春节期间，AI技术以前所未有的速度融入大众生活，全国超1.3亿人通过AI完成购物、购票等操作，相关订单量呈爆发式增长。这一现象标志着AI正从技术极客的“玩具”转变为普通人日常生活的“基础设施”，同时也预示着商业竞争规则的深刻变革——移动互联网时代的企业护城河正在被AI浪潮冲刷瓦解。
回溯移动互联网时代，网络效应曾是企业构建壁垒的核心逻辑。以社交领域为例，2010年米聊比微信早41天上线，半年内用户突破400万，但微信通过快速迭代和用户拓展策略，仅用433天就突破1亿用户，最终形成月活超14亿的超级应用。其关键在于“用户越多、越好用、越离不开”的正反馈循环——当亲友同事都在使用同一平台时，迁移成本高昂，用户被迫“锁定”在现有生态中。这种逻辑催生了微信、支付宝、抖音等巨头，他们通过规模效应筑起难以逾越的竞争壁垒。
然而，AI的崛起正在颠覆这一逻辑。2022年底ChatGPT的爆发式增长（5天用户破百万，2个月月活过亿）揭示了一个残酷现实：在AI时代，用户忠诚度几乎为零。当更强模型出现时，用户会毫不犹豫转向新平台，平台转移成本极低。例如，当谷歌Gemini展现更强性能时，大量ChatGPT用户迅速迁移。这种“用脚投票”的行为表明，AI更像工具而非社交网络，其价值不随用户数量增长而显著提升，用户评判标准简化为“是否好用、快速、精准”。
信息获取方式的变革进一步动摇传统巨头根基。过去，用户被动接受平台推送的算法内容；如今，AI助手让用户能够主动、精准地检索全网信息。这种“去中介化”趋势直接冲击抖音、今日头条的推荐算法，也威胁电商平台的流量入口——用户可直接询问AI“哪家商品性价比最高”并完成交易，绕过传统搜索和浏览流程。依赖算法吸引用户注意力、通过广告变现的商业模式，正面临前所未有的挑战。
在旧壁垒崩塌之际，新的竞争焦点正在浮现——“数据复利”成为AI时代企业护城河的核心。这一概念包含三个维度：首先是私有上下文，即企业独有的业务数据，如合同特殊条款、工艺参数等，这些“暗知识”是通用模型无法获取的；其次是交互反馈闭环，用户修改AI生成内容或给出评价的行为，实际上在为企业定制私有化模型；最后是行业“暗知识”，那些藏在企业内网、老员工经验中的非公开数据，才是真正的竞争壁垒。
以B端应用为例，通用大模型虽能聊哲学、写情诗，但在处理制造企业工艺参数或银行风控逻辑时，往往“一本正经地胡说八道”。企业更需要的是懂业务、不出错的“老师傅”型AI。这种需求源于三个关键因素：不可模拟的历史记忆（系统积累的3-5年业务轨迹）、业务耦合的锁定效应（AI深度嵌入审批流、财务流等核心流程）、平滑切换的幻觉（替换模型需重写整套作业标准，隐形成本高昂）。当AI能比老板更早发现供应链风险时，数据就从记录工具转变为预测武器。
面对这一变革，开发者需重新定位自身角色——从“模型搬运工”转变为“数据渠道建设者”。若仅将千问、DeepSeek等模型窗口嵌入应用，终将沦为技术平权下的“套壳商”。真正的价值在于设计能沉淀高价值反馈数据的产品，让系统成为企业业务数据的“汇聚盆”。当用户使用过程中自然沉淀出耦合系统逻辑的数据，且这些数据无法“一键导出”时，企业就构建了类似微信社交关系链的“业务+数据黑洞”，让用户难以抽离。
技术迭代永不停歇，从GPT-4到GPT-N的进化不可避免，算法价值也在快速贬值。唯有那些融入业务血脉、随时间沉淀的数据资产，才能像陈年老酒般产生复利效应。当AI应用能让用户在使用中自然积累这类数据时，企业的护城河便已悄然筑成。
