在 AI 时代，竞争是失败者的游戏：一种地理学透视

本文最初发表于我的《福布斯》专栏中。

上个月我进行了两次讨论，这些讨论正在深刻影响我对于 AI 投资的看法。

有一位风险投资家在谈论人工智能在最热门的金融科技领域之一——会计领域的应用时，漫不经心地对我说：“任何有自尊心的风险投资商，都不会错过涉足人工智能会计业务的机会。”

之后，有一位创始人向我推介了一款专为小型企业设计的 AI 原生保险经纪平台。那是一支实力强劲的团队，且已取得了不错的初期进展。我当时脱口而出的想法是：在美国肯定会有上百家公司做这个业务（经核实，我确实已经找到了很多！）。

彼得·蒂尔认为竞争是输家的游戏，他认为真正的价值来自于建立垄断地位。这一观点已成为硅谷的圭臬——尽管仍有许多类似的 AI 公司获得了投资。

好消息是：逃离竞争的路径是有地域限制的。

美国，尤其是旧金山湾区，在风险投资领域占据着主导地位。2025 年，美国获得了全球 57%的风险投资资金，而仅旧金山湾区就占到了全球 AI 领域融资额的 60%。人工智能正在极大降低创办和发展初创企业的门槛。

在其他地区采用的相同策略或许会更具吸引力。在人工智能重塑行业的背景下，于旧金山-纽约轴线之外打造金融科技企业（以及更广泛的初创企业）所拥有的两大结构性优势将会进一步凸显。其一是竞争更为激烈，其二是产品种类更为丰富。

一百对三

选择一项金融科技业务领域：人工智能会计服务、针对中小企业的人工智能核保服务、基于人工智能的保险经纪业务、薪资管理、支出管理等。

在美国，这些领域里每一个都有多家获得融资的竞争者。那些筹集了大量资金却依然失败的企业，成了创业界的“坟场”中的常见存在。

如果询问拉丁音乐、东南亚、中东与北非以及撒哈拉以南非洲地区的联合投资者和行业从业者，哪些金融科技领域存在真正的竞争，得到的答案会很少：在巴西和/或说西班牙语的拉丁音乐地区，通常只有两到三个强劲的竞争者；而在东南亚、中东与北非以及撒哈拉以南非洲地区，竞争者数量类似，甚至更少。

传统的风险投资模式认为，最优秀的公司会吸引最多的竞争者，而胜出者便会在这样的竞争中诞生。这种模式在资本充足、人才丰富的市场中是成立的。但由于全球范围内的风险投资资源相对有限，情况就有所不同了。在只有三家强劲竞争对手的市场中，尽管为找到正确答案所需做的调研工作并无变化，但选对公司的概率却要高得多。

我有过亲身体验。在之前的公司里，我曾与 Neon 合作，这是一家为巴西那些缺乏正规金融服务的群体提供服务的数字银行，当时巴西国内仅有少数几家试图进入这一领域的新兴银行。尽管它们未能击败 Nubank 而占据市场优势，但仍成为了独角兽企业。同样，在分期支付领域，我也曾与墨西哥的 Kueski 以及印度尼西亚的 Kredivo 合作，这些公司在各自市场中都是领先者，而当地具备实力的竞争者也只有寥寥几家而已。

在人工智能时代，竞争的激烈程度将会进一步加剧。

复合型初创企业

帕克·康拉德提出了“复合型初创企业”这一概念，用以形容 Rippling 的运营模式——即同时开发多款集成产品，而非只专注某一细分领域。

他反对硅谷的普遍观点，认为业务领域的广泛性反而是优势。这一观点颇具颠覆性，因为在美国的各个商业领域都已存在资金雄厚、专业性强的现有企业：支付领域有 Stripe，薪资管理领域有 Gusto，企业支出管理领域则有 Ramp 或 Brex，等等。

在美国以外的金融科技领域，“复合型初创企业”往往是自然而然会出现的模式。我在《Out-Innovate》一文中谈过“横向整合”的概念，而在人工智能时代，这种发展机遇更为显著。例如在世界上最大的金融服务市场之一韩国，Toss 从 2015 年的点对点转账服务，发展到如今能在同一个应用中提供 70 多种金融产品。在哈萨克斯坦，Kaspi 则将银行服务、支付功能、电子商务平台以及政府服务整合为一个超级应用，处理着该国约 65%的数字支付业务。

为何人工智能初创企业在美国以外更容易实现快速成长

有三个条件为“复合型初创企业”的发展提供支撑，而人工智能则进一步强化了这些条件。

首先就是产品开发成本的问题。在世界上大多数地区，某一金融产品领域的现有竞争者要么是已有 40 年历史的银行或国有金融机构，要么根本就没有竞争者。当然也有初创企业存在，但其数量通常较少。如今的情况是，一支拥有人工智能相关工具的十人团队就能够可靠地开发出原本需要另外两家公司才能打造的第二款、第三款产品。由于金融科技产品的推广依赖于信任度，向现有客户推销新产品要比吸引新客户容易得多。

其次，在人工智能时代，3D 要素（分销、数据、交付）所带来的数据优势尤为显著。如果在首批产品中表现良好并积累了大量数据，后续的开发工作就会变得更为容易——例如，既然已经在管理企业支出，要构建基于人工智能的承保系统就会简单得多。

第三，监管环境更有利于规模扩张。合规成本属于固定成本，将其分摊到更多产品上能够提升单位经济效益；而对于那些已经承担了固定成本的平台而言，人工智能还能进一步降低其合规的边际成本。

人工智能正在推动一场重塑。在美国，这场重塑是在软件行业历史上竞争最为激烈的环境中进行的。然而在全球金融科技领域，得益于上述两大结构性优势，同样的重塑也在同步发生。

还有第三项常被忽视的优势：在平台发展节奏上的先发优势。那些大型科技企业及前沿创新实验室最终会进入每一个市场，但他们的规划是从美国市场开始的。而全球各地的本土企业则早在这些企业关注之前数年，就已在当地环境中、使用当地语言、依据当地法规，并结合本地实际情况，开发出基于人工智能的本土产品。

或许当这种情况再次出现时，类似的局面将会重演：Amazon 进入拉丁音乐市场后却发现 Mercado Libre 早已占据主导地位；Uber 在东南亚遇到 Grab，在中国又遇到滴滴，最终不得不向这两家公司都出售业务。

如今，用于构建这类产品的工具在墨西哥城和雅加达已经能够获得，就和在旧金山一样。只不过，竞争压力还（暂时）不存在。