作者：qw

编译：深潮 TechFlow

三年前，当 ChatGPT 刚推出时，我写了一个小程序，帮助自己优先处理电子邮件和消息。由于我的编程技能有些生疏，我选择用 ChatGPT 来协助完成编码工作。当时我立刻感受到了 AI 的强大。这个项目只花了我半天时间，而在没有 AI 的年代，这可能需要几天才能完成。

在接下来的几年里，我们在 Alliance 合作的技术创始人逐渐开始使用各种 AI 编码工具，比如 Cursor。我曾问过他们，这些工具能提高多少生产效率？平均来看，大约提升了 1.5 倍，有些人甚至表示能达到 2 倍。

就在本周，我向最新一届 Alliance 的成员提出了同样的问题。他们的回答显示，生产力提升幅度在 2 倍到 4 倍之间。这让我大吃一惊。不仅是因为提升幅度之大，更因为进步的速度之快——短短三年间，生产力已经提升了 4 倍，而且这种趋势还在继续。

当我第一次用 ChatGPT 作为助手时，我就隐约觉得 AI 会永远改变创业的规则。而现在，我对此深信不疑。

编写软件的成本正在迅速下降，几乎趋近于零。但这还只是开始。市场营销、销售、客户服务、运营等其他业务领域的成本也在显著降低。这种变化已经在大公司中显现。对于尚未找到产品市场契合点 (PMF) 的初创公司来说，影响暂时较小，因为创始人需要亲自负责用户获取和支持，以便更贴近客户。但对于已经找到 PMF 的初创公司，他们正开始利用 AI 更快地扩展业务。

这样的变化带来了显而易见的结果：创业公司不再需要大量资金和庞大的团队就能迅速成长。换句话说，未来可能会出现更多由几位联合创始人和不到 50 万美元资金创建的独角兽公司。事实上，过去几年中，我们已经看到越来越多的 Alliance 初创公司，在仅通过我们和一些天使投资人获得少量种子资金后，就实现了每年数百万甚至数千万美元的收入增长。他们的团队规模通常不到 10-20 人，而且可能永远不需要再次融资。

这就引出了一个问题：如果现在编写软件和扩展业务的成本如此之低，那么企业还能依靠哪些“护城河 (moats)”来保持竞争力？

• 专属数据：独有的客户数据或难以获取的公共数据集，可以为企业提供竞争壁垒。

• 网络效应：虽然理论上可以重建 Facebook 或 Nasdaq 的技术架构，但获取其用户却并非易事。

• 深度集成：深度嵌入工作流的企业软件具有较高的切换成本。

• 生态系统锁定：拥有强大开发者生态系统和第三方集成的平台更具粘性。

• 监管壁垒：AI 无法帮助企业获得在金融、医疗或国防等高度监管行业中运营所需的许可证和关系。

• 信任与品牌：消费者和组织在做出关键决策时，仍然会更信赖知名品牌。

• 物理世界限制：物理基础设施、机器人技术和供应链等依然存在 AI 无法突破的现实约束。

• 深度用户洞察：虽然 AI 可以帮助实现一些还算不错的想法，但真正理解用户需求并不在 AI 的训练数据中，而是通过直接与用户沟通得来的。

对于尚未找到 PMF 的初创公司来说，找到 PMF 是当务之急。但在当下，提前思考 PMF 之后的竞争优势可能比以往任何时候都更加重要。

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