artifacts/transcript.md · AI应用会沦为卖token吗

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# Transcript · AI应用会沦为卖token吗

## user · 2026-07-03 20:02:57

最近有大量文案，说目前创业者做的那些ai应用，尽管再垂直，都可能在大模型更新中成为一个skill，最后全部沦为给大模型厂商卖token的。这个观点用微观经济学怎么看

## assistant · 2026-07-03 20:03:54

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- `skill_view` `{"name":"microeconomics"}`

## tool · 2026-07-03 20:03:54

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## assistant · 2026-07-03 20:03:54

### tool calls

- `skill_view` `{"name":"book-derived/microeconomics"}`

## tool · 2026-07-03 20:03:54

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## assistant · 2026-07-03 20:03:54

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 分销商。

### 结论

这个观点可以改写成一句更准确的话：

> **凡是只把大模型能力包装成垂直功能的 AI 应用，长期利润会被模型厂商和同质化竞争压缩；但凡是掌握数据、流程、渠道、信任、责任和转换成本的 AI 应用，模型升级反而会降低它的生产成本。**

所以问题不是“AI 应用会不会变成 skill”。  
问题是：**你卖的是 skill，还是卖一个别人懒得、不能、也不敢自己完成的业务结果。**

后者才是公司。前者多半只是临时套利，Boss。

## session_meta · 2026-07-03 20:03:54

## user · 2026-07-03 20:13:33

用html完整分析我看看

## assistant · 2026-07-03 20:17:16

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...[truncated 11730 chars]`

## tool · 2026-07-03 20:17:16

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## assistant · 2026-07-03 20:17:16

已生成完整 HTML 分析文件，Boss。

MEDIA:/root/ai_app_microeconomics_analysis.html

核心结构已经包含：

- 为什么薄 AI 应用会被模型吞掉
- 为什么“垂直”本身不是护城河
- Token 分销商的成本结构
- 应用层如何真正捕获利润
- 四类 AI 应用命运矩阵
- 创业者十问判断清单
- 最终结论与方向建议

raw