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编者按 AI时代，重新定义竞争的本质 过去数十年，我们笃信一条朴素法则：谁掌控更多资源，谁就更可能赢得竞争。于是，企业竞相追逐资本、争夺顶尖人才、抢占前沿技术、拓展渠道网络。 然而迈入AI时代，一个引人深思的现象悄然浮现：越来越多的企业使用同源大模型、同类智能体、同款AI工具，但彼此间的竞争势能非但未趋同，反而加速分化。 有的企业借AI实现跃迁式增长，有的则重金投入却收效寥寥。当技术日益平民化、资源获取愈发便捷，企业之间的真实差距，究竟源于何处？ 我们正经历一场竞争底层逻辑的深层迁移——优势的源头，正从“我拥有什么”，转向“我如何组织交易”。
同样的AI能力，为何产出截然不同？
先看两个典型对照。
语言学习平台多邻国（Duolingo）于2023年接入业界通用的GPT-4，推出Duolingo Max服务。它并未将AI简单包装为问答功能，而是深度融入其“订阅制+游戏化”的商业系统：AI驱动的角色对话、个性化错因解析、即时反馈讲解……这些都成为用户续订的关键动因。模型人人可用，但多邻国的用户停留时长与付费转化率双双跃升。
反观另一面，大量高投入低回报的案例屡见不鲜。麦当劳便是代表——近年在AI领域持续加码：动态菜单推荐、门店语音点餐、联合科技巨头共建门店AI中台等。但这些尝试大多止步于“用AI优化旧流程”，并未触动它与消费者、加盟商、供应链伙伴之间的权责分配与价值交换规则，自然难以构筑他人难以复刻的竞争屏障。更普遍的是，多项行业调研显示，多数企业的生成式AI试点项目虽耗费可观，却迟迟无法兑现商业价值——AI被当作补丁贴在既有流程上，效率略有提升，壁垒却丝毫未立。
同样调用大模型、部署相似智能体，结果却云泥之别。差异显然不在“是否用AI”，甚至越来越无关乎“模型精度高低”——尤其当DeepSeek于2025年初开源顶级模型、大幅压降使用门槛后，AI已真正进入“即取即用”阶段，模型本身愈发难成差异化支点。那么，真正的分水岭在哪里？许多企业家陷入共同困局：不用AI恐被甩下，用了又难见突破，兜兜转转，终又回到拼资本、抢人力的老路，深陷同质化内耗。
症结在于一种惯性思维：我们习惯将优势归因于先天禀赋，预设“有价值、稀缺、难复制”是资源固有属性。这套逻辑在商业模式长期稳定的年代成立；但当AI显著降低“设计新商业逻辑”的成本时，它便彻底失灵。
本文核心主张是：AI时代真正可持续的竞争优势，并非来自AI技术本身，而源于以AI为杠杆重构的、独一无二的利益相关方交易结构——即商业模式。 更精准地说：当所有玩家采用相同模式时，资源禀赋决定胜负；一旦模式出现分野，资源便不再是起点，而是被嵌入特定交易结构后才获得意义——正是结构，决定了哪些资源具备价值、哪些能力得以固化为壁垒。 回顾前述案例：多邻国胜出，靠的是将AI嵌入独有交易结构，而非采购了更优模型；那些成效不彰的企业，大多只是把AI作为工具嫁接在陈旧结构之上。
四种竞争图谱，同一AI，价值千差万别
关于AI能否构建优势的争论常无定论，根本原因在于讨论者身处不同竞争情境。我们以“竞争战略是否一致”与“商业模式是否趋同”为双轴，可将企业竞争划分为四大象限。
其一，效率型竞争（战略同，模式同）。 同一商圈的两家便利店、同一赛道的两家制造厂，盈利方式与价值链角色高度相似。在此场景下，AI仅作为标准化提效工具：你能用AI优化排班减少损耗，对手也能；短期或存成本落差，但随技术扩散，差距终将收敛，最终比拼回归供应链韧性、品牌认知、资金实力等存量要素。这恰是传统资源基础观（RBV）适用的场域——AI难拉开代际差距的认知，在此情境中成立。
其二，模式型竞争（战略同，模式异）。 同样面向中小企业提供财税服务，一家按人工工时计费，另一家依托AI实现自动化合规审查，转为年度订阅制收费——客户群体重叠，但交易规则、定价机制、利润来源全然不同。此处AI并非锦上添花，而是新模式运转的基础设施；一旦验证可行，即便对手购入同等AI能力，也无法复制其客户分层逻辑、收益分配规则与服务交付节奏。不少资源有限的后来者，正是凭借模式创新实现弯道超车。
其三，平台型竞争（战略异，模式同）。 到店团购与即时配送看似业务迥异，但底层均遵循“平台撮合供需、按交易抽佣”的共性范式。AI一方面放大既有规模效应（契合资源基础观），另一方面——更为关键的是——强化平台自身的网络飞轮：“匹配越精准→体验越优→供给端入驻越多→数据沉淀越丰→AI越智能”，形成自我增强的闭环。壁垒根植于整套系统的耦合强度，而非孤立的技术模块。
其四，生态型竞争（战略异，模式异）。 AI原生科研协作平台、自适应智能教育系统，既不与传统软件厂商争夺同一市场，也不共享同一价值逻辑。整个赛道由AI催生，先行者凭借原生设计的交易结构，掌握规则制定权、培育用户心智、构建数据闭环——这些壁垒，在旧范式中根本不存在。
四象限规律清晰可见：模式越趋同，AI越呈现为资源放大器，传统资源观越具解释力；模式差异越大，AI越显现为结构重塑力。其中还隐含一层精微区别——同质模式下的优势，本质是可被要素市场逐步追平的“级差优势”（如你建一万门店，对手可通过并购或招商快速补位）；唯有独特交易结构所催生的、旧体系中从未存在的新资源形态（如订阅制下的用户留存体系、多边平台中的分润网络、AI驱动的数据飞轮），才是真正不可模仿的“结构性壁垒”。简言之：同质模式拼级差，独特结构筑壁垒。
回归本源：资源的价值，由交易结构逆向赋予
为何模式差异能催生远超技术与资源的持久优势？我们需确立一个基本标尺：一套底层逻辑，既要能阐释成熟行业的稳定博弈，也要能解释颠覆性变革与以弱胜强；既可复盘历史，更能指引未来创造。交易结构理论正致力于回应这一标尺。
第一，交易结构是价值创造与价值分配的统一体。 它同步解答两大命题：价值如何被创造（各利益相关方如何协同分工、整合能力），价值如何被分配（收益如何分割、成本如何分担、风险如何共担）。沃顿商学院拉菲·阿米特（Raffi Amit）曾从“活动系统”视角提出相近洞见——商业模式实为跨越组织边界的、相互依存的活动集合。交易结构则更进一步，直指核心关系：谁与谁、依据何种规则进行交易。二者共同指向同一判断：竞争的基本单元，早已超越单个企业的内部资源，升维为跨主体的价值共创系统。
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第二，资源的价值，由交易结构逆向定义。 同一资产置于不同结构中，价值判若云泥，甚至正负逆转：线下门店在传统分销体系中是核心资产，在直营订阅模式中却可能沦为冗余负担；用户数据在一次性交易中仅为副产品，在多边分润平台上却成为关键生产资料。既然一项资源的价值属性（包括稀缺性与不可模仿性）皆由其所处结构决定，“有价值、稀缺、难复制”便非资源天然禀赋，而是独特结构赋予的衍生特征。这也解释了：昔日核心资产，一旦主流交易结构变迁，便可能转化为转型阻力——不是资源失效了，而是定义其价值的结构已更迭。因此，优势的真正源头是交易结构本身——结构先于资源，并为其赋值；而设计交易结构的能力，是生成结构的引擎，但它并非与结构并列的另一优势来源。
第三，真正的壁垒，本质是结构性的。 单一技术可采购，关键人才可挖角，产品功能可逆向；但一整套交易结构极难复制，因其并非孤立节点，而是一张多方嵌套的关系网络——改变模式，意味着要与所有合作伙伴重新协商权责边界、收益分配、风险承担，还需经历节奏磨合与信任重建。学界公认的三大模仿障碍（因果模糊性、社会复杂性、路径依赖性），本质上均非单一资源的属性，而是多主体深度耦合的交易结构所特有的系统性特征。故而，商业模式创新的壁垒，远深于技术或产品创新：结构正确，普通技术亦能孕育壁垒；结构错位，再尖端的技术也终将沦为同质化成本项。
四条实践路径，每个阶段皆可构筑护城河
先厘清一个基础认知：人与AI的关系存在三种递进形态——工具、伙伴、智慧体。AI作为工具时，目标设定、决策判断与责任归属全在人类；作为伙伴时，它在授权范围内自主执行并对结果负责，成为流程中的独立行动单元；智慧体则并非“更强的AI”，而是人与AI认知深度融合后涌现的新主体，行动单位是“我们”，而非“AI”。
据此，AI原生企业的演进可分为四个阶段：赋能型（AI为工具）、形先行（先构建端到端架构）、神先行（AI成为责任主体）、融合型（人—智慧体—智能体三元共生）。常见误区是认为唯有抵达融合型才具备竞争优势。事实恰恰相反——每个阶段均可通过模式创新建立壁垒。需强调：这四种形态与前述四种竞争格局属不同维度——前者衡量“AI原生化程度”，后者界定“竞争关系与模式类型”，二者并不一一对应。一家停留在赋能型的区域零售商，完全可通过差异化交易结构脱颖而出。正因如此，构建壁垒的关键在于主动拉开模式差异，而非执着于抵达最高形态。
赋能型：工具为基，模式破局。 企业内部组织不变，仍可重构外部交易逻辑。不少区域性连锁零售企业均采用通用大模型优化选品与排班，AI能力并无差别；但头部企业将AI沉淀的用户行为数据，将“进货—销售—赚差价”传统链路，重构为“场景化解决方案提供 + 按效果分润”的新型合作模式——同质化用户数据经新结构重塑，跃升为独有核心资产，对手买得到AI，却无法复制这套分润机制与场景数据资产。
形先行：先立端到端骨架。 打破部门壁垒，按价值闭环组建团队、全程交付，AI仍为按需调用的工具。定制家居行业长期存在设计、生产、安装环节割裂的痛点；部分企业组建覆盖量尺、设计、生产、安装、回访的全链路责任小队。AI能力可采购，但小队的权责利配置、协同机制、考核激励等结构性要素极难复制，交付周期缩短与客户满意度提升的优势，不会因对手引入同款AI而消解。
神先行：先让AI担责，倒逼结构进化。 AI在关键环节成为独立责任主体，组织架构暂未变革。诸多电商平台售后体系未变，但退款审核已全面交由AI自主完成，并同步重构平台—消费者—商家三方赔付规则：AI秒级判定、平台先行垫付、事后自动结算。同行可开发类似系统，却无法复制这套三方规则设计与风控数据飞轮——运行时间越久，壁垒越坚固。
融合型：三元共生，动态演化。 组织彻底端到端，“人—智慧体—智能体”三元协同，价值交付、能力进化、规则迭代三大闭环自主运转。协调不再依赖层级指令或逐单谈判，而是由各方内化的共享规则自动触发与校准——规则本身即协调者，且持续自我演进；传统的科层制由此让位于按需聚合、用完即散的柔性协作网络。核心优势不再系于某项静态资源或固定模式，而在于持续自我迭代的进化能力。需指出：并非所有企业必须跃升至融合型，哪怕停留在赋能阶段，只要精心设计交易结构，同样可筑起深厚护城河。
三个认知跃迁，与一把常被误认的钥匙
落地层面，三个思维转变至关重要。其一，跳出技术军备竞赛陷阱。 模型、算力、AI人才皆可外购、可复制，难构成长期壁垒；真正较量点在于谁更能将AI嵌入更具竞争力的交易结构。其二，模式创新无须等待完美条件。 勿待组织变革完成、技术全部就绪后再思考模式——越早从结构维度寻求差异，越早摆脱同质化内卷。其三，将战略起点从禀赋思维切换为设计思维。 先构思最优交易结构，再反向推导所需资源与能力，缺失部分可通过合作、外包或生态共建补足。但这绝不意味着能力不重要——设计是先导，能力是载体，二者绝非非此即彼的取舍关系。
谈及“能力”，还需分层辨析：第一阶能力，是在既定模式中高效交付价值的能力（如供应链管理、品牌建设、渠道渗透、执行力），其价值由交易结构定义，结构变更可能导致其从资产变为包袱，对应传统资源基础观范畴；第二阶能力，则是设计、重构交易结构本身的能力——洞察旧模式天花板、构思新结构并推动验证迭代，这是生成结构的引擎，也是AI时代最稀缺的核心能力，对应蒂斯（Teece）所称的“动态能力”。当下诸多关于“是否还需强调能力”的争议，根源正在于混淆了这两阶能力。
结语
对当今绝大多数企业而言，真正值得深究的已非“要不要上AI”，而是：倘若所有对手都握有同等AI能力，我们凭什么持续领先？答案大概率不在技术部门，而在商业模式的设计深处。未来十年，最成功的企业未必坐拥最多AI资源，而是最早以AI为支点，重构交易结构、重塑利益相关方关系的先行者。因为技术终将普及，而结构决定归属。
撰 文 | 魏炜 北京大学汇丰商学院管理学教授
本文来自微信公众号“中欧商业评论”，作者：魏炜，36氪经授权发布。
