AI时代的护城河：分销

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2025 年 1 月，一家名为 DeepSeek 的中国初创公司悄悄地抛出了一颗重磅炸弹。

他们的新语言模型达到了 GPT-4 的性能水平，但价格似乎是不可能的：每百万 tokens 0.28 美元。为了让你有个概念，OpenAI 对同样的工作收费 15 美元。

AI 世界恐慌了。NVIDIA 在一天内损失了 6000 亿美元的市值。美国参议员呼吁进行调查。风险投资家们开始问他们几个月来一直在回避的一个问题：

如果我们投入到基础模型公司的数十亿资金是错误的赌注呢？

我相信确实是这样的。

并不是因为基础模型不令人印象深刻。它们是。而是因为智能不再是 AI 中的稀缺资源——分销才是。在新兴市场，获客成本要低 2-5 倍，而现有优势尚未巩固，这个机会比任何人谈论的都要大。

这就是理由。

1、商品化时钟的滴答声比你想象的要快

让我们看看数字。

2024 年中期，OpenAI 发布了 GPT-4o mini，每百万输入 tokens 0.15 美元——比一年前的 GPT-3.5 Turbo 降价 60%。Google 的 Gemini 2.5 Pro 不甘示弱，现在 在可比的层级上比 OpenAI 便宜约 80%。

中国参与者将价格推向零。DeepSeek、百度的 Ernie 和阿里的模型竞相降价，以一些分析师估计超过真实成本 90% 的比率补贴 API 访问。正如 TechRadar 最近所说的："中国商品化 AI 的速度比西方能够将其货币化的速度还要快。"

这意味着什么：模型级别护城河的窗口正在关闭。当你只需几分钱就能获得 GPT-4 级别的智能时，优势从谁有最好的模型转移到谁能让它进入用户手中。

比赛还没有结束。但地形已经改变了。

2、独立 AI 的残酷数学

这是每个 AI 创始人需要内化的一种情景。

你正在构建一个独立的 AI 应用程序。假设它是一个写作助手、代码副驾驶或研究工具。你筹集了 1000 万美元来实现产品市场契合。

这是你要面对的：

B2B SaaS 公司的平均 CAC 现在是 每个客户 1200 美元。中位数公司花费 2 美元来获得 1 美元的新 ARR。CAC 回收期平均为 23 个月——这是 SaaS 历史上最长的之一。

而且情况变得更糟。75% 的软件公司在 2024 年报告了留存率下降。LTV: CAC 的 3:1 基准只有前四分之一的绩效者才能实现。后四分之一呢？他们每获得 1 美元的收入就燃烧 2.82 美元。

数学计算： 在 1200 美元的 CAC 下，你的 1000 万美元可以让你获得 8,333 个客户——假设零流失。在 23 个月的回收期内，你的现金燃烧速度比你回收的速度要快。

这对大多数公司来说不是一个可行的路径。

那些突破的 AI 应用——Jasper、Midjourney、ElevenLabs——之所以进行了大规模的后续融资，正是因为他们需要在这些经济条件下超支。这个模型行得通，但它需要风险规模的资本和多年燃烧的勇气。

3、嵌入式 AI 的优势

现在考虑另一种选择。

你是 Zoom。你的平台上每天有 3 亿分钟的会议。你添加了 AI 转录和会议摘要。该功能在一夜之间部署到你整个用户群。不需要新的客户获取——只需为现有客户提供增量价值。

或者你是 Adobe。你有 30 年的品牌信任和已经按月支付你费用的创意专业人士安装基数。你向 Photoshop 添加生成式 AI 功能。AI 层建立在现有的分销之上。

护城河不是 AI。它是分销。

拥有现有高 DAU 平台的公司——超级应用、消息工具、垂直 SaaS——可以将 AI 嵌入到用户每天已经遍历的工作流程中。将 AI 添加到现有习惯的边际成本接近于零。为独立的 AI 产品获取新用户的边际成本仍然残酷地高。

4、历史的教训：分销胜过技术优势

这并不新鲜。这是技术中最古老的模式之一。

Microsoft vs. IBM： Microsoft 的 DOS 在技术上并不优于 IBM 的 OS/2。但 Microsoft 通过 OEM 合作伙伴关系拥有分销，这使得转换成本难以克服。

Meta vs. Google+： Google+ 可以说是设计更好的社交网络。但 Meta 捕获了社交图的网络效应，使得"更好"变得无关紧要。

Apple vs. 所有人： Apple 的生态系统——iPhone、Mac、Watch、AirPods、iCloud——创造了与原始硬件规格无关的转换成本。

在每种情况下，现有企业的分销优势都随着时间的推移而复合。拥有更好技术的挑战者失败了，因为他们无法弥合更好和可用之间的差距。

AI 正在沿着同样的轨迹发展。将捕获价值的公司不是那些训练最大模型的公司。他们是那些已经拥有用户并可以在其上分层智能的公司。

5、新兴市场角度：为什么差距是机会

这就是变得有趣的地方。

Microsoft 最新的 AI 采用数据揭示了一个日益扩大的分歧：全球北方 24.7% 的工作年龄人口使用生成式 AI，而全球南方只有 14.1%。

但仔细看，故事发生了变化。

阿拉伯联合酋长国 在全球领先，采用率为 64%——不是偶然，而是通过从 2017 年开始的深思熟虑的政府投资。这是一个从零开始构建的市场，AI 基础设施 baked into the foundation。

然后是 DeepSeek。它在非洲的使用量估计是 其他地区的 2-4 倍，在伊朗、俄罗斯以及西方付费服务面临限制的市场中采用强劲。当智能的价格下降到接近零时，采用率在西方定价令人望而却步的市场中爆发。

CAC 套利：在东南亚、拉丁美洲和中东和北非，客户获取成本是 成熟西方市场的 2-5 倍。

对于在这些地区构建优先分销策略的创始人来说，单体经济学显著改善。是的，每用户平均收入可能较低。但当你不支付硅谷的 CAC 时，实现盈利的路径可以更短。

现有优势尚未巩固。分销渠道尚未锁定。用户渴望能够解决他们具体问题的 AI 原生产品——支付限制、语言支持、本地集成。

这是隐藏在眼皮底下的机会。

6、资本效率论点

让我用风险投资术语来说明这一点。

情景 A：独立的 AI 初创公司筹集 1000 万美元。在 1200 美元的 CAC 下，他们可以获得约 8,333 个客户。在 23 个月的回收期和 75% 的留存率下降率下，他们需要 18 个月内进行 B 轮融资才能生存。

情景 B：嵌入式 AI 玩家利用现有平台的 1000 万用户。以最小的增量成本向该基础部署 AI 功能。在无需头条级别的收购支出的情况下迭代产品市场契合度。在最初的 1000 万美元上实现盈利。

概率分布很清晰。是的，AI 原生公司可以获胜——Jasper、Midjourney 和 ElevenLabs 证明了这个类别的存在。但每一个都需要大量资本并面临逆风。

分销重度的方法，特别是在品牌知名度和本地合作伙伴关系更快复合的新兴市场，提供了一条更有效的路径。

7、投资启示

如果你在 AI 中分配资本——或者构建一家公司——这个论点建议了一个特定策略：

押注分销，而不是模型。

寻找：

• 目标市场中具有现有高频用户习惯的平台
• 将 AI 嵌入到原生工作流程中的超级应用和垂直 SaaS 玩家
• 具有本地支付、内容和文化整合的区域冠军
• AI 分销的基础设施——应用商店、API 聚合器、开发工具

基础模型的商品化不是一个预测。它已经发生了。在训练下一个 GPT-5 或 Claude 4 上花费的数十亿美元将主要流向云提供商和数据中心所有者，而不是模型训练者本身。

持久回报将归属于那些坐在模型和用户之间的任何人。

8、反论与风险

每个论点都有漏洞。以下是让我彻夜难眠的那些：

垂直化 AI 可能仍然可以建立护城河。拥有专有数据——医疗记录、法律文件、制造传感器数据——的公司可能会训练无法用开放 API 复制的模型。

监管碎片化可能会创建区域模型垄断。如果中国、欧盟和美国每个都需要本地托管模型，"商品"论点变得更加复杂。

边缘推理可能会转移经济学。如果在本地运行模型变得具有成本效益，硬件和优化专业知识可能比分销更重要。

分销所有者可能会提取所有价值。应用商店问题——如果你依赖别人的平台，他们可以让你征税变得无关紧要。

新兴市场波动影响长期 IRR。政治不稳定、货币风险和监管不可预测性是真实因素。

这些都是合理的担忧。但它们不会使核心论点无效——它们使其复杂化。而复杂性为理解细微差别的投资者创造了机会。

9、底线

我们正在进入一个时代，GPT-4 级别的智能每百万 tokens 成本 0.28 美元。在这个时代，开源模型在消费级笔记本电脑上运行。在这个时代，构建 AI 产品的技术障碍已经崩溃。

在那个世界中，最稀缺的资源不是计算或算法。它是注意力。它是信任。它是分销。

AI 中的风险规模回报不会归属于训练最大模型的公司，而是归属于能够让这些模型进入用户手中的公司——特别是在正在构建基础设施和现有优势尚未锁定的新兴市场。

护城河不是智能。它是关系。

原文链接: Distribution, Not Intelligence: The Real Moat in AI

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