春節期間，AI應用迎來爆發式增長，全國超1.3億人通過AI完成購物、購票等操作，相關訂單量環比激增。這一現象標志著AI技術正從實驗室走向大眾生活，傳統移動互聯網的競爭格局面臨重構。當語音指令取代手動操作成為主流交互方式，用戶習慣、流量入口和場景壁壘等曾被視為"護城河"的要素，正在經歷前所未有的沖擊。
回溯移動互聯網時代，網絡效應構建了難以逾越的競爭壁壘。以社交領域為例，米聊作為國內首款移動即時通訊工具，曾比微信早41天上線并迅速積累400萬用戶。但微信通過快速迭代和生態整合，在433天內突破1億用戶，最終形成月活超14億的超級平臺。這種"用戶越多越有用"的正向循環，使得遷移成本成為關鍵——重建社交關系鏈的隱性代價，讓后來者難以撼動先發者的地位。類似邏輯也體現在電商和信息分發領域，阿里、字節跳動等巨頭通過規模效應筑起護城河。
AI技術的崛起正在改寫游戲規則。ChatGPT上線5天用戶破百萬、2個月月活過億的紀錄，印證了用戶獲取邏輯的質變。當模型智力成為可快速迭代的商品，用戶忠誠度顯著下降：谷歌Gemini等新模型的出現，直接導致大量ChatGPT用戶遷移。這種"用腳投票"的現象揭示，AI時代的企業競爭已從規模擴張轉向核心能力深耕。用戶評判標準簡化為效率、準確性和體驗感，傳統網絡效應的粘性大幅削弱。
信息獲取方式的變革更具顛覆性。AI助手使用戶能夠主動檢索全網信息，繞過平臺算法推薦的中介環節。這種"去中介化"趨勢直接沖擊抖音、今日頭條等依賴算法的內容平臺，更動搖了電商的流量分發模式——消費者可直接通過AI完成比價和交易，無需經過傳統搜索入口。當用戶掌握信息主權，依賴注意力經濟的商業模式面臨瓦解風險。
在模型智力可替代的背景下，"數據復利"成為新競爭焦點。企業需要構建包含三個層級的數據體系：首先是私有上下文數據，如企業合同中的特殊條款等非公開信息；其次是交互反饋閉環，通過用戶修正記錄持續優化模型；最重要的是行業"暗知識"，即隱藏在業務流程、員工經驗中的結構化數據。某制造企業的案例顯示，其AI系統通過分析十年供應鏈波動數據，能比人工更早預警風險，這種預測能力構成難以復制的競爭優勢。
這種轉變要求開發者重新定位角色。單純集成通用模型的應用正淪為"套殼工具"，而真正有價值的是構建數據沉淀機制。某財務AI系統的實踐具有啟示意義：當系統深度嵌入審批流程后，用戶每次修正都成為模型訓練數據，最終形成與業務強耦合的專屬能力。這種"業務+數據"的循環體系，如同微信的社交關系鏈，產生極高的遷移成本——替換系統意味著重建整套作業標準。
技術平權浪潮下，智力引擎的溢價空間持續壓縮。當GPT-4到GPT-N的迭代成為常態，算法成本不斷下降，唯有沉淀在業務場景中的專屬數據能產生復利效應。就像老會計的價值不在于計算速度，而在于對異常數據的敏感度，企業AI系統的核心競爭力將取決于其對行業邏輯的理解深度。當數據積累與業務流程形成共生關系，真正的護城河便已筑成。
