伙计，我的护城河在哪里？
评估垂直 AI 的长期防御性
本文信息来源：insights
摘要
- 护城河为何重要
- 速度是垂直领域人工智能的护城河吗？
- 评估潜在的护城河
- 构建防御能力的框架
- 提前规划防御能力
要建立一个具有品类定义性和持久性的企业，创始人需要强大的防御性护城河，这些护城河能够提供对竞争对手和模仿者的防御能力。这一直是风险投资界数十年来的传统智慧。一些最成功的科技企业拥有复合型护城河，其中竞争优势随着装机量的增长而增长。为什么护城河很重要？因为它们既关乎进攻，也关乎防守。我们喜欢 Abraham Thomas 的这个描述：1
在战争中，护城河是防止城堡被攻破的屏障。在商业中，它们是防止公司被竞争、兼并或缓慢衰败所压垮的屏障。护城河帮助你获得和留住客户；帮助你超越和削弱竞争对手；帮助你低买高卖，快速行动，更大规模地参与竞争；帮助你获胜，并持续获胜 。
垂直软件尤其是护城河的历史受益者。我们过去曾写过关于主导行业生态系统所带来的粘性。这些效应并不总是体现在净留存率上：虽然中期垂直平台确实优于其水平同行，但与水平 SaaS 同行相比，平均流失率往往是相当的。垂直护城河潜力的一个更重要指标是长期收入持续性——公开的垂直 SaaS 企业平均成立时间长 6 年，盈利能力高 30%，并且更有可能成为多产品平台。2 像 Autodesk、AppFolio 或 Tyler Technologies 这样的主导企业几十年来一直依赖行业关联的护城河。同样值得注意的是，今天仍然存在众多高留存率、低 NPS 的垂直 SaaS 公司。
今天，SaaS 生态系统——无论是垂直的还是其他类型的——都面临着存亡危机的时刻。LLMs 已经让过去的一些护城河变得过时。此外，经历了快速早期增长的 AI 初创公司将需要在一个资本涌入快速跟随者、AI 产品出现买家”试探性购买”行为（导致早期消费者和专业消费者 LLM 工具出现明显流失 ）的世界中找到可防御性。初创公司及其支持者合理地想知道在 2025 年建立一个可防御业务需要什么。虽然策略会变化，但我们相信护城河的基本来源将保持不变：
在我们看来，能够发展成为持久平台的垂直 AI 需要做的不仅仅是在客户价值链的单一层面进行创新。在 Euclid，我们相信软件可防御性的不变原语是工作流和数据 （详见我们的文章” 垂直 AI 的新兴策略手册 “）。
在今天的文章中，我们将评估垂直 AI 可防御性方面的新兴观点，并分享我们对护城河未来的发展观点。
速度就是护城河（直到它不再是）
有人认为速度是唯一能在 AI 时代存活下来的护城河。快速构建、发布、迭代和适应的能力一直是最佳、最持久公司的可靠标志。得益于 LLMs，这种效应被放大了：MVP 可以快速推出和迭代；基础模型的底层进步对应用层来说是”免费的”；那些愿意在内部掌握前沿 AI 工具的团队将获得优势。快速的团队学习得更快。他们吸引更好的人才。他们实时纠正方向。来自 Altimeter 的 Jamin Ball 在这里很好地阐述了这个观点：
执行速度。招聘速度。解雇速度。分销速度。甚至决策速度。你获胜不是因为你有防御性，而是因为你更快。杀死坏想法和快速执行好想法同样重要。时间的机会成本从未如此巨大。
NFX 在他们的论文 《速度与 AI》 中表达了这样的观点：早期创业公司的成功不再是多年周期的问题。他们认为，新的范式是在每周（甚至每日）反馈循环中执行。团队将以 RPMs 来衡量。3 无论你用什么比喻来形容它，速度都能带来日益重要的优势：
- 学习循环 ：更多的迭代意味着更多的数据、更快的洞察和更紧密的产品市场匹配。
- 人才磁性 ：高速发展的环境吸引那些希望产生显著影响的顶尖人才。
- 市场引力 ：速度能够推动品牌热度。热度能够吸引客户、集成合作伙伴，当然还有投资者情绪和资本。
- 内部 AI 加速： 在采用、掌握和应用支持更快开发和内部自动化的前沿 AI 工具方面的专业能力，本身已经成为一门学科。
话虽如此，速度真的是一个持久的护城河吗？保持组织前瞻性、灵活性和创新能力的能力——超越竞争对手并领先思考的世界级执行力——当然是终极优势。人们可能会争论说这本质上不是一个战略护城河 ， 因为它是天生的，无法通过战略设计获得。但暂且抛开这些语义争论，我认为我们可以有说服力地论证，它不是一个持久的优势。在规模化过程中，几乎所有公司都会放慢速度以服务庞大而异质的客户群；竞争对手和快速跟随者开始获得自己的绝对规模；旧的突破变成商品化；对现金流的需求增长；组织惰性扼杀创新。
坟墓里满是那些早期发展迅猛、”定义了自己的市场”的初创公司，但最终因为缺乏持久的护城河而被超越。无论它们的辉煌时刻持续了五天还是五年，Lotus Notes、Siebel Systems、MySpace、Domo、Box、Sidecar、Zenefits、Hopin 和 Lensa 等公司都证明了，在某个特定时刻的速度不如持续强劲增长的能力重要。这就是护城河发挥作用的地方。
评估垂直 AI 的护城河
金融学中没有公式能告诉你护城河有 28 英尺宽、16 英尺深。这正是让学者们抓狂的地方。他们可以计算标准差和贝塔值，但他们无法理解护城河。4
为了全面理解防御能力如何在 AI 时代演变，我们研究了每种类型的护城河，包括 AI 前和 AI 后的情况。在下表中，我们列出了每种类型、简要描述、其在 AI 时代的重要性，以及对垂直 AI 的强度（考虑阶段和相关性）。就像我们在产品市场契合度和 TAM 的分析中一样，这里的语义总是一个挑战。阅读各种资料时，护城河这个术语似乎描述了从长期经济护城河到进入壁垒再到”风投希望早期初创公司拥有的东西”等各种概念。在下面的提炼中，我们列出了十四种在垂直 AI 业务的至少一个阶段中有潜力成为竞争优势的类型（ 请参阅两页表格 ）。
在他的文章《数据与防御性》中，Abraham Thomas（Quandul 联合创始人）为 AI 原生公司提出了两种类型的护城河，都以数据为中心。他写道：”数据护城河强化 AI 优势，而 AI 优势也强化数据护城河。”这两种护城河是：
- 数据控制 ：对数据资产的专有控制权，他人无法简单复制——无论是由于其独特性、碎片化程度、聚合方法还是所需的专业化分析等。与上述数据引力同义。
- 数据回路 ：能够产生复合优势的正反馈回路。这些护城河通常围绕工作流程、使用情况和网络效应展开。
对于考虑护城河问题的垂直 AI 创业公司，逻辑性的产品切入点应该针对那些自然适合数据循环的工作流程。当然，最终目标是构建数据引力。在考虑 AI 原生切入点可以解决的目标工作流程时，我们寻找三个关键要素：
- 充当高价值工作流程的创作层 （即启动点），并自然地扩展到流程中的其他功能。
- 遵循与该核心工作流程保持一致的产品路线图，理想情况下从第一天开始就能产生收入。
- 成为其领域内用户参与度最高的工具，使用数据循环随着时间推移构建关键护城河。
垂直 AI 楔子产品的成功不一定与长期防御能力相匹配。这类产品应该努力在最大化价值实现时间的同时尽可能减少摩擦。它们可以作为独立的”工具”，在没有任何初始平台策略的情况下启动工作流程。低摩擦带来的是低转换成本。因此，初创公司必须利用其滩头堡产品的分发渠道来构建长期竞争力。
成功的初创公司将利用早期护城河——如产品使用、第一方数据和客户信任——快速创建数据循环。以下是我们看到的随着时间推移构建数据护城河的步骤，结合深度领域经验、客户学习、专有数据、信任和使用：
- 利用 LLMs 在垂直行业特定的高价值工作流程的关键节点推动”此前不可能实现”的结果。
- 整合客户反馈来改进产品、交付价值，并赢得行业利益相关者的信任。
- 利用这种信任扩展到多个产品并处理更多工作流程。
- 根据需要重复此过程并建立长期锁定效应。
每次推出新产品时，都会受益于不断增强的平台锁定，但仍然面临使用数据循环相对缺乏的问题。然而，核心产品有望继续积累可防御性。有些人将这种随时间推移而不断扩大护城河的形式表述为”山丘堡垒”方法：你的核心产品是山丘上的城堡；你的新模块或代理是你的围墙村庄，既能保持灵活性又不会损害其完整性。
当然，这并不是建立护城河的唯一方式，也没有包含所有可能的护城河。这只是我们开始在垂直 AI 领域看到的早期成功的一个原型。我们过去曾就此写过大量文章，描述了我们对智能系统的看法：
另一个更具变革性的竞争优势在于利用 AI 优先的垂直产品捕获的第一方数据创建新的”智能”记录系统。创作层是智能系统的基础，因为它首先接管数据录入步骤。通过这样做，我们了解了合适的数据对象应该是什么样的。然而，平台可以进一步了解需要什么样的数据条目、为什么需要，以及企业主何时需要了解这些信息。
智能系统模型当然是为 AI 时代重新构想的记录系统。有些系统可能会随着时间推移替代现有的记录系统，因为它构建了并行数据存储，替换了许多关键功能，并最终使遗留的记录系统变得冗余。在其他情况下，它可能会跨越记录系统，定义自己的新类别。无论哪种情况，结果都是一个因数据引力而具有不断增强防御性和高转换成本的业务。
别建造没有护城河空间的城堡
垂直 AI 初创公司报告了一些令人难以置信的增长率，特别是每美元燃烧的增长率。尽管作为护城河本身存在不足，但这种速度在一个类别的早期阶段是一种复合优势。在今天这可能更加真实，AI 跨越了行业对 SaaS 采用的障碍，开辟了成熟可取的蓝海预算。然而，这并不意味着更传统的护城河就不相关了。重要的是要记住，我们正处于垂直 AI 的早期阶段。商品化最终会来到所有初创公司，在后 AI 时代可能会来得更快……这使得长期护城河的考虑变得加倍重要。
在上图中，我们（主观地）评估了各种护城河对垂直 AI 在不同公司阶段的相对重要性。在初创阶段，大部分优势来自快速衰减的护城河：领域专业知识以及速度和执行力。合作伙伴和集成关系是一种持久的护城河，但在规模化时变得不那么重要。在成长阶段最关键的护城河是使用和数据循环，正如我们上面所描述的。我们认为，一个有规模的可防御垂直 AI 业务很可能至少在数据引力、品牌和信任，和/或平台锁定方面拥有护城河。
我们认为，现代初创公司构建持久护城河至关重要——这条道路应该从公司成立初期制定一个可证伪的、动态的假设开始。由于商品化难以预测，等待太久才确定并投资于护城河是一个错误。考虑一下我们朋友 Eric Ver Ploeg 提出的类比：你会投资一个小麦农场吗？
被验证的巨大 TAM（目标市场规模）。现有企业陈旧且行动迟缓。市场将在未来持续增长。我们团队拥有深厚的领域知识……但是，当产品是初创公司的新软件产品而不是小麦时，创始人通常没有考虑到未来的竞争格局可能与初期截然不同。也许这是因为未来的商品化行业不如当前的商品化行业那么明显。
至少，从一开始就规划出可防御性发展历程中的必要步骤，这会促使人们进行健康的战略思考。每个人都知道，如果不首先实现产品市场匹配并赢得你的滩头阵地理想客户画像，就不可能实现这样的宏伟愿景。当然，速度是不可商量的。
这就是为什么在 Euclid，我们喜欢思考宏大但起步要小。让我们将上述要点结合起来，形成一个简单的框架，用于在垂直 AI 领域构建防御能力：
- 利用领域专业知识构建易于采用的 AI 楔子，针对垂直领域进行微调。
- 推动楔形产品的采用，并利用客户反馈快速迭代，以改进产品、为客户提供具体价值，并与利益相关者建立信任。
- 利用早期分销优势、客户信任和第一方数据扩展到其他工作流程。
- 根据需要重复以扩展为多种产品。
- 创作层楔形产品作为新（或替代）记录系统的基本单元，目标是在数据引力、品牌信任和/或平台锁定方面建立护城河。
对于大多数初创公司而言，上述路径的大部分内容可能只有在获得 A 轮融资后才会真正开始。无论如何，我们建议创始人从一开始就制定叙述框架，识别可能的防御性路径，考虑扩展产品，并合理化楔形产品的选择。正如我们在垂直市场规模评估指南中所写的那样，早期团队应该保持专注和隔离；但是，CEO 应该始终能够定义长期战略愿景，包括护城河。
