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速度,才是AI创业初期唯一有效的护城河

在是的,只要你跑得足够快,企业壁垒自然就会形成。前两天,Y Combinator的Lightcone播客再度引发创业圈的

在是的,只要你跑得足够快,企业壁垒自然就会形成。

前两天,Y Combinator的Lightcone播客再度引发创业圈的深思。播客中,YC核心团队Garry Tan、Harj Taggar、Diana Hu和Jared Friedman直面一个让众多AI创业者焦虑的问题:

在一片混沌的AI创业世界里,到底什么才是真正的护城河?

当Hamilton Helmer在《Seven Powers》中提出七种经典护城河——流程优势、资源独占、转换成本、反向定位、品牌、网络效应和规模经济时,他可能没有预见到AI时代的到来会彻底改变这些力量的优先级。

而YC给出的答案:在创业初期,唯一的护城河是速度。

其实,红熊AI的快速发展,也能够印证这一答案。

重新思考护城河的本质

走进任何一所大学的创业讲座,年轻创业者最常问的问题是:这些AI公司看起来如此相似,它们的护城河到底在哪里?

对谈中,Jared Friedman表示,在校园做奖学金项目时,会反复听到这个疑虑。

现实是,大多数创业者对护城河的理解是错误的。

他们期待从一开始就建立起坚不可摧的竞争优势,却忽略了最根本的事实——所有的护城河都是随时间逐步建立的,而非一开始就完美设计。

在AI领域,这种误解尤为致命。

当任何人都能在开源模型基础上快速搭建一个演示版产品时,什么是真正的竞争优势?

YC的观察是:不是模型,不是数据,不是融资额,而是你交付产品、收集反馈、快速改进的节奏。

速度,成了早期创业公司唯一有效的防御手段。

速度:被低估的竞争壁垒

不知你是否注意到,一些小型AI团队推出的产品,功能并不复杂,却总能在短时间内引爆社交网络,快速积累早期用户,甚至在三个月内完成融资?

背后的秘密只有两个字:够快

不是技术更先进,不是资金更充裕,而是他们总能在别人意识到机会之前,就推出第一个可用的产品版本。

Cursor,这家AI编程辅助工具公司,就是一个生动的例子。在一个被认为必然被巨头垄断的赛道——AI编程,Cursor不仅存活下来,而且茁壮成长。

Diana在播客中透露:“他们早期的开发节奏堪称疯狂——每天都是一个冲刺,日日都有新功能上线。”

没有繁琐的需求文档,没有层层评审会议,也不等待产品经理的指令。就是几个工程师,靠着对用户需求的直觉,一天一个版本地试验、调整、优化。

Windsurf创始人Varun表达了相似观点:对创业公司而言,早期真正能保护你的只有执行速度。其他形式的护城河都是随后慢慢建立的。

这与大公司的运作方式形成鲜明对比。Garry Tan指出:“别被OpenAI或Anthropic的表面实力迷惑。他们推出一个新功能,需要经过产品、运营、合规、法务等多重关卡。”

大公司在开会、评审、合规中消耗时间,小公司上午写代码,下午就部署上线。

这是一场节奏截然不同的竞赛:谁先交付,谁就先获得用户,先收集反馈,先打磨出真正符合市场需求的产品。

Garry的总结一针见血:很多人还在苦苦思索如何建立长期护城河时,竞争对手已经迭代到第五个版本了。

而YC给AI创业者的建议:先做出产品,再谈防御。

你不是在与OpenAI比模型大小,而是在与时间赛跑,争夺用户、反馈和迭代的机会。

真正阻止模仿的,不是复杂的代码,而是别人跟不上的节奏。

执行力:从Demo到可靠产品

表面看来,AI创业的门槛正在降低。利用开源模型加上简单界面,一个周末就能做出功能演示版。

但Jared Friedman表示,周末黑客马拉松能做出来的东西,对真实世界毫无用处。

能够长期生存的产品,靠的不是花哨的演示,而是日复一日的稳定运行。

Diana举了两个YC投资的公司为例:Greenlight(银行KYC工具)和Casa(贷款决策系统)。这两家公司都为银行提供AI助手,表面看似乎很容易复制。

许多学生的想法是:我一天就能做出Greenlight或Casa的类似版本,它们怎么可能有竞争力?

Garry的回答揭示了关键差异:你在黑客马拉松做出的版本,对银行来说完全不可用。如果Casa或Greenlight出错,银行可能面临数百万美元的损失。

核心区别不在于能否做出演示版,而能否在真实场景下稳定运行。 YC将这种能力称为“流程优势”,源自《Seven Powers》框架。

Diana提到了一个常被忽视的细节:越是“无聊”的流程,越需要长时间打磨。

像KYC这样的流程,要求99%以上的准确率。将一个周末版的演示变成银行敢用的产品,可能需要付出10倍甚至100倍的努力。

红熊AI在智能客服领域能够做到99%准确率,产品同样历经了漫长时间的打磨。我们知道,这才是客户所需要的。

“许多工程师只愿意做前80%的工作,不愿完成最后20%。但真正的壁垒,恰恰藏在那最后20%的可靠性中。”

Plaid是另一个例证:支持成千上万家不同银行的接口、不同的网页、不同的爬虫技术,每新增一家银行都需要定制化适配。这种复杂性本身就是护城河。

任何人都能做出功能,但真正的门槛在于确保稳定运行。

构建功能容易,建立护城河困难。 护城河来自于持续交付、持续迭代、持续打磨的承诺。

客户流程:被忽视的战略资源

传统观念中,垄断性资源往往是专利、模型或算力。但YC认为,在AI创业初期,更现实且更重要的资源,是与客户共同打磨的工作流程及由此产生的数据。

资源不在于数据本身,而在于获取数据的方法

Diana在对话中强调:“许多今天成功的AI初创公司,实际上做的是将客户现场的流程,逐步转化为自己的提示词、评估标准和数据集。”

以YC投资的Happy Robot和Salient为例,它们分别为DHL和金融机构构建AI工具。这些客户原本依赖Excel和纸质单据,远未达到使用AI代理的成熟度。

这些AI公司如何建立护城河?不是从一开始就构建大模型,而是:

1. 亲临客户现场;

2. 观察他们如何处理快递、核对贷款信息;

3. 将Excel表格和人工判断转化为自动化提示和数据收集;

4. 利用这些流程和数据持续优化自己的模型。

YC称这类工程师为“前沿部署工程师”。他们不在办公室里闭门造车,而是深入客户一线,将真实流程转化为战略资源。

Jared用了一个生动的比喻:“这些团队不是在写代码,而是在挖矿。你挖掘到的流程,就是可用的数据资源。”

真实使用场景本身就是专属资源

YC还提到了Character AI(AI角色对话平台)。这家公司没有自己训练像ChatGPT那样的大模型,但用户的粘性极强。

Garry解释道:“他们通过不断优化提示、数据流和交互逻辑,将服务单个用户的成本降低了10倍。这本身就是一种资源:一条只有你探索出来的路径。”

另一个常被忽视的要点是:并非只有拥有模型才算是资源。即使你只是调用API,也可以通过更长时间的使用、更精细的调整,沉淀出属于自己的数据和评估体系。

只要你依靠真实客户的数据持续优化,你就已经在建立护城河。

因此YC希望纠正一个普遍误区:你不需要一开始就拥有最强的模型或最多的数据。

你只需要拥有最接近客户现场的工作流程层,将这些流程转化为模型的养料,那就是你的领地。

反向定位:利用传统企业的弱点

创业公司与大公司之间是否存在公平竞争?

YC的答案是:竞争本就不公平,但正是这种不公平,为创业公司提供了突破的机会。

这就是“反向定位”的精髓——做那些大公司不敢做、不能做或做了会损害自身业务的事情。

传统企业被定价模式束缚

YC首先举了一个典型场景:客服软件。

像Zendesk、Intercom这类老牌SaaS公司,其业务模式均按“坐席数量”收费。每增加一个客服人员,就多收一笔费用。

但现在AI Agent来了,可以帮助客户减少客服人员数量。如果你是传统企业,你会愿意亲手削弱自己的收入来源吗?

Garry直言:“他们越成功,转型就越困难。因为一旦使用AI减少客服人员,收入就会随之下降。”

而新一代公司呢?

以YC投资的Avoka、GigaML为例,它们直接按“完成任务次数”收费,而非按人员数量。

客户只关心你解决了多少问题,至于背后是人还是AI,并不重要。

Diana一语中的:“你的团队越是AI原生,就越能避开传统企业的惯性和负担。”

你不是与他们正面交锋,而是从他们不愿触及的地方,开辟一条新路径。

两个经典的反向定位案例

1. Harvey与Lagora

两家公司都专注于法律AI。Harvey是早期领先者,采用模型微调策略;Lagora则选择了完全不同的路径:不卷入模型竞争,而是专注于优化用户界面和具体功能。

结果如何?Lagora的产品交付更快,更快被律师接受并使用。

Lagora没有试图超越Harvey的模型,而是打造了一款更实用、更易用的工具。

2. Speak与Duolingo

Duolingo是全球最知名的语言学习应用,但它更像是一款“打卡”游戏,而非真正提升口语能力。Speak反其道而行,主打用AI练习口语、进行对话,直击用户学习语言的本质需求。

Speak没有与Duolingo比拼游戏化设计,而是专注于真正帮助用户说一口流利的英语。

结果如何?Speak实现爆发式增长,在韩国市场一度超越Duolingo。

传统企业最恐惧的是:你转身更快

老牌SaaS公司已有固定的收入模式、产品架构和组织结构;

AI创业公司只需找准方向、敢于动手、紧贴需求,就能实现弯道超车。

Jared甚至提出一个建议:如果你是一名创业者,最好去一家即将上市的大公司工作一个月。

为什么?

因为你将亲眼目睹这些公司如何难以转身,甚至连修改提示词的人都找不到,更不用说真正用AI替代工作流程了。

因此,你不需要正面竞争。

找到传统企业无法迅速转向的领域,绕过去,从那里切入,做深做透。

品牌、记忆与转换成本:成熟期的护城河

当产品趋于成熟、客户基础稳定后,护城河的重点开始转移:不再是你能否做出产品,而是用户是否离不开你。

YC将这种后期的形成的护城河归为三类:品牌影响力、使用记忆和转换成本。

1. 品牌:成为默认选择

Diana分享了一个令她惊讶的现象:每天使用OpenAI的ChatGPT的人数远超Google Gemini。

从技术角度,两家的模型差距并不明显,甚至有人认为Gemini的推理能力更强。但用户选择哪一个,不是基于参数比较,而是因为:ChatGPT已成为用户的默认入口。 它是AI的代名词。

这就是品牌的力量。

你不再仅仅是某个功能或工具,而是用户首先想到的名字。

ChatGPT的起源故事很简单:一个小团队,在几个月内快速推出产品,没有宏大的计划。不是先砸广告、先做品牌,而是速度加上精准捕捉需求,自然形成了品牌效应。

2. 记忆:越了解越依赖

Jared提到:“我已经习惯ChatGPT记得我说过什么、我关注哪些话题。Claude的模型可能更强大,但每次使用都像重新认识我。”

这不是技术指标的问题,而是使用习惯的形成。

在AI工具日益个性化的今天,你发送的每条消息、每个请求,都在默默构建专属的使用体验。

记忆,成了AI产品中的新型转换成本。 你越了解用户,用户越难离开。

因为用户不仅在使用功能,也在建立一个专属空间。

3. 转换成本:切换的麻烦

B2B产品的护城河在哪里?就在于更换系统带来的巨大麻烦。

SalesForce和各种企业级CRM、ATS系统是典型例子。一旦客户将所有数据迁移进去、建立了工作流程、培训了销售团队,切换到新系统的成本就变得极高。不是技术上不可行,而是没人愿意损失一整年的生产力。

AI 时代的转换成本形态有所不同。

Diana解释:“新一代AI公司的护城河,来自于深度定制的工作流程。你为每个客户调整的提示词、评估标准、数据流,这些都是客户难以离开你的原因。”

这不是通过绑定客户实现的,而是你为客户做了太多,他们不愿重头再来。

Garry说得非常现实:“真正的护城河,不是你做得有多厉害,而是别人没有能力也没有意愿重新开始。”

这三种力量叠加,构成了YC所说的“长期防御力”:

你行动快,成为大家第一个使用的;

你调整准,留下了客户数据和行为轨迹;

你做得很深,客户越来越难离开。

YC认为,真正的护城河,来自于日常运营的积累。它不是写在商业计划书中的概念,而是通过每天交付、改进产品、处理反馈建立起来的。

演示版是一天的事,护城河是三年的功夫。

护城河是跑出来的,不是设计出来的

太多创业者一开始就问:三年后我们的护城河够深吗?模型、数据、评估标准,我们应该从哪个方向封锁对手?是否应该一开始就构建AI网络效应?

YC的回答很明确:如果你还没找到一块有价值的土地,就不要急着挖壕沟。

Garry坦言:“最愚蠢的事,就是把护城河当作借口,不去踏出从0到1的那一步。你真正要寻找的,是那些让人痛苦到不想再上班的问题。如果你能解决它,才有资格考虑防御。”

这场对话从速度谈到流程,从资源谈到定位,从品牌谈到转换成本,最终汇聚成一句话:

跑起来,才知道能守住什么。

你不是在与模型比聪明,也不是在与大厂拼参数。你争夺的是谁先上线收集反馈,谁先跑通客户流程,谁能一边交付一边迭代。

护城河不是设计出来的,而是通过每次交付、处理反馈沉淀下来的。

先动起来。