑架: 数据不让导出,兼容性差
  ✅ 深度价值: 集成太深,切换成本高,但用户是自愿的

AI领域的监管越来越严:
  - 数据隐私(GDPR, CCPA)
  - 内容安全(不能生成违规内容)
  - 行业准入(医疗、金融需要牌照)
  - 算法备案(国内要求)

合规成本极高:
  - 法务团队
  - 技术改造
  - 审批时间

但一旦合规,就形成壁垒。

医疗AI:
  - 需要医疗器械许可证
  - 审批周期1-2年
  - 成本几百万

一旦拿到:
  - 新进入者很难短期获得
  - 形成"牌照护城河"

金融AI:
  - 需要金融牌照
  - 需要风控体系
  - 需要合规团队

同理,形成壁垒。

1. 早期就布局合规
   - 不要等到"做大了再说"
   - 提前准备,提前申请

2. 选择监管严格的领域
   - 竞争会相对少
   - 护城河更明显

3. 建立合规能力
   - 法务团队
   - 合规流程
   - 这本身就是壁垒

例子: 垂直行业AI

第1步: 深入一个场景
  - 积累场景认知
  - 形成初步壁垒

第2步: 设计数据飞轮
  - 用户使用产生有价值数据
  - 数据优化产品
  - 产品更懂行业

结果: 双重壁垒
  - 竞品做不深(没有场景认知)
  - 竞品追不上(没有数据积累)

例子: 企业级AI工具

第1步: 独特的交互设计
  - 用户形成使用习惯
  - 心理锁定

第2步: 深度集成
  - 集成到现有系统
  - 成为工作流的一部分

结果: 双重锁定
  - 用户"用惯了"(心理)
  - 用户"换不了"(技术)

例子: 监管行业AI(医疗/金融)

第1步: 拿到牌照
  - 合规壁垒

第2步: 深耕场景
  - 场景壁垒

结果: 双重防护
  - 新玩家进不来(没牌照)
  - 同行玩家做不深(没积累)

当市场/技术快速变化时:
  - 护城河可能变成束缚
  - 灵活性 > 壁垒

策略: 保持轻量,快速迭代

当你选择做"小而美"时:
  - 不追求规模
  - 不需要壁垒
  - 服务好核心用户即可

策略: 专注用户体验,不怕被抄

有时候,开放比封闭更有优势:
  - 开放API → 生态繁荣 → 锁定用户
  - 开放数据 → 吸引开发者 → 形成标准

策略: 用"生态"取代"壁垒"