红杉资本合伙人：使用数据（Usage）才是 AI 时代的护城河

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文章摘要

在AI时代，护城河的概念正在经历深刻的变革。传统上，护城河被视为企业长期价值和竞争力的核心，但在AI领域，这一概念变得愈发模糊。许多专家认为，技术差异作为护城河的作用正在迅速减弱，因为大模型和AI应用的领先地位往往在短时间内被超越。例如，OpenAI通过多年努力建立的优势，很快被xAI和DeepSeek等公司在更短时间和更低成本下追赶。独立开发者Levelsio指出，在AI领域，没有哪个模型能够长期保持领先地位，很快就会被下一个模型取代，这一点在图像生成模型领域的快速更迭中得到了印证。

红杉资本合伙人Konstantine Buhler提出，使用数据才是真正的护城河。他认为，下一个万亿美金的护城河可能不会建立在专利或网络效应之上，而是基于数十亿次用户的交互，这些交互是竞争对手无法复制的。这一观点与Google的成功案例相呼应，Google最初依靠PageRank算法，但真正的优势来自于用户搜索行为中收集的点击数据。OpenAI创建ChatGPT的目标之一也是为了收集用户的使用数据反馈，以提升模型性能。

反馈循环被视为护城河的核心。更多数据可以带来更好的AI产品，这一效应在OpenAI 2020年的论文《Scaling Laws for Neural Language Models》中得到了总结。该论文指出，语言模型的性能会随着计算能力、数据集规模和参数的增加而平稳提升。尽管数据的边际收益可能递减，但随着问题复杂度的增加，新的增长曲线仍可能出现。因此，产品的价值会随着平台上使用数据的增长呈现指数级提升。

在垂直领域，用户独特的使用情况形成的反馈循环更具专属性，能够构建更坚固的护城河。例如，一个通过Anthropic大模型解决特定群体问题的AI产品，通过用户的使用过程不断完善优化，形成了独特的竞争优势。各家公司正争相冲过增长曲线的拐点，试图领先于竞争对手。一旦领先者突破这个临界点，后来者将很难进入市场，因为领先者的产品质量已经远超对手，而竞争对手必须说服用户使用一个明显更差的产品，并坚持足够长时间来积累训练数据，最终提升产品质量。

总之，在AI时代，护城河的定义正在从技术差异转向使用数据和反馈循环。通过用户交互积累的数据和反馈，企业能够构建难以复制的竞争优势，这可能是未来护城河的核心所在。