"如果每个人都是特别的，那就没有人是特别的。"这句改编自电影《超人总动员》的台词，精准地捕捉了当今AI领域的一个核心问题。虽然AI的采用率已经爆炸式增长(近九成的企业至少在一个业务职能中使用AI)，但大多数公司部署的都是相同的大语言模型(LLM)来提升生产力。如果所有人都拥有相同的优势，那就算不上真正的优势。
这是我们曾经见过的陷阱，在数字化转型浪潮中，企业争相开发网站和应用程序，但竞争优势——即企业所创造的一套难以复制的独特资产和运营模式，能够在长期内获得超额回报——并不会自动随之而来。例如，我们对银行业的分析显示，2018年至2022年间，各公司的移动应用采用率都有所提升，但领先者并未因此扩大对落后者的优势。真正拉大差距的，是将数字化和AI整合到整个客户旅程中以减少摩擦，从而推动了线上销售增长，并带来了显著的股东总回报(TSR)超额表现。
教训是：应用和工具是可以被复制的，价值来自于构建竞争对手难以复制的优势——也就是竞争护城河。对于正在考虑如何从生成式AI这一巨大价值中分得应有份额的CEO和董事会而言，这是一条必须牢记的关键教训。
为了更好地聚焦这一思考，我们识别出了若干"护城河"——六大战略和三大能力——它们可以提供竞争优势，这些护城河对商业领袖来说并不算新鲜，但AI已经改变了其中每一项的动态。理解这意味着什么，就是从AI作为"入场门槛"迈向AI作为"持久竞争优势"的路径。
战略护城河
战略护城河难以被他人复制，同时它也应代表企业已有优势的领域，这一视角可以帮助CEO确定应聚焦哪个领域以及如何投资。
规模经济： 用来驾驭/充分发挥速度与规模的基础设施
AI在许多行业中最根本的经济效应是大幅压缩边际成本，首先受到冲击的是认知工作成本占比高的行业。一次可能需要15美元人工成本的客户服务交互，现在仅需其中一小部分的算力成本——而且还将继续下降，单位成本优势属于那些能够从根本上降低每个服务客户成本的企业。
即使某些技术要素(算力、存储)的启动成本正在下降，AI的经济效应也仍在变化之中，但要规模化创造价值所需的成本，将需要更广泛的技术能力。战略护城河来自于将认知工作转化为基础设施——数据管道、微调模型、集成工作流、治理层——这些都可以以极低的增量成本进行扩展。此外，反馈循环和利润增长还能带来更多收益，并可再投资于更优的模型、更广的分销或并购。
这种效应在服务行业尤为强大，因为AI正在取代曾经的可变劳动力成本。虽然新进入者或较小的竞争对手面临较低的进入壁垒——因为可以相对廉价地获取LLM，且几乎没有遗留技术问题——但基础设施壁垒依然存在。
美国和澳大利亚的人寿保险公司Resolution Life就展示了这种护城河的样子，其AI平台自动化了精算、营销和财务任务，使公司能够以历史成本的一小部分推出额外的保险产品，该平台还能在15秒内完成索赔分诊，而非数周，使评估人员在业务量增长时能够专注于复杂案件。一旦模型和集成就位，同一套技术栈就能支持通过并购获得的额外业务线，将更多业务量推过固定基础设施。
这对你意味着什么： 如果认知工作在你的业务中代表着高成本，那就聚焦于你需要建立哪些基础设施，让AI带来的规模经济为你所用。高层领导应考虑跨业务单元或地域整合业务量、构建共享AI平台，或通过并购将额外业务量推过同一套AI技术栈。
CEO的关键问题： AI正在让我们行业中的哪些交易成本和摩擦源崩塌?这对边际成本、规模经济和市场结构意味着什么?我们是否会与竞争对手展开规模竞赛?
特权数据：将数据视为一种资产类别
当AI模型利用特权数据来提供竞争对手无法提供的产品和服务时——比如更精准的推荐、更优的风险评分或表现更好的工具——特权数据就成为了护城河。当架构得当时，每一次AI交互都会生成更多带标签的行为和结果数据，这些数据会反馈到模型训练中，形成数据飞轮。最有价值的数据集是累积性的且受保护的，例如历史交易数据或遥测数据。
Amazon展示了特权数据如何在封闭循环生态系统内生成时变成护城河，在其自营零售和第三方卖家平台业务中，亚马逊以巨大的规模捕捉了搜索行为、商品浏览、购买、履约和广告响应方面的专有信号，这些数据以竞争对手难以复制的方式改善了推荐、需求预测、广告投放和市场优化，这种优势的经济价值在亚马逊的广告业务中清晰可见——该业务在2025年的收入达到了680亿美元，展示了专有商业数据如何转化为持续增值的高价值资产。
这对你意味着什么： 将数据作为一种战略性资产类别来管理，首先要优先考虑支撑你差异化的数据，并为系统配备能力，以大规模地捕获、丰富和维护这些数据，同时展现负责任的数据治理，例如采取严格的数据保护措施，以避免未来的监管约束。
CEO的关键问题： 我们可以捕获、标注或生成哪些独特数据(包括以前无法利用的非结构化数据)——例如通过客户使用行为——从而使模型性能呈复利增长，比竞争对手更快地创造价值?
竞争对手可能开发哪些专有数据从而获得对我们的优势?我们将如何应对?
嵌入性：让切换变得昂贵
当AI解决方案被嵌入核心工作中，塑造工作的完成方式以具有竞争力的价格交付更优的产品或服务时，它们就从"便利品"变成了"必需品"。当AI智能体编排供应链、驱动销售和服务流程，或在电子健康记录中生成临床文档时，这一点就显而易见。替换它们需要付出巨大的努力和成本，包括重建集成、重新设计工作流、重新培训员工，并可能牺牲已积累的绩效成果。
构建这种护城河有三层"嵌入性"，且会随时间叠加：
能力直接集成到核心和复杂系统中(例如CRM、ERP、生产力套件和行业平台)，使工作流迁移变得昂贵。
这些系统通过反馈循环从专有数据中学习，随时间推移变得越来越有价值。
员工对解决方案已非常熟悉并产生依赖，任何变更都会带来摩擦、暂时的生产力损失和组织层面的抵触。
虽然日益复杂的智能体会改变"嵌入"的定义(例如通过抽象掉传统用户界面，创建直觉化的交互界面)，但这些智能体能力很可能会创造自身的嵌入层级。
Microsoft Dragon Copilot(前身为Nuance DAX Copilot)就是一个很好的例子，该工具不仅能在患者就诊时捕捉环境音频并直接在电子健康记录(EHR)中起草临床笔记，还深度集成到了多家医疗机构的EHR基础设施和工作流中。例如，在超过150家使用Epic EHR软件的医院中的部署表明，文档记录时间减少了约50%，临床医生的倦怠感也显著降低。一些机构报告称，在部署Microsoft Dragon Copilot后，医生每天能多看数位患者。
这对你意味着什么： 对于供应商而言，要了解深度工作流集成的关键节点在哪里，并确保服务具备反馈循环，使性能随使用而提升、价值随使用而增长。对于客户而言，你交给嵌入式AI系统的每一个工作流，都是对供应商路线图、定价趋势和持续存在的一次押注。应事先谈判数据权利和可移植性，确保你能以某种可用形式保留对这些学习成果的访问权，并维护数据保护标准。
CEO的关键问题： 我们如何将产品或服务嵌入得足够深，使其变得如此有价值以至于客户不愿关掉它?我们在哪些方面面临这样的风险——供应商变得如此嵌入，以至于我们未来将丧失重要的自由度?
网络效应：AI作为网络架构师
当每一个新用户或每一次交互都让平台对下一个用户更有价值时，网络就能成为强大的护城河。AI通过让网络更容易构建、在扩展时更有价值，重塑了这些动态，从而为快速开发和扩展网络创造了额外的动力。
首先，AI减少了历史上限制新网络增长的"冷启动"问题，它可以生成初始供给(如列表、内容或产品描述)，并通过从一开始就个性化推荐来压缩新用户获取价值的时间，自动化内容创作和交互工具可以进一步帮助用户贡献和消费网络内容。
其次，AI通过改善参与者匹配和价值呈现方式来增强网络效应。随着网络增长，AI对内容进行排序、推荐、验证和过滤，确保合适的参与者找到彼此，并让高质量的交互脱颖而出。信用卡网络就展示了这一动态：AI将优惠匹配给最可能兑换的客户，并精确衡量效果，从而提升参与度并吸引更多合作伙伴。网络的深化不仅因为它更大，更因为它变得更智能。
TikTok展示了AI如何加速用户参与，其推荐引擎确保用户立即看到相关内容。
随着AI智能体越来越多地中介网络交互(例如代表用户搜索、比较和交易)，发现机制从人工浏览转向了算法决策。例如，据估计，到2030年，智能体商务可能会编排高达1万亿美元的美国零售交易。优势将转向那些学会在智能体世界中有效竞争的平台——要么拥有智能体层，要么被智能体选中。
这对你意味着什么： 寻找那些你以前认为成本太高或风险太大而放弃的创造网络效应的机会。如果你已有网络，确保你的模型在每次交易中都能提升匹配质量、减少噪音、增强信任。随着交易越来越多地通过AI智能体进行，要明确谁拥有智能体，以及智能体交易时谁捕获价值。
CEO的关键问题： 通过构建新网络或提升现有网络质量，AI在哪些方面带来了变革性的增长机会?在日益由智能体中介的市场和生态系统中，我们将如何竞争?
商业模式颠覆：重新定义谁拥有客户以及价值如何定价
当在位企业面临渠道冲突、经济约束或组织壁垒时，商业模式颠覆就会成为竞争护城河，AI沿着两个主要方向加速了这种颠覆：
客户关系。 随着业务的"智能体化"，我们正在进入一个新的去中介化阶段，AI智能体正在接管客户关系。在经纪市场中，例如商业和人寿保险(第三方分销商分别占销售额的85%以上和50%以上)或抵押贷款(在澳大利亚约75%由经纪人发起)，AI智能体可以复制经纪人的功能并实现直销。
例如，NEXT Insurance构建了一个AI驱动的平台，让咖啡馆老板或电工可以在大约十分钟内获得报价、购买保险并下载保单，全程无需人工经纪人。目前已有超过60万企业主使用该服务，一项针对1500名小企业主的调查发现，约60%的人已经完全在线购买保险，无需代理人。
这种去中介化也在ChatGPT和Claude集成第三方应用时发生。当用户通过智能体界面预订服务时，AI捕获了关系和数据，而供应商变得可互换。AI智能体还积累了跨应用的行为数据，形成新的使用习惯，并为用户创造切换成本，从而可以影响整个生态系统中的需求。
基于结果的定价，虽然基于结果的定价并非新概念，但AI使其更加可行。AI可以更好地实时衡量结果，扩展持续优化的能力，并提升预测性定价的准确性。
例如，米其林的EFFIFUEL承诺在多年期承诺中保证燃油节省，它利用真实世界数据分析和远程信息处理来追踪燃油使用情况与合同节约目标的对比，这创造了长期合同锁定，强化了数据和嵌入性护城河，使竞争对手难以撼动。
其经济模式和激励机制建立在按计费小时或日费率基础上的服务行业，对这种定价颠覆尤为脆弱，因为它们面临着蚕食自身传统模式的内部阻力。以AI为先的竞争对手如果提供围绕结果设计的方案，就能提供更具吸引力的条款。
这对你意味着什么： 如果你身处经纪市场，要找出AI在哪些方面让你可以直接触达客户，并评估渠道冲突问题。如果你面临被去中介化的风险，要找出你的经济杠杆点在哪里，以保护和增强客户关系。如果你按时间或吞吐量收费，要找出如何转向基于结果的定价。
CEO的关键问题： 我们在哪些方面可以利用AI来去除经纪人、直接拥有客户关系，或按结果而非投入收费?资金充足的攻击者可能针对我们推出什么样的商业模式，以利用我们产品和服务中的摩擦和成本套利?
稀缺资产：AI遇上物理世界
随着AI将数字智能的边际成本压低，竞争动态将更多地转向物理世界，控制和优化现实世界瓶颈的公司将拥有最强的护城河。大规模实体资产——矿山、港口、机场、发电、数据中心选址、分销网络——已经拥有有效的护城河。
然而，对于实体资产不那么占主导地位的公司而言，当它们将新的或现有的实体资产控制权与AI驱动的优化相结合时，战略护城河就会出现。将AI整合到已经具有竞争优势的实体资产中的企业(如供应链物流、医疗设备或现场运营)可以强化这一优势，包括通过创建竞争对手无法快速复制的新专有数据集。复制它不仅需要软件，还需要资本投入、运营专长、工作流重新设计，通常还需要监管审批。
亚马逊的履约网络就展示了这一动态，它的护城河不仅是软件，更是一个庞大的、战略选址的仓储和物流基础设施，并通过AI在库存布局、路线规划和机器人方面得到增强。
类似的逻辑也适用于物理工作流中的人机协作生产系统，许多活动——从财富管理到制造业——仍然需要人类判断、现场存在或监管责任。
John Deere展示了当AI与难以复制的实体资产绑定时如何创造护城河，其See & Spray技术利用计算机视觉和机器学习在田间设备上识别杂草，并实时选择性地施用除草剂。优势不仅来自模型本身，还来自John Deere的已安装设备基础、农艺数据、经销商网络以及与真实农场运营的深度整合。竞争对手不仅需要复制软件，还需要复制田间设备、服务能力、客户关系和多年的运营积累。
这对你意味着什么： 随着AI让知识变得商品化，要聚焦于你的公司在哪些方面控制着竞争对手难以轻易复制的物理系统。目标不仅是将AI应用于现有资产，而是构建当与智能结合时价值会复利增长的物理网络。
CEO的关键问题： 在我们的业务中，哪些稀缺的实体、运营、无形或受监管资产会因AI使数字智能变得廉价且充裕而更加有价值?在哪些方面，将AI与难以复制的资产(基础设施、现场团队、供应链、已安装基数或许可证)相结合，可以创造纯软件竞争对手无法匹敌的优势?
能力护城河
能力护城河是一种难以建立但能使企业反复将AI转化为可持续优势的组织能力。
提速重构：加快学习和部署速度
因为AI的性能随着实验和数据的积累而提升，那些学习和发展速度持续高于同行的组织可以创造竞争护城河。
我们的研究表明，处于软件开发速度前25%的公司，其收入增长速度是后四分之一同行的四到五倍，股东总回报率高出60%。自主式AI已经显示出显著加速开发和部署周期每个阶段的迹象，将开发周期从两周缩短到24小时(或冲刺周期)。
建立高速学习和执行优势，需要企业重构工作方式，这远不止是培训开发人员使用智能体工具，它需要构建一套连贯的能力：一个瞄准变革性价值并重新构想端到端工作流的战略;顶尖技术人才;围绕小型、快速运转的跨职能团队构建的运营模式;灵活的技术平台;嵌入业务的数据;以及推动采用和扩展的可复用系统。
根据麦肯锡最近的分析，完成重构的公司通常能将EBITDA提升10%至30%，平均为20%，这些能力会产生飞轮效应，导致近年来领先者与落后者之间的差距扩大了约60%。
DBS Bank展示了重构业务如何提升速度，在过去十年中，DBS转向了以"旅程管理"为核心的跨职能小队运营模式，清理了数据并使其可访问，还构建了一个AI平台来标准化模型以方便复用，这些努力是更广泛重构行动的一部分，帮助他们将AI解决方案的开发和部署时间从12至18个月缩短到两到三个月。
这对你意味着什么： 将组织速度视为战略差异化因素，而非运营指标。衡量你从创意到经过验证的价值再到规模化部署的时钟速度——并消除拖慢速度的瓶颈。真正想要重构组织的公司，必须首先在整个高管团队中建立共识，瞄准具有经济杠杆的领域，并投入真正的资源和顶尖人才来领导转型。
CEO的关键问题： 你可以消除哪些决策瓶颈和部署摩擦，以便每年多进行数量级的实验?哪些行动对缩短学习周期时间的影响最大?如果竞争对手的学习速度是我们的五倍，会产生什么影响?
监管与合规：集成到AI解决方案中
随着AI扩大了敏感数据和自动化决策的使用，各市场的监管审查正在加剧。欧盟《AI法案》包含了关于版权保护、安全性以及AI模型使用数据和生成内容的透明度等条款。
当监管合规被嵌入解决方案开发流程和技术栈时，战略护城河就会形成：内置的审计追踪、可解释性、数据血缘追踪、偏见监控和人机协同控制。如果一家公司拥有监管许可(例如Waymo在某些地区获得的自动驾驶汽车许可)或专利(例如一些制药公司拥有的胰高血糖素样肽-1[GLP-1]专利)，它们就拥有了一个获利窗口期，而竞争对手还在寻找绕过障碍的方法。构建这些能力需要法律专业知识、风险基础设施、治理流程和资本缓冲——这些都是受监管行业中的现有龙头通常已经拥有的资产。
虽然攻击者可能利用LLM来应对监管和合规要求，或利用监管"灰色地带"，但随着时间推移，执法往往会追上来。当执法追上时，优势就会转向那些已经构建了可扩展合规基础设施的企业。
这对你意味着什么： 将合规视为战略基础设施，将可审计性、透明度和治理直接嵌入你的AI系统，这有助于让监管合规随你的增长而扩展。明确你的价值主张中哪些部分依赖于受监管活动，以及你可能在哪些方面面临灰色地带的竞争。
CEO的关键问题： 在我们的市场中，监管灰色地带会在哪些方面为攻击者创造暂时的机会?我们如何将合规、可审计性和治理转化为产品特性，使我们比不够成熟的竞争对手更容易被采用或更值得信赖?
信任：客户关系的锚点
在金融、医疗和身份验证等高风险领域，信任是一种战略护城河，因为它充当着采用的守门人。例如，在银行业中，超过一半的消费者现在正在使用生成式AI工具，并希望银行也能提供。几乎所有人都表示，如果他们当前的银行跟不上这一技术变革，他们最终会转向其他提供商。
当客户认为一家公司是安全、公平和负责的时，他们更愿意分享数据并接受自动化决策，而这种访问反过来又会改善模型性能并加深切换成本。
然而，AI面临着独特的信任挑战。全球调查显示，全球只有约30%的人接受AI，而35%的人拒绝AI。建立信任来自于拥有可解释的AI模型、明确的同意、可审计性和清晰的护栏。将负责任的AI嵌入到设计、部署和监控系统中的组织，获得了更快扩展的许可。AI高绩效者更有可能拥有正式的验证流程，而对负责任AI的充分投入与获取显著的EBIT影响相关。
JPMorgan Chase已连续四年在Evident AI Banking Index中排名第一，它是少数几家公开报告已实现AI回报的银行之一，接近20亿美元。在严格监管的市场中，这种绩效与透明度的结合，既支撑了监管信任，也支撑了投资者信心。
这对你意味着什么：获胜的公司将信任视为加速器。识别你业务中信任的核心来源(安全、公平、可靠、透明)，并通过自动化治理和策略即代码控制将其直接嵌入你的AI系统，在AI解决方案开发的早期就整合风险和合规护栏。
CEO关键问题： 可证明的AI安全、公平和隐私如何成为一种资产，使我们得以整合到客户和/或合作伙伴最具价值的流程中?在哪些决策中，客户、员工、监管机构或合作伙伴会比信任其他任何人更早地信任我们使用AI——为什么?
将模型转化为护城河：早期行动
AI释放的力量已经转移了竞争优势的落脚点，对于董事会和CEO而言，这意味着一个清晰的议程：
就你的护城河达成共识——并明确权衡取舍。领先的企业不一定在构建全部九条护城河，但它们很少只依赖一条，这些护城河中的许多会相互强化，特权数据加强商业模式创新，信任解锁更深的数据访问，找出你拥有结构性优势的一到三条，然后明确地对齐并承诺于它们，这需要坚定的投入和艰难的权衡。
构建支撑你战略护城河的使能系统，定义那个将随时间强化你战略护城河的使能系统：数据如何捕获、模型如何改进、解决方案如何扩展、迭代速度有多快，优先考虑需要哪些工作流和能力组合来驱动相关的端到端工作流。
像管理核心业务一样管理护城河，而非将其视为一组实验，护城河建设是一个多年期项目，董事会和高管团队应跟踪少量与所选护城河直接挂钩的领先指标——例如每笔交易成本、网络流动性，或由AI中介的客户交互占比(嵌入性)，这确保了持续的聚焦、有纪律的资源配置和对结果的问责。
在AI时代，竞争优势不会来自拥有最聪明的模型，它将来自于成为那个比任何人都更快地将通用模型转化为非凡护城河的组织。
