商业虎嗅·ToBeSaaS··AI 生成
一盆冷水：99%的AI原生创业，根本没有护城河
文章直指当前AI原生创业的致命缺陷：由于核心能力来自公共API而非自研、规模经济失效（边际成本不降反升）、客户迁移成本极低（数据/流程锁定均无效），以及承受模型大厂降维打击的风险，99%的AI原生应用从诞生起就无法建立护城河。作者将传统SaaS的壁垒逻辑与AI应用层的底层商业逻辑做了对比拆解，并指出唯一可能的出路是让AI深度绑定客户的完整业务流程，形成替代成本。适合对AI创业底层逻辑、SaaS商业模式有认知基础的读者，尤其适合正在或准备进入AI应用赛道的创业者与产品经理。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍绝大多数AI原生应用，从诞生的那一刻起，就注定无法构筑护城河，因为SaaS和传统软件赖以立足的壁垒逻辑在AI应用层天然失效。
- 01核心能力完全商品化：所有AI创业者基于同款大模型API、开源框架和Agent能力，不存在独家技术优势，竞品短时间即可复刻。
- 02规模经济失效：传统SaaS用户越多边际成本越低，但AI应用每一次对话/工具调用都有刚性算力成本，用户增长带来成本同步增长。
- 03迁移成本近乎为零：客户数据可随时导出；客户普遍采用多工具并行模式，不绑定单一产品。行业数据显示大多AI原生应用NRR（净留存率）不足30%。
- 04模型大厂降维收割：应用层创业者本质是为大厂试水赛道、验证需求、教育市场；一旦场景跑通，大厂可基于成本与技术优势直接内置替代。
反方 / 局限
- — 作者暗示唯一的例外是当AI应用能深度绑定客户的完整业务流（如电商退换货需联动订单、物流、规则、风评等多系统），形成机器可读的业务智能体系，从而带来迁移成本。但这并未给出成功案例或可复用的方法论，更像是一个方向性判断。
前置背景
平行视角
未来推演
延伸追问