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本文来自微信公众号：AIGC从0到1，作家：王零壹，题图来自：视觉中国
从2023年启动，我就在试图搞明晰一件事：AI之间的竞争，究竟按什么逻辑伸开？
前边几篇著作有读者响应，说我可爱用宏不雅大词，莫得行动价值，尤其是这篇开年重磅万字长文范式复盘：咱们身在AI奇点之中。其实，范式等于共鸣信念，范性是微不雅特色，而我层层拆解、想搞明晰的是范式底下的范性——这一轮AI竞争里，有几个特色和以往悉数贸易竞争都不一样，恰是这些范性，将决定谁赢、谁死、谁在悄然无声中变成别东说念主的器具。
《前文Agent竞争推演：谁会赢，谁会死，按什么逻辑（万字慎点）》态状了举座概述：三个竞争层面，四个演化阶段。但有一块舆图只画了界限，莫得走进去——垂直Agent之间，相互如何竞争？
春节后寰球都在加快研发出品，但莫得东说念主回话阿谁悉数从业者最介意、最胆怯、每天都在面临的问题：
我和同赛说念的敌手，到底在争什么？争的逻辑是什么？我当今的每一步，是在赢如故在输？
当我信得过把这个问题休止——意图的结构、任务的界限、数据飞轮的歪斜时机、落魄文积攒的内容——我有一种后背发凉的嗅觉。
因为范性的不同，可能有些创造者，正在一个诞妄的战场上打一场诞妄的仗。
他们以为在打功能战，其实战场是意图层。他们以为在比模子质地，其实决胜点是数据积攒速率。他们以为竞争敌手是同业业的同类居品，其实信得过的敌手可能来自实足不同的领域——而信得过的盟友，可能正在变成恐吓。
01 你以为在打功能战，其实战场是意图层
{jz:field.toptypename/}打一场战的第一步是，找到主战场在哪？这像是一句正确的鬼话，却是最难的第一性旨趣。
用户说“我想让公司增长”。有东说念主要把这句话翻译成：搜索这10家公司、草拟这3封邮件、安排这2个会议。谁作念这个翻译，谁就决定了下流悉数器具的调用权。
这等于意图层。a16z把它称为“AI时期最有价值的地产”——因为限定意图翻译，就等于限定了用户钱包到具体行动之间的悉数旅途。
但意图本人，比大多数东说念主瞎想的复杂。Stanford HAI的参谋指出，用户意图不是线性的，而是图状的：
主意图：用户说出来的主张
隐含意图：没说出来但默许存在的（“别搞坏我现存的系统”）
禁止意图：相互衡量的主张（速率 vs 质地）
演化意图：跟着用户学习而握住篡改的主张
能建模齐全意图图谱的Agent，和只实施名义那句话的Agent，就业的根底不是归并件事。前者在积攒领略，后者在破钞契机。
Google DeepMind的参谋进一步指出：意图界限不是语义的，是情境的。“帮我查一下这个药的反作用”——从大夫嘴里说出来和从病东说念主嘴里说出来，是实足不同的意图。用“医疗AI”、“法律AI”这么的语义标签切割市集，会握住遭遇界限失效的情况。
Microsoft Research的论断最径直：意图瓦解是个性化问题，不是NLP问题。用户险些从不在职务层抒发意图，他们在主张层抒发。Agent必须从“我想让公司增长”推断出“当今应该作念哪个具体任务”——这个推断智力，依赖的是对这个特定用户的深度领略，不是通用模子智力。
是以意图层的竞争，内容上是一场领略深度的竞争，不是功能竞争。
大多数垂直Agent不时了模子层的派遣——我比你多一个功能，我的模子比你准小数——介意图层的竞争逻辑眼前，险些没专门旨。
02 你以为竞争敌手是同业，其实竞争单元是任务
在现实舆图中要争夺的是山川河流、城池堡垒，介意图层战场的竞争单元是什么呢？我想，这个问题自然抽象，但极其要道！
“法律AI”不是一个市集。
望望法律AI赛说念真实发生的事：Harvey作念通用法律，Ironclad作念合同照顾，EvenUp作念东说念主身伤害案件，Casetext作念法律检索（最终被Thomson Reuters以6.5亿好意思元收购）。他们都叫“法律AI”，但他们服求实足不同的用户、实足不同的使命场景、实足不同的到手轨范。他们之间的竞争，远比名义看起来少得多。
信得过的竞争单元，是任务。
First Round和Reforge的参谋给出了任务的齐全界说，需要四个身分：
触发情境：什么情况下用户需要这个
盼愿着力：用户想要什么
拘谨条目：用户在什么放辖下操作
到手轨范：用户怎样判断到手
用这个框架，“帮创业公司CEO在30分钟内完成合同风险判断”和“帮大所讼师完成并购案的诉讼文书参谋”，是两个实足不同的任务，两个实足不同的市集。
这个领会有两个让东说念主后背发凉的引申：
第一，归并溜业的两个居品可能根底不竞争。如若任务界说不同，用户不同，数据不同，到手轨范不同，买球投注平台app竞争就不存在。你花大都元气心灵盯着的“同业”，可能根底不是你的敌手。
第二，不同业业的两个居品可能径直竞争。一个法律合规Agent和一个金交融规Agent，如若都在就业归并家企业合规总监处理跨领域问题，他们就在争夺归并个用户的归并个判断权。你从未夺目过的“新手”，可能正在抢你的中枢用户。
a16z进一步指出了任务层在悉数这个词意图层级里的计策位置：
主张层（“我想让公司增长”）：市集最大，但径直面临OpenAI和Anthropic
任务层（“帮我找10个潜在客户”）：垂直Agent的甜密区——饱胀具体不错实施，饱胀泛泛不错有界限
纪律层（“在LinkedIn搜索XX”）：市集最小，但高度可退缩
但任务层有一个抓续的恐吓：任务层和纪律层之间的界限，会跟着模子智力晋升而握住下移。今天需要你作念的任务层使命，翌日可能被模子原生智力降维到纪律层，然后被器具化、商品化。任务层的玩家，必须抓续朝上移动，更深地领略用户的主张层意图，才能保抓价值。
03 你以为在比模子，其真是比数据积攒速率
有了竞争单元，那比的是什么呢？数据、数据、如故数据！
Bessemer Venture Partners对垂直agent市集的参谋，给出了一个露出的竞争阶段图。
第一阶段（0～12个月）：功能平权期
悉数玩家功能各异不大，竞争靠营销和价钱。这个阶段的起初莫得实质意旨。今天的第别称，翌日可能被一个功能临近但营销更好的敌手稀奇。
第二阶段（12～24个月）：数据分化期
这是信得过的要道窗口。有真实客户数据的玩家启动拉开差距。数据飞轮启动动掸：更多真实场景数据 → 更好的居品性量 → 更多用户 → 更多数据。这个飞轮一朝转起来，侍从者很难追上。
第三阶段（18～36个月）：神气固化期
头部玩家种植了难以逾越的数据壁垒。其后者唯有两条路：去更细分的子赛说念，或者退出。
NFX的参谋给出了市集歪斜的具体条目：当起初者积攒了3～5倍于第二名的考验数据时，市集启动歪斜。在大多数垂直市集，这个歪斜点发生在第一个严肃玩家干涉后的18个月傍边。
竞争的内容不是模子质地，是数据积攒速率。
因为寰球都在用相似的基础模子，模子质地的各异会越来越小。信得过的各异来自两个地方：你有莫得这个领域的专少见据，你的使命流镶嵌有多深。
这意味着：当今好多垂直Agent在作念的事——优化模子调用、打磨居品体验、作念功能迭代——在竞争逻辑上是次要的。最紧要的事，是以最快的速率积攒最多的真实场景数据，在那18个月的窗口期里种植3～5倍的数据上风。
窗口期关闭之后，再致力于也很难篡改神气。
04 颗粒度：你能吃多大的任务
颗粒度的收受，内容是意图层级的收受——你决定在哪个位置种植字据地？
往上走的诱导很真实：任务层的玩家都想往主张层移动，因为主张层市集更大、粘性更强、切换老本更高。
但往上走有一个致命罗网：主张层需要的不是更多功能，而是更深的落魄文积攒。莫得在职务层设驻足够的信任和数据，径直宣称我方在主张层，开云app是空的。用户不会因为你宣称“我是你的万能使命Agent”就把高层判断权交给你。判断权是一层一层往上交的，每一层都需要用履行的任务完成质地来换取。
往下走相似有罗网：纪律层看起来安全，作念器具和API，被其他Agent调用。但纪律层的界限会随模子智力晋升而移动。今天的纪律层使命，翌日可能被模子原生智力径直消灭。
均衡点唯有一个：你的真实就业智力能匹配的那一层。量入制出，计策清醒。
还有一个更风雅的判断器具——生态位的四个维度：
功能生态位：你治理什么任务
用户生态位：你就业谁
数据生态位：你积攒什么专少见据
关系生态位：你在用户使命流的哪个位置（上游/中枢/下流）
两个Agent在这四个维度上高度类似，就会发生横蛮竞争。有饱胀各异，就不错共存。这个框架比“归并垂直”或“不同垂直”的判断精准得多——它告诉你竞争的真实烈度，而不仅仅名义的行业标签。
05 移动速率：从任务层打到主张层
如安在战场上穿插？有层峦叠嶂、有志愿军战术穿插、也有2023年用8万发炮弹打一个主张的饱和迫切战例。
移动的条目有三个档次：
细分任务的就业质地→ 能高质地完成单个任务，种植基础信任。这是来源，莫得这个，后头都是空的。
细分任务的连贯性→ 多个干系任务构成齐全的使命流，用户启动依赖你处理一悉数这个词主张，而不仅仅单个任务。这是从任务层向主张层移动的要道高出。
细分任务的领域代表性→ 你完成的任务越能代表这个领域的中枢使命，主张层的意图就越向你采集。作念边际任务积攒不了意图层的领会，作念中枢任务才能。
移动的内容是：让用户在某个领域里，把越来越高层的判断权交给你。这个过程不可跳班。
速率是每一步的质地和连贯性共同决定的。一个在中枢任务上抓续高质地托福的Agent，比一个功能好多但每个都作念得一般的Agent，移动速率快得多。
06 护城河：落魄文积攒，活动不是功能
有迫切势必有守护，别的部分在《别FOMO了，AI信得过护城河不是本领，是…》先容过了，这里只说落魄文积攒。
三种落魄文，层层叠加：
个东说念主落魄文：用户的偏好、风尚、相通作风、风险界限
组织落魄文：公司经由、团队动态、历史方案款式
领域落魄文：行业常识、监管规则、最好实践
这三层落魄文跟着就业时辰增长而加厚。用户移动的老本，不是“我要把数据导出来”，而是“我要重新让一个新Agent领略我的这一切”。这个老本会随使用时辰指数级增长。
但这里有一个来自移动互联网时期的紧要申饬。
Benedict Evans的参谋梳理了转顷然期的生计限定：活下来的是领有“活动”的App——Uber领有叫车活动，Instagram领有好意思照分享活动，Waze领有社区驱动及时路况；死掉的是只提供“功能”的App——天气、手电筒、计较器，一王人被系统原生功能杀死。
Waze的案例尤其值得深念念。导航功能被Google Maps和Apple Maps原生化了，但Waze活下来了，因为它领有的不是导航功能，而是“司机社区共同崇尚及时路况”这个活动——这个活动，平台没法原生化。
论断：护城河要建在“活动”上，不是“功能”上。
功能不错被复制，不错被原生化，不错被更好的模子消灭。活动——用户在你这里酿成的使用风尚、使命流依赖、判断录用——才是信得过难以移动的钞票。
还有一个恐吓需要正视：如若意图本人发生了移动——用户的需求升维了，你还在正本那一层——护城河就变成了围墙。落魄文积攒是壁垒，但它同期亦然惰性。最危机的时刻，是你的用户也曾启动需要主张层的就业，而你还在用任务层的逻辑就业他们。
07 生态里谁是一又友，谁是敌手
毛选《中国社会各阶层的分析》写说念：“谁是咱们的敌东说念主？谁是咱们的一又友？这个问题是立异的首要问题。中国往时一切立异战斗奏效甚少，其基本原因等于因为不可协作信得过的一又友，以报复信得过的敌东说念主。”
在新的范性中，一又友和敌手要重新离别。
用Brandenburger和Nalebuff的价值网框架来看，Agent生态里有四类关系方：用户、供应商（LLM提供商）、竞争者、互补者。
最紧要的知悉：互补者和竞争者之间的界限，会跟着延长而移动。今天的盟友，是翌日最危机的竞争者。
一个销售Agent和一个CRM Agent，今天是互补关系。但当销售Agent启四肢客户照顾，或者CRM Agent启四肢念销售自动化，他们就变成了径直竞争者。这个回荡通常发生在两边都莫得充分坚韧到的时候。
生态关系的判断逻辑：
使命流落魄游的Agent→ 自然互补，主动深度集成，越早越好。在延长之前通过API集成和数据分享设驻足够深的合作，使得分开的老本高于合作的收益——这是锁定盟友关系的正确时机，不是比及对方启动延长再谈。
相邻场景的Agent→ 当今是盟友，延长之后界限浑沌。YC的判断框架：当对方就业的是你用户的非类似使命流，且集成创造的价值大于竞争能取得的价值时，合作；当对方干涉你的中枢使命流，且你在类似区域少见据上风时，竞争。
归并任务的Agent→ 径直竞争，数据积攒速率决定赢输。这里莫得太多计策可言，等于实施速率和数据质地的比拼。
LLM提供商→ 既是供应商亦然潜在竞争者。Ben Thompson的分析给出了露出的接纳阈值：水平的、本领可复制的、计策紧要的功能会被接纳；垂直特定的、需要专有真实宇宙数据的、需要监管合规的功能不会被接纳。
对应的寂然性策略有五个维度：多模子架构（本领寂然）、数据不放在对方就业器（数据寂然）、让用户宗旨你而不是底层模子（客户关系寂然）、去监管复杂的深水区（监管寂然）、种植开源社区（社区寂然）。
当垂直已有携带者时，First Round给出了三便条垂直策略：往深走（专利诉讼AI，而不是法律AI）、往邻走（法律AI → 合规AI → 监管AI）、往落魄走（携带者作念企业，你作念中小企业）。子垂直策略在子垂直有专少见据需求时最灵验——如若数据需乞降携带者高度类似，子垂直的壁垒等于假的。
左券层，我觉得闭源轨范和开源轨范会并行，随机率酿成中好意思各自的轨范体系。开源的场地是笃定的——追求零摩擦、追求普适性。这个话题下一篇单独写。
竞争生态位的“利基”多维坐标图 (Multidimensional Niche Coordinate Map of Competition)
08 最终神气：意图层会被谁等分
结尾念念维，种植递归坚韧，当潮流退去时才不会光着裤衩，这小数很紧要，既要有冲浪的自在，也要最终上岸。
Ben Thompson用团聚表面作念了一个预计，我觉得是现时最有阐明力的分析。
互联网时期，团聚器限定需求，商品化供给。Agent时期，相似的逻辑在更高层运作：限定意图的Agent，会把悉数下流专科化Agent变成它的器具。
但意图比需求更难团聚，因为意图是个东说念主化的、情境化的。这个特色决定了最终神气不会是一家通吃：会出现多个意图团聚器，每个适当一个主情境——使命Agent、个东说念主Agent、可能还有领域专属Agent。每个团聚器会商品化其情境内的悉数器具。
a16z的预计：意图层最终会被2～3个Agent等分，赢得这些槽位的公司，对悉数下流器具和就业有稠密杠杆。
对垂直Agent来说，这个神气意味着两种庆幸：
一种是成为意图团聚器——在某个主情境里，成为用户第一个猜想、第一个调用的阿谁Agent。这需要饱胀深的落魄文积攒，饱胀强的任务完成纪录，饱胀高的用户信任。
另一种是成为被调用的专科器具——介意图团聚器的编排下，提供某个细分智力。这不是失败，但它意味着订价权和用户关系都在团聚器手里。
Harvey在法律赛说念的策略值得再看一遍：它在成为通用法律意图团聚器的同期，通过收购专科化玩家来补全智力。赢家的策略是：我方占领意图层，然后把专科化器具变成我方的军火库。
垂直Agent的竞争，名义上是速率和资源的比拼。
信得过的战场，是数据积攒速率，是落魄文深度，是用户脑子里阿谁“这件事找谁”的已而。
谁占了阿谁已而，谁就占了意图层。
其他东说念主，都在给它打工…
参考文件
Stanford HAI（2025）.The Intent Graph: How Agents Should Model User Goals
Google DeepMind（2025）.Semantic vs. Contextual Intent Boundaries
Microsoft Research（2025）.Intent Decomposition in Agentic Systems
Andreessen Horowitz / a16z（2026）.The Intent Layer: The Most Valuable Real Estate in AI
First Round Capital（2026）.The Sub-Vertical Strategy: How to Win When the Vertical is Already Taken
First Round Capital（2025）.Why Vertical AI Markets Are Actually Job Markets
Reforge（2025）.JTBD and AI Agents: Redefining Market Boundaries
Bessemer Venture Partners（2026）.Within-Vertical Competition in AI Agents
NFX（2026）.Network Effects and Tipping Points in Agent Markets
Benedict Evans（2025）.Lessons from Mobile App Competition for the AI Era
Stratechery， Ben Thompson（2026）.The Aggregation Theory Applied to Agent Markets
Stratechery， Ben Thompson（2025）.The Innovator's Dilemma for LLM Providers
Andreessen Horowitz / a16z（2026）.Context Accumulation as Competitive Strategy
Y Combinator（2025）.When Vertical Agents Should Partner vs. Compete
The Information（2025）.Competitive Dynamics in Legal AI: A Case Study
本文来自微信公众号：AIGC从0到1，作家：王零壹
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