喝点VC｜a16z应用团队：在如今软件可被快速构建的时代，护城河的重要性反而比以往任何时候都更高
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喝点VC｜a16z应用团队：在如今软件可被快速构建的时代，护城河的重要性反而比以往任何时候都更高
喝点VC｜a16z应用团队：在如今软件可被快速构建的时代，护城河的重要性反而比以往任何时候都更高
用户4242用户42422月4日修改
a16z a16z Z Potentials2026年2月3日 10:54 广东
图片来源： a16z
Z Highlights
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在如今软件可以被如此快速构建的时代，护城河的重要性反而比以往任何时候都更高。
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把 “ 接近 AGI 的能力 ” 装进每个人的口袋里，本身就是一个极其好的主意，几乎没人能反对。 尤其是在 walled gardens 这一类，以及那些真正承担 “ 替代或完成劳动力工作 ” 的软件上，我认为正是这些方向具备最强的现实落地性和持续价值创造能力。
本次访谈的 Alex Rampell 、 Jen Kha 、 David Haber 、 Anish Acharya 均为 a16z AI Apps 投资团队合伙人，深耕生成式 AI 应用与商业化布局，关注 “ 模型之外 ” 的产品与机会。本期 Podcast 《 The a16z Show 》录于 2026 年 1 月，聚焦 “ 超越模型 ” 的 AI 应用机遇。 a16z AI 应用团队阐述了他们对人工智能应用周期的思考，以及为何认为这是迄今为止软件领域最大、最快速的产品转变。
AI 不是新周期，而是所有周期的叠加
Alex Rampell ： 对各位第一次见面的朋友，我是 Alex Rampell ，来自 Apps Fund 。我加入 a16z 已 10 年。接下来这张图灵感源于 Chris Dixon 早在 12 、 13 年前发表的一篇文章，核心观点是：产品周期驱动增长。图表顶部显示的是 Nasdaq 指数（ 1977- 今）：整体向上，但期间也有惊险的下跌。
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Alex Rampell ： 回顾历史，大致经历了四大产品周期 —— 从 PC 时代说起（若再往前，可追溯到 semiconductor ），总会出现基础设施层与应用层两类公司：基础设施层（ application layer ）负责打造后端，应用层（ application layer ）负责做真正被用户使用的产品。 Lotus 是最早的应用公司之一； Adobe 、 Symantec 也在 1980 年代崛起。同期的基础设施代表则是 Apple 与 Microsoft 。随后迎来互联网周期。虽伴随多次泡沫，却孕育出经久不衰的基础设施公司（ Cisco 、 Akamai ）和应用巨头（ eBay 、 Amazon ）。再之后是云周期： AWS 贡献了 Amazon 的绝大部分市值； Workday 、 Shopify 、 Veeva 等则成为云时代的应用层代表。移动时代将此前所有技术整合，并把一台 “ 超级计算机 ” 塞进了每个人的口袋 —— 如今地球上绝大多数人都拥有智能手机，这本身就令人惊叹。而移动浪潮仍在持续：我刚买了一部 40 美元的 Android 备用机，它的计算力已远超 1946 年问世的超级计算机 ENIAC 。
两年前， AI 时代正式拉开帷幕。 Nasdaq 指数一路攀升不必多说，更重要的是 AI 浪潮已经实实在在地展开。令人激动的是，这并非凭空出现的全新品类，而是所有既有技术的累积与爆发 —— 若只有 ENIAC 而没有 smartphone 和 cloud ， AI 顶多是一件摆进博物馆的稀罕物；然而如今地球 80 亿人中，绝大多数都手握 smartphone ，使得这项新技术的普及速度前所未有。 AI 时代已至，软件领域新增收入的绝大部分正源自 AI ，涵盖基础设施层与应用层。
Jen Kha ： 其实现在再回头去想两年前那个时间点，已经有点难以想象了。当然，当时 ChatGPT-3 已经发布了，我记得 ChatGPT-4 也已经出来了，但那时候基本都还是纯文本和图像，加上一点比较基础的推理能力而已，完全没有原生的语音能力，更不用说真实世界里的、实时的互动 —— 这些在当时都还没有真正发生。即便只是短短两年的时间，我们已经走了这么远，这一点本身就已经很难想象了。
Alex Rampell ： 是的，这一切真的非常令人震撼，这些技术已经做到的事情本身就很不可思议。我们有时候会半开玩笑地说起一件事：关于 AGI ，或者说图灵测试 —— 也就是，当我们不知道对方是谁的时候，什么时候已经分不清是在和计算机还是和人类对话了。答案其实是，如果你把十年前的人，甚至二十年前的人，或者更早之前的人，拉过来看现在的这些系统，他们很可能会说： “ 天啊，这简直像是一个完全有意识的存在，这比任何人类都要聪明。 ” 我们其实一直在不断地调整和抬高 “AGI” 的标准，不断移动那个判断的 “ 门槛 ” ，到底什么才算是真正的 AGI 。但无论如何，可以肯定的一点是，这里的创新速度真的快得惊人。 而最重要的，其实是这些技术所打开的机会空间，才刚刚开始显现。
为何这一次 AI 应用爆发如此之快
Alex Rampell ： 所以当时有一篇论文出来了。基本上，每当市场进入牛市，又出现那种特别、特别令人兴奋的新技术时，总会有人跳出来说：这是个泡沫，这东西行不通，或者说，一切都被严重高估了。我记得当时好像有一篇 MIT 的论文出来 —— 先说清楚，这并不是 MIT 官方立场，而是某位研究者发表的论文 —— 大概意思是： “ 你知道吗，大多数企业级的 AI 部署其实效果并不好，基本都没有真正跑起来。 ” 但我们看到的情况，恰恰完全相反。我可以给你看一些实际的例子。有一家叫 Ramp 的公司，它主要做的是企业信用卡和费用管理这一类产品。 你可以看到在 2025 年 1 月，这里出现了一个非常明显的陡增。那其实正好对应了一个时间点：企业真正开始大规模采用这些东西的时候。 那问题来了 ——Ramp 的用户是谁？
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这类公司未必是创业公司，而是思维更靠前、更愿意拥抱技术的成熟企业，不一定是 GE 这种传统巨头，而可能是在湾区或纽约、拥有成千上万名员工、希望在技术上走得更前的公司。他们逐渐意识到像 GPT3.5 这样的东西，其实已经相当不错了。最初的反应往往是 “ 哇，真的很厉害 ” ，比如用它写一集新的《 Seinfeld 》，能做出很多让人惊叹的事情，更像是一种炫技式的魔术，用来惊艳朋友。而现在，魔术实际上已经进入了企业，为人们节省了时间和金钱。
你们从这次分享里可能会感受到我对人类行为的一个基本判断： 每个人本质上都想要两件事 —— 变得更有钱，同时变得更省力，也就是用更少的工作换取更多的经济回报。 而这正是 GenAI 真正解锁的东西，而且这种变化已经在当下开始发生了。过去一段时间里，这条曲线看起来相对平缓，但现在已经明显开始加速拐头了，你既能从企业支出的变化中看到这一点，也能从各家公司的增长中看到这一点，无论是在 infrastructure layer 还是在 Apple 这一层面。至于这些公司到底是被高估还是低估，其实反而没那么重要，因为这种事情本来就很难精准择时； 真正重要的是，它们正在创造的价值规模本身，已经大到惊人的程度。