创业者对护城河的执念，正在成为最大障碍。
看了最新一期YC的访谈，YC合伙人Jared跑去斯坦福、MIT这些顶尖高校做巡回演讲，收到最多的问题不是如何找到好点子，不是如何组建团队，而是——
我的AI创业项目有护城河吗？
这种焦虑不无道理，论资金、论技术或是速度，小公司与大公司确实很难匹敌。
但这些创业者对护城河的执念，反而成了最大的障碍。
硅谷有本经典教材，叫《七种力量》，作者Hamilton Helmer是斯坦福经济学院的教授，这本书总结了商业世界里的七种护城河类型。
但AI时代最重要的护城河，却不在这七种力量里。
Windsor的创始人Varun说：早期创业公司唯一的护城河就是速度。
但速度只能让你活下来，活得好还得靠别的。
Hamilton Helmer总结的七种力量在AI时代有了全新的表现形式。
1️⃣ 第一大力量——流程能力（Process Power）
表面上看，很多AI产品好像vibe coding就能做出来，但演示版demo和真正能用的产品，中间差了十万八千里。
举个例子，YC投资的一家公司叫Greenlight，他们给银行做KYC（客户身份验证），还有一家叫Casa的，帮银行决定该不该放贷。
这些产品的原型，确实一个周末就能搞定。
但要让它在真实环境里稳定运行，需要处理成千上万种边缘情况，需要和银行现有系统深度集成，需要确保万无一失。
因为一旦出错，银行会损失几百万美元。
2️⃣ 第二大力量——资源垄断（Cornered Resource）
传统垄断资源指的是专利、矿产之类的，但在AI时代，最稀缺的资源是什么？
是数据和准入门槛。
比如Scale AI和Palantir，它们服务于美国国防部，要拿到这种合同你得雇对的人，得在华盛顿DC和弗吉尼亚州到处跑关系，得建专门的保密设施。
这个过程痛苦且昂贵，但一旦你进去了，你就垄断了客户大脑里的那块地盘。
换个角度看，很多AI创业公司的护城河，其实是客户的专有数据。
你去一家企业，和他们一起优化工作流程，这个过程中积累的数据、标注、评估用例，都是只有你有的。
这些数据可以用来微调模型，让你的产品在这个垂直领域越来越准。
3️⃣ 第三大力量——切换成本（Switching Costs）
也就是，一旦客户用上你的产品，换掉的代价太高。
传统软件公司如Oracle和Salesforce，靠的是数据迁移成本。
如果你已经把所有客户资料都放在Salesforce里了，要迁到别的CRM？光想想就头疼。
但AI时代，转换成本有了新的形式。
比如Happy Robot和Salient这两家公司，它们给大企业做定制化的AI工作流，这个定制过程可能要花半年到一年。
但一旦完成，就很难换供应商了，因为换一家意味着又要重新花一年时间去定制，意味着这半年业务可能受影响。
太贵了，不值得。
5️⃣ 第四大力量——反向定位（Counter-Positioning）
你做的事情，老玩家想模仿但又不敢模仿，因为会自我蚕食。
很多传统SaaS公司现在也面临这个困境。它们按人头收费，比如Zendesk、Intercom这些客服软件。
但如果AI把客服工作自动化了，企业需要的客服人员变少了，那买的座位数也就少了。
越成功，营收越下降，这是个悖论。
新的AI创业公司都是按任务收费，按处理的工单数收费。
这样一来，它们和客户的利益就对齐了：AI越好用，处理的工单越多，收入越高。
而老公司如果转向这种模式，就等于主动砍掉现有收入。因为它要放弃现有的收入模式，这对于一家已经上市的公司来说，几乎不可能。
5️⃣ 第五大力量——品牌（Brand）
最典型的例子就是OpenAI和Google。
Google是全球最大的消费品牌之一，几乎每个人都是Google的用户。但在AI聊天产品上，ChatGPT的日活用户竟然超过了Gemini。
这背后当然有反向定位的因素（Google担心AI搜索会损害广告收入），但品牌的建立速度确实惊人。
心理学里有个概念叫首因效应（Primacy Effect），说的是人们往往对第一次接触的事物印象最深。ChatGPT抢占了人们对AI聊天工具的第一印象，这个优势很难被后来者追上。
6️⃣ 第六大力量——网络经济（Network Economies）
Facebook那种网络效应在AI时代还存在吗？存在，但换了个形式。
现在的网络效应，主要体现在数据飞轮上：用户使用产品→产生数据→训练更好的模型→产品变得更好→吸引更多用户。
Cursor的自动补全为什么那么好用？因为每个使用Cursor的开发者，每一次点击、每一次按键，都会被记录下来用于训练模型。用的人越多，模型越准；模型越准，吸引的用户越多。
这个飞轮一旦转起来，后来者很难追上。
7️⃣ 第七大力量——规模经济（Scale Economies）
投入巨大的固定成本后，边际成本会变得很低。
在AI领域，最明显的例子就是训练大模型。训练一个前沿大模型要花几亿甚至几十亿美元，但训练完之后，让用户调用的成本就很低了。
这也是为什么OpenAI、Anthropic、Google这些大公司在模型层面有巨大优势。
应用层面，规模经济也有体现。
比如Exa这家公司，做的是AI Agent专用的搜索引擎，它需要先爬取大量网页，建立索引。
这个初始投入很大，但一旦建好了，服务第100个客户和服务第1000个客户，边际成本就很低了。
YC合伙人Gary讲了一个很重要的观点：护城河是个防御性概念。但你得先有东西值得防御，才需要考虑护城河。
这话听起来像废话，但恰恰是很多创业者最容易犯的错误。
他们会拿着两个创业点子，试图预测五年后哪个护城河更深，然后据此做选择，这完全是本末倒置。
正确的顺序应该是：找到一个真实的、痛苦的问题，解决它，拿到用户，产生收入，然后在这个过程中自然而然地积累护城河。
看了最新一期YC的访谈，YC合伙人Jared跑去斯坦福、MIT这些顶尖高校做巡回演讲，收到最多的问题不是如何找到好点子，不是如何组建团队，而是——
我的AI创业项目有护城河吗？
这种焦虑不无道理，论资金、论技术或是速度，小公司与大公司确实很难匹敌。
但这些创业者对护城河的执念，反而成了最大的障碍。
硅谷有本经典教材，叫《七种力量》，作者Hamilton Helmer是斯坦福经济学院的教授，这本书总结了商业世界里的七种护城河类型。
但AI时代最重要的护城河，却不在这七种力量里。
Windsor的创始人Varun说：早期创业公司唯一的护城河就是速度。
但速度只能让你活下来，活得好还得靠别的。
Hamilton Helmer总结的七种力量在AI时代有了全新的表现形式。
1️⃣ 第一大力量——流程能力（Process Power）
表面上看，很多AI产品好像vibe coding就能做出来，但演示版demo和真正能用的产品，中间差了十万八千里。
举个例子，YC投资的一家公司叫Greenlight，他们给银行做KYC（客户身份验证），还有一家叫Casa的，帮银行决定该不该放贷。
这些产品的原型，确实一个周末就能搞定。
但要让它在真实环境里稳定运行，需要处理成千上万种边缘情况，需要和银行现有系统深度集成，需要确保万无一失。
因为一旦出错，银行会损失几百万美元。
2️⃣ 第二大力量——资源垄断（Cornered Resource）
传统垄断资源指的是专利、矿产之类的，但在AI时代，最稀缺的资源是什么？
是数据和准入门槛。
比如Scale AI和Palantir，它们服务于美国国防部，要拿到这种合同你得雇对的人，得在华盛顿DC和弗吉尼亚州到处跑关系，得建专门的保密设施。
这个过程痛苦且昂贵，但一旦你进去了，你就垄断了客户大脑里的那块地盘。
换个角度看，很多AI创业公司的护城河，其实是客户的专有数据。
你去一家企业，和他们一起优化工作流程，这个过程中积累的数据、标注、评估用例，都是只有你有的。
这些数据可以用来微调模型，让你的产品在这个垂直领域越来越准。
3️⃣ 第三大力量——切换成本（Switching Costs）
也就是，一旦客户用上你的产品，换掉的代价太高。
传统软件公司如Oracle和Salesforce，靠的是数据迁移成本。
如果你已经把所有客户资料都放在Salesforce里了，要迁到别的CRM？光想想就头疼。
但AI时代，转换成本有了新的形式。
比如Happy Robot和Salient这两家公司，它们给大企业做定制化的AI工作流，这个定制过程可能要花半年到一年。
但一旦完成，就很难换供应商了，因为换一家意味着又要重新花一年时间去定制，意味着这半年业务可能受影响。
太贵了，不值得。
5️⃣ 第四大力量——反向定位（Counter-Positioning）
你做的事情，老玩家想模仿但又不敢模仿，因为会自我蚕食。
很多传统SaaS公司现在也面临这个困境。它们按人头收费，比如Zendesk、Intercom这些客服软件。
但如果AI把客服工作自动化了，企业需要的客服人员变少了，那买的座位数也就少了。
越成功，营收越下降，这是个悖论。
新的AI创业公司都是按任务收费，按处理的工单数收费。
这样一来，它们和客户的利益就对齐了：AI越好用，处理的工单越多，收入越高。
而老公司如果转向这种模式，就等于主动砍掉现有收入。因为它要放弃现有的收入模式，这对于一家已经上市的公司来说，几乎不可能。
5️⃣ 第五大力量——品牌（Brand）
最典型的例子就是OpenAI和Google。
Google是全球最大的消费品牌之一，几乎每个人都是Google的用户。但在AI聊天产品上，ChatGPT的日活用户竟然超过了Gemini。
这背后当然有反向定位的因素（Google担心AI搜索会损害广告收入），但品牌的建立速度确实惊人。
心理学里有个概念叫首因效应（Primacy Effect），说的是人们往往对第一次接触的事物印象最深。ChatGPT抢占了人们对AI聊天工具的第一印象，这个优势很难被后来者追上。
6️⃣ 第六大力量——网络经济（Network Economies）
Facebook那种网络效应在AI时代还存在吗？存在，但换了个形式。
现在的网络效应，主要体现在数据飞轮上：用户使用产品→产生数据→训练更好的模型→产品变得更好→吸引更多用户。
Cursor的自动补全为什么那么好用？因为每个使用Cursor的开发者，每一次点击、每一次按键，都会被记录下来用于训练模型。用的人越多，模型越准；模型越准，吸引的用户越多。
这个飞轮一旦转起来，后来者很难追上。
7️⃣ 第七大力量——规模经济（Scale Economies）
投入巨大的固定成本后，边际成本会变得很低。
在AI领域，最明显的例子就是训练大模型。训练一个前沿大模型要花几亿甚至几十亿美元，但训练完之后，让用户调用的成本就很低了。
这也是为什么OpenAI、Anthropic、Google这些大公司在模型层面有巨大优势。
应用层面，规模经济也有体现。
比如Exa这家公司，做的是AI Agent专用的搜索引擎，它需要先爬取大量网页，建立索引。
这个初始投入很大，但一旦建好了，服务第100个客户和服务第1000个客户，边际成本就很低了。
YC合伙人Gary讲了一个很重要的观点：护城河是个防御性概念。但你得先有东西值得防御，才需要考虑护城河。
这话听起来像废话，但恰恰是很多创业者最容易犯的错误。
他们会拿着两个创业点子，试图预测五年后哪个护城河更深，然后据此做选择，这完全是本末倒置。
正确的顺序应该是：找到一个真实的、痛苦的问题，解决它，拿到用户，产生收入，然后在这个过程中自然而然地积累护城河。
