智能时代的权力

Not Boring by Packy McCormick

02-18

本文为机器翻译

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嗨，朋友们👋，

周三快乐！

埃米尔·博雷尔曾说过，只要时间足够，一群猴子敲打打字机也能写出莎士比亚的作品。然而，尽管关于软件如何抵御人工智能的“X文章”数不胜数，我却一篇也没读到过。

我认为这是因为思考软件护城河，即软件公司如何保护自己免受大量代码的影响，完全是错误的视角，而更有趣和相关的视角是哪些公司（SaaS、硬件或其他公司）将从新出现的丰富输入中受益最多。

真正应该让那些技术公司感到担忧的，不是那些只会搞噱头的程序员，而是那些技术型解决方案提供商。它们将赢得巨大的市场份额和财富。它们将利用新技术参与竞争，占据制高点，并向外扩张，其规模之大，是那些技术实力较弱的公司做梦都想不到的。它们将成为这个时代的标准石油公司。

本文将探讨这些公司。

让我们开始吧。

今天的“不无聊”节目由硅谷银行赞助播出。

2025年，加密货币重返金融主流。正如人们所说，它真的回来了。

2026 年会怎样？问得好。 硅谷银行发布了年度加密货币展望报告，其中包含独家见解和来自 500 多家加密货币客户的数据。我们喜欢一家提供加密货币服务的银行。

硅谷银行对未来一年做出五项预测，其中包括：

随着风险投资的增加和企业采用率的提高，机构资本正向垂直领域转移。
2025年并购交易数量再创新高，创历史新高，并购市场又迎来辉煌的一年。
现实世界资产（RWA）代币化将随着市场实力的预测而走向主流。

去年，硅谷银行预测稳定币将成为爆发式增长的主要应用场景。事实证明他们的预测是正确的。他们认为今年这一趋势还将继续。阅读他们对未来发展趋势的免费分析：

免费获取SVB的2026年加密货币预测

智能时代的权力

市场上最令人费解的异常现象之一是Stripe和Adyen之间的估值差距。这两家支付公司处理的总支付量相近，但Stripe的增长速度更快。Adyen则拥有卓越的利润率和现金转化率。据报道， Stripe正在私募市场发起估值1400亿美元的收购要约，而Adyen在公开市场的估值仅为340亿美元。对于造成这种差异的原因，众说纷纭，但大多数观点都归结为：风险投资家都是傻瓜，因为Stripe一旦上市，他们就会明白真相。

Ramp 与 Brex 的例子也印证了这一点。Ramp 最近在私募市场的估值高达 320 亿美元。而 Brex 在私募市场的估值为 120 亿美元，最终以 51.5 亿美元的价格被 Capital One 收购。Ramp 的收入更高，增长速度也更快，但并非是 Brex 的 6 倍。再次证明，实际市场与风险投资家的预测并不一致。

真的是这样吗？

我有一个不同的理论，这个理论可以很好地解释这两个案例、SaaS末日、SpaceX 1.25万亿美元的估值，甚至是风险投资本身不断演变的结构：赢家通吃。

商业史本质上就是价值日益集中的历史，而技术变革则加速了这一进程。几个世纪前，企业在距离客户仅几步之遥的范围内运营，形成了一种地方垄断体系。1800年，一家啤酒厂即便服务于一个城镇，也仅限于此。罐头、铁路、电报、大规模生产、电气化、集装箱运输、飞机和互联网等技术的出现，扩大了企业的市场范围，而赢家则攫取了越来越大的价值份额。

经济数据也印证了这一点。

Jan De Loecker 和 Jan Eeckhout 在 2020 年发表的一篇论文中发现，从 1980 年到 2010 年代末，总加价率从边际成本的 21% 上升到 61%，而且这一增长几乎完全是由分布的上尾部驱动的；中位数公司加价率几乎没有变化，而第 90 百分位数的加价率则大幅飙升。

在《劳动份额的下降与超级明星企业的崛起》一书中，奥特等人发现，随着时间的推移，各行业的销售集中度均呈上升趋势，且销售额的上升幅度大于就业人数的上升幅度，布林约尔松等人称之为“规模大于质量”。他们认为，这种转变反映了资源重新配置，流向了那些利润率高、劳动份额低的超级明星企业。

芝加哥大学的 Spencer Y. Kwon、Yueran Ma 和 Kaspar Zimmermann 于 2023 年发表的论文《百年企业集中度上升》（100 Years of Rising Corporate Concentration ）利用美国国税局的收入统计数据表明，美国资产排名前 1% 的公司在 20 世纪 30 年代约占公司总资产的 72%，而在 21 世纪 10 年代，这一比例约为 97%。同期，美国资产排名前 0.1% 的公司占公司总资产的比例从 47% 增长到 88%。这体现了层层叠加的幂律规律。

如今，“七大巨头”占标普500指数市值的三分之一，阿波罗的研究表明，这七家公司推动了绝大部分的股票收益。

风险投资对这一信息的反应正如预期。据 Pitchbook 数据显示，截至去年 8 月，2025 年美国所有风险投资资金中，有 41% 流向了仅仅十家公司。Axios 报道称，Pitchbook 最新数据显示，“独角兽企业的总估值实际上并没有太大变化——2025 年底为 4.4 万亿美元，而去年同期为 4.7 万亿美元——因为排名前十的公司约占总估值的 52%（高于 2022 年的 18.5%，也是近十年来的最高值）。”

风险投资公司自身也在进行集中投资。正如我在《a16z：权力掮客》一书中写到的，“a16z在2025年占据了美国所有风险投资基金的18%以上。”就在昨天，Thrive宣布筹集了100亿美元：10亿美元用于早期投资，90亿美元用于后期投资。如果你相信你的成功项目会持续成功，那么你就会采用这样的投资比例。

投资像a16z、Founders Fund、Thrive、General Catalyst和Greenoaks这样的大型基金的理论是，它们最有能力在少数几家真正重要的公司中获得大量投资，而这些公司将在本届基金中占据大部分价值。值得注意的是，我刚才提到的这五家公司都是Stripe的投资者，其中三家（Founders Fund、Thrive和General Catalyst）也是Ramp的投资者。

所有这些数据都表明市场集中度正在上升。从这个角度来看，SaaS末日（软件股的暴跌）与其说是整个软件行业的消亡，不如说是点解决方案软件最终面临经济压力。它们不再能仅仅因为拥有良好的商业模式就获得豁免权。

过去几十年软件行业的卓越表现是一种例外，其商业模式极其成功，功能又极其通用，以至于战略规则虽然并非完全无关紧要，但其影响远不如以往。风险投资家只需参考一套标准的SaaS指标（年度经常性收入、增长率、净留存率、毛利率、客户终身价值/客户获取成本比、40法则等等），就能为他们遇到的任何新业务提供投资。这就是为什么你会听到“你需要多少年度经常性收入才能完成A轮融资”这样的说法。这些公司本质上都是同一事物的不同变体。

当然，向专业服务公司销售软件和向能源公司销售软件之间存在一些特殊情况，但基本模式是相同的：前期投资聘请工程师，编写软件来简化他人的工作，然后以高利润率将软件销售给尽可能多的客户。不同的行业对软件的需求可能不同，买家也不同，规模大小、支付意愿和获取成本也各不相同。相比之下，规模更大、竞争不那么激烈、需求强劲且支付意愿高的市场更有优势。但要弄清楚这一点相对容易。由于软件在大多数行业中都处于价值边缘，并不试图触及核心价值或与之竞争，因此无需进行彻底的竞争分析。

自从SaaS末日来临以来，人们利用人工智能撰写了数万字的文章，探讨哪些类型的软件公司在人工智能的加持下拥有护城河，并将这些文章发布到X网站上。他们的论述不再局限于“SaaS很好”这种简单粗暴的说法。数据本身就是一种护城河，或者至少某种特定类型的数据是一种。当然，也可能并非如此，因为人工智能会吞噬你的记录系统。但可以肯定的是，应对监管问题确实能为你赢得护城河，不是吗？

我看到的大多数观点都忽略了重点。

从纸面上看，Stripe 和 Adyen 的护城河基本相同，Ramp 和 Brex 也是如此。我比任何人都更看重强大的硬件护城河，这一点我从 2022 年 7 月的《创业维艰》一文中就一直在探讨，当时 ChatGPT 和 Claude Code 都还没问世，但很明显，单靠优秀的软件无法构筑护城河。而且，我在那篇文章里也表达得不够具体。有些硬件企业会发展壮大，而有些则会失败。硬件本身并不能构成护城河。祝你好运，在美国生产磷酸铁锂电池吧。

不，重要的是成为你所在行业的领导者，而且要以一种与该行业高度契合的方式，使你的企业能够从人工智能和电池等通用技术的诸多进步中受益，而不是受到威胁。

现在真正重要的，其实和过去一样重要，只是软件行业暂时忽略了这一点：那就是掌握行业内稀缺且易守的资产，并将其作为制高点，从而占据主导地位。这是李嘉图说过的话。

如果你是一家创业公司，而且你还没有拥有稀缺资产，那么你需要找出制约行业发展的因素，集中所有精力打破它，然后从那里开始扩张。

历史上最具影响力的军事战略家卡尔·冯·克劳塞维茨曾说过这样的话。他称之为“重心”（Schwerpunkt ）。他在《战争论》中写道：“因此，战争计划的首要任务是确定敌人的重心，如果可能的话，最好能追溯到单一的重心。第二个任务是确保集中兵力攻击该重心，以便发动主要进攻。”

就我们的目的而言，“战略要地”指的是你需要进攻的瓶颈。“高地”指的是你通过突破它而获得的稀缺且宝贵的阵地。“护城河”则是阻止他人占领高地的屏障。

即使必须集中力量攻克难关，我们的攻击者也必须在胜利到来之前就做好充分的准备。突破瓶颈的公司需要构建配套资产（分销、制造、客户关系），才能从自身的创新中获取价值。否则，竞争对手就会捷足先登。

戴维·蒂斯在1986年发表的《从技术创新中获利》一文中提出了这一观点。他写道，该论文“表明，当模仿容易时，市场机制无法有效运作，创新带来的利润可能流向某些互补资产的所有者，而非知识产权的开发者。这表明，在某些情况下，创新企业需要先于竞争对手在这些互补资产领域占据先机。” 这正是我要表达的观点：仅仅依靠创新，无论是软件还是硬件，是不够的。

弄清楚哪些公司可能会抓住重点并以此为制高点进行扩张，这是一种完全不同的承保方式，即使有 Excel 中的 Claude，单靠电子表格也无法完成。

那些没有占据技术制高点的公司，将面临技术进步带来的生存威胁。如果你只是销售零散的解决方案软件，那么软件的泛滥就构成了威胁。硬件也未必像人们认为的那样是护城河，即便它受人工智能的影响较小，因为人工智能并非唯一快速发展的技术。“硬件是护城河”这种想法，和“SaaS是史上最伟大的商业模式”一样，都是一种懒惰的思维。如果你销售的是更好的捕鼠器，那么每当有人制造出稍微好一点的捕鼠器时，你都会面临风险。

同样，那些目前占据优势地位却无法运用现代技术的老牌企业，将面临来自那些掌握技术优势者的生存威胁。正因如此，如今初创企业拥有如此巨大的发展机遇。新技术意味着旧的限制终于可以被突破，而突破者很可能正是那些新兴公司。

另一方面，那些占据优势地位且技术原生的公司，会像土地所有者从更多农业劳动力和更先进的农具中获益一样，从技术进步中获益匪浅。但前者获益更为显著，因为这些现代“土地所有者”能够掌控最优秀的人才、最雄厚的资本和最丰富的销售渠道。简单来说，无论人工智能技术发展到何种程度，拥有人工智能的Ramp工程师都能创造出比拥有人工智能的首席财务官更好的产品。真正需要担心的并非那些只会凭感觉编程的程序员。

新近涌现的丰富资源对企业的影响可能截然相反，这取决于企业所处的地位。而占据优势、掌握资源的公司，往往会让那些处境不利的公司走向衰落。不妨问问 Slack，他们当年与微软 Teams 竞争是什么感受；像微软这样的公司，如今可以构建更多类似的“团队”。

场上的比赛关键在于了解谁能在特定行业中占据制高点。

护城河和以往一样。研究七大强权。刚开始的时候，你需要了解你的护城河可能是什么，但护城河要想发挥作用，你必须拥有值得保护的东西。你需要占据制高点。

如果我们真的正经历着历史上影响最为深远的技术革命，为什么你们要花费这么多时间忧心忡忡地去保护那些小小的、古老的城堡，而不是去思考如何打造历史上最伟大的企业呢？

充足的原材料成本不断下降，稀缺的资产价值却不断攀升。拥有后者并能有效利用前者优势的公司，规模将空前庞大。

这些企业本身就是稀缺资产，其价值取决于它们的战略重要性和行业规模，因为机会不再是向各个行业销售软件以略微改进它们，而是赢得这些行业并攫取它们的经济利益。

如果你想创建或投资这些公司，老一套的经验法则对你毫无用处。你需要独立思考，付出辛勤努力，并运用一些行之有效的传统战略框架来帮助你理性分析眼前的机遇。

本文旨在引导读者思考权力可能集中于何处，供那些愿意思考的人参考。如果赢家通吃，那么关键在于如何打造或投资那些有机会赢得大型行业的公司。此外，本文还探讨了如何利用技术进步来增强自身实力，而不是逃避技术进步，并在身后构筑脆弱的“护城河”。

这是关于智能时代的权力问题。

两次工业革命的故事

或者说，这实际上关乎任何技术快速变革时代的权力问题。

虽然我们今天所经历的进步感觉是前所未有的，但我一直认为我们正在经历一场现代版的工业革命。

后来，机器完成了以前只有人类肌肉才能完成的工作。如今，机器正在完成以前只有人类大脑才能完成的工作，而这些大脑被安置在为之打造的全新躯体中。这就是技术工业革命。

因此，研究洛克菲勒、卡内基、斯威夫特和福特是有益的。他们都不是白手起家创立行业的。他们都符合以下模式：找到现有行业的关键点，打破它，占据制高点，向外整合，最终主导行业。

标准石油

约翰·D·洛克菲勒初涉石油行业时，这个行业还很年轻，价值不菲，但也极不稳定。石油本身储量丰富。炼油厂很多——仅在他家乡克利夫兰，他刚入行时就有大约30家——但炼油厂的质量参差不齐，生产效率也很低下。正如奥斯汀·弗农所说：“19世纪60年代中期，炼油方法效率极低，一桶原油（42加仑）的售价几乎与一加仑精炼煤油的价格相同。如今，精炼产品与原油的价格比约为1.25倍，而不是当时的42倍。”

石油行业盈利增长的一大制约因素是价格波动，而唯有通过规模化和控制才能克服这一制约。为了实现规模化和控制，洛克菲勒需要降低成本以占领市场。炼油是实现规模化的理想途径，因为炼油效率低下，而且正如弗农所说，“化学工程中一条典型的经验法则是，资本成本随产能的增加呈亚线性增长，通常为（产能比率）^0.6。一座产量翻倍的工厂，其建设成本仅增加50%，而运营成本也往往遵循类似的趋势。”

因此，洛克菲勒与化学家塞缪尔·安德鲁斯（最早从石油中提炼煤油的人之一）合作，不断提高煤油的产量。与此同时，他积极拓展业务，降低成本，可谓是“物尽其用”。他将其他人丢弃的非煤油副产品（石蜡、石脑油和汽油）出售，并将部分燃料油用于自家工厂的燃料生产。他还涉足制桶领域（通过收购一片橡树林和一家制桶作坊）。

随着成本降低和产品质量更加稳定，洛克菲勒的炼油厂（标准石油公司的前身）不断发展壮大，而随着规模的扩大，成本也随之降低。弗农再次说道：

标准石油公司及其前身公司在1865年至1872年底期间产量增长了约20倍，这意味着其成本可能下降了85%以上。当时，他们是世界上最大的炼油商，拥有两位数的市场份额，可谓胜券在握。如果我们了解了这段短暂的时期，就能明白该公司最终是如何取得成功的。

这家后来发展成为标准石油公司的企业，通过打破限制赢得了制高点。然后，它向外、横向和纵向进行了整合。

到1870年，标准石油公司已是一家股份制公司，资本100万美元，占据了美国石油贸易10%的份额。洛克菲勒忙于收购陷入困境的炼油厂或将其关闭，从而扩大规模并提高效率。洛克菲勒还与铁路公司达成了有利的交易，但弗农认为，标准石油公司的成功与其规模和效率的提升关系不大。他不断扩张，收购了宾夕法尼亚州、纽约州和新英格兰地区的炼油厂。他实现了垂直整合，涉足管道运输（取代了铁路）、分销、零售（埃克森美孚和雪佛龙是标准石油公司的继承者）以及石油生产本身。

到19世纪80年代末，标准石油公司控制了美国90%的炼油业，这一份额一直保持到1911年被拆分为止。当时，该公司11亿美元的市值仅占美国股市总市值的6.6%。用弗农的话来说，当他在19世纪60年代攻克关键点并占据制高点时，结果早已注定。

卡内基钢铁

安德鲁·卡内基的故事与洛克菲勒的故事如此相似，几乎令人怀疑。和洛克菲勒一样，卡内基并非钢铁的发明者；钢铁的发明者是贝塞麦。和洛克菲勒一样，卡内基也意识到制约钢铁发展的因素是效率低下和生产不稳定。和洛克菲勒一样，卡内基也聘请了一位化学家（他的工作是测量炉内的情况），并且对成本格外关注，因为他知道这是他唯一能够控制的因素。

把你的成本清单给我看看。比起你赚了多少钱，了解你把这件事做得有多好、成本有多低更有意思，因为前者只是暂时的，可能是由于特殊的交易条件造成的，而后者则意味着长期的效益，会伴随工程的整个生命周期。

卡内基凭借其化学知识，能够让炼钢炉运行温度更高、时间更长，从而以更低的成本生产出更多的钢铁。他对成本的极致追求进一步降低了成本。低成本、高质量的钢铁才是制胜之道。

从那里开始，他向外扩张。向后延伸至焦炭（弗里克炼油厂）和铁矿石（梅萨比矿区），修建铁路运输原材料，向前延伸至成品领域。他当然不会把自己的服务和专业知识卖给现有企业；而是利用它们在价格战中击败竞争对手，直到1901年美国钢铁公司以4.8亿美元（相当于今天的约180亿美元）收购了他，从而创建了历史上第一家市值十亿美元的公司。

“恭喜卡内基先生，”摩根大通在交易结束时对他说，“您现在是世界上最富有的人了。”

Swift Meats

古斯塔夫·斯威夫特和洛克菲勒一样，也会“吃掉整头牛”。只不过他实现这个目标的时间更晚，而且方式也更直接。

当时的限制是：活体动物只有大约60%的体重可以食用，而且肉会腐烂。这意味着，在19世纪70年代之前，肉类行业需要将重达1000磅的活牛从饲养地通过铁路运送到最终的食用地。他们按磅付费（额外支付40%），必须喂养牲畜以维持其生命和健康，而且即便如此，运输途中仍然会有一些牲畜死亡。

于是，斯威夫特借鉴了底特律人乔治·哈蒙德的早期实验，聘请了一位工程师为他设计冷藏铁路货车。这样一来，他就能在芝加哥屠宰牛肉，并将肉块更高效地运送到最终餐桌。铁路公司不愿失去这棵摇钱树般的牲畜运输大树，拒绝运输他的货车，于是斯威夫特租用了自己的货车，并与其他小型铁路公司合作运输。之后，他沿途修建了加冰站，并从威斯康星州和其他寒冷的中西部州直接向冰块采集商采购冰块。迫于无奈，他从零开始构建了整条冷链。

在芝加哥集中屠宰，并通过冷链运往沿海地区，这种组合构成了他的制胜法宝。他被迫进行垂直整合，因为单独来看，任何一个环节都难以盈利；但一旦实现了垂直整合，他就利用这一优势大幅降低了成本。

和洛克菲勒一样，斯威夫特也对浪费深恶痛绝。由于他掌控着自己的屠宰场，他便能采取行动：他将牛的副产品制成肥皂、胶水、肥料、杂货，甚至药品，从而增加收入并降低价格。他还充分利用冷藏车，在运往东方的屠宰牛肉下方堆放黄油、鸡蛋和奶酪。

到1884年，斯威夫特公司仅用了六年时间就从屠宰场发展成为美国第二大肉类加工企业。到1900年，不受限制的肉类加工业已发展成为仅次于钢铁行业的美国第二大产业。

福特

一次参观芝加哥屠宰场的经历启发了亨利·福特的流水线生产方式。福特在《我的生活与工作》一书中写道：“大约在1913年4月1日，我们首次尝试了流水线生产。我们用它来组装飞轮磁电机。我相信这是有史以来第一条移动流水线。这个想法大致来源于芝加哥肉类加工厂在处理牛肉时使用的架空台车。”

福特并非汽车的发明者。到1908年，美国已有数百家汽车公司向富人出售昂贵的手工打造汽车。一辆普通汽车的售价在2000到3000美元之间，大约相当于普通工人两年半的工资。制造成本是制约新兴汽车工业发展的瓶颈，因此，制造成本是福特面临的关键问题。

福特利用移动装配线打破了这一限制。在此之前，一名工人组装一个完整的飞轮磁电机大约需要20分钟。福特将这项工作分成29道工序，将时间缩短到13分钟。然后，他将装配线抬高了8英寸，将时间缩短到7分钟。接着，他调整了装配线的速度，将时间缩短到5分钟。同样的改进方法应用于整车：每个底盘的总装配时间从超过12小时缩短到93分钟。

这种生产能力是福特的优势所在。1908年，T型车上市，售价850美元，仅为竞争对手价格的一半。随着流水线生产的改进，福特不断降低成本：1913年降至550美元，1916年降至360美元，1924年降至300美元以下。原本相当于普通工人18个月工资的价格，现在只需4个月。

凭借这块制高点，福特公司进行了大规模的整合。巴西的橡胶种植园、密歇根州的铁矿和林地、玻璃厂、铁路、钢铁厂，甚至还有用于生产塑料部件的大豆农场。所有这些都汇入鲁日河工厂，原材料从一端进入，而全球一半的成品车则从另一端驶出。

结果是，福特汽车的销量从1909年的12000辆增长到1916年的50万辆，再到1923年的200多万辆。在其鼎盛时期，世界上一半以上的汽车都是福特汽车。

在工业革命时期最成功的企业家中，存在一种清晰的模式，这种模式与你思考如何扩展 SaaS 业务的方式几乎完全不同：找到现有行业的关键点，打破它，占据制高点，向外整合，占据主导地位。

稍作停顿。想想如今人们是如何指导你分析企业的。那些人工智能生成的护城河清单，或者当时类似的工具，真的能让你更容易识别出洛克菲勒、卡内基、斯威夫特或福特吗？更别提让你成为他们中的一员了。成功从来都不是那么容易的，它需要付出努力。

我希望你们能体会这些例子，因为旧事物会以新的形式再次出现。如今，全球最大的公司都在遵循相同的框架，只是方式因行业而异。

SpaceX垂直起降

如今最大的软件公司最令人惊讶的地方在于它们在硬件上的投入。今年，全球四大软件公司计划斥资约6000亿至7000亿美元用于数据中心建设，这相当于美国GDP的约2%，其基础设施建设规模堪比19世纪50年代美国铁路的建设。

在线书商亚马逊将投资2000亿美元。搜索引擎巨头谷歌将投资1750亿至1850亿美元。面向大学生的社交网络Meta将投资1150亿至1350亿美元。而操作系统和办公软件制造商微软将投资1000亿至1500亿美元。

当然，事实并非如此。它们是科技巨头，利用早期互联网在各自行业中取得突破，占据优势地位，并向外扩张，以至于在这个新领域彼此碰撞。尽管它们竭尽全力，并在地面数据中心上投入了数千亿美元，埃隆·马斯克仍然认为我们需要把它们放到太空。

SpaceX

在SpaceX出现之前，航天工业的瓶颈在于入轨成本。SpaceX凭借可重复使用的火箭打破了这一瓶颈，将成本降低了一个数量级，并真正占据了制高点。之后，SpaceX进一步拓展业务，进军星链通信卫星领域。由于SpaceX拥有自己的火箭，因此其发射成本远低于竞争对手，并且其收益还用于研发更大的星舰火箭，从而进一步降低了每公斤物体的入轨成本。SpaceX的垂直整合模式与洛克菲勒如出一辙：它既是自己最大的客户，又是自己最便宜的供应商。凯西·汉德默的《SpaceX星舰意义重大》一书对此进行了精彩的阐述。

2023年，埃隆·马斯克创立了xAI，旨在打造最大限度追求真理的人工智能。随后，他将xAI与X（前身为Twitter）合并。xAI起步较晚，目前模型也并非最佳，但它在高速建设数据中心方面堪称世界一流。因此，当埃隆表示我们永远无法在地球上建造足够的数据中心来满足人工智能的需求，而必须从太空开始建设时，全世界都为之瞩目。

因此，在2026年2月2日，SpaceX宣布“已收购xAI ，旨在打造地球上（乃至太空）最具雄心、垂直整合程度最高的创新引擎，涵盖人工智能、火箭、太空互联网、移动设备直连通信以及全球领先的实时信息和言论自由平台。”据马斯克称，SpaceX将通过每年约1万次星舰发射（相当于每小时一次）在太空中建立所需的数据中心。与此同时，SpaceX还将建造一座自我扩展的月球城市，并计划以此为基础建造一个质量驱动器，每年生产价值1太瓦的人工智能卫星——这远远超出了洛克菲勒的想象——最终目标是殖民火星，并实现SpaceX“将我们所知的意识和生命延伸至星辰”的使命。

高地是否也能为 SpaceX 在人工智能竞赛中带来决定性优势还有待观察，但这无疑表明，自工业革命以来，尽管战略保持不变，但竞争的规模已经扩大。

但无论结果如何，SpaceX（以及谷歌、微软、亚马逊、Meta、苹果、特斯拉、英伟达、OpenAI 和 Anthropic）都不会吞并一切，否则我就不会投资初创公司了。

争夺制高点

博尔顿和瓦特虽然都进行了垂直整合，但并未攫取他们所推动的工业革命的全部价值。博尔顿创办了当时以蒸汽机为基础的巨型工厂——苏豪制造厂，而瓦特则通过他的儿子涉足蒸汽船领域。同样，尽管拥有内燃机时代赖以运转的石油，洛克菲勒也并未完全攫取这场革命的全部财富。

除了洛克菲勒（石油）、博尔顿和瓦特（蒸汽机）、卡内基（钢铁）、斯威夫特（肉类加工）和福特（汽车）之外，工业革命还为范德比尔特（铁路）、摩根（金融）、西尔斯-罗巴克（零售）、哈维迈耶（糖）、麦考密克（农业设备，可惜与上述行业无关）、西屋（电力）、奥的斯（电梯）、普尔曼（豪华列车车厢）、贝尔和韦尔（电信）、普利策和赫斯特（出版）、伊士曼（摄影）、家乐氏（加工食品）、皮尔斯伯里（面粉）、胜家（缝纫机）、诺布尔（炸药）、杜邦（化工）和杜克斯（烟草）等家族带来了数代财富。这份名单并不完整。

值得注意的是，创造这些财富的行业种类繁多。机器使“劳动力”更加充足，而那些抓住技术创新突破各自行业瓶颈、占据制高点并实现扩张的公司都取得了巨大的成功。它们并非仅仅抵御机械化，而是抓住了随着关键投入要素的充足而不断积累价值的互补资产。

人工智能由大型实验室开发，并以比特级速度分发，这与工业时代机器林立的工厂之间存在着明显的差异，但我预计技术工业时代的发展轨迹将与之类似。每个行业都有其独特的制约因素和优势，而这些优势极少能仅靠数字智能就能攻克和占据。

然而，各行各业的多样性创造了独特的机遇，但也使得评估这些机遇与评估同质化程度更高的SaaS公司截然不同，难度也更大。没有现成的清单、表格或既定的指标可以预测哪些公司会成为今天的标准石油公司。唯有评估各种限制因素并寻找制约因素。

那么，与其列举，不如让我举一个我最喜欢的例子：基地电力公司。

基地电力公司

Base Power 公司并非只生产电池。它采购电芯（价值链中商品化的部分），制造电池组，为家庭用户安装电池组（首先在德克萨斯州开展），编写软件来协调这些安装，参与电力市场交易，并与电力公司合作以平衡电网。Base 的运营逻辑正是企业（及其投资者）在当今时代保持竞争力所必须遵循的逻辑，大致如下。

我们想解决电力问题。瓶颈在哪里？电网。各公司竞相建设发电厂和用电设备，他们的竞争越激烈，电网的压力就越大。电网是瓶颈所在。那么，如何解决电网问题呢？铺设新的输配电线路既缓慢又昂贵，而且我们现有的电网结构性利用率不足，因为它是为了满足高峰需求而设计的，所以为了平滑负荷，我们需要储能电池。那么，储能电池应该放在哪里呢？集中式储能电站固然有用，但它们需要排队等待并网，这导致启动速度较慢，而且这些储能电池在用电高峰时仍然需要向终端用户供电，这意味着它们并不能完全解决瓶颈问题。因此，我们需要将储能电池直接放置在用电需求附近。在电网容量充足时充电，并在用电高峰时利用储能电池来平滑负荷。如果要将储能电池放置在用电需求附近（例如家庭用户），那么在全国范围内，哪里是最佳选择呢？德克萨斯州拥有自己的非管制电网ERCOT，电网波动较大（这意味着更高的交易利润潜力以及客户和公用事业公司更大的需求），而且监管环境友好。因此，首先要在德克萨斯州的早期用户家中安装电池。这些安装位非常稀缺——用户很难拆下并更换电池，而且也没有人会同时安装两家公司的电池。然后，通过软件连接这些电池，改善电网，并随着网络中电池数量的增加提升每位用户的体验，利用全国最丰富的需求来源开始扩大规模。将生产环节转移到公司内部，不断改进电池，降低成本，提高安装效率，连接更多电池，与更多早期用户公用事业公司签约，进一步扩大规模。到那时，很难想象有什么可行的方法能在Base的领域击败它。接下来，继续扩张。将产品整合到上游电网硬件和发电环节，以及下游电子设备中，销售给那些已经建立信任的客户。利用规模、经验和软件优势，进行地域扩张，提供比潜在竞争对手更优质的产品，防止他们从次优市场起步。持续扩张，占据主导地位，然后继续扩张。

从这段话中，我想让你记住两件事。

首先，这是一段很长的文字。这并非易事。我认为，投资者们哀叹SaaS的消亡，部分原因在于，过去那种基于已知、直接指标来评估软件企业的时代已经结束。如今，评估最大型公司将是一个更加定制化的过程。现在是时候从简单的分析转向战略了。我的第一篇关于Base的深度分析文章，其结构正是回顾了Zach和Justin在公司成立之初撰写的战略备忘录的演变历程，这绝非偶然。

其次，随着技术的进步——从人工智能到电力堆栈——绝大部分收益将流向那些找到正确切入点并果断采取行动的公司。简单来说，更好的软件对Base公司而言比对规模较小的竞争对手、电池储能电站运营商或发电公司更有价值，更好的硬件也是如此。更先进的制造和物流机器人将使Base公司速度更快、利润更高，而增加游戏的资本支出将使其在潜在竞争对手中占据优势。

Base 事件给我们的教训并不是硬件是护城河，也不是说你应该把你的产品放在德州人家旁边。

关键在于，你需要深刻理解你试图解决的问题，理解制约问题的瓶颈，理解你将如何利用技术突破瓶颈（以及为什么是现在？），以及突破瓶颈后你如何拓展业务以占领市场。这一点在每个行业都有不同的适用情况。

对航空公司而言，制约因素在于发动机：如今的涡扇发动机已经尽可能地提升了飞机的速度和效率。航空旅行中所有的问题都源于此。因此， Astro Mechanica公司正在研发一种新型发动机，力求在所有速度下都拥有更快的速度和更高的效率。然而，获得商用航空公司的认证是一个漫长而昂贵的过程，所以Astro计划首先向国防领域销售产品，然后制造私人超音速飞机（这类飞机的认证成本更低，并且能够立即在价格上与头等舱机票竞争），接着制造价格与商用航空旅行相媲美的大型超音速飞机，并利用其在速度和成本方面的优势，打造从预订到飞行全流程的航空公司。

对于互联网而言，制约因素在于架构：传统电信运营商的架构还停留在2000年代初期的成本认知阶段，他们被困于无源光网络和对供应商的依赖之中，如今每隔几年就要花费数十亿美元进行升级，而这些升级提供的仍然是共享的、性能下降的带宽，而且没有任何冗余。他们几乎不做任何研发。因此，Somos Internet正在从零开始重建整个技术栈：一种借鉴自数据中心的有源以太网架构，物理结构简单，将复杂性转移到软件层面，以极低的资本支出为每个家庭提供专用带宽。随着业务的增长，Somos不断蚕食其供应链：“这就像一场永无止境的游戏：先做一些粗糙的东西，积累信誉，再去做更疯狂的事情，获得更多资源，招募更聪明的人才，以便修复之前粗糙版本中出现的问题，”Forrest解释道。“然后再次积累信誉，获得更多资源，招募更优秀的人才去做更疯狂的事情。这就像一个自我维持的裂变过程。” Somos正在积极扩张，从地域上进军新市场，从垂直领域（自主研发硬件和铺设光纤）到水平领域（建设水力发电数据中心）。Somos目前提供着为数不多的全民付费的家庭公用事业服务之一，而且服务质量、速度和价格都优于现有供应商。如今，Somos计划拓展服务范围，以回馈那些已经对其建立起信任和忠诚度的客户提供更多选择。或许有一天，它会提供电池和电力服务。或许有一天，它会利用不断增长的现金储备进军美国市场。

Base 和 Somos 之间有很多相似之处：它们都拥有核心的家庭公用事业服务，并且比现有运营商提供更优质的服务，这使它们有资格扩张。但它们之间也存在差异。Base 选择在其技术最有利的市场起步，因为那里的需求最大，监管环境也最友好。如果 Somos 选择在像纽约这样的地方起步，它将陷入繁文缛节和旷日持久且费用高昂的电信公司诉讼中多年；因此，它选择在需求高、监管友好的环境中起步，并积累资金以应对更大的挑战。而 Astro 的策略几乎与 Base 和 Somos 都截然不同，除了使用更先进的技术（得益于曲线融合技术，现在这种技术已成为可能）来突破限制并占据优势。例如，人们会乘坐飞机出行，因此 Astro 无法像 Base 或 Somos 那样抢占飞机市场的份额。

我又开始写长篇大论了。好吧。这里面的细微差别真是无穷无尽。

我在这里谈论的是我自己，并非因为我认为我投资组合中的公司是唯一能在智能时代取得成功的企业，而是因为我对它们的战略理解得更加透彻。非常聪明的人会对每个行业的关键点和潜在优势持有不同意见。即使你已经完成了所有这些纸上工作，最终还是要看执行力。确定正确战略的团队是否也能在此基础上抓住机遇？时间会给出答案。而这正是它的魅力所在——结果并非显而易见！

显而易见，而且我希望这一点已经很清楚了，那就是没有万能的答案，也没有任何现成的指南能告诉你如何在智能时代取得成功。这意味着也不存在唯一的商业模式。

关于商业模式的说明

虽然“SaaS 之死”的说法有些夸大其词，但我希望这种恐慌能够终结投资者普遍认为每个企业都应该努力成为 SaaS 企业的错误观念。

在抛售前一周，我分别会见了三位创始人，他们都告诉我，投资者不看好他们的业务，因为他们的业务并非SaaS。其中两位创始人正在打造服务型企业——这通常是风险投资界的一大警示信号。这三位创始人都坚信，他们正在开发的技术非常出色，足以直接与现有企业竞争，而不是仅仅向他们出售能够略微提升生产力的软件。

在抛售潮期间， Flexport的 Ryan Petersen 在推特上发文称，所有“聪明人”都建议他直接开发 SaaS 产品。他们的想法是，与其自己成为货运代理商并与之竞争，不如直接向货运代理商销售产品来得容易。

其他创始人也转发了他的推文，表示他们也曾被给出过同样的建议，但却置之不理，其中包括Cover公司的 Alexis Rivas，他的公司是做房屋建造的。我甚至不确定在这里销售软件会是什么样子。

这并非因为投资者愚蠢。销售软件确实有实实在在的优势，而且这些优势能够更快地显现出来。我采访的三位创始人中有两位表示，他们的竞争对手也在销售软件，并且迅速获得了丰厚的收入，因此投资者认为他们也应该效仿。

过去，这是一个合乎逻辑的讨论：你是应该尝试销售软件，以在短期内产生大量高毛利率收入，并以一种下游资本能够理解的方式进行销售，以便你可以继续筹集资金，并希望给自己争取时间来建立护城河；还是应该尝试直接竞争，利用更好的技术和机会，在你所在行业的商业模式下获得更好的经济效益，即使这些经济效益不如 SaaS 经济效益，以追求更大、最终更有影响力的机会来赢得并重塑你的行业？

在大多数情况下，这已不再是一个争论的问题。人工智能正从两方面挤压着市场。一方面，SaaS 业务竞争更加激烈，防御能力也更弱；大量的竞争噪音使得企业难以建立传统的护城河，例如网络效应和转换成本；而那些规模庞大、技术成熟，能够支付高额费用并充分利用企业工具的客户，可能会选择自行构建定制产品。另一方面，这项技术在合适的人手中威力无穷，它应该能够比确定性软件更有效地突破关键瓶颈。换句话说，如果一家技术原生的新兴企业能够真正解决行业的关键制约因素，那么它击败现有企业的可能性比以往任何时候都更大。

这意味着投资者需要适应更广泛的商业模式，以便根据公司所在行业的实际情况选择最合适的模式。但这并不意味着他们现在应该平等对待所有商业模式。相反，他们需要彻底摒弃盲目模式匹配的做法。

服务型企业对大多数企业来说可能仍然很糟糕，但对某些企业来说却恰恰是合适的模式。Stripe 显然不应该是一家服务型企业；也许一家人工智能原生律师事务所才适合。向现有企业销售硬件可能是一种糟糕的商业模式，这不仅仅是因为硬件本身难以开发，还因为在特定行业中，买方拥有绝对的话语权，或者因为现有供应商已经将买方锁定在了难以摆脱的生态系统中。更好的做法可能是利用更先进的硬件作为制高点，以此为基础进行整合和竞争。

我希望更多投资者提出的问题是，而不是“为什么不出售SaaS产品”，那就是：

如果你的技术真的那么好，为什么不利用它去参与竞争呢？

有些公司只有通过反复试验才能发现，向现有企业销售软件并非正确的模式。我最喜欢的例子就是Earth AI 。

在人工智能尚未普及之前，Earth AI 就开发了用于识别矿业勘探钻井目标的 AI 模型，并以高价高利润将其出售给勘探公司。然而，问题在于：他们从未收到过客户的反馈。许多公司破产了——勘探行业向来以非此即彼著称——这意味着他们停止了付款；客户维系变得异常困难。还有许多公司根本没有动力反馈，这意味着 Earth AI 无法学习哪些目标好哪些目标差，也就无法改进其模型。于是，他们购买了自己的钻机，亲自前往客户现场进行调查，并意识到自己可以制造更好的钻机，将其与更优秀的模型相结合，从而直接参与竞争。正如我在深度分析文章中所写：

勘探客户之所以成为糟糕的客户，正是因为他们行动迟缓、不愿接受新技术——如果你的技术真如你所说的那样有效，那么他们也将成为极具吸引力的竞争对手。如果你愿意进行垂直整合——涵盖勘探、钻井，甚至可能包括开采——你或许就能打造出市面上最高效的勘探设备。

需要明确的是，Earth AI 目前的商业模式远比销售软件复杂得多。它必须前期投资钻井设备，质押矿藏，派遣团队到现场进行可行性验证，并不断证明其可行性，直到下游矿工愿意购买矿藏的股份，或者直接购买整个矿藏并向 Earth AI 支付特许权使用费。一旦达到这个阶段，它就成为最完美的商业模式之一。矿业特许权使用费和流媒体公司拥有全球最高的员工人均市值。例如，Franco Nevada 公司市值高达 480 亿美元，而员工仅有 41 人，相当于每位员工创造了 12 亿美元的价值！Earth AI 有潜力以更低的成本构建类似的资产组合，因为它愿意进行开采。

关键是，也许你在澳大利亚开采矿藏，建立矿山组合；也许你购买电芯，制造电池组，安装在家庭中，然后成为零售电力供应商，交易电力，并销售辅助服务来赚钱；也许你雇佣昂贵的人才，让他们效率更高，然后出售他们的时间；也许你甚至可以销售软件！

为了打破限制、占据制高点、赢得行业，你需要采取什么行动，这决定了你应该追求的商业模式。