模型能力趋同后AI公司的护城河是什么
护城河不在模型本身，而在分发与入口、他人拿不到的任务轨迹数据、agent 时代的切换成本，以及成本结构与供应链。
要点
- 分发与默认位置：用户不会为 1% 差距迁移，占据系统助手、IDE、浏览器、办公套件等入口就有先手。
- 数据与反馈闭环：关键在于能拿到真实多轮工具调用、失败重试和行业边界 case 的任务轨迹。
- 切换成本：agent 时代沉淀的是记忆、权限、接好的工具和跑通的 workflow，换平台等于重来。
- 成本结构与供应链：同档能力推理价格可能差三倍以上，自研芯片、长约算力和缓存路由决定能否压价还赚钱。
- 若只选一个，倾向于切换成本：差异会搬到 harness、记忆、权限、工具生态这些围绕模型的脚手架上。
各方的理由
分发入口派
- 用户不会为微小差距迁移，谁占据高频入口谁就有先手。
数据闭环派
- 能拿到别人拿不到的真实任务轨迹，才先吃到下一个 badcase。
切换成本派
- 记忆、权限、工具和 SOP 长在平台上，换一家等于重来，模型趋同时差异搬到脚手架上。
成本供应链派
- 同档能力价格差数倍，自研芯片与算力长约决定能否压价还赚钱。
共识是护城河不在模型本身，而在模型之外更难复制的组织与工程能力。