AI 时代的七大幕后操盘手

去年有位从事 SaaS 的友人向我诉苦，他们产品上线仅三月，OpenAI 便推出新版本，直接覆灭了其核心功能。二十多人的团队耗时半年，最终却颗粒无收。他问我：如今创业，是否还有生存空间？

我回答可以，但需先厘清一个关键：你在何处博弈。

AI 领域看似百花齐放，实则权力版图早已定型。掌控入口、算力、定价及规则制定者，方为真正的地主。做产品的，必须认清自己是在他人土地上耕耘。

今日聚焦七位关键人物。了解他们并非为了盲目崇拜，而是为解答一个核心问题：在你所在的细分领域，你的公司凭什么让用户无法替代？

01 黄仁勋：算力即地租，定价权独揽

AI 企业最大的焦虑并非来自竞品，而是算力成本骤增。

黄仁勋与英伟达几乎垄断了 AI 应用底层的成本结构。无论是用 H100 训练模型，还是用 A100 进行推理，即便是宣称低成本的 DeepSeek，底层依然依赖英伟达芯片。这非技术所致，而是基础设施的制约。

当前许多 AI 创业公司的商业模式，都基于“算力将越来越便宜”的假设。然而，若明年黄仁勋判断需求过热，将 GPU 价格上调 30%，你的毛利率便会从 20% 直接跌入负值，该如何应对？市场上唯有这一家能大规模供货。

算力供需关系决定了 AI 商业模式的天花板，而供给端的控制权目前仅掌握在一人手中。

02 山姆·奥特曼：入口即习惯，用户心智即权力

OpenAI 的权力并非源于 ChatGPT 技术最强，而是它已成为人们接触 AI 的首选门户。

若想体验 AI，第一反应便是打开 ChatGPT。入口的权力即用户的习惯性动作。一旦习惯形成，后来者若想颠覆，成本将十倍递增。

更令人警惕的是，OpenAI 如今已不止于模型，更涉足应用层。去年 GPT Store 上线，今年又推出 GPTs 插件市场，众多创业公司的产品仅因 OpenAI 一次更新便被全面覆盖。

基于 ChatGPT 开发需格外谨慎，因其核心功能随时可能被新版本取代。若你具备能力，至少应构建其他壁垒——如行业经验、客户关系、数据闭环等，这些领域巨头短期内难以渗透。

03 德米斯·哈萨比斯：全栈布局，成本结构稳定者胜

谷歌 DeepMind 是唯一的全栈玩家，AlphaFold、Gemini 等模型，TPU 算力，以及 Google 搜索、Android 分发渠道皆在其掌握之中。从实验室到用户终端，整条链条尽在自家手中。

这意味着成本可被严格控制。其他公司训练模型需租用英伟达 GPU，而谷歌自研 TPU；其他公司需花钱买流量，谷歌却可将 Gemini 嵌入搜索结果。价格战终局，成本结构最稳者方能笑到最后。

创业公司虽难做到全栈，但必须确保关键环节不外包。若模型、算力、用户皆需租用或购买，那你经营的并非公司，而是一家租赁机构。

04 达里奥·阿莫迪：企业级市场，嵌入即护城河

Anthropic 的 Claude 在消费端或许不及 ChatGPT 火爆，但在企业级市场正迅猛扩张。众多企业将其作为内部知识库、代码生成器及复杂任务执行工具，因其安全性与可控性更优。

企业级产品所拥有的权力