護城河是所有投資人和創始人都非常關注的一個概念，因為它涉及到企業的長期價值和生死存亡。AI 時代，大家對護城河同樣有執念，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是一個問題。

從之前 Google 內部喊出《》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業公司的護城河一下子都消失了。

獨立開發者 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，我們已經看到領先者更迭得非常快：

• 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，數十億美金的投資，大模型公司在幾個月內就可能被超越，甚至被淘汰。a16z 合伙人 Justine Moore 感嘆道，

現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，他認為使用數據才是護城河（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 營養師撐起年收入 5000 萬美金的 AI 產品也有點類似，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化產品《》

Konstantine Buhler 說，下一個萬億美金護城河可能不會建立在專利或網絡效應之上，更可能是基于數十億次用戶的交互，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：“一家優秀的企業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——網絡效應。這一概念很好地體現在梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）中，該定律提出，一個電信網絡的財務價值或影響力與其系統中連接用戶數量的平方成正比（n2）。

盡管這一理論誕生于 1980 年的電話通信領域，但后來成為了互聯網“網絡效應”的核心概念，并最終影響了社交網絡。無論稱之為“網絡效應”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，網絡中的潛在連接數量按 n2 的數量級增長。

這次 AI 時代帶來了一個新的問題：使用數據（usage）能否成為護城河？尤其是，用戶在使用產品時產生的數據，能否形成可持續的競爭壁壘？

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 算法實現了搜索自動化。然而，僅僅幾年后，他們真正的優勢不再是 PageRank，而是他們從用戶搜索行為中收集的點擊數據。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 創建 ChatGPT 的原因。ChatGPT 的目標并不只是成為一款爆款消費級產品，而是為了收集這種使用數據反饋。理論上，如果他們能打造一個人人都能使用的產品，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據，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——即使用數據。更多數據可以帶來更好的 AI 產品。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 的創始人。

該論文提出，語言模型的性能會隨著計算能力、數據集規模和參數的增加而平穩提升。 從圖表來看，X 軸是對數刻度，這可能意味著數據的邊際收益遞減。換句話說，這條曲線可能呈現出“logistic curve”（S 型曲線）的形態——即當數據量達到一定程度后，收益會趨于平穩。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，也就是說，可以不斷“疊加曲線”。

我認為，產品的價值會隨著平臺上使用數據的增長呈現指數級提升。

需要強調的是，這種“使用數據”并不等同于一般的互聯網數據。普通的互聯網數據已經高度商品化，例如許多公司都在使用 Open Source Common Crawl（https://commoncrawl.org/）數據集。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，解決他們特定的問題。在一些垂直領域，這種數據的專屬性更強，形成的護城河也更堅固。

現在，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。因為領先者的產品質量已經遠超對手，而競爭對手則必須說服用戶使用一個明顯更差的產品，并堅持足夠長時間來積累訓練數據，最終提升產品質量。但對于任何理智的用戶而言，這種情況幾乎是不可能發生的。

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