# 被颠覆，还是直接出局——你卖的东西，AI 现在免费送了吗？

曾经身价过十亿美元的创业公司里，已经有 220 多家如今市值不到巅峰的一半，一位前 DoorDash 高管说得很直白：工作流类 SaaS 会在十年内「被颠覆，或者死掉」。与此同时，新冒出来的那批「AI wrapper」创业公司，预计约 80% 会失败。两类截然相反的公司，正因为同一个原因走向死亡——它们卖的，正是 AI 现在免费提供的东西。这场生存测试只有一个老实的问题，而无论你在做什么，都值得拿来问问自己。

- **Author:** Fedor Chishchin
- **Published:** 2026-06-09
- **Tags:** business, careers
- **Source:** https://fedorthinks.com/zh/blog/disrupted-or-dead

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本月有一个让人发憷的数字：有
[220 多家曾经身价过十亿美元的公司，如今成了「坠落的独角兽」，](https://www.cnbc.com/2026/06/01/ai-startup-valuations-pre-chatgpt.html)
市值不到巅峰时的一半——其中不乏 Glossier、The Farmer's Dog 这样的名字。最后一轮融资发生在 2021 年的创业公司，平均跌掉了 68%。一位前 DoorDash 工程负责人一句话点破了气氛：工作流驱动的企业级 SaaS 会
[「在未来十年里被颠覆，或者死掉」。](https://www.cnbc.com/2026/06/01/ai-startup-valuations-pre-chatgpt.html)

现在把它和另一个听上去截然相反的事实放在一起看：新冒出来的那批 AI 创业公司——也就是所谓的「wrapper」——
[预计同样有大约 80% 会失败](https://www.techtimes.com/articles/316961/20260521/ai-took-about-80-global-venture-funding-last-quarter-thin-wrapper-apps-were-not-winners.htm)。
所以 AI 出现之前的公司在死，AI 公司*也*在死。这看起来自相矛盾，直到你看清杀死它们的是什么东西——因为根子上是同一个东西，而且它是一道你现在就能拿来检验自己手头任何项目的测试题。

## 两类截然相反的公司，同一个致命错误

那些濒死的、ChatGPT 之前的创业公司，大多卖的是*劳动力和工作流*：一个工具，外加一支团队来跑某个流程，通常按用户数收费。它们的优势在于，过去做这件事得动用很多人。AI 把这个优势抹平了——
[过去需要 500 人干的活，现在 50 个工程师就够了](https://www.cnbc.com/2026/06/01/ai-startup-valuations-pre-chatgpt.html)，
而一个你能自动化的流程，迟早会有人去自动化。护城河就是那份「难」，而 AI 把它变简单了。

那些濒死的 AI wrapper 下的则是镜像式的赌注。它们的产品是套在模型外面的薄薄一层——给 ChatGPT 或 Claude 加了个漂亮的界面。问题在于：那是
[一个功能，不是一家公司](https://maccelerator.la/en/blog/startup-strategy/why-ai-wrappers-don-t-have-moats/)，
而模型厂商下个月就能把它加进去，免费，给所有人。更糟的是，wrapper 每次调用都要付 token 成本，所以它的利润率在 40% 上下打转，而真正的软件能跑到 70–80%。一类卖的是 AI 替代掉的劳动力，另一类卖的是 AI 商品化掉的模型。方向相反，错误一模一样：**两者都把自己全部的价值，建在了 AI 现在免费提供的那个东西上。**

## 生存测试就是一个老实的问题

把行话剥掉，只剩下一个问题，就能把幸存者和阵亡者分开：

> 如果某个基础模型下个月把你的核心功能加了进去，或者五个用着 Claude 的工程师一个周末就能把你的产品重做一遍——那你还剩下什么？

如果老实的答案是「没剩多少」，那你压根就没有一家公司；你只是有个领先身位，而 AI 刚刚把它吃掉了。如果答案是「那个真正难抄的部分」——那才是你真正的生意，其余一切不过是脚手架。

这就是 [模型从来都不是护城河](/blog/the-model-was-never-the-moat) 那套论证，对准了你自己的生死。能守得住的，是 AI *不会*顺手递给你竞争对手的东西：别人没有的专有或受监管的数据、深深嵌进流程、拔出来会很痛的集成、你一点点挣来的渠道和信任、一个能在特定领域里真正动手做事的系统。脆弱的，则是 AI 现在随叫随到就能提供的东西——通用功能、毫无差异化的劳动力、套在公开模型外面的一层 wrapper。

## 为什么偏偏 per-seat 的 SaaS 最危险

这里有个更锋利的点值得点名。很多濒死的公司是*按人头座位*收费的——而这种模式，正在被 agent 从结构上动摇。如果你软件的「用户」越来越多是替某个人办事的 agent，那么「按登录的员工数收费」就不再描述现实了。这跟
[当你的客户变成一个机器人](/blog/when-your-customer-is-a-bot) 是同一场转变：你的定价和产品所依赖的那些假设，悄悄地不再成立。如果你的收入随着做某件事的人数增长，而 AI 正在缩减做这件事的人数，那你等于把自己的增长，绑在了一个不断下降的数字上。

## 到底该怎么做

你不必是创始人，这件事才跟你有关——它适用于一个产品、一个功能，甚至一份职业：

- **找到那个 AI 递不到竞争对手手里的部分，然后死磕它。** 专有数据、辛苦换来的工作流集成、真正的渠道、受监管的领域。如果你现在一个都没有，那「弄到一个」就是你接下来要干的活。
- **别再去守那个被商品化的层。** 通用功能、薄薄的 wrapper、手工跑的流程——别往一堵 AI 已经穿墙而过的墙上倾注精力。往上走，去做它周围的那个东西。
- **重新审视任何按人头定价的东西。** 如果 agent 缩减了干活的人数，per-seat 的收入就跟着缩水。给结果或价值定价，而不是给登录数定价。
- **假设你当前的优势保鲜期很短。** 当「搭起来」变便宜之后，「难搭」就不再是护城河了。要问的是：当所有人都能搭出来*之后*，还有什么仍然值钱。

## 归根结底

「被颠覆，或者死掉」听上去像是在讲别人那些失败的创业公司，但它其实是一份诊断书。今年正在崩塌的那些公司——无论是老牌的还是 AI 原生的——都共享一个特征：它们的价值，就是 AI 现在免费提供的那个东西，不管那是人的劳动力，还是一个裸模型。幸存下来的，是那些价值藏在 AI *无法*直接送出去之物里的公司：数据、集成、渠道、领域。

所以，老老实实地对你自己的工作问那个让人不舒服的问题：如果模型下个月免费拿到了你的功能，你还值多少？把这个答案想清楚，去做*那个东西*，那么正在杀死所有人的这场颠覆，反而会变成替你扫清对手的顺风。要是躲开这个问题，你就只是一个等着被抹掉的领先身位罢了。