AI 时代的定价权悖论
核心悖论
AI 越强，AI 企业越弱。
只要基础模型的能力足够强大，用户和开发者就能够利用这种 AI 能力本身，去击破 AI 企业的商业利润护城河。
逻辑链条
- 能力溢出：基础模型（LLM）能力越强 → 开发者复刻特定"功能层"（Feature Layer）的门槛越低。
- 开源侵蚀：极低的开发门槛导致开源社区能以极快的速度实现巨头的收费功能（如 Anthropic 的 Cowork 案例）。
- 价值归零：当一个功能可以被 AI 辅助快速复刻并本地运行，其作为商业壁垒的溢价（Premium）会瞬间归零。
- 定价权移交：定价权从供给侧（巨头定多少钱你买多少钱）转向社区侧（开源能做到什么程度，巨头就只能收剩下的钱）。
商业启示
- 功能不等于护城河：仅仅在模型之上做一层针对具体场景的"封装"或"工作流"，在 AI 迭代极快的环境下是极其脆弱的。
- 摩尔定律的变体：AI 行业的摩尔定律不仅体现在算力成本下降，也体现在"昂贵功能"向"免费插件"转化的速度。