算法，從來都不是AI智能體的核心競爭力

從奶茶賽道到AI工具，市場競爭的本質驚人地相似——當算法成為標配，真正的決勝點在哪里？本文犀利指出：AI應用的成敗不在于模型參數大小，而在于場景深耕與生態壁壘的構建能力。

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今天跑完步和跑友一起喝奶茶，就喝什么奶茶，幾位跑友爭論不一：雖然蜜雪冰城劃算，但茶顏悅色好喝；雖然茶顏悅色好看，但瑞幸口味多；雖然瑞幸口味多，但星巴克才是精英之選啊。

在爭論了半天后，我們決定用今天的配速來決定：不喝了，配速6，我們不配。

算法，甚至只是一個基本要求

現在的AI工具，普遍都是這樣的現象：當一家公司推出了一款AI生成式工具，能做文案、能修圖，上線即爆火，用戶量短時間內破數萬。

只要3天，甚至第2天，市場面就可以立馬出現類似的產品，一周后就能實現幾十款近乎一樣，甚至生成效果更好的產品。

速度相同、效果相似、甚至還有操作模板，只要一鍵（要付費）就可以實現效果。

在相似的場景下，后出現的AI工具，再給你來一點“低價套餐”“免費試用”的招牌，很快就分流了大量用戶。

是不是很像奶茶這個賽道，一家里出了新口味，其他家都立馬跟上了。

那么為什么會是這樣呢？

因為AI的算法在某種程度上來說和其實奶茶的“配料”一樣，都是沒有絕對壁壘的基礎能力。

今天的AI行業，算法獲取，物模型，調優出參，這些早已不是難題：云廠商提供按需租賃的GPU資源，開源社區放出成熟的基礎模型，即便是初創公司，也能通過微調快速搭建起具備基礎功能的AI應用。

你說你現在是用了A100顯卡（約10萬，不在一定準確）做專屬的模型訓練，而我可以租用H100（價位未明確，但有前同事說大概十分之一的成本）集群提升效率；

你能基于LLaMA做文本生成，我能基于Stable Diffusion做圖像生成——這些操作，本質上都是可復制的“技術搬運”，沒有真正的門檻。

甚至，一些普通的民生應用技能，我都可以直接用騰訊的怨元器智能體來生成，因為“并不復雜”

這里我并不是想說算法不重要。我想說的是：

• 算法的強弱，本身就是一個相對概念。在不同場景下，“足夠用”的標準天差地別，不存在絕對的“強算法優勢”。

• 算法達標，只是AI應用進入市場的基本要求。就像奶茶必須好喝才能讓人嘗試一樣（不好喝，也能做一波嘗鮮），AI應用必須具備穩定的算法支撐才能滿足用戶基本需求，但這遠遠不夠；

• 價值空間的大小，才是AI應用決出勝負的關鍵。

舉個例子：

假設一款AI客服應用，租用算法的成本是每月10萬元，通過基礎咨詢服務定價，每月營收20萬元，毛利10萬元。

但很快，算法供應商漲價，每月成本漲到15萬元；同時，競爭對手推出同款產品，定價直接減半。

兩頭擠壓下，你的毛利瞬間歸零，甚至面臨虧損。

這就是沒有價值空間的困境：既沒能從外部爭取到不可替代的場景價值（讓用戶愿意為溢價買單），也沒能從內部創造出成本優化的空間（靠效率對沖算法漲價）。

很多AI公司一頭扎進“算法內卷”，比拼誰的模型參數更大、誰的生成速度更快，可最后發現，自己只是在“算法成本10萬，營收20萬”的狹窄區間里掙扎——就像那些在口味上死磕卻賺不到錢的奶茶店，輸在了對核心競爭力的誤判上。

都說誰家敢和蜜雪冰城比檸檬水呢，又有誰家敢和瑞幸比口味多呢？但確實有啊～一點點、滬上阿姨、永民手作、爺爺不泡茶、馬伍旺等，這些店不都是在爭奪市場嗎，只不過份額會少一些。

模式和轉化，才是核心競爭力。

場景深耕和生態壁壘，才是AI應用的核心競爭力

既然算法不是核心競爭力，那什么才是？依然逃不開核心競爭力的三大關鍵詞：差異化、能帶來優勢、不可復制性。

差異化：你有，別人沒有

日本車靠“廉價”在美國市場形成差異化，但在日本本土卻和本土車企相互拼刺刀。網D在大陸曾經是吃人的饅頭，但在印度卻賠的褲衩都沒了。

AI應用的差異化，核心在于“場景獨占性”。

同樣是大模型，有的專注于醫療影像分析，能精準識別早期肺癌病灶；有的深耕工業質檢，能在流水線上快速定位零件瑕疵；有的聚焦法律文書處理，能自動生成合規的合同條款。

這些差異化不是來自算法強弱，而是來自對特定場景的深度理解——你做通用生成，我做垂直場景，這就是別人無法簡單復制的差異。

能帶來優勢：真正解決核心問題

更高的算力，更強的算法能讓AI生成速度快0.5秒，但這0.5秒無法幫用戶解決生成內容不符合行業規范、結果無法落地執行、給出的答案出現虛假數據的核心問題。

而場景深耕帶來的優勢是直接的：閱片醫療AI能幫醫生減少80%的閱片時間，能夠更細微的識別影片中微小的影響變化，不必讓一個擁有20年經驗的老醫生一一看看。

工業型質檢AI能將質檢準確率從95%提升到99.9%，能夠用超越肉眼的標準識別產品成型時是否有毛邊，重量是否超過要求；專門的法律文書AI能讓合同審核效率提升10倍，特別是在合同修改后，人工需要左右一一對應，一頁至少也要3分鐘，AI不需要3秒鐘。

這些優勢直接關聯用戶的核心訴求，是常規算法無法替代的價值，是大眾型應用無法被直接引用的。

不可復制性：時間和資源沉淀的結果

奶茶店可以“輕松”復制的原因是：操作步驟是固定的，配料是有數據的，原料是可以采購的。那么既然是可以形成標準的，就意味著我們不需要“費很大的功夫”就可以搞定。我可以按照用戶的要求添加，可以買貴的材料，我也可以賣的更貴（也許很快倒閉）。

而AI應用的不可復制性，來自“場景數據+流程沉淀+生態協同”的復合壁壘。

一家深耕醫療場景的AI公司，積累了數十年的醫療診斷數據、病歷病史信息、合規數據，形成了一套適配醫療的專屬模型參數。

或者是打造了一套專門用于慢病診斷的業務流程模式，已和幾十家醫院的His業務系統打通，形成了穩定的接口生態；更重要的是，它的產品流程貼合醫療行業的合規全鏈路，這不是靠租用更強的算法就能在短時間內復刻的——這就像祖傳秘籍，別人知道原理，卻拿不走、做不到。

而搭建這種核心競爭力，最直接的兩條路徑就是場景深耕（無形資產）和生態壁壘（成本優勢）：

1）場景深耕的核心是“占領用戶心智”

提到醫療AI影像，就想到某品牌；提到工業AI質檢，就想到某產品；提到智能辦公協同，就想到某工具。

這種心智占領，讓用戶在選擇時無需猶豫，本質上是為用戶節約了“試錯成本”和“決策成本”，這就是AI應用的“品牌價值”。

這里也要反過來說一句：不能用情懷去打動用戶。

用戶不會因為你是第一個做出來的，就忠誠你。

2）生態壁壘的核心是“效率與數據閉環”

同樣做AI客服，有的公司需要投入大量人力做話術優化、場景適配，而有的公司通過搭建“用戶咨詢數據-模型迭代-話術優化”的閉環，讓系統自動學習場景規律；

同時，通過邊緣計算優化、模型輕量化部署，將算法成本降低30%——別人賣低價虧，它賣低價還能賺，這就是生態壁壘帶來的成本優勢。

蜜雪冰城不靠4塊錢的檸檬水和2塊錢的冰激凌來賺錢，但靠這兩樣產品去堵塞別家的通道。

所以，請記住：場景深耕和生態壁壘，才是AI應用的核心競爭力。

那么具體要怎么做呢？

理解了核心競爭力的本質，接下來就是落地路徑——場景深耕和生態壁壘，都需要一套可執行的方法。

場景深耕：三步走搭建心智護城河

場景深耕的核心是“從陌生到依賴”，分為三個階段：

1）識別：找到高價值垂直場景。可以做“萬能AI”，但也要做“特定場景的專家”，要是看到了下沉市場的場景痛點，真正的用戶，并且可以為之買單的是什么。

AI應用要找到“算法無法直接解決，但用戶迫切需要”的場景——比如教育行業的“個性化錯題分析”，不是簡單生成錯題本，而是結合學生的知識薄弱點和考試大綱，給出針對性的講解和練習，這就是高價值場景。學生需要的是直接答案；父母希望的是能夠完善的解答流程，并且詳細說明，還要舉一反三，還要生成練習題。

2）滲透：打磨場景專屬能力。進入場景后，要聚焦核心痛點做“超預期體驗”。AI應用在教育場景中，不僅要能分析錯題，還要能聯動教材、生成個性化學習計劃、對接家長端反饋——這些場景專屬的細節打磨，讓產品和場景深度綁定，而不是浮于表面。

3）綁定：構建場景生態協同。當產品在場景中形成口碑后，要通過“接口對接+服務延伸”形成綁定。比如教育AI可以和學校的教務系統、培訓機構的課程體系打通，成為場景中不可或缺的一部分；同時，提供定制化的API服務、專屬的運營支持，讓用戶無法輕易替換——這就是從“產品使用”到“生態依賴”的跨越。

生態壁壘：兩大維度構建成本與數據優勢

生態壁壘的核心是“讓別人做同樣的事，成本比你高、效率比你低”，主要靠兩點：

1）數據閉環：讓數據成為核心資產

AI的迭代依賴數據，而高質量的場景數據是稀缺的。

搭建“用戶使用數據-模型迭代-體驗優化-更多用戶-更多數據”的閉環：用戶在使用過程中產生的場景數據，經過脫敏處理后用于模型微調，讓模型越來越適配場景；

而模型體驗越好，越能吸引更多用戶，產生更多數據——這個閉環一旦形成，別人就很難追趕。

比如工業AI質檢，積累的零件瑕疵數據越多，模型識別準確率越高，越能吸引更多工廠合作，進而獲得更多數據，形成正向循環。

2）效率優化：用流程和技術降低成本

算法成本是AI應用的主要支出之一，但通過效率優化可以對沖這部分壓力：

1. 流程標準化：將場景適配、模型部署、運營維護的環節拆解開，形成標準化流程，減少人工干預；

2. 技術輕量化：針對場景需求優化模型，去除冗余參數，在不影響效果的前提下降低算法消耗；

3. 供應鏈協同：和云廠商、硬件供應商簽訂長期合作協議，通過規模效應降低算法和硬件采購成本——這些操作，本質上是AI應用的“管理能力”，就像奶茶店通過高效管理實現低價仍盈利一樣。

也不知道是從什么時候開始，但凡稱自己是AI大模型的應用都開始變得越來越“復雜”了：一款智能辦公AI，不僅能生成文案、做數據分析，生成PPT，還能對接日歷、郵件、項目管理工具。

一款醫療AI的，不僅能閱片，還能跟進慢病診斷，還能生成診斷報告、對接電子病歷系統、提供用藥建議——就像奶茶越來越像“八寶粥”一樣，AI應用也越來越“生態化”。

這背后，其實是AI用戶的“心里想要”和“嘴上想要”的矛盾，就像奶茶消費者對“高熱量快樂”和“健康自律”的雙重追求。

但這里會出現一個問題，用戶嘴巴上說著我都想要，成年人不做選擇，但實際用的時候大多人還是會用自己常用的哪幾個，而且很多人用的也是成熟的幾個功能。

那么多號稱能一鍵PPT，實際做出來的東西根本沒辦法直接用，還不得用戶自己一頁一頁修改。

每家的AI大模型都說自己的文字能力很強，但經常會出現胡編亂造的情況，給你生成虛假的信息。

用戶“心里想要的”：高效、精準、一站式

人類的本質是“追求效率”，這是刻在基因里的生存本能。

在工作和生活中，用戶需要AI解決的核心問題是“省時間、提效率”：寫報告不用從零開始，做分析不用手動計算，處理事務不用切換多個工具——這是用戶最底層、最誠實的需求，是“心里想要的”高效體驗。

用戶“嘴上想要的”：安全、合規、可解釋

但作為社會化的理性人，用戶又被“風險控制”的焦慮包圍：AI生成的內容會不會侵權？醫療AI的診斷結果能不能追溯？企業使用AI會不會泄露數據？

這些顧慮讓用戶“嘴上想要”安全、合規、可解釋的產品——他們希望AI不僅好用，還要“靠譜”，能讓自己心安理得地使用。

最后的話

算法就像奶茶的口味，是入門的敲門磚，但絕不是決勝的關鍵。

AI行業的競爭，最終拼的不是誰的算法更強，而是誰能深耕場景、構建生態——

• 誰能占領用戶心智，讓用戶想到某場景就想到你；

• 誰能搭建不可復制的壁壘，讓別人想模仿都難；

• 誰能滿足用戶的雙重需求，讓用戶既高效又安心。

利潤，從來都不來自算法的強弱；

利潤，來自沒有競爭。

而沒有競爭的核心，就是場景深耕和生態壁壘構建的護城河。

祝你，也能打造出具備真正核心競爭力的AI應用。

好了，不說了，我要去打磨場景方案了。

本文來自公眾號：產品經理有話說 作者：老虎~色

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