很多人还在纠结 “AI 要不要落地”，少数公司已经用 AI 把 EBITDA（息税折旧摊销前利润）拉到了 25% 的增长 —— 这不是弯道超车，是换道竞速。

两年前，有人说 “AI 再等等也没关系”，但现在看，那些早一步把 AI 嵌入核心流程的公司，已经不是 “比别人快一点”：微软一年砸 2980 亿在 AI 基建上，英伟达市值 3 年涨了 8 倍，OpenAI 哪怕没上市，估值也摸到了 3000 亿 —— 这些数字背后，不是技术的胜利，是 “认知差” 的胜利：他们早把 AI 当成了 “新基础设施”，而不是 “可选工具”。

今天想聊透一个真相：AI 的竞争，已经从 “谁能用” 变成了 “谁能定义规则”。而大多数人，还停留在第一阶段。

一、AI 不是 “工具”，是重构一切的 “新底层”

很多人理解的 AI，是 “帮人写 PPT、写代码的助手”—— 这错得离谱。

真正的 AI 领军者，早就把 AI 当成了 “重构商业逻辑的底层”。它不只是优化某个环节，而是改写战略、贸易、甚至全球权力的格局：

比如微软，不只是把 GPT 嵌进 Office，而是砸钱建 “AI 工厂”—— 专门为 AI 设计的数据中心，里面装着几十万颗 GPU，不只为自己用，还开放给车企、药企做模型训练；亚马逊一边做自己的大模型 Nova，一边用 AI 优化供应链，把库存周转效率提了 18%；英伟达更狠，直接把 GPU 变成 “AI 时代的石油”，全球 70% 的 AI 训练，都得用它的芯片。

这些公司的动作，指向一个共同点：AI 不是 “加在业务上的一层”，而是 “业务要建在 AI 上”。

对比之下，很多公司还在做 “AI 试点”：今天试一下客服机器人，明天试一下文案生成，看起来忙忙碌碌，却没改变任何核心流程。结果就是，领军者的 EBITDA 增长 10%-25%，他们却在原地踏步 —— 这不是 “慢”，是 “方向错了”。

就像 20 年前的互联网：有人觉得 “建个网站就行”，有人却用互联网重构了零售（阿里）、物流（京东）、支付（微信支付）。今天的 AI，就是当年的互联网，只是节奏快了 10 倍。

二、AI 对巨头的冲击：不是 “颠覆”，是 “分层打劫”

很多人担心 “AI 会颠覆谷歌、苹果这些巨头”，但真相更残酷：AI 不是把巨头拉下马，而是让新玩家在 “各个层级” 抢食 —— 这是 “分层打劫”。

你以为 AI 的竞争是 “谁的模型更牛”？其实是 “基础设施、模型、应用、设备” 四个维度的全栈战争：

在 “基础设施层”，不是只有亚马逊、微软能做云。Coreweave 这样的初创公司，专门做 “AI 优化的 GPU 云”， latency 比传统云低 30%，成本还便宜 20%，已经抢了不少游戏公司、科研机构的订单；

在 “模型层”，OpenAI、Anthropic 这些公司，靠大模型估值翻了几十倍 ——OpenAI 估值 3000 亿，比很多老牌科技公司还高，而它们的核心，不是 “技术比谷歌强”，是 “先把模型落地到场景里”；

在 “应用层”，更狠。Anysphere2022 年才成立，靠一个 AI 代码编辑器 Cursor，估值就到了 90 亿 —— 它没做复杂的功能，就是把 “写代码、改 bug、查文档” 揉成一个流程，程序员用了就离不开；

甚至在 “设备层”，AI 也在抢地盘：谷歌要做 “Gemini 手机”，OpenAI 和乔布斯的搭档 Jony Ive 合作搞新设备，AI 浏览器 Perplexity 已经开始抢谷歌搜索的流量 —— 这些不是 “小打小闹”，是在重构用户触达的入口。

巨头们当然在反击：苹果搞 AI 芯片，谷歌推 Gemini，Meta 砸钱做开源模型。但问题在于，AI 的竞争是 “全栈的”，你在这层守住了，那层可能被突破 —— 比如谷歌搜索厉害，但 AI 浏览器一出来，用户可能就不打开搜索框了。

这就是 AI 时代的残酷：没有 “绝对安全的巨头”，只有 “不断适应的玩家”。

三、真正的壁垒：不是技术，是 “数据 + 标准” 的双护城河

很多人觉得 “AI 的壁垒是技术”，但看下来，真正能挡住对手的，是两个东西：“独家数据” 和 “行业标准”。

先看 “数据”。Workday 是做企业 HR SaaS 的，它的 AI 为什么难被替代？不是模型牛，是它手里有 “企业的核心数据”—— 员工的绩效、薪酬、晋升记录，这些数据别人拿不到，训练出来的 AI 就能精准预测员工流失、优化薪酬结构。反观很多公司的 AI，用的是公开数据，训练出来的模型 “放之四海而皆准”，自然没竞争力。

再看 “标准”。这是更隐蔽的壁垒。AI 的各个环节要打通，需要 “通用语言”—— 比如 Anthropic 的 MCP（模型上下文协议），就是让不同 AI agent 能互相沟通的标准。谁先把标准推出去，谁就掌握了生态：比如你用了 MCP，其他公司的 AI 要和你对接，就得按你的规则来。

还有 “主权 AI” 的影响。现在各国都在搞 “自己的 AI”：欧盟砸 2000 亿建 AI 工厂，中国投 2500 亿在半导体，沙特要做阿拉伯语大模型 —— 这不是 “保护主义”，是 “数据安全的必然”。未来，AI 不是 “全球通用” 的，而是 “区域适配” 的，能搞定某个区域数据合规、本地化需求的公司，就能拿到专属机会。

所以，AI 的壁垒不是 “技术多牛”，是 “你能不能把数据变成别人拿不走的资产，把规则变成别人绕不开的门槛”。

四、普通人 / 公司该怎么办？3 个反常识动作

聊了这么多巨头的玩法，不是让你焦虑，是帮你找 “普通人的机会”。AI 时代，不是只有巨头能赢，关键是做 “反常识的动作”：

1. 别等 “完美数据”，先做 “流程切片”

很多人说 “我没有数据，做不了 AI”—— 错了。领军者不是先有完美数据，是先 “切流程”：找一个最痛的环节，先优化，再慢慢积累数据。

比如一家零售公司，没做全公司的 AI，先切 “库存管理” 这个流程：用 AI 分析历史销售数据、天气、促销活动，预测某个门店的库存需求，结果库存周转快了 12%。先赚小便宜，再赚大便宜，这才是务实的做法。

2. 别只盯 “SaaS 工具”，要抓 “agentic AI 的中间层”

很多公司买了一堆 AI SaaS 工具，却发现没用 —— 因为 AI 的价值在 “中间层”：就是能把多个工具串起来的 “agent 操作系统”。

比如微软的 Azure AI Foundry，能让 AI 自己调用 Excel、CRM、物流系统，自动完成 “从订单到发货” 的全流程。普通人不用自己建，但要学会 “用中间层串工具”：比如用 AI agent 自动同步客户数据到 CRM，再生成跟进邮件，这比单独用某个工具效率高 10 倍。

3. 关注 “主权 AI 背后的区域机会”

全球 AI 在 “碎片化”：中国要做自己的半导体，欧盟要自己的 AI 标准，东南亚缺 AI 基础设施 —— 这不是风险，是机会。

比如你做 AI 咨询，不用盯着欧美，东南亚的电商公司需要 AI 做用户画像，中东的银行需要 AI 做反欺诈，这些需求没人抢，而且利润高。抓住 “区域需求”，比在全球红海市场里卷，容易得多。

AI 的终极竞争，是 “认知差” 的竞争

有人问我，AI 会不会淘汰人？我觉得不会 —— 淘汰人的，是 “用 AI 的人”。

当大多数人还在讨论 “AI 能不能写文案”，少数人已经用 AI 重构了供应链；当大多数人纠结 “AI 要不要花钱”，少数人已经用 AI 把成本降了 20%，利润涨了 30%；当大多数人担心 “AI 不安全”，少数人已经用数据和标准，建起了别人绕不开的护城河。

AI 的终极竞争，不是技术的竞争，是 “认知差” 的竞争：你把 AI 当成工具，它就是个效率提升器；你把 AI 当成新底层，它就是你的增长引擎；你把 AI 当成规则，它就是你的护城河。

今天的 AI，就像 2000 年的互联网、2010 年的移动互联网 —— 你现在的选择，不是要不要做，是能不能跟上。毕竟，换道竞速的游戏里，慢一步，可能就是一辈子的差距。