绕过巨头的“通用陷阱”:从明略科技(2718.HK)的突围,看AI应用层的四道防线
创始人
2026-06-09 18:50:43

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(来源:界面新闻)

最近半年,几乎 AI 创业者们心里都压着同一个挥之不去的灵魂拷问:当 OpenAI 和 Anthropic 的能力边界无限泛化,应用层是否注定沦为“大模型的附庸”?

随着大模型在代码生成、多步执行及复杂常识任务上的跨代式进化,应用层的生存空间似乎正被全面挤压。所有人都在焦虑:我们究竟是在构建独立的商业壁垒,还是在为底层基础设施“打工”?

针对这种群体性技术焦虑,美国顶级投资机构a16z 合伙人 Joe Schmidt 最近给出了一个极其生动的框架。他借用了《绿野仙踪》里的隐喻:大模型巨头走的是那条金光闪闪的“黄砖路(Yellow Brick Road)”——这是通用任务交汇、顶级资本和算力死磕的红海;而真正属于创新企业的巨大机会,则散落在“奥兹国的广袤腹地”——那些复杂、垂直、充满了行业特有摩擦力的深水区。

他的一句判断直击要害:“模型可以随时被替换,但深耕行业的工作系统(Systems of Work)不行。”

这个非共识的判断,正在被最新的行业动态密集印证。前不久,AI软件工程师产品Devin 的母公司 Cognition 发布了全新基准 FrontierCode,它不仅关注模型生成的代码在语法上是否正确,还会考核代码的可维护性以及是否可以真正被合并进真实项目。

这在某种程度上意味着,通用能力正在加速贬值,而垂直场景的“行业适配度”正在迎来价值重估。通用能力的正确率只是入场券,能否无缝融进真实产业场景的复杂工程标准,才是决定价值的试金石。

那么,什么样的企业能在“黄砖路”之外割据一方?Joe 提出了四道具体的协同护城河:

其一,非公开的数据飞轮。大量隐性行业知识,那些不成文的惯例、未被结构化的业务黑盒、一线的特定边界条件,根本不存在于公开的训练集中。

其二,跨模型的异构灵活性。垂直系统不绑定任何单一供应商,而是能针对不同的子任务,动态调度性价比最高的最优模型组合。

其三,财务视角的单位经济学。懂行的企业深谙算力分级管理,很少在简单请求上滥用昂贵的旗舰模型,从而确保投资回报率(ROI)的健康。

其四,合规与控制平面。权限、审计、安全合规,这些高门槛的“重工业活儿”,恰恰是政企客户最愿意支付溢价的领域。一个通用平台,很难同时背负医疗、金融以及各行业的本地化执业监管规则。

Joe 用一个朴素的自测题作为总结:“如果底层模型实验室明天发布一个号称与你直接竞争的功能,你的客户还会留下来吗?” 答案如果是,你构建的就是不可替代的系统;如果是否,你只是套了一层脆弱的壳。

如果以此框架来审视中国本土的企服市场,明略科技无疑是一个值得解构的典型样本。

过去数年,市场习惯用“传统营销与数据 SaaS”的静态眼光去打量它。然而,一旦套用 a16z 的这套价值模型,视角便会发生戏剧性的逆转:明略在营销和数据垂直领域深耕十余年,其面对的数据清洗、多级审批流、行业特有合规壁垒,以及沉淀在组织内部的隐性经验,这恰好逐条对应了 Joe 笔下的“四道护城河”。

所谓的“传统”,从资本视角看,反而变成了大模型巨头无法靠算力速成的“工作系统记忆”。 它们从未挤在金光闪闪的黄砖路上,而是在腹地构筑了坚实的防御工事。

然而,Joe Schmidt 的商业故事,恰恰停在了一个最关键的行业盲区。

他完整论证了“单一垂直系统如何凭借内功自证其名”,但他没有回答下一个周期的终局问题:当成千上万个孤立的、深耕垂直的工作系统在腹地拔地而起时,它们之间该如何互联?

在真实的商业生态里,营销 Agent 需要动态调用数据 Agent,保险核保 Agent 需要实时对接合规与风控 Agent。它们各自都是其细分领域的绝对赢家,但在跨主体的协作中,它们靠什么去建立信任、如何确保数据安全、又通过何种协议高效协作?

一旦将 Joe 提到的“跨厂商灵活性”和“治理控制平面”放大到整个产业尺度,市场需要的就不再是某一家公司的孤立壁垒,而是一张新型的产业级协同协作网络

这正是明略科技在完成“点状工作系统”布局后,正在押注的更宏大的叙事:它不仅在垂直腹地深挖护城河,更试图成为让这些工作系统能互联、能协作、能进行可信价值交换的底层基础设施。

具体来看,明略科技曾发布了DeepMiner,这是面向大模型时代构建的Agent集群平台,定位为企业级可信赖的"核心生产工具"。与单一智能体不同,DeepMiner由一系列基于真实业务场景的Agent编排系统构成,覆盖从商业洞察到策略制定再到执行优化的全链路自动化。

用资本市场的语言来说——如果大模型重构了通用能力,创业公司瓜分了垂直场景,那么真正的终局红利属于:那些把垂直场景连接起来、形成网络效应的平台。

下场与生态伙伴争夺单一垂直场景的存量,并非最性感的路径;修路、架网,提供通用的连接和可信控制平面,让无数的 AI 工作系统跑在上面,才是下一代软件巨头的身段。

单个工作系统的护城河再深,也只是一个高壁垒的“点”;将这些点织成一张具有网络效应的协作网,才是无法被颠覆的“面”。

Joe Schmidt 帮行业画出了腹地地图,告诫创业者避开大厂的锋芒。但这幅地图之外的终局是:腹地再大,也需要新型的通商道路、邮政协议和信任网。

而那,将是比任何单一垂直赛道都要庞大得多的商业生态。

随着大模型红利步入下半场,垂直 AI 的竞争逻辑正在发生质的位移:从比拼“我的工作系统挖得有多深”,全面升级为“我有没有接入一张具备强网络效应的协作网”。

下一代巨头级企业软件,正在“黄砖路”之外被重新建构。而那张把它们联结在一起的网络,已经开始悄然铺设。

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