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title: "AI 护城河的幻觉"
description: "AI 模型正在成为基础设施。随着智能变得更便宜、更充裕，持久的价值将转向产品、工作流、分发、信任与整合。"
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last-updated: 2026-07-27
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# AI 护城河的幻觉

> AI 模型正在成为基础设施。随着智能变得更便宜、更充裕，持久的价值将转向产品、工作流、分发、信任与整合。

By Gibril Bachouchi. Filed 2026-07-27. 1 min read. Web page: https://www.askgib.com/zh/articles/the-ai-moat-illusion

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*“我们没有护城河。OpenAI 也没有。”*

<Chapter n="1" title="AI 护城河的幻觉" />

2023 年，Google 的内部备忘录泄露时，许多人把它当作悲观论调，不以为然。

回头看，我认为那是 AI 革命期间最重要的观察之一。

不是因为 Google 正在失去优势。

而是因为它意识到了一件大得多的事。

模型本身已经开始商品化。

三年过去了，这个预测似乎越来越难以忽视。

我参加了巴黎的开源 AI 峰会，并与创始人、研究人员、基础设施公司和芯片制造商交谈。离开时，我对 AI 的走向有了一个截然不同的看法。

我不再相信，长期的较量是关于谁拥有最聪明的模型。

我认为，我们正在看着智能本身变成基础设施。

而历史已经告诉我们，基础设施最终会是什么样子。

<Chapter n="2" title="技术的发展规律出奇地一致。" />

电力曾经是一种竞争优势。

今天，它是一种理所当然的预期。

拥有服务器曾经是一种竞争优势。

云计算把它变成了公共服务。

存储曾经很昂贵。

带宽曾经很稀缺。

算力曾经很罕见。

最终，它们都变得充裕。

价值并没有消失。

它只是转移到了别处。

AI 像是同一个故事的下一章。

<MoatFigure />

<Chapter n="3" title="今天，我们痴迷于基准测试分数。" />

哪个模型推理更好？

哪个模型写代码更好？

哪个模型又赢得了另一个排行榜？

这些问题今天很重要。

但我不相信，十年之后它们还会同样重要。

开源最了不起的地方，不只是它在追赶。

而是它从根本上改变了进步的经济逻辑。

每一个新模型都在教导下一代模型。

研究人员在彼此的工作之上继续构建。

优化技术会扩散到整个生态系统。

思想传播得比公司还快。

历史表明，知识一旦流入开放的世界，就很少会再回到紧闭的大门之后。

这并不意味着专有模型会消失。

它意味着，要长期保持领先，会变得极其困难。

前沿不断向前移动。

所有人都在追赶。

最终，昨天的前沿会成为明天的基线。

我们在科技领域里已经反复见过这种情形。

几乎没有理由相信，AI 会是例外。

<Chapter n="4" title="今天，几乎处处都有一个假设出现在 AI 领域。" />

更好的 GPU 会造就更好的 AI。

这在今天当然是对的。

但今天的瓶颈，未必是明天的瓶颈。

软件适应变化的速度，一直快于硬件。

最早的电脑需要占满整间屋子。

如今，你口袋里的手机，性能已经超过了它们。

不是因为物理定律变了。

而是因为工程技术进步了。

AI 正沿着完全相同的轨迹前进。

我们已经看到了这一点。

<Litany>

量化。

蒸馏。

Mixture-of-Experts。

稀疏架构。

KV-cache 优化。

更好的注意力机制。

专用推理引擎。

</Litany>

每隔几个月，就有人找到另一种办法，用更少的参数、更少的内存和更少的能耗，达到相近的性能。

这种趋势不太可能停下来。

更可能发生的恰恰相反。

与今天的模型相比，2030 年的模型很可能会高效得近乎荒唐。

不是因为仅仅硬件就变得了不得。

而是因为我们终于学会了正确地使用它。

因此，我也不认为长期的赢家，必然是今天的硬件公司。

NVIDIA 的执行力极为出色。

AMD 仍在持续进步。

明天，另一家公司也可能做到同样的事。

或者，下一次突破可能来自中国。

或者来自欧洲。

或者来自一家还没有人听说过的初创公司。

在半导体行业，五年就是一个漫长的时代。

Intel 曾经看起来无人能撼动。

IBM 曾经看起来无人能撼动。

Cisco 曾经看起来无人能撼动。

Sun Microsystems 曾经看起来无人能撼动。

技术有一种让在位者变得谦卑的习惯。

<RotaFortunae />

与此同时，软件也在不断改进。

模型变得更小。

推理变得更便宜。

架构变得更高效。

最终，公司不再追求自己负担得起的最大 GPU。

它们开始寻找能运行自身工作负载的最便宜的硬件。

然后，又一项优化出现了。

接着是另一项。

再一项。

硬件在改进。

软件改进得更快。

这个循环不断重复。

<Chapter n="5" title="我猜，下一波浪潮不会只带来更好的模型。" />

它会带来为特定硬件优化的模型。

Apple Silicon。

AMD。

NVIDIA。

Qualcomm。

RISC-V 加速器。

定制 ASIC。

会出现一批完整的公司，它们的唯一业务，就是让某一类模型在某一类芯片上快得多。

技术就是这样演进的。

通用系统最终会变得专门化。

专门化带来效率。

效率推动商品化。

而商品化会改变价值在哪里被创造。

<Chapter n="6" title="今天，许多前沿 AI 公司靠售卖 token 赚钱。" />

只要前沿智能仍然稀缺，这样做完全合理。

但稀缺性很少能扛过技术进步。

随着模型不断变好、成本不断下降，并且越来越多地在本地运行，token 的定价会承受压力。

这并不意味着推理会变得免费。

电不是免费的。

云存储不是免费的。

带宽不是免费的。

基础设施依然能催生庞大的企业。

但基础设施企业很少能永远享有垄断般的经济回报。

竞争会压缩利润率。

客户会有更多选择。

可靠性、整合与服务，会比独占性更加重要。

AI 很可能也会经历同样的转变。

单纯出售原始智能，将越来越缺乏差异化。

价值会转向产品、工作流、信任、分发和整合。

也许我们犯下的最大错误，就是以为已经有人找到了永久的护城河。

历史的经验恰恰相反。

<Chapter n="7" title="每一场技术革命都始于稀缺。" />

最终，它会带来充裕。

充裕会改变人们看重的东西。

<Triptych>

<Step>

互联网让信息变得充裕。

于是搜索变得有价值。

</Step>

<Step>

云计算让基础设施变得充裕。

于是软件变得有价值。

</Step>

<Step>

AI 或许会让智能变得充裕。

于是别的东西会变得有价值。

</Step>

<Step>

我并不确切地知道那“别的东西”是什么。

也许是分发。

也许是信任。

也许是掌握客户关系。

也许是我们所有人都还未曾想象过的东西。

</Step>

</Triptych>

我越来越确信的是：

<Rubric>

模型不是终点。

</Rubric>

它正在成为地基。

而地基很少能永远攫取最大的那份价值。

五年后，我们回头看时，也许会笑自己，曾经相信智能本身可以成为护城河。

历史很少奖励那些守着昨天瓶颈的人。

它奖励那些看清价值下一步流向的人。
