大多数AI初创公司不过是同一三个模型的不同外衣，而AI写作工具的泛滥让这一点显而易见

花一个下午看看新的AI产品，你会发现一个很难忽视的模式。其中很大一部分只是同一少数前沿模型上的薄薄一层，加上一个提示词、一个用户界面和一个细分领域。最明显的例子是AI写作工具类别，其中有十几个产品在功能上都是同一个模型，只是入门引导不同，但这同样适用于聊天机器人、幻灯片生成器和“智能体”。让这一点变得有趣的背景是：如果智能本身是一种任何人都可以通过API租用的商品，那么模型就不再是护城河。它是一个大家都平等访问的输入。这意味着真正的竞争转移到了没人喜欢谈论的部分：分销、工作流锁定、专有数据，以及输出看起来与他人有多么不同。这背后有一个真正的战略问题。在大多数软件时代，技术核心是可防御的。而在这里，技术核心是你唯一不拥有且无法差异化的部分，因为你的竞争对手调用的正是同一个端点。所以价值必须存在于其他地方，否则就不存在，而许多这样的公司离其供应商的一次价格变动就面临没有业务的境地。我的看法是，“包装模型”不再是一种贬低，而是行业实际的面貌，赢家将由无聊的东西决定，比如留存率和特定数据，而不是谁的模型在基准测试上高出两个点。你认为一旦模型成为一种共享商品，持久的护城河到底在哪里？是数据、分销、工作流，还是诚实的答案就是大多数这一层最终会被实验室本身吸收？