前几天看到朱啸虎的言论，直言"AI 应用就是没有壁垒"，

引发了一场行业大讨论。我不禁思考：真的是这样吗？

作为一个长期关注 AI 应用的从业者，我想和大家分享一些不同的视角。

我们需要跳出传统互联网思维的局限，重新审视 AI 时代的江湖规则。

朱啸虎为何说 AI 应用没壁垒？

首先，让我们理解朱啸虎的原话。在最近的一次公开演讲中，朱啸虎表示：**"今天的 AI 应用创业者，要勇于承认自己没有壁垒，有任何技术壁垒都是骗人的。所有应用都是套壳应用，但可以在很多非 AI 能力上建立壁垒，这些能力都来自于 AI 之外。"**在他看来，AI 应用都是靠底层模型提供能力，但是要更懂用户、更懂产品。

这位被称为"独角兽猎手"的投资人，曾凭借投资滴滴、小红书等互联网巨头而闻名。所以当他发表这样的观点时，很多人都深信不疑。

但等等，我们先不要急着下结论。

从千万用户到万人垂直市场

传统互联网应用的成功往往依赖于规模效应 - 获取数百万甚至上亿的用户。但 AI 时代正在改写这一规则。

朱啸虎自己也提到："只要 GPT-4 基本上是天花板的时候，AI 应用落地中国人绝对比美国人擅长。"这句话透露出一个重要信号：AI 应用的竞争格局正在发生根本性变化。

未来的 AI 应用不再需要追逐几百万的用户群体，而是专注于服务几万甚至几千的垂直用户。

你知道为什么吗？因为 AI 应用能够提供前所未有的个性化体验和效率提升，这让即使是小型垂直市场也能产生可观的商业价值。

举个例子：我的一位朋友最近开发了一款针对医疗影像专业人士的 AI 助手。用户总数不过几千人，但每个用户愿意支付的年费高达数万元。为什么？因为这款应用能帮助他们节省 70%的报告撰写时间，让专业人士能够专注于更有价值的工作。

套壳模型也能有壁垒？

朱啸虎认为 AI 应用都是"套壳模型"，这一点我部分同意。

确实，底层的大模型能力决定了 AI 应用的基础表现。就像朱啸虎所说：

"大模型的核心是高质量的数据，而不是算法。"

但问题在于：即便是套壳模型，也能构建起牢固的壁垒！

这种壁垒不再是传统意义上的技术壁垒，而是一种全新的"关系壁垒"。

你有没有想过，为什么明明用的是一样的 GPT-4，有些产品就是能让用户愿意付费，而有些则无人问津？

答案就在于产品与用户之间建立的深层关系。

真正的壁垒：关系与信任

朱啸虎在谈及 AI 应用壁垒时提到："商业化变现能力，这是最核心的。第二就是怎么建立长期壁垒。"这里的关键在于，AI 应用的壁垒很大程度上来自于产品创造的关系和信任。

这种关系壁垒主要体现在三个层面：

1. 1. 产品与用户的深度链接

想象一下你使用的 AI 写作助手。一开始，它可能不太了解你的风格。但随着你不断使用，它逐渐掌握了你的表达习惯、思维方式，甚至能预测你下一步想要表达的内容。这时，即使市场上出现了更强大的模型，你还会选择换掉这个已经"懂你"的助手吗？

我自己就有这样的经历。去年我开始使用一款 AI 写作工具来帮助我创作公众号文章。经过半年的"调教"，它已经能精准捕捉我的语言风格和思维逻辑。现在即使有更先进的工具出现，我也不愿意重新开始"教育"另一个 AI。

1. 2. IP 创作者与用户的信任纽带

在 AI 时代，创作者作为 IP 与用户之间的信任关系变得尤为重要。

我最近采访了一位通过 AI 工具创作内容的自媒体博主。他告诉我："模型只是工具，真正的价值在于我对行业的理解和对用户需求的把握。用户跟随我不是因为我用了什么模型，而是信任我的专业判断和价值观。"

这种信任一旦建立，就形成了一道别人难以跨越的护城河。

1. 3. 数据闭环与持续优化

朱啸虎也提到了行业数据闭环的重要性："对，靠这个行业数据的闭环来实现，再把分析师个人历史的数据报告训练一下，就可以写出分析师个人特征的报告。这是更符合用户需求的。"

每个 AI 应用在使用过程中都会产生大量的交互数据。这些数据反过来又能够用于优化产品体验，形成正向循环。当这个数据闭环越来越大，用户黏性就会越来越强。

真实案例：如何打造 AI 应用的关系壁垒

理论说完了，让我来分享几个我亲身经历或调研的案例，展示如何在实践中构建 AI 应用的壁垒。

案例一：AI 内容创作平台

我自己开发了一个 AI 写作产品流程，专门用于公众号创作：

体验地址：

这个流程的关键在于持续学习用户的反馈，不断完善对特定用户风格的理解。

这就是朱啸虎所说的"非 AI 能力"的壁垒。

未来 AI 应用的差异化竞争

朱啸虎曾观察到，"AI 应用收入开始爆发增长，迎来了'iPhone3 时刻'。特别是过去 6 个月，中美非常多创业公司收入爆发增长，每周比上周环比增长 10%以上，月环比增长 20%以上。"

在这样的增长环境下，差异化竞争将变得至关重要。我认为未来 AI 应用的竞争将围绕以下几个方面展开：

1. 1. 垂直场景深耕

通用模型能力趋同的情况下，对特定场景的深度理解将成为关键优势。例如，一个专注于法律文书的 AI 工具，比通用写作工具在这个领域表现更出色。

1. 2. 用户体验与交互设计

我最近体验了十几款 AI 写作工具，发现技术能力相似的产品，用户体验差别可能达到 10 倍。简洁高效的交互设计已经成为用户选择的重要因素。

1. 3. 社区与生态建设

围绕 AI 工具构建活跃社区，形成资源共享与经验交流的平台，这种社区壁垒往往比技术壁垒更难被突破。

想象一下活跃的 AI 社区交流场景

"套壳"之外的创新

虽然朱啸虎说 AI 应用都是"套壳模型"，但我认为在"套壳"之外，还有巨大的创新空间。

比如我最近设计的一个 AI 协作流程：

用户需求 → 多模型协同 → 人机交互优化 → 个性化适配 → 持续学习

这个过程中，核心创新并不在于使用了哪个模型，而是如何组织多个模型协同工作，以及如何优化人机交互体验。

真正的壁垒，是对用户需求的深刻理解和持续创新的能力。

对创业者的建议

如果你正在或计划进入 AI 应用领域，我想给你几点建议：

1. 1. 专注垂直领域：不要追求大而全，找到一个你深度理解的细分领域

2. 2. 打造独特体验：超越"套壳"，创造独特的用户体验

3. 3. 构建数据闭环：设计能持续收集和利用用户数据的机制

4. 4. 建立情感连接：让你的产品不只是工具，还是用户的伙伴

5. 5. 持续迭代优化：根据用户反馈不断完善产品

正如一位哲人所说："技术可以被复制，但理解与关怀无法被轻易模仿。"在 AI 时代，这句话显得尤为珍贵。

写在最后

朱啸虎说 AI 应用没有壁垒，从传统技术角度看或许没错。但如果我们将视角转向用户关系、行业理解和服务体验，就会发现 AI 应用拥有一种更为深刻和持久的壁垒。

正如我常说的："技术让我们相遇，而理解让我们相连。"AI 应用的真正价值，不在于它使用了多先进的模型，而在于它如何与用户建立深度连接，解决真实问题。