編者按： 我們今天為大家?guī)淼奈恼拢髡叩挠^點是：真正的 AI 護城河需要系統(tǒng)性地構建六層遞進式能力，從技術底座到戰(zhàn)略壁壘，缺一不可。

文章提出了“AI Moat Pyramid”框架，詳細闡述了六個關鍵層級：第一層的定制化模型與算法開發(fā)，強調(diào)超越開源模型性能且支持快速重訓練；第二層的專有數(shù)據(jù)資產(chǎn)，要求數(shù)據(jù)具備獨特性、可用性和普及性；第三層的工作流集成，實現(xiàn) 30 秒內(nèi)從預測到?jīng)Q策的自動化閉環(huán)；第四層的領域專精，確保在監(jiān)管環(huán)境下的合規(guī)性、可信度和持續(xù)性；第五層的網(wǎng)絡效應，通過實時數(shù)據(jù)捕獲和快速模型迭代形成自我強化循環(huán)；第六層的戰(zhàn)略護城河，構建競爭對手無法復制的獨家優(yōu)勢。作者還提供了“3-Point Smell Test”等實用的項目驗證方法，以及每個層級的具體量化指標。

本文系原作者觀點，Baihai IDP 僅進行編譯分享

作者 | Shaili Guru

編譯 | 岳揚

耗費五年時間與 6200 萬美元后，MD Anderson 癌癥中心將其 IBM Watson 在腫瘤治療領域的試點項目擱置，從未將其投入實際臨床使用。

人工智能并非靈丹妙藥 —— 尤其是在那些因過去妥協(xié)或短視決策累積許多落后技術架構、設置許多機械死板的操作規(guī)范、擁有過度保守的官僚體系的傳統(tǒng)企業(yè)內(nèi)部。

所以當企業(yè)高管說“我們要打造 AI 護城河”時，正確的回應是：我們到底要防守什么？以及怎么防守？

以下便是解答這個問題的框架。設想其為 AI 產(chǎn)品的馬斯洛需求金字塔：唯有穩(wěn)步攀登每一層階梯，否則必將跌落谷底。

01 第一層 —— 定制化開發(fā)的模型與算法

將原始數(shù)據(jù)轉化為有價值的洞察只是上牌桌的最低籌碼；唯有當你的模型性能超越業(yè)界公開的、性能最好的開源模型，且能在數(shù)小時（而非數(shù)周）內(nèi)完成重新訓練時，優(yōu)勢才會真正顯現(xiàn)。德勤測算，訓練一個企業(yè)級大語言模型的成本介于 100 萬至 1 億美元之間。

三項快速驗證 AI 項目是否靠譜的方法（3-Point Smell Test）

Money — ≥5個百分點的提升值，能轉化為本季度實際變現(xiàn)多少美元？

Motion — 如果生產(chǎn)數(shù)據(jù)明天就變，新模型要多久上線——是幾個小時，還是得等下個開發(fā)周期？

Muscle memory — 運維人員能否精準定位系統(tǒng)中的 API 調(diào)用，還是只會“下午 4 點例行查看儀表盤”？

三項測試全部通過？升級通關。一項不達標？先解決問題，再談什么是“custom AI”。

02 第二層 — 專有數(shù)據(jù)

若企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)被困在 PDF 里，或是淪為法律訴訟的誘餌，就根本算不上護城河。 信諾保險（Cigna）的 PxDx 算法曾在兩個月內(nèi)自動拒付 30 萬筆理賠，最終引發(fā)美國國會介入調(diào)查。

靈魂拷問：

• Unique —— 競爭對手能否在 6 個月內(nèi)合法收集到 80% 的同類數(shù)據(jù)？
• Usable —— 高價值的核心數(shù)據(jù)字段中，完成完整的數(shù)據(jù)標注且納入版本控制的占比是多少？（達標閾值≥80%）
• Ubiquitous —— 有多少直接影響公司營收的團隊，能不提交 Jira 工單就自助獲取數(shù)據(jù)？

03 第三層 — 工作流集成

當由機器學習模型生成的預測性輸出結果能夠在 30 秒內(nèi)直接驅動或自動化完成決策流程時，才開始形成真正的“護城河”。相反，如果這些預測性輸出結果只是靜靜地躺在儀表板上供人查看，那就不會產(chǎn)生什么競爭優(yōu)勢。

Friction：模型輸出與執(zhí)行動作間嚴禁人工中轉

Feedback：每個自動化決策皆可追溯至對應結果

Fallback：若模型失控，運維人員可在＜5分鐘內(nèi)完成自動回滾

04 第四層 — 領域專精

在受監(jiān)管且關乎生死的領域，行業(yè)中的專業(yè)細節(jié)沒有妥協(xié)余地。 Watson 與 MD Anderson 的合作試點失敗，部分原因正是模型內(nèi)化的臨床方案落后于最新腫瘤治療指南。

合規(guī)性（Compliance） | 可信度（Credibility） | 持續(xù)性（Continuity）

1）哪些法規(guī)（如 HIPAA、SOX、FAA 等）可能讓你明天就停擺 —— 而你今天如何自證合規(guī)性？

2）領域專家（SME）能否在 60 秒內(nèi)解釋 AI 的實時決策，并愿意簽字擔責？

3）當某些規(guī)則變更時，模型能否在同一季度內(nèi)完成更新？

05 第五層 — 網(wǎng)絡效應

AI 的自我強化循環(huán)（AI flywheels）要真正運轉，必須滿足兩個條件：實時捕獲用戶行為數(shù)據(jù)（telemetry）和模型快速迭代。 例如，Zillow 旗下的自動購房業(yè)務（iBuyer）因無法適應市場波動，最終被迫關停，并計提 5 億美元虧損。

精確捕獲用戶數(shù)據(jù)（Telemetry） | 模型迭代節(jié)奏穩(wěn)定（Tempo） | 效果增長方向明確（Trajectory）

• 采集用戶行為細節(jié)（如點擊、滑動、停留時長），而非僅統(tǒng)計“頁面訪問量”（PV）。
• 從新數(shù)據(jù)入庫到更新生產(chǎn)環(huán)境的模型，全流程需在兩周內(nèi)完成。
• 模型上線后半年內(nèi)，核心指標（如轉化率、GMV、用戶留存率等）需提升≥20%。

06 第六層 — 戰(zhàn)略護城河

極致壁壘：即使競爭對手投入更多資金也無法復制的優(yōu)勢，包括獨有的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)、法規(guī)要求或合規(guī)門檻、產(chǎn)品或服務已經(jīng)成為用戶日常工作流程中不可分割的一部分。

稀缺性（Scarcity） | 轉換成本（Switching Cost） | 規(guī)模效應（Scale）

• 你能獨家提供什么關鍵資產(chǎn)？這種獨家優(yōu)勢能維持多少年？
• 假設客戶明天就想換掉你，他們需要重構多少系統(tǒng)？重填多少文件？
• 每新增 10 個企業(yè)客戶，你的利潤率會提升還是被攤薄？用數(shù)據(jù)證明。

07 為什么多數(shù)團隊止步于底層

高德納（Gartner）研究顯示，85% 的 AI 項目未能創(chuàng)造商業(yè)價值。

大多數(shù)計劃在產(chǎn)生網(wǎng)絡效應前就已夭折，更遑論構建戰(zhàn)略護城河。

攀登下一層級

1）針對每個層級的核心要素進行打分。只要出現(xiàn) 0 分就是警報信號。

2）優(yōu)先修補最薄弱的底層。護城河自下而上構建，絕無可能自上而下形成。

3）全面量化監(jiān)測。若無法量化提升效果，護城河就無從驗證。

讓我們構筑真正的護城河，漂亮的數(shù)據(jù)看板掩蓋不了本質問題。

END

本期互動內(nèi)容 ??

?假設明天競爭對手拿到你 80% 的數(shù)據(jù)，你靠什么“守住城池”？

本文經(jīng)原作者授權，由 Baihai IDP 編譯。如需轉載譯文，請聯(lián)系獲取授權。如有興趣，歡迎前往原文鏈接訂閱《AI Product Management Guru》。

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??https://aipmguru.substack.com/p/the-ai-moat-pyramid??