它們因何而死？
在AI墓地，不少都是“套殼”的產(chǎn)品。
比如AI Pickup Lines（AI搭訕語），用戶可以用它每天免費生成10條搭訕文案，也可以選擇9.99美元/月或99.99美元/月的付費訂閱，從而生成無限數(shù)量的搭訕臺詞，并靈活地選擇任何關(guān)鍵詞；此外，用戶還可以選擇以499.99美元的價格購買綜合數(shù)據(jù)庫，獲取涵蓋各種主題和風(fēng)格的10萬多條內(nèi)容搭訕內(nèi)容。
然而，AI Pickup Lines存活時間并不長，2022年底上線，2023年初就關(guān)閉了。
AI Pickup Lines，圖片來源：AI Graveyard
AI Pickup Lines關(guān)閉的最主要原因是娛樂性大于實用性，以及隨著越來越多競品大模型能力的增強，這類接入單一API的產(chǎn)品也很難應(yīng)對生活中復(fù)雜多變的社交場景，壁壘會越來越薄；另外，雖然這類產(chǎn)品可能通過廣告或一次性購買獲得收入，但長期的用戶留存和盈利能力不足，最終入不敷出關(guān)停。AI周報生成器、AI哄女友文案生成器等“套殼”產(chǎn)品的死亡也都是這個邏輯。
不過，“套殼”并不是一個貶義詞。
「甲子光年」曾在《大模型套殼祛魅：質(zhì)疑套殼，理解套殼》一文中提到：非AI從業(yè)者，視“套殼”如洪水猛獸；真正的AI從業(yè)者，對“套殼”諱莫如深。但由于“套殼”本身并沒有清晰、準(zhǔn)確的定義，導(dǎo)致行業(yè)對“套殼”的理解也是一千個讀者有一千個哈姆雷特。
前語雀設(shè)計師，現(xiàn)AI助手Monica聯(lián)合創(chuàng)始人Suki在即刻上分享了“套殼”的四重進(jìn)階：
如果把模仿 Llama2 架構(gòu)做預(yù)訓(xùn)練也算進(jìn)去，可以看做第五階。這五重進(jìn)階，基本囊括了大模型“套殼”的每一個場景。
盡管都是“套殼”，但“套殼”的程度不同，現(xiàn)在也有很多“套殼”的產(chǎn)品因為精巧的設(shè)計和良好的定價策略生存了下來，甚至活得不錯。
就比如說前文提到的AI助手Monica，就是通過收購ChatGPT for Google升級而來的產(chǎn)品。它內(nèi)置了GPT-4o、GPT-4、Gemini、Claude Llama 3等大模型，因其良好的對話、搜索、總結(jié)、翻譯、表格處理、圖片編輯等功能，在幾個月的時間里收獲了幾百萬用戶。
再比如有著“套殼之王”之稱的AI搜索產(chǎn)品Perplexity，由于其極快的響應(yīng)速度、精準(zhǔn)的問題回復(fù)、可存檔的多輪交互等特性，使其常年位居a16z的Top 50 Gen Al Web Products前十名。截至2024年5月中旬，其產(chǎn)品的日度訪問用戶量達(dá)到了300萬次，相比一年前增長了5倍以上。
Perplexity聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO阿拉文德·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）今年初就表示：“人們可以將Perplexity看做是一個AI‘套殼’產(chǎn)品，但成為一個擁有十萬用戶的‘套殼’產(chǎn)品顯然比擁有自有模型卻沒有用戶更有意義。”
Perplexity頁面，圖片來源：Perplexity
還有不少獨立開發(fā)者的制作的AI“套殼”產(chǎn)品也表現(xiàn)優(yōu)異。
比如，有著多年市場研究經(jīng)驗的David Bressler就通過無代碼平臺Bubble搭建了一個名為的formula bot的Excel公式生成器，賺到26000美元的ARR（年度經(jīng)常性收入）；也有獨立開發(fā)者通過在細(xì)分領(lǐng)域深耕，做出了AI聊天機器人平臺Chatbase，其MRR（月度經(jīng)常性收入）約為64000美元；此外，還有Magnific（圖像超分、增強工具，5個月積累了72萬用戶，后被Freepik收購）、PDF.ai（通過問答來了解pdf文檔的內(nèi)容，其上線6天就收回成本，并在2023年9月成功突破了30萬美元的AAR）等優(yōu)秀的AI產(chǎn)品。
因此，很多AI產(chǎn)品不是死于“套殼”，而是死于“沒能套好殼”。
除了“沒套好殼”，AI墓地里產(chǎn)品的第二大死因，是盈利模式單一，相關(guān)產(chǎn)品的定價形式主要有兩種：充會員和買積分換體驗次數(shù)。
以文生圖產(chǎn)品Purephotos.app和AnimeAI.lol為例，前者為企業(yè)用戶提供積分購買服務(wù)，后者則將產(chǎn)品和服務(wù)打包成不同的套餐出售?；蛟S是意識到了企業(yè)用戶不賺錢，自2024年5月起，Purephotos開始嘗試最近流行的“隨用隨付”的收費模式，用戶生成的圖片張數(shù)越多，分?jǐn)偟絾螐垐D片上的費用越便宜。
Purephotos.app定價策略 圖源：AI Graveyard
AnimeAI.lol定價策略 圖源：AI Graveyard
Photofix同樣如此。這是一個AI照片編輯工具，具有圖像增強、去除多余人物、文生圖等功能。該產(chǎn)品分為了“基本版”和“高級版”，基本版每張圖片在0.39-5.99美元之間，高級版每張圖片在0.49-9.99美元之間。
Photofix定價策略 圖源：AI Graveyard
而Purephotos.app即使后來加上了“隨用隨付”的收費模式，但因為轉(zhuǎn)變太晚，也沒能挽回頹勢。
「甲子光年」梳理了部分AI墓地中部分文生圖產(chǎn)品的定價策略后發(fā)現(xiàn)：這些產(chǎn)品大多走的購買積分（credits）模式，用戶購買積分的量越大，均攤到每次生成任務(wù)的價格就越便宜。然而，這些產(chǎn)品的底層多是接入的幾個主流文生圖模型的API，但是定價卻并沒有比其底層模型的價格低多少——以Patience AI為例，其底層接入了Stable Diffusion、Waifu Diffusion、DALL-E等模型，產(chǎn)品定價為15美元1000個積分，約為0.015美元/積分，如果按照生成一張圖片消耗2積分計算的話，每張圖片的價格約為0.03美元，這高于DALLE-2 生成單張圖片（1024 x 1024 的最高規(guī)格）的0.02美元。
DALL-E 2不同規(guī)格圖片的定價，圖片來源：OpenAI
如此不劃算的價格，如果產(chǎn)品或者底層技術(shù)上再沒有較大突破，那么這些產(chǎn)品最終走向死亡也是意料之中。
即使是產(chǎn)品和設(shè)計上做到了足夠精巧、定價機制也設(shè)置得合理，一旦巨頭下場，初創(chuàng)公司都也會受到影響。
這就不得不說曾被視為是“谷歌競爭者”的AI搜索引擎Neeva，現(xiàn)在它就躺在AI墓地里。
Neeva由谷歌前廣告業(yè)務(wù)副總裁德哈爾·拉馬斯瓦米和Youtube前貨幣化副總裁維韋克·拉古納坦于2019年聯(lián)合創(chuàng)立，因為其主打無廣告、無追蹤器、優(yōu)先考慮用戶隱私，一經(jīng)推出就廣受關(guān)注。
和很多搜索引擎產(chǎn)品選擇接入谷歌或者必應(yīng)的API不同，Neeva選擇從頭開始構(gòu)建搜索堆棧，并組建了一個50人的小團隊。Neeva推出了帶有更大圖片和有用比較信息的購物頁面，同時優(yōu)先考慮Reddit和Quora等網(wǎng)站上的UGC內(nèi)容展示在外，體育搜索的結(jié)果也變成了漂亮的全屏記分牌，搜索特定關(guān)鍵詞的時候還可以直接帶用戶進(jìn)入網(wǎng)頁。
和谷歌相比，Neeva的界面更加簡潔干凈，比如將傳統(tǒng)搜索結(jié)果頁的藍(lán)色鏈接替換為了更直觀的頁面，并更加強調(diào)UGC的內(nèi)容。
Neeva于2021年6月在美國正式推出，每月向用戶收取4.95美元，短期內(nèi)迅速吸引了大量用戶，在推出后四個月內(nèi)月活躍用戶就增長到50萬。到2022年初，Neeva已經(jīng)將大語言模型集成到其搜索堆棧中，成為了第一個為大多數(shù)查詢提供引用的實時AI答案的搜索引擎。為了在2022年擴大用戶群，Neeva的基礎(chǔ)版本開始免費向用戶提供。
為了順應(yīng)生成式AI潮流，同時也為了尋求更好的增長，2023年1月，Neeva推出搭載了生成式AI搜索產(chǎn)品NeevaAI。這是首批集成AI功能的搜索引擎，可以通過摘要和引文來回答查詢內(nèi)容，NeevaAI在推出的當(dāng)月流量就超過了微軟的New Bing和谷歌的AI搜索內(nèi)測版。
Neeva也曾經(jīng)是資本的寵兒，曾獲得紅杉資本、Greylock Partners等知名VC的投資，融資金額累計達(dá)到7750萬美元。
然而，運營了4年后，Neeva撐不下去了：2023年4月，Neeva宣布永久關(guān)閉其搜索引擎。拉馬斯瓦米發(fā)文表示，由于在吸引新用戶方面面臨著巨大的挑戰(zhàn)，加之目前艱難的經(jīng)濟環(huán)境，Neeva將關(guān)閉網(wǎng)頁端和消費者搜索產(chǎn)品，并開始To B業(yè)務(wù)的探索。2023年5月，云數(shù)據(jù)庫公司Snowflake以約1.5億美元的價格收購了Neeva。
不可否認(rèn)，“AI搜索”是一個好的產(chǎn)品形態(tài)，從美國的Perplexity到中國的秘塔AI，流量的穩(wěn)定性和不斷增長的用戶數(shù)驗證了這類產(chǎn)品真實的市場需求。然而，在谷歌、微軟等巨頭已經(jīng)占據(jù)了強勢生態(tài)位的情況下，AI搜索創(chuàng)業(yè)公司之間的競爭是異常重資本游戲，要使用戶拋棄原有習(xí)慣、轉(zhuǎn)向新的搜索產(chǎn)品，不僅需要在產(chǎn)品力上做到獨一無二，更是需要砸重金做營銷推廣，這就給AI搜索創(chuàng)業(yè)公司的融資能力提出了很高的要求。
同時，能否找到合適的盈利模式也是決定AI搜索產(chǎn)品成敗的因素之一：單純靠廣告可能變現(xiàn)速度比較慢，而其他盈利模式（如訂閱制）則因為一定的付費門檻難以吸引大量的用戶，這也是Neeva在推出付費版本之后用戶增長放緩的原因。
著名的創(chuàng)業(yè)孵化器Y Combinator曾在2006年總結(jié)過創(chuàng)業(yè)公司的18種死法，包括太燒錢、不賺錢、沒算力、產(chǎn)品沒有差異化等。從AI墓地的這些項目里，「甲子光年」發(fā)現(xiàn)，18年前的18種死法，現(xiàn)在依然致命。即使是過去曾經(jīng)一飛沖天的明星AI產(chǎn)品，也會突然在某個時刻碰壁，成為歷史的塵埃。
AI墓地收錄的還只是一些中小型的公司，但一些體量較大的明星AI公司也在走向死亡或漸漸沉寂。這些公司在輝煌時期動輒估值幾億、幾十億美元，然而卻在最近兩年內(nèi)陸續(xù)折戟——Inflection AI就是典型的例子。
2023年5月，該公司發(fā)布了首款聊天機器人Pi，它可以通過應(yīng)用程序或網(wǎng)頁、WhatsApp、Instagram、Facebook與用戶進(jìn)行個性化的對話。
Inflection AI聯(lián)合創(chuàng)始人穆斯塔法·蘇萊曼 （Mustafa Suleyman）在接受彭博新聞社采訪時曾表示，盡管Inflection AI吸引了包括微軟在內(nèi)大量投資者的興趣，并且擁有100萬活躍日活，但它尚未找到有效的商業(yè)模式。
Inflection例子可以讓創(chuàng)業(yè)者警醒——當(dāng)一家AI應(yīng)用公司的核心產(chǎn)品遲遲無法拿出足夠有說服力的表現(xiàn)，模型層面又面臨著軍備競賽的壓力，那么最初“模型驅(qū)動AI應(yīng)用”的邏輯或許便不再成立。
獵豹移動董事長兼CEO、獵戶星空董事長傅盛曾告訴「甲子光年」：“我現(xiàn)在堅定地認(rèn)為是產(chǎn)品尋找市場，用市場來反推你需要什么樣的技術(shù)。過去大家對技術(shù)的好壞有一種迷信，過去很多做AI的人出身于高校、研究所或大廠，出來的人可能會認(rèn)為論文關(guān)鍵、架構(gòu)最關(guān)鍵，其實市場的第一性需求最關(guān)鍵。”
零一萬物創(chuàng)始人、CEO李開復(fù)今年5月提出了一個“TC-PMF”的概念，他認(rèn)為，PMF（產(chǎn)品市場契合）這一概念已經(jīng)不能完整定義以大模型為基礎(chǔ)的AI-First（AI優(yōu)先）創(chuàng)業(yè)，應(yīng)當(dāng)引入Technology（技術(shù)）與 Cost（成本）組成四維概念，即“TC-PMF”(Product-Market-Technology-Cost Fit，技術(shù)成本 X 產(chǎn)品市場契合度）。
在李開復(fù)看來，大模型從訓(xùn)練到服務(wù)都很昂貴，算力緊缺是賽道的集體挑戰(zhàn)，行業(yè)應(yīng)當(dāng)共同避免陷入不理性的ofo式流血燒錢打法，讓大模型能夠用健康良性的ROI（投資回報率）蓄能長跑，奔赴屬于中國的AI 2.0變革。“做技術(shù)成本 x 產(chǎn)品市場契合度，尤其推理成本下降是個’移動目標(biāo)‘，這比傳統(tǒng)PMF難上一百倍。”李開復(fù)解釋。
總而言之，Inflection的失敗不能簡單歸因于產(chǎn)品的失敗，而是沒有找到“TC-PMF”，一味融資驅(qū)動，忽略了自由現(xiàn)金流、技術(shù)的可行性和成本的可控性，即使產(chǎn)品的市場數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，也因為商業(yè)化的短板而難逃被“收購”的結(jié)局。
當(dāng)然，除了從失敗者身上汲取教訓(xùn)，大多數(shù)人可能更關(guān)心的問題是：什么樣的AI初創(chuàng)企業(yè)在今天能夠成功？
綜合來看，有兩類企業(yè)存活下來的可能性更大：
第一類企業(yè)中，一個很典型的案例是AnswerAI。
AnswerAI是一個面向北美市場的AI Tutor（AI家教）產(chǎn)品，主要的功能是拍照解題+論述。創(chuàng)始人周立，2007年碩士畢業(yè)于北京大學(xué)，先后在老虎地圖、豌豆莢、Kika輸入法和LiveIn以創(chuàng)始人的身份工作。
和上一波主打“拍照搜題”的AI Tutor1.0的產(chǎn)品不同，Answer AI是一款A(yù)I Tutor2.0的產(chǎn)品，不僅能搜題，還能解題，在給出答案的基礎(chǔ)上還可以給出論證過程。題目也不局限于題庫中的題，而是可以在能力范圍內(nèi)解答從沒見過的新題目，這極大解決了學(xué)生用戶“有答案但看不懂思路”“遇到新題目不會”的痛點。該產(chǎn)品出來之后，Answer AI在互聯(lián)網(wǎng)上好評如潮，不少用戶表示“這是我用過的最好的AI產(chǎn)品”。
Answer AI用戶反饋，圖片來源：Google Play
Data.ai在5月21日發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，在美國應(yīng)用商店排名前20的教育應(yīng)用中，有5款是幫助學(xué)生完成作業(yè)的AI Agent，Answer AI就是其中之一。
目前Tutor AI在全球擁有超過200萬的用戶，80%來自美國的高中和大學(xué)，在北美AI Tutor類產(chǎn)品里暫時排名第一，今年的ARR預(yù)計將達(dá)到500萬美元。
而第二類企業(yè)的的典型代表，是一個名叫Bitly的URL縮短工具企業(yè)，和與其有著類似思路的vidyo.ai。
Bitly公司總部位于紐約，由彼得·斯特恩 (Peter Stern) 于2008年創(chuàng)立，致力于提供長鏈縮短鏈、動態(tài)二維碼和定制鏈接縮短功能。
這看起來不是像是一個生成式AI時代企業(yè)做的產(chǎn)品，但是Bitly以簡潔的交互操作、穩(wěn)定的服務(wù)能力、自帶統(tǒng)計功能等特性被很多人評為“最好用的短鏈工具”，以X（Twitter）為例，它已經(jīng)悄悄地使用Bitly取代了原先的URL縮短服務(wù)TinyURL。之前，X為了讓用戶節(jié)省140個字符空間，使用TinyURL服務(wù)快速且自動的縮短長URL，并獲得了大量的曝光率和額外流量。
Bitly起初也并沒有選擇To C的PLG（產(chǎn)品驅(qū)動增長）路線，而是將目光投向了企業(yè)客戶，通過SLG（銷售驅(qū)動增長）的方式把“小螺絲刀”賣給大企業(yè)。
得益于強大的免費增值服務(wù)，Bitly很快占領(lǐng)了全球大部分市場，在2018年實現(xiàn)了接近2000萬美元的ARR；2020年調(diào)整戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向PLG之后，Bitly更是實現(xiàn)了“一飛沖天”式的增長。
Bitly ARR發(fā)展歷程，圖片來源：Medium
如今，這家古早又低調(diào)的公司，完全打破了“SaaS在美國做不了To C”的魔咒，突破了1億美元的ARR；即使是2022年ChatGPT橫空出世、很多人開始用ChatGPT等AI工具進(jìn)行長鏈縮短鏈，也并沒有動搖Bitly的增長基本盤。
原因很簡單：ChatGPT等AI工具在面臨用戶“長鏈轉(zhuǎn)短鏈”要求的時候，偶爾隨機生成，偶爾使用Bitly的域名生成。通常來說，使用Bitly域名生成的短鏈不是在真實的Bitly賬戶中縮短的，因此生成的短鏈往往打開之后也是錯誤頁面。Bitly工作人員也在其用戶服務(wù)頁面表示，“如果你正在使用AI工具來幫助你寫文案，一定要在發(fā)布或打印你的文本之前檢查你的鏈接。”
Bitly工作人員對于部分AI工具生成短鏈錯誤的原因解釋，圖片來源：Bitly
和Bitly類似思路的產(chǎn)品，是AI視頻編輯工具平臺vidyo.ai。
vidyo.ai能自動一鍵將長視頻轉(zhuǎn)化為短視頻，用戶只需將視頻上傳、或是將鏈接粘貼到vidyo.ai，它就會自動在云端剪輯出長視頻精彩片段、還能智能跟蹤人臉并添加字幕，并支持適配各個短視頻平臺的格式。vidyo.ai可以將視頻編輯和處理時間縮短高達(dá)90%，以前需要3個人近一周才能完成的工作，現(xiàn)在使用vidyo.ai只需15分鐘即可完成。
而在目前的AI生成視頻產(chǎn)品如Runway、Pika、PixVerse、Sora，它們均更強調(diào)視頻的“生成”能力，更靠近生產(chǎn)端，卻忽略了消費端的需求——視頻生產(chǎn)出來之后終究是要服務(wù)用戶的，而真正有市場、真正受用戶歡迎的是短視頻。vidyo.ai正是抓住了被巨頭忽略的領(lǐng)域，不卷視頻生成，而是另辟蹊徑、更“市場需求導(dǎo)向”地去做AI視頻剪輯產(chǎn)品，進(jìn)而在AI視頻的生態(tài)位中占領(lǐng)了一席之地。
2021年加入國際投資孵化器Entrepreneur First后，vidyo.ai在2022年獲得了110萬美元的種子輪融資，2023年就已經(jīng)積累了50萬+用戶，ARR就達(dá)到了150萬美元。
再把目光放回國內(nèi)。
「甲子光年」曾關(guān)注過一家“另辟蹊徑、單點突破”的企業(yè)——海納AI。這是一家做AI招聘的企業(yè)，和很多HR SaaS公司既做AI面試、又做BPO（業(yè)務(wù)流程優(yōu)化）不同，海納AI聚焦于“AI面試測評”這一單一的場景上，為客戶提供人才量化測評方法論和AI自動評估算法。
海納AI將人才結(jié)構(gòu)化拆解為200多個維度，4000多個行為特征，并基于最新開源大模型，利用數(shù)億條高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)，自煉行業(yè)AI大模型，對人才的儀容儀表、溝通表達(dá)、綜合素質(zhì)、專業(yè)技能、心理狀況、行業(yè)經(jīng)驗等均可自動面試測評。
創(chuàng)辦五年至今，中國用工量最大的8個行業(yè)的Top3頭部集團絕大部分均已使用海納AI，如順豐、沃爾瑪、瑞幸等，每個集團每年面試10萬-100萬人，均通過海納AI完成，客戶復(fù)購率達(dá)到100%。
海納AI創(chuàng)始人兼CEO梁公軍曾對「甲子光年」介紹，AI招聘在過去五年發(fā)展非常慢，和過往十年大部分to B企業(yè)一樣，很難做到營收過億，因為沒辦法規(guī)模化，爆發(fā)點無法來臨。但現(xiàn)在AI面試的爆點已經(jīng)到了。在這個領(lǐng)域，專注于單點場景、已經(jīng)完成PMF的公司會在未來半年內(nèi)率先脫穎而出，它們已經(jīng)走過了從0到1、從1到5的成長過程。接下來會迎來5到10、到100、到1000的快速爆發(fā)。
Bitly、vidyo.ai和海納AI的共性在于，他們都找到了生成式AI巨頭無法觸及、或者無法做好的場景，抓住這一場景中的細(xì)分需求，打透、打穿；換句話說，他們在大廠的射程范圍之外，找到了自己獨特的立足點。
百川智能創(chuàng)始人、CEO王小川在今年5月的一場媒體溝通會上提到，百川智能希望做的是“大廠射程范圍之外”的產(chǎn)品。“首先，中國商業(yè)環(huán)境里to B的市場規(guī)模比to C小10倍；to B收的是人民幣，花的是美金。大廠都會卷這件事情，只是沒想到大家這么狠，都卷到0了，這肯定是大廠射程范圍內(nèi)的。而我們肯定要做差異化。”王小川說。
心資本合伙人吳炳見曾經(jīng)公開發(fā)表過一個觀點：Mobile（移動互聯(lián)網(wǎng)）的關(guān)鍵詞是“競爭”，大規(guī)模燒錢競爭，贏了競爭的才有機會跑出來；而AI的關(guān)鍵詞是“吞沒”，預(yù)判好模型的發(fā)展，不被吞沒的有機會跑出來。
在如今不再火熱的市場環(huán)境下，融資或許是每一個AI項目面臨的難題；但既然融不到資，AI創(chuàng)業(yè)公司所能做的，或許就是“不被吞沒”，先努力靠自己“跑起來、活下來”。只要先跑贏一部分人，或許未來就能跑贏所有人。
“我一直和創(chuàng)業(yè)者說，千萬不要追求技術(shù)的領(lǐng)先，不要糾結(jié)于產(chǎn)品中有多少是AI，有多少是人工，因為技術(shù)迭代太快了，一定要追求能不能達(dá)到商業(yè)化質(zhì)量，把客戶、場景、數(shù)據(jù)搶在自己手上。”金沙江創(chuàng)業(yè)投資基金主管合伙人朱嘯虎今年5月在「甲子光年」舉辦的「AI創(chuàng)生時代——2024甲子引力X科技產(chǎn)業(yè)新風(fēng)向」大會上說。
朱嘯虎在本周的一場分享中也表達(dá)了一種“特別明顯的感覺”——今年將是AIGC創(chuàng)業(yè)回歸商業(yè)本質(zhì)的開始。
這個感覺沒錯，但「甲子光年」認(rèn)為，回歸商業(yè)本質(zhì)并不等于只做應(yīng)用，單獨的大模型公司也有價值。
看看剛剛發(fā)生的OpenAI計劃封鎖中國API事件，以及各家大模型公司迅速推出的“搬家計劃”就知道了。盡管某些大模型公司的API收入非常少，但是這次也紛紛加入了爭搶客戶的大戰(zhàn)中。
市場環(huán)境和機遇瞬息萬變，對于一家AI企業(yè)來說，“護(hù)城河”并不是先決條件，當(dāng)企業(yè)真正擁有了值得“護(hù)”的東西時，“護(hù)城河”才有意義。
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