标签： 竞争优势

随着时间推移，行业会逐渐商品化，以相似价格提供相似产品，导致利润微薄。护城河就是解药；你的战略必须构建这样的壁垒。

经济学对预测市场明日动向毫无用处，但在预见塑造整个行业的长期力量方面却极具先见之明。企业战略家忽视这一点将自担风险。

其中一股力量是行业商品化：企业相互模仿彼此的最佳创意，无论是吸引客户的功能特性还是降低成本以提升利润的手段，最终导致产品趋同、成本结构相似。在大多数维度上缺乏差异化的结果是，价格成为唯一的灵活变量。在现实的囚徒困境中，价格持续下跌直至利润归零。这对消费者而言是好事——能以最低价格获得最佳产品——但对企业却极为不利。

为避免同质化，企业需要建立难以复制的差异化优势。最佳选择是创造客户重视的产品差异化，这不仅能带来更高定价（因为客户无法在其他地方获得同等价值），还能扩大市场份额。次优选择是构建成本结构差异化，使企业能将节省的成本转化为利润（留存银行或通过分红、股票回购分配）或增长动力（投入销售、营销或新产品开发）。

持久的差异化优势实属罕见，尤其在软件行业——几乎所有创意都可能被复制。

仅仅拥有”竞争优势”是不够的；这种优势还必须具备持久性。Snapchat首创了”故事”功能，但Facebook和Instagram迅速复制了这一创意，导致其优势未能转化为市场份额：

***【图片注释】

Facebook 从不发明，只模仿*
napchat”故事”功能推出后，Instagram Stories、WhatsApp Status 与 Facebook Stories 迅速复制该创意，三者日活跃用户均在数年内追平并反超 Snapchat 本身。这印证了文章的核心论点——如果优势不具备持久性，”先发优势”便不成立。

如果”竞争优势”不足以维持持久性，那么什么才能做到？

护城河的分类

持久竞争优势常被称作”护城河”，这一概念源自巴菲特。它如同根本真理般无处不在——例如近年来汉密尔顿·赫尔默在《企业七力》中的经典阐述便广为人知。

杰里·纽曼（Jerry Neuman）收集、整理并详细阐述了一套极佳的护城河分类体系（图2）。这类参考框架在分析其他企业（它们正在构建哪些护城河？）或确定最适合自身业务建设的护城河类型时非常实用。

对我来说，最重要的是弄清楚企业周围的护城河有多宽。当然，我最钟爱的是那种拥有巨大城堡和布满食人鱼鳄鱼的宽阔护城河。

——沃伦·巴菲特

【图片注释】

护城河分类图谱（Moats Taxonomy）
杰里·纽曼提出的护城河分类框架，将企业竞争壁垒归纳为四大类——国家授予（State Granted）、特殊专有技术（Special Know-how）、规模效应（Scale）与系统刚性（System Rigidity），并进一步细分出专利、商业秘密、网络效应、转换成本、品牌等具体子类型，是分析任何企业护城河构成的实用参考框架。

一个真实世界的例子将为这些老生常谈的要点注入活力。

将护城河理论应用于商品化市场：云计算

AWS（亚马逊网络服务）是最早且目前仍是规模最大的”云计算”服务提供商。其所在行业是市场商品化的典型范例。事实上，在云计算之前的所有计算基础设施市场也都经历了商品化过程——从独立组件（如内存和硬盘）到完整的实体数据中心（包括电力、网络连接、温控系统和物理安防）。

云计算——按需付费，按小时计费，按兆字节计量，只需轻触开关即可弹性伸缩——在客户价值上实现了显著飞跃，但商品化趋势不可避免，因为任何供应商提供的按小时计费的CPU、千兆字节的磁盘存储以及千兆字节的网络传输服务都大同小异。如果租赁基础设施是唯一的产品，那么唯一剩下的竞争维度就是价格，因此价格不断下降，整个行业逐渐走向商品化。

事实上，这正是已经发生的情况，例如在存储领域：

***【图片注释】

云存储成本变化趋势*
2007 年至 2019 年间，AWS S3、Glacier 及 Azure、GCP 各类云存储产品的每 GB 月度价格持续走低，且同类型存储在不同厂商之间价格高度趋同，直观展示了云计算基础设施服务逐步商品化的过程。

但AWS在很大程度上避免了商品化。这一点从市场份额和利润中可见一斑。自2014年以来，AWS每年的利润都超过亚马逊总利润的一半；2022年，其创造了210亿美元的利润，营业利润率达30%，且仍在增长：

***【图片注释】

亚马逊云服务六年财务表现*
2014 年至 2020 年 AWS 的季度营收（蓝色柱状）与营业利润（黄色曲线）双双持续攀升，营收从约 10 亿美元增长至超过 125 亿美元，印证了 AWS 在避免商品化的同时实现了规模与盈利的同步扩张。

如果竞争对手有可能通过降价抢走业务，他们一定会这么做。事实上，他们已经这么做了；像谷歌、微软和阿里巴巴这样的竞争对手对类似服务收取更低的费用。尤其是谷歌，每年支出比收入多出数十亿美元，而且他们拥有所有必需的”聪明人才”，但即使在2022年达到规模，其云计算服务年收入200亿美元，他们仍然每年亏损近40亿美元。这些都没有损害AWS的利润，这证明AWS并未被商品化：

***【图片注释】

命运分化——AWS 与谷歌云的盈利对比*
以两家公司营收规模相近的年份为基准，此后四年 AWS（蓝色）持续盈利且利润逐年攀升，谷歌云（红色）则持续亏损，直观说明尽管处于同一商品化风险极高的行业，AWS 凭借其护城河实现了谷歌云未能复制的盈利能力

为什么没有？我们可能会认为答案是”护城河”，但AWS的护城河是什么？

AWS 护城河

2019年，时任AWS首席执行官（现任亚马逊首席执行官）安迪·贾西在与传奇记者卡拉·斯威舍的现场访谈中被直接问及：为何AWS没有沦为普通商品？贾西立即阐述了他们反商品化战略中的护城河，此处结合分类图中的要点进行注解：

创新速度最快【规模优势+实验意愿】

贾西表示，他们利用自身规模推动更多、更快的创新。具体而言，当前的收入加上未来可预见的增长前景，使得大规模投资创新变得顺理成章。拥有最多创新的平台，将为开发者提供最佳工具，他们认为这是制胜关键。

最大生态系统【互补资产】

最大的供应商将吸引最多的第三方支持，这对开发者至关重要，因为他们必须与其他工具集成，尤其是在当今一切皆SaaS的时代。

高级运营成熟度【学习曲线】

贾西表示：”经验没有压缩算法。”即便是微软和谷歌，投入数十亿美元和数千名工程师应对挑战，也无法超越AWS。

还有另一个护城河，贾西没有列出，可能是因为他不想谈论市场份额，1而且可能因为这会被解读为对他们的客户的轻微冒犯：

“领导者”品牌效应

古语有云”选择IBM永远不会被解雇”，如今这句话同样适用于AWS。其逻辑在于：选择市场领导者意味着即使项目进展不顺，你的职业生涯也不会陷入危机，因为你选择了风险最低的选项。通常”领导者”也意味着”更高定价”，这不仅有利于长期差异化，更能提升盈利能力。

还有另一道护城河显然是每家主要云服务提供商战略的一部分；也许贾西没有提到它，因为它有点阴险，因为它涉及锁定:

拥有最丰富的技术菜单可供选择【转换成本】

如果客户只购买CPU、RAM、磁盘和网络等基础服务，他们很容易转向更便宜的云服务。因此，AWS创建了数百种”服务”，覆盖基础设施领域中每一个可以想象的角落：大数据存储与检索、网络分析引擎、AI算法、日志记录、警报、变更管理、源代码仓库、网络防火墙，以及对数十种开源软件包的支持，所有这些都按小时或按GB计费出租。此外，他们通过让每项服务在轻度使用时免费来鼓励使用这些服务。

一个利用这一系列令人难以置信的服务的软件开发者，其生产力会比十年前一个大型开发团队还要高，然而她付出的浮士德式代价是放弃了转向竞争对手的能力，这意味着随着项目增长和定价层级生效，她将被锁定。

护城河是战略的基石。

护城河不会凭空出现或偶然形成；它们需要持续投入和多年优先规划。这正是”战略”应当统筹的内容，而”保持敏捷、随机应变”的做法无法实现这一点。因此，优秀的战略会明确界定企业将构建的一条或极少数几条护城河，并确立挖掘护城河、注入巴菲特所言”食人鱼”的核心行动主题。

亚马逊AWS的案例表明，分类框架仅是起点。具体如何将理论应用于特定企业才是关键。仅声明”我们将建立转换成本”的并非战略，这只是对期望结果的陈述，而非实现路径的阐释。真正具有战略性的转换成本构建方案应更接近以下形式：

目标

通过与客户的技术栈、开发流程和IT管理深度集成，构建高转换成本，从而锁定长期客户。

实现方式

最大化每位客户使用的云服务数量。这需要：

1. 以最快速度开发最多数量的服务，提供更丰富的集成选择。必须拥有比竞争对手更全面的服务矩阵，并树立”创新速度领先业界”的口碑——这既是吸引客户的首要条件，也能在暂未提供客户所需服务时，防止其转向其他平台。

2. 打造引人入胜的”入口通道”，确保服务真正被使用（例如免费层级、优质文档、与其他API预集成、”捆绑套餐”包含多个API）。

影响

1. 如果我们快速构建大量服务，其中部分服务可能表现不佳，或仅作为整体方案的一部分具有战略价值，其自身既无高增长潜力也无盈利能力。这属于”经营成本”，不能作为团队失败或战略失效的证据。

2. 许多独立服务将趋于同质化，尤其当我们仅转售现有开源项目时。我们仍需创建这些服务，因为将它们整合到单一客户项目中是实现目标的必要条件，且客户调研显示他们明确希望从我们这里购买这些产品。创造真正独特的服务更具价值和防御性，因此我们也必须这样做，但其所需投入是前者的百倍。

3. 鉴于（1）和（2）需要大量快速构建的软件，这是一项代价高昂的押注；我们需要在未来三年内投入X0亿美元，并扩大招聘规模。

护城河不仅被命名，还将说明其构建方式，以及二阶后果，甚至是不理想的后果（高成本、使用频繁失败或逐案差异化失败），这些我们不仅接受，而且预期，以服务于构建该护城河的目标。有了这些细节和权衡决策，这便是一项战略，而非空想。

确保你的战略明确说明正在构建哪些护城河，以及构建它们所需的主要多年期活动。

何时挖一条护城河

我长期以来一直是 Slack 的粉丝。 这篇关于 2020 年 Slack 的文章 是我早期传播最广的文章之一。三年过去了，发送了数万条 Slack 消息后，我对 Slack 的信心比以往任何时候都更足。而且我并非孤例。数百万家不同规模的公司都在 Slack 上完成工作。

我们都知道，日常琐事会 拖慢 团队的 进度

来回发送的电子邮件。没完没了的会议。一份永无止境的待办事项清单。但 Slack 是一个可以连接一切、共享和搜索信息，并帮助您的团队以 更少资源做更多事情 的单一空间。通过 Slack Pro，您可以：

将对话集中在一个地方

在 Not Boring，所有内部团队协作都在 Slack 中进行，但我们也通过主 Slack 工作区与投资组合公司、广告合作伙伴和其他社区进行协作。

查找所需，分享所知

从文件到照片再到对话，每个人都可以访问曾经共享过的任何消息，从而拥有 做出决策 和 推进工作 所需的所有信息。Ctrl+F 让世界运转。

即时连接，使用群聊

有趣的事实是，我和 Dan 从未安排过视频会议。但我们经常使用群聊。借助群聊，你可以即时与 Slack 中的任何人进行语音通话、视频聊天或屏幕。

最近关于护城河重要性的争论很多。初创公司有护城河吗？或者没有？初创公司需要护城河吗？或者不需要？

在我看来，这场对话缺乏一定的深度和维度，这使得它对创业者和投资者来说都相对无用。我今天想尝试将其弄清楚。

我们开始吧。

何时筑起护城河

科技界有一种信念，认为如果你拥有最优秀的人才团队、最棒的产品和最快的增长——如果你能 “做出人们想要的东西” ——那么你就无需担心护城河 。

这简直是 错的 。

拥有最佳产品、最优秀人才和最快增长的公司，恰恰是护城河对其 最为重要 的公司。

它们是可能足够幸运而拥有的东西去失去的公司。它们是更大、资源更丰富或更小、更快的公司某天将与之竞争的公司。而且，它们越是迅速取得成功，就越会迅速 面临激烈的竞争 。

成功会 加速护城河的需求 。一旦成功变得显而易见，初创公司就会失去 “训练轮” 式的护城河—— 不确定性 ——并且应该已经建立了更持久护城河的雏形。

现在可用于 “搞事” 的时间大大 缩短了 ，许多公司很快就会意识到这一点。

罗杰·斯凯尔

为了奠定基础，什么是 “护城河” ？在《7 Powers》一书中，Hamilton Helmer 将其定义为 “保护企业利润 免受竞争侵蚀力量影响的壁垒” 。他列举了七种类型：规模经济、网络效应、反定位、转换成本、品牌、独占资源、流程能力。关于每种的定义和示例，请查阅 Flo Crivello 的《Mind the Moat》。

“护城河” 并不能帮助你 实现产品-市场契合 （PMF）。正如 USV 的 Fred Wilson 在 2013 年的一篇博文中《 产品 > 战略 > 商业模式 》所写的那样，你需要 先拥有 PMF ，然后才能考虑其他事情。但当你拥有 PMF 时，当你的事业显而易见可能成功时，你应该能够 保护它 免受竞争的侵蚀。

一家风险投资支持的初创公司的最终目标是 公开上市 或 被收购 ，并获得大约 10 亿美元或更多的估值，而不是被其他风险投资机构抬高估值。这可能需要很长时间，通常是七到十年。即使初创公司在竞争对手意识到其意图之前就已大放异彩，它也需要多年来保护和助长这种势头，才能成功退出。对于一切都进展顺利的公司来说，护城河可以 决定是上市 还是成为警示故事。

这个周末，我和 Puja 在 Netflix 上看了《环法自行车赛：未剪辑版》，我觉得 Steve Chainel 在那个全是鹅卵石的赛段说的那句话，很好地概括了这一点：

环法自行车赛：破碎的赛段，Netflix

“你不能在鹅卵石路段赢得环法自行车赛……但你可能会输掉。”

关于护城河的问题最近在围绕 OpenAI API 构建的生成式人工智能初创公司（被不太客气地称为 “GPT 包装器” ）的背景下被反复提及。一方面是风险投资家和纸上谈兵的分析师，他们认为 GPT 包装器没有护城河。另一方面是那些认为构建优秀产品和快速增长最重要，护城河以后自然会出现的创业者。

周五，The Information 报道称，两家生成式人工智能公司 Jasper 和 Mutiny AI 正在裁员。特别是 Jasper，它一直在快速增长。该公司成立于 2021 年，在人工智能热潮周期之前，今年有望实现 7500 万美元的营收。去年 10 月，这种增长让它获得了 15 亿美元的估值 。九个月后，面对日益激烈的竞争，它却在裁员。看来该公司尚未建立 足够深的护城河 来保护其快速增长的成果。它才成立两年，怪不得它。

发生了什么？Jasper 在建立真正的护城河之前，就 耗尽了不确定性缓冲 。让我解释一下。

在《 生产性不确定性 》一书中，Jerry Neumann 写道： “唯一能为新创公司创造超额价值的护城河就是 不确定性 ” ，因为 “ 不确定性 能够 将竞争者拒之门外 足够长的时间，以便建立起护城河” 。

你的想法越明显，越容易构建，你就越需要 快速构筑护城河 。反之，你的想法越不明显，越难构建，你就越有时间构筑护城河。

你应该将所有时间投入产品，还是将一部分时间用于战略，即使在早期阶段，也取决于你的业务中存在多少不确定性。

诺依曼指出了两种不确定性： 新颖性不确定性 （~ 技术风险 ）和 复杂性不确定性 （~ 市场风险 ）。新颖性不确定性是许多深科技公司面临的那种：不确定你是否能够真正制造出你声称要制造的东西。复杂性不确定性则假设你能制造出来，但质疑是否会有足够大且有利可图的市场。

新创业公司有一个 有限的时间窗口 ，在此期间，他们受到不确定性的保护来构筑护城河，如果他们在别人意识到之前未能构筑好，他们的超额利润就会被竞争蚕食，并将难以取得好的结果。

将其简化为一个公式，你会得到类似这样的结果：

护城河深度 = 你的 想法有多么显而易见 – 构建它的难度

这个公式中的变量会随着时间推移而改变，并且确实会改变。不那么显而易见的想法会变得显而易见，因为市场跟上了你的见解，客户用钱包证明你是对的。曾经难以构建的东西会因为 基础设施的改进 而变得更容易构建。一家公司的核心技术可以成为另一家的 API。创始人与投资者一样，都应该根据实际情况的变化来 更新这个公式 。

这个公式解释了诸如 “伟大的公司诞生于熊市！” 和 “你需要与众不同但又正确。” 之类的创业真理。在这两种情况下，增加的不确定性都提供了 更多时间来建立防御能力 。

如果你属于 “新创业公司不需要担心护城河” 的阵营，你可能会举出像 Twitter 和 Airbnb 这样的成功案例，但这些例子忽略了不确定性这个角度。

在博客文章中，Wilson 以 Twitter 为例，说明了一家找到产品-市场契合（PMF）然后转向战略的公司。Twitter 很幸运，即使人们在使用它的时候，它最初看起来也像个 玩具 。潜在的竞争对手直到为时已晚，才认真对待一个人们用来分享午餐内容的产品，并与之竞争。17 年后，我们仍在应对 Twitter 在 复杂性不确定性 掩护下得以建立的网络效应的强大力量。

Airbnb 在其早期也完全专注于产品而牺牲了战略。

Airbnb 种子轮前演示文稿中的 “竞争优势” 幻灯片列出了六个产品特性，但没有真正的护城河（除非你算品牌，但在你拥有它之前，品牌非常薄弱）。

Airbnb 种子轮前演示文稿，来自 Failory

正是因为这个原因，他们才能成功，而这并不仅仅是因为产品的卓越。更重要的是，Airbnb 最初看起来是个 糟糕的主意 ！Airbnb 在融资方面遇到了极大的困难。他们一次又一次地遭到投资者的 拒绝 。这其中可能蕴含着一个普遍规律：你越容易获得融资，你就越需要 立即建立护城河 。

复杂性和不确定性为 Airbnb 赢得了时间 ，得以发展出品牌和网络效应护城河，并一路支撑其高达 910 亿美元的市值。最终，他们投入了大量的时间、金钱和精力来构建这些护城河——比如，他们雇佣团队来 精细地平衡供需 ，并与迪士尼合作绘制用户体验的故事情节——但鉴于当时人们是否愿意支付费用住在别人家的沙发上存在着巨大的不确定性，他们将精力首先集中在打磨产品上， 而不是担心护城河，是明智的。

这就是为什么风险投资家和评论界对生成式 AI 缺乏护城河大肆叫嚷。 几乎没有不确定性 。

在 ChatGPT 的基础上进行开发，会 扼杀新颖性不确定性 。我认为大家对此都表示同意。但许多生成式 AI 产品早期就取得的巨大成功，也 扼杀了复杂性不确定性 ！如果你开发了一款开始受到欢迎的生成式 AI 产品，你将面临其他初创公司、自筹资金的公司、独立开发者以及觊觎你用户的现有巨头的围攻。

竞争在所难免 。在一个发展缓慢或技术新颖的领域，竞争或许是可以接受的，因为你有足够的时间构筑初步的护城河和客户忠诚度。然而，在一个像生成式 AI 这样快速发展的领域，等到竞争对手来临时，你可能还没有构筑起足够强大的护城河。

在一篇题为生成式 AI 公司终将拥有护城河的文章中，Battery Ventures 的 Brandon Gleklen 认为，生成式 AI 公司可以不必担心护城河，因为就像它们之前的云公司一样，它们可以随着时间的推移，通过倾听客户的声音并根据用户反馈进行演变来构筑护城河——尤其是 规模经济 。

我想表达的观点是，在生成式 AI 这样一个确定性很强的领域，情况并非如此。对于在不确定性中运营的公司来说， “最终” 是一种奢侈。

当然，当我们从 GPT 包装器（GPT wrappers）的视角放远来看 AI 领域时，会发现一些非常赚钱的机会。有两个例子突显了在不确定时期构筑护城河的重要性，以便在不确定性消退后保护自己：Hugging Face 和 Runway。

当 《Attention is All You Need》 论文在前一年引入 Transformer 架构时，Hugging Face 团队在 GitHub 上创建了 Transformers 开源库，该库在开源社区中 大受欢迎 。

Hugging Face 全力以赴地成为了 “机器学习领域的 GitHub” ，托管开源模型和数据集，构建工具供用户构建、训练和部署这些模型，并培育了一个开发者社区。

Hugging Face 在 AI 成为显学之前的 “复杂性不确定性” 阶段运营了五年，并利用这段时间 构筑护城河 ，其中最强大的就是 网络效应 。有传言称，其收入为 3000 万至 5000 万美元，并且正在以 40 亿美元的估值进行融资。

如果 Hugging Face 是利用 “复杂性不确定性” 所提供的时间成功构筑强大护城河的典范，那么 Runway 则是正在发生的案例：它能否在 “新颖性不确定性” 的限时钟到期之前构筑起护城河？

Runway 也成立于 AI 繁荣之前，即 2018 年，旨在打造 “世界上第一个端到端的 AI 生成平台” 。它面临着 “新颖性不确定性” —— 2018 年时 AI 甚至难以生成图像，更不用说视频了。当它从 Lux Capital 筹集 200 万美元时，其投后估值仅为 900 万美元。

在过去五年里，它基于自身的应用研究，构建了 最先进的视频模型 。最近，它宣布推出 Gen-2，这是市场上最好的产品：

6 月，Runway 筹集了 1.41 亿美元的融资，投资者包括谷歌、英伟达、Salesforce 等，公司估值达到 15 亿美元。

因为 Runway 所构建的东西 很难实现 ，而且直到最近才显现出其可行性，所以它至今仍受到新颖性不确定性的保护。它们还快速地推出了产品以保持领先。不过，我不确定该公司是否真的拥有护城河，它应该在不确定性耗尽之前 迅速采取行动 来挖掘它们。

这就是为什么战略对初创公司很重要，即使它不酷。最简单的说， 早期初创公司的战略就是将有限的资源投入到 挖掘护城河 上，直到你消除了足够的不确定性来吸引真正的竞争对手。

我想写一篇捍卫战略的文章已经有一段时间了，但我曾答应自己要让这篇文章保持简短精炼，所以我会留待以后再写。

目前，很明显的是，虽然并非所有初创公司在早期都需要护城河，但当它们最终的成功对自身显而易见而对其他人却鲜为人知时，它们确实需要 开始挖掘护城河 。如果它们足够幸运，总有一天会拥有显而易见值得攻击的东西，护城河就会变得重要。