#811tool
2026-07-04T00:11:05+08:00
调用工具：write_file
tool: write_file
{"path":"/root/ai_app_microeconomics_analysis.html","content":"<!doctype html>\n<html lang=\"zh-CN\">\n<head>\n <meta charset=\"utf-8\" />\n <meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1\" />\n <title>AI 应用会不会沦为卖 Token：微观经济学完整分析</title>\n <style>\n :root {\n --bg: #0f172a;\n --panel: #111827;\n --panel2: #1f2937;\n --text: #e5e7eb;\n --muted: #9ca3af;\n --line: #374151;\n --accent: #60a5fa;\n --accent2: #a78bfa;\n --green: #34d399;\n --yellow: #fbbf24;\n --red: #fb7185;\n --white: #ffffff;\n }\n * { box-sizing: border-box; }\n body {\n margin: 0;\n font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, \"Segoe UI\", \"PingFang SC\", \"Hiragino Sans GB\", \"Microsoft YaHei\", Arial, sans-serif;\n background: radial-gradient(circle at top left, #1e3a8a 0, transparent 32rem), var(--bg);\n color: var(--text);\n line-height: 1.75;\n }\n .wrap { max-width: 1080px; margin: 0 auto; padding: 40px 20px 72px; }\n .hero {\n padding: 42px 36px;\n border: 1px solid rgba(255,255,255,.12);\n border-radius: 28px;\n background: linear-gradient(135deg, rgb
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#809assistant
2026-07-04T00:11:05+08:00
这个观点用微观经济学看，**不是错，但太粗**，Boss。
tool: assistant
这个观点用微观经济学看，**不是错，但太粗**，Boss。
更准确的说法是：
**AI 应用会不会沦为“卖 token 的分销商”，取决于它掌握的是可替代的功能，还是不可替代的市场位置。**
### 1. 如果只是“模型能力的包装”，确实容易被吞掉
很多垂直 AI 应用本质是：
> Prompt + 工作流 + UI + 调用大模型 API
从微观经济学看，这类产品的核心投入是大模型能力。
一旦底层模型厂商把这个能力做进原生产品，创业公司的差异化就消失了。
这叫**替代品威胁**：
原来用户买你的应用，是因为大模型不会做；现在大模型自己会做了，你就被替代。
典型危险区：
- AI PPT
- AI 简历
- AI 文案
- AI 客服脚本
- AI 总结工具
- AI 表格助手
- 普通行业问答 Bot
如果没有数据、渠道、流程嵌入、审批权限、客户关系，最后确实容易变成：
> 帮 OpenAI / Anthropic / DeepSeek / 阿里 / 字节卖 token 的前端壳。
### 2. 但“会变成 skill”不等于“没有商业价值”
微观经济学里要看的是**剩余价值由谁捕获**。
一个功能即使可以被大模型学会，也不代表模型厂商能拿走全部利润。关键是：用户真正支付的是不是“能力本身”。
用户付费可能买的是：
- 降低交易成本
- 降低学习成本
- 降低组织协作成本
- 降低出错成本
- 符合行业合规
- 接入现有系统
- 结果可追责
- 有人兜底
- 工作流闭环
如果你的产品只是“生成一段内容”，那模型很容易替代。
如果你的产品是“让某个业务结果稳定发生”，模型只是投入品。
这时大模型反而像电力、云服务器、支付接口，是你的**生产要素**，不是你的竞争者。
### 3. 真正的护城河不在“垂直”，而在“摩擦”
很多文案说“再垂直也会被大模型变成 skill”，这里有个误判：
**垂直本身不是护城河。**
“法律 AI”“医疗 AI”“教育 AI”“HR AI”这些标签没有天然壁垒。
真正有壁垒的是：
- 私有数据
- 稳定获客渠道
- 用户迁移成本
- 工作流嵌入深度
- 行业信任
- 合规资质
- 组织采购关系
- 结果责任承担
- 与线下服务结合
- 多系统集成后的沉没成本
微观经济学里这接近**差异化竞争**与**转换成本**。
大模型可以变强，但它不一定能进入客户内部流程，不一定能拿到数据，不一定能承担责任，也不一定能替客户完成组织变革。
### 4. 大模型厂商更像“上游垄断供应商”
创业 AI 应用的风险，不只是被功能吞掉，还有一个更现实的问题：
> 上游模型厂商掌握关键投入品，可能挤压你的利润。
这类似产业链里的上游议价权。
如果你的成本结构里 token 成本很高，而客户又不愿意为你的差异化多付钱，那你就会被夹在中间：
- 上游模型涨价，你利润下降；
- 下游客户压价，你利润下降；
- 竞争对手也能调用同一个模型，你价格下降。
这就是为什么“只做模型套壳”会很难受：
**边际成本受上游控制，价格受市场竞争压制。**
### 5. 判断一个 AI 创业项目是否危险，可以问 5 个问题
我会用这五个问题判断：
1. **如果 GPT/Claude/DeepSeek 明天原生支持这个功能，用户还会用你吗？**
2. **你的用户数据、流程、模板、权限、历史记录是否越用越有价值？**
3. **你是否控制获客渠道，而不是只靠一次性流量？**
4. **你的产品是否进入了客户的正式业务流程？**
5. **你交付的是“生成内容”，还是“完成结果”？**
如果五个问题大多是否定，风险很高。
如果大多是肯定，那就不是简单 token
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