速度将成为AI时代唯一的护城河

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速度将成为AI时代唯一的护城河
2025-06-03 09:55

AI时代的护城河究竟在哪里?这个问题一直是这波AI浪潮中被大家广泛讨论的一个点。两年前,我没有找到这个问题的答案,所以在探索了半年AI创业后(可以看我23年的总结文章),我选择了做Advisor,接触更多的产品和创始人,试图从中找到这个问题的答案。所以在这两年里,我合作了近30家AI产品出海的公司,作为他们的外部顾问,帮助找PMF和搭建增长渠道,做Go-to-market,同时也跟独立开发者合作发布了十几款小的AI产品。在经过这两年一线的观察和实战后,现在我准备再一次All In创业,同时也找到了这个问题答案——Speed(速度)将成为AI时代唯一的护城河。正巧看到Altimeter合伙人Ball最新的文章跟我的观点不谋而合,还有端午节刷屏的Mary Meeker的最新趋势报告,所有的趋势都在证明一点:Speed Is Everything。所以就有了这篇文章,结合他的文章和我的思考,希望给大家有所启发。


速度将成为AI时代唯一的护城河



PS:两年前我在总结做深思圈的经验时,也提到了速度这个点,所以在AI时代,无论是创业还是自媒体,都讲究一个“唯快不破”


速度将成为AI时代唯一的护城河


你还在相信产品的"护城河"吗?网络效应、转换成本、专有数据——这些曾经被奉为圭臬的商业防线,在AI时代正以惊人的速度崩塌。想象一下,2022年需要12个月才能开发出的产品功能,现在只需要3个提示词和一个包装器就能在2024年复制出来。那些曾经让创业者夜不能寐、苦心经营的竞争壁垒,正在变成纸糊的城墙。我观察了过去两年AI领域的激烈竞争,从第一批基于大语言模型的CRM系统被蜂拥而至的竞争对手包围,到AI笔记工具被无穷无尽地克隆,甚至连基础设施层面的向量数据库和AI agent框架都在一夜之间失去差异化优势。这让我深刻意识到,我们正处在商业竞争规则被重写的关键时刻。


传统意义上的"长期护城河"正在成为一个神话,特别是在当今这个瞬息万变的市场环境中。我越来越相信,护城河从来都不是永久性的防御工事,它们是有时间限制的临时屏障。充其量,它们只是一座桥梁——要么帮助公司到达下一个可防御的位置,要么眼睁睁看着自己的防线被突破。真正的"长期护城河"其实是一系列小型护城河的叠加组合,每一个都能为你争取宝贵的时间。而你如何利用这些时间、执行速度有多快、进化适应能力有多强,决定了你能否始终领先于竞争对手。在AI时代,这一点比以往任何时候都更加真实和残酷。过去护城河的有效时间窗口是6到12个月,而现在只有2到3周。模型在快速更新换代,基础设施在不断变化,客户需求在实时重新定义自己。这种变化速度让传统的商业策略显得笨拙而过时。


速度如何成为新时代的护城河


我发现,在AI驱动的商业环境中,速度不再只是重要因素之一,而是护城河本身。能够比其他所有人更快地构建、发布、学习和适应的能力,是目前唯一可持续的竞争优势。在一个开源代码随处可见、产品演示触手可及、创新思路只需一篇博客文章就能被复制的世界里,速度是唯一能够产生复利效应的要素


这种速度不是单一维度的概念,而是多方面能力的综合体现。执行速度决定了你能多快将想法变成现实,招聘速度影响你能多快组建起有战斗力的团队,解雇速度反映了你对错误决策的纠正能力,分销速度关系到产品能多快触达目标用户,甚至决策制定的速度都变得至关重要。在这个信息爆炸、机会稍纵即逝的时代,一个缓慢的决策过程可能意味着错失整个市场窗口。


我特别想强调的是,杀死错误想法的速度与执行正确想法的速度同样重要。时间的机会成本从未如此巨大。当一个想法或项目证明是错误方向时,能够快速止损、重新调整资源配置的能力,往往比坚持到底更有价值。很多公司死于对失败项目的固执坚持,而不是死于缺乏好的想法。


在我观察的案例中,成功的AI时代公司都展现出了惊人的适应速度。他们不会因为一个产品功能被竞争对手复制就感到恐慌,相反,他们会立即开始构建下一个优势。这种持续的创新和迭代能力,让他们始终保持在竞争的前沿。你不是因为拥有不可攻破的防御而获胜,而是因为你跑得比别人更快而获胜。


如果你正在尝试在今天构建护城河,我建议不要把它想象成城堡的围墙,而要把它想象成一场赛跑。谁能最快地积累最多的优势——产品优势、分销优势、人才优势、基础设施优势——谁就能获胜。这种竞争模式要求企业保持极高的警觉性和行动力,任何形式的自满和懈怠都可能是致命的。


AI时代下SaaS估值体系的巨变


当我们谈论AI时代的竞争时,不能忽视资本市场对这种变化的反应。SaaS行业的估值体系正在经历深刻的重构,这种变化直接反映了投资者对护城河概念认知的转变。从最新的季度报告数据来看,整个SaaS行业的中位数估值倍数为5.6倍,而前五名公司的中位数估值倍数高达23.2倍,这种巨大差异说明了市场对不同类型公司的区别对待。10年期国债收益率为4.4%的背景下,这些估值倍数反映出投资者对软件行业未来增长的复杂预期。


速度将成为AI时代唯一的护城河

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更有趣的是增长率与估值倍数之间的强烈关联性。当ball深入分析按增长率分组的数据时,发现了一个惊人的估值梯度:高增长公司(年增长率超过25%)的中位数估值倍数达到20.6倍,中等增长公司(15%-25%增长率)为9.2倍,而低增长公司(增长率低于15%)仅为4.1倍。这种五倍的估值差异清楚地表明,市场现在更加重视公司的增长速度,而不是传统的防御性指标。这恰恰印证了我的观点:在AI时代,速度就是一切。


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ball也特别关注了企业价值与下一年收入倍数除以增长率(EV/NTM Rev/NTM Growth)这个指标,它能够揭示哪些公司在相对于其增长预期下被高估或低估。一家以20倍下一年收入交易、预计增长100%的公司,这个比率就是0.2倍。下面这个图表能更好理解市场如何平衡增长预期与当前估值之间的关系。


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在自由现金流估值方面,ball观察到一个有趣现象:市场只对那些自由现金流倍数在0倍到100倍之间的公司使用现金流估值方法。这个筛选条件创造了一个子集,显示了对于哪些公司而言,自由现金流是相关的估值指标。那些负现金流的公司根本不出现在这个图表中,这说明市场对于这些公司的估值更多依赖于收入增长预期而非现金产生能力。


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从运营指标的全貌来看,整个行业的表现既令人担忧又充满希望。中位数的下一年增长率为11%,而上一年增长率为14%,这种增长率的下降趋势反映了市场竞争的激烈程度和宏观经济压力。但另一方面,行业整体毛利率中位数达到76%,这个数字依然令人印象深刻,显示了软件业务模式的内在优势。


让我感到惊讶的是客户获取成本回收期达到45个月这个数字。在一个产品生命周期可能只有几个月的AI时代,这意味着大多数公司的客户获取策略需要重大调整。销售和营销费用占收入的38%,研发费用占24%,一般管理费用占16%,这些比例表明,即使在这个快速变化的时代,获得和保持客户仍然需要巨大的投入,而创新成本也在不断上升。


特别值得关注的是净收入保留率的中位数为108%,这个指标在某种程度上反映了公司在现有客户基础上的扩展能力。在一个产品容易被复制的时代,能够持续从现有客户那里获得更多收入的能力变得更加珍贵。这也解释了为什么一些公司仍然能够在激烈竞争中保持较高的估值倍数。同时,中位数运营利润率为负4%,但自由现金流利润率为正18%,这种差异反映了会计利润与现金产生能力之间的差别,也说明了许多软件公司虽然账面亏损,但实际上在产生正向现金流。


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在所谓的"Rule of 40"指标中,我看到了软件公司如何在增长与盈利之间寻求平衡。这个指标将收入增长率与自由现金流利润率相加,理想情况下应该超过40%。那些能够在快速增长的同时保持健康现金流的公司,往往能够获得市场的最高估值。这进一步证明了我的观点:在AI时代,不仅要跑得快,还要跑得持久。



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这些数据背后反映的是一个残酷的现实:在AI时代,市场对公司的评判标准正在发生根本性改变。传统的盈利能力指标变得次要,而增长速度、现金产生能力和适应能力成为决定公司价值的关键因素。投资者愿意为那些展现出快速增长和强大执行能力的公司支付巨额溢价,即使这些公司目前在会计意义上还不盈利。这种估值方式的转变,正是对我所说的"速度护城河"理论的最佳验证。

新竞争环境下的生存法则


在这个新的竞争环境中,我总结出了几条至关重要的生存法则。首先是拥抱快速失败的文化,传统的商业思维鼓励我们制定完美的计划、进行详尽的市场研究、构建完整的产品再发布。但在AI时代,这种方法论已经过时了。现在的成功模式是快速构建最小可行产品(MVP),尽快推向市场,通过真实用户反馈快速迭代和改进。我看到那些第一批进入市场的AI产品,虽然很快被蜂拥而至的竞争者包围,但其中一些因为抢得先机而建立了重要的客户基础和品牌认知


我观察到,那些在AI领域取得成功的公司都有一个共同特点:他们不怕失败,更不怕被人看到他们的失败。他们会公开测试新功能、快速调整产品方向、毫不犹豫地放弃不成功的项目。这种透明和敏捷的方法让他们能够比竞争对手更快地找到市场需求和产品匹配度。正如原文中提到的,"建立、发布、学习和适应的能力比其他所有人都快,是目前唯一可持续的优势"。


其次是重新定义团队组建策略。在一个变化如此之快的环境中,团队的学习能力和适应能力比经验更重要。我发现,最成功的AI公司往往优先招聘那些学习能力强、思维灵活的人才,而不是简单地寻找在传统技术栈上有深厚经验的专家。因为今天的专业技能可能在明天就变得过时,但学习和适应的能力却是永恒的。招聘速度和解雇速度同样重要——快速招到合适的人才,也要快速淘汰不合适的员工。


分销策略也需要彻底重新思考。传统的软件分销依赖于建立销售团队、合作伙伴网络和品牌知名度,这些都需要时间积累。但在AI时代,分销速度变得至关重要。一个真正解决用户痛点的AI产品可以在几天内传遍整个行业,而一个平庸的产品即使有强大的销售团队也很难获得持续增长。在开源代码随处可见、产品演示触手可及的世界里,口碑传播和病毒式增长往往比传统营销更有效


决策制定速度也成为了关键的竞争要素。在一个机会窗口可能只有2-3周的环境中,任何形式的决策延迟都可能致命。我特别想强调的是,杀死错误想法的速度与执行正确想法的速度同样重要。时间的机会成本从未如此巨大。当一个想法或项目证明是错误方向时,能够快速止损、重新调整资源配置的能力,往往比坚持到底更有价值。很多公司死于对失败项目的固执坚持,而不是死于缺乏好的想法。


最后,我认为最重要的是保持对技术趋势的敏感度。在AI快速发展的时代,一个新的模型发布、一个新的开源项目、一个新的API接口,都可能彻底改变游戏规则。成功的公司需要建立起一套敏感的信息获取和分析系统,能够快速识别和评估新技术对自己业务的影响,并迅速做出相应调整。正如我在前面提到的,基础设施层面的工具如向量数据库或AI agent框架都可能在一夜之间失去差异化优势,这种变化速度要求企业必须具备快速适应和转型的能力


在我观察的案例中,成功的AI时代公司都展现出了惊人的适应速度。他们不会因为一个产品功能被竞争对手复制就感到恐慌,相反,他们会立即开始构建下一个优势。这种持续的创新和迭代能力,让他们始终保持在竞争的前沿。你不是因为拥有不可攻破的防御而获胜,而是因为你跑得比别人更快而获胜。这正是我所说的新护城河理念的核心:不要试图建造城堡围墙,而要专注于赢得这场持续的竞速赛。


我对未来竞争格局的预测


基于我对当前市场动态的观察和分析,我对未来的竞争格局有几个预测。首先,我相信会出现一种新的商业模式,我称之为"连续护城河模式"。成功的公司不会依赖于一个永久性的竞争优势,而是会建立起一套持续创新和快速适应的机制,让自己始终处在技术和市场变化的前沿。


这种模式要求公司具备几个核心能力:超强的技术敏感度,能够快速识别和采用新技术;灵活的组织架构,能够快速调整资源配置和战略方向;强大的执行能力,能够快速将想法转化为产品;以及敏锐的市场洞察力,能够预测和引导客户需求的变化。


我预测,在未来两到三年内,我们会看到一批新的超级公司崛起,它们的特点不是拥有某个特定的技术护城河,而是拥有持续构建护城河的能力。这些公司会展现出惊人的增长速度和适应能力,它们的估值倍数会远远超过传统软件公司,因为投资者会为这种持续创新能力支付巨额溢价。


同时,我也预测会有大量传统软件公司被淘汰或被迫转型。那些依赖于传统护城河、无法快速适应AI时代变化的公司,会发现自己的市场份额被快速侵蚀。这种淘汰过程会比大多数人预期的更快、更残酷。


对于投资者来说,这意味着评估公司的标准需要彻底改变。传统的估值模型过分关注历史财务数据和静态竞争优势,而新的评估框架需要更多关注公司的适应能力、创新速度和团队质量。那些能够准确识别和投资于新一代超级公司的投资者,将获得丰厚的回报


最终,我相信AI时代的竞争会进入一个新的均衡状态,但这个均衡状态本身是动态的。成功的公司会是那些能够在持续变化中保持领先地位的公司,而不是那些试图建立静态防御的公司。速度、适应性和持续创新能力将成为衡量公司价值的核心指标,传统的护城河概念将彻底让位于新的竞争哲学。


在这个新的商业世界中,唯一不变的就是变化本身。那些能够拥抱这种变化、在变化中找到机会的公司和个人,将是最终的赢家。而那些仍然抱着旧的商业思维不放的人,注定会被时代抛弃。我们正处在一个激动人心的转折点,旧的规则正在被打破,新的规则正在被书写



文章来自微信公众号 “ 深思圈 ”,作者 Leo


速度将成为AI时代唯一的护城河

1
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

2
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

3
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0

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