概述
当 AI 能够构建任何软件、复制任何产品、自动化任何流程时，什么才能让一家企业真正具备防御性？Michael Bloch 提出了一个核心判断框架："难做的事"（hard to do）vs"难得到的东西"（hard to get）。AI 正在让前者贬值——软件开发、系统集成、工作流嵌入这些曾经构成壁垒的能力，正在被智能快速压缩。真正持久的护城河，是那些需要大量现实世界时间积累、无法被智能并行化的资产。他归纳出五类：持续增长的专有数据、网络效应、监管许可、大规模资本和物理基础设施。这五类壁垒共享同一个底层属性——它们受制于人类行为、物理定律、政治流程和资本关系的时间尺度，而不是智能的速度。文章对 VC、创业者和 AI 时代的战略思考者都有很强的参考价值。
作者
Michael Bloch 是美国风险投资人与连续创业者，现任 Quiet Capital 合伙人，专注早期科技公司投资（典型支票规模 200–2000 万美元），覆盖 Fintech、Web3 和 AI 领域。他是 DoorDash 前 50 名员工之一，曾领导加州和纽约地区业务，将营收从不足 100 万美元扩展至超过 1 亿美元；后创立学生贷款金融科技公司 Pillar，2021 年被 Acorns 收购；毕业于加州大学伯克利分校，曾就读斯坦福 GSB 后中途退学创业。作为"创始人转 VC"的代表，他在个人网站 michaelxbloch.com 和 Substack "In The Trenches" 上持续输出 AI 时代创业护城河、工程实践变革等深度内容。
以下为全文翻译
在一个 AI 能够构建任何软件、复制任何产品、自动化任何流程的世界里，什么才能让一家企业真正具备防御性？我听到的大多数答案都是错的。它们本质上都在赌同一件事：智能不会变得快 100 倍、好 100 倍、便宜 100 倍。但它会的。很快。
防御性历来只有两个来源：难做的事（hard to do）和难得到的东西（hard to get）。AI 正在让第一个变得一文不值。开发软件、维护集成、把产品嵌得那么深以至于要花一年才能替换——这些是难做的事，但正变得越来越容易。而拥有一千万用户、一张政府牌照、一座芯片制造厂、十亿美元的可调配资金——这些是难得到的东西。AI 压缩的是做事所需的时间，它不压缩事情发生所需的时间。这个区别，是我现在做投资时使用的最核心的筛选标准。能通过这个标准的东西有五样。
持续增长的专有数据。 并非所有数据都能构成壁垒。一个仅仅因为收集成本高而存在的静态数据集，终将被合成或绕过——那是"难做的"，不是"难得到的"。真正的护城河是活数据：通过本身就具有防御性的运营活动持续生成的专有信息。Orchard AI 在农业机械上安装摄像头，跨多个地理区域、多个生长季，追踪数百万棵果树上的数十亿颗果实。数据每天都在变化，每一次穿越果园都让数据集更丰富、模型更聪明。你没法靠在公开数据上训练模型来复制这些。你得开着同样的摄像头，穿过同样的果园，持续好几年。
网络效应。 每新增一个用户，都让产品对其他所有用户更有价值。DoorDash 是最典型的例子：每多一个骑手，配送就更快；每多一家餐厅，顾客就有更多选择；每多一个顾客，所有人的经济模型就运转得更好。一夜之间克隆这个 App？可以。但一万个城市里的骑手、餐厅、顾客和配送密度不会跟着过来。交换型基金 Cache 展示了这个逻辑如何延伸到市场之外：更大的资金池意味着更好的分散化，从而吸引更多参与者。冷启动问题实际上可能变得更难——因为当 AI 让构建竞品变得轻而易举时，一百个精心打造的替代品会同时争抢去引导同一个网络。谁已经拥有了流动性，谁就在复利增长。其他人都在争夺残羹。
监管许可。 政府运转的速度取决于政治，而非技术。Anduril 需要采购资质和涉密合同才能向国防部销售。再多的 AI 也压缩不了这个时间线。银行牌照要花数年，FDA 审批要花数年。而且监管的覆盖面正在扩大而非缩小，因为随着 AI 能力的增强，风险也在升高。具体的表格和流程会变吗？几乎肯定会。需要人类批准这件事本身会消失吗？我看不到这种可能。
大规模资本。 这是几乎所有人都低估了的一项。终局在物理世界。芯片制造厂要 200 亿美元。核电站要 100 亿美元。卫星星座还要再花数十亿。Elon 一边说 15 年后金钱可能不再重要，一边在融 750 亿美元、推动 SpaceX 上市——这不是没有原因的。当瓶颈从软件转移到原子层面，大规模融资和部署资本的能力就成了这个时代最关键的优势之一。而资本获取能力不仅仅是钱。它是机构信任、过往业绩和需要数十年才能建立的关系网络。
物理基础设施。 工厂、电厂、电池网络、数据中心。Base Power 正在德克萨斯州的居民家中部署数千个电池单元，同时建造自己的制造工厂。每安装一个单元，就是一个坐落在某人院子里、持续产生收入的实体资产。很快你就能用 AI 在一周内设计好整个系统。但你无法在一周内完成数千台设备的制造、安装和互联。物理定律为时间线设定了一个智能无法突破的下限。谁先开始建设，谁就拥有一个逐月增长的领先优势——只要竞争对手还没有破土动工。
我最近写过关于终局资产的文章——那些随着 AI 变强反而变得更有价值的资产。它们无一例外地共享同一个属性：需要数年的现实世界时间来积累，且再多的智能也压缩不了那个时钟。网络密度需要数年的人类采纳。监管审批需要数年的政治流程。基础设施需要数年来建造。数据需要数年来沉淀。资本关系需要数十年来建立。不可被并行化的时间，是这五种护城河底下共同的元护城河。而那些已经占据这些位置的公司，不仅仅是具备防御性——它们每天都在拉大差距，因为先发优势本身就是护城河。
没有入选这份清单的，是那些时间可以被压缩的东西。工作流嵌入听起来很持久，直到你意识到所谓的迁移成本本质上就是伪装的工程时间。生态锁定听起来像一座堡垒，直到 AI 能够像你描述集成方案一样快地重建它们。软件规模效应——将工程成本分摊到数百万用户上——在工程成本趋近于零时就不再重要了。这些都是对抗"智能稀缺"的护城河。而那恰恰是我们确知正在终结的那种稀缺。
有些事我仍然真的没想清楚。当 AI 承担了越来越多的工作时，信任本身是否会成为一种护城河？出了问题总得有人担责，而承担这个责任的机构可能变得更值钱，而非更不值钱。人类注意力是不是一种护城河？当内容创作成本归零时，那些已经握有注意力的品牌可能拥有最强的复利优势。我认为两者都是真实的。我还没想清楚它们到底是独立的第六、第七类，还是已有五类的衍生物。
但核心筛选标准成立。难做的，还是难得到的？如果你的护城河受限于智能，你是在借来的时间上活着。如果它受限于年限、人类行为、物理定律、政治意愿或资本——你大概率在建造一个能持久的东西。
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