五分鐘砌一個Agent，三日複製一款垂直AI工具——唔係誇張，而係AI原生創業嘅真實門檻。微信公眾號「ToBeSaaS」作者戴珂喺最新行業觀察入面，一針見血指出：99%嘅AI原生應用，由出世嗰刻就已經注定冇可能建立護城河。唔係團隊執行唔到位，而係AI應用層嘅商業邏輯先天缺陷，傳統軟件賴以生存嘅壁壘，喺呢度全面失效。
底牌公開：全部人企喺同一塊公共底座上面
戴珂指出，而家所有AI創業者，本質上都係調用緊同一批大模型API、靠住同樣嘅開源框架同Agent能力。產品嘅智能核心並唔係獨家技術，而係市場上隨時買得到嘅標準化服務。一旦有競品想追，短時間內就可以完整複製功能，所謂技術差距頂多停留喺體驗細節，根本撐唔起長期壁壘。第一個結論就係：核心能力徹底商品化，專屬技術優勢根本唔存在。
規模經濟死咗，算力成本壓頂
傳統SaaS賴以成型嘅壁壘係邊際成本極低，用戶愈多成本攤得愈薄，規模優勢好易跑出。但AI應用每一次對話、每一次工具調用都產生剛性算力費用，用戶增長同成本支出成正比，規模經濟徹底失效。當體量優勢唔再係優勢，靠燒錢堆用戶規模嘅打法就變成死局。一位唔願具名嘅SaaS老兵對記者講：「而家你睇嗰啲用戶量爆升嘅AI應用，後台成本曲線一樣咁陡，呢盤數冇得再用以前嘅方法計。」
客戶隨時走得甩：所謂數據鎖全部係「偽壁壘」
好多創業者寄望於行業數據或者定制工作流可以綁住客戶，但事實係：數據始終歸客戶所有，可以隨時匯出遷移，唔存在真正嘅綁定約束。與此同時，客戶普遍採用多工具並行模式，唔會淨係綁定一款產品，遷移成本近乎零。有一組數字足夠說明問題——戴珂喺文章入面透露，大部分AI原生應用嘅淨收入留存率（NRR）普遍唔夠30%。一個健康嘅SaaS產品NRR通常喺100%以上，而30%意味住用戶快速流失、增購乏力。所謂嘅數據沉澱同流程鎖定，根本就係偽壁壘。
大廠隨時落場，應用層冇定價權
AI應用層始終位於模型廠商嘅生態下游，創業者實質上係幫大廠試水賽道、驗證需求、教育市場。一旦某個垂直場景跑出付費價值，基礎模型廠商就可以借助原生成本優勢同技術優先權，快速內置同類功能，直接替代第三方應用。戴珂寫道：「應用層創業者始終無法沉澱品牌壁壘、品類壁壘，所有前期積累嘅市場同用戶，隨時會被上游大廠一鍵清零。」呢個現實令絕大多數AI原生應用永遠活喺巨頭嘅影子下，毫無定價權可言。
出路只得一條：深嵌客戶業務，令遷移成本高到客戶拆唔起
咁係咪意味AI原生創業完全冇出路？戴珂畀出否定嘅答案。佢認為，問題根源並唔喺AI本身，而係應用層做得「太薄」，缺乏實打實嘅業務支撐。佢以電商退換貨流程為例：要令AI無風險咁處理退貨，需要聯動訂單系統、物流狀態、行業規則、用戶風評、會話記憶等至少五個業務系統，AI必須基於全量業務數據做判斷，而唔係由零開始推理。即係話，想令AI應用擁有長久生命力，就必須令AI「睇得明」客戶業務——將數據、流程、規則同協作邏輯完整呈現成機器可讀嘅狀態，形成一套閉環嘅業務智能體系。最後嘅護城河，可能正正係深度綁定客戶業務所帶來嘅遷移成本。呢個成本一旦高到客戶拆唔起、換唔郁，壁壘先會真正成形。
「當所有人都用緊同一款鑽頭掘井，最後嘅壁壘唔係你鑽得有幾快，而係你鑽嘅地方人哋根本掂唔到。」一位連續創業家咁樣總結。
眼下，AI創業嘅冷水已經照頭淋落嚟，但清醒嘅人或者正開始學識游水。
