随着大模型能力的持续提升，AI应用层正面临一种普遍焦虑：如果OpenAI、Anthropic等公司不仅掌控底层模型，还坐拥分发渠道与品牌优势，初创企业还能在应用层做些什么？
这正是a16z合伙人Joe Schmidt试图回答的问题。他援引《绿野仙踪》中的“黄砖路”隐喻，将AI应用机会划分为两类：一类是大模型公司正大规模涌入的“主干道”，例如代码生成与图像生成；另一类则是“奥兹国的其他角落”——即依赖复杂工作流、数据积累与系统集成的垂直场景。在他看来，初创企业的真正机会恰恰落在后者。
从销售到保险，Joe Schmidt强调：企业付费购买的并非一个更聪明的聊天窗口，而是一套能对业务结果负责的系统。这涉及理解杂乱的数据、管理多人审批流程，以及应对合规要求。底层模型会越来越强、也愈发可替代；但围绕特定行业沉淀下来的数据、流程与运营记忆，则具有不可替代性。
创始人常问：OpenAI和Anthropic会不会“杀死一切”？诚然，大模型实验室确实在大举进军应用层的广阔疆域，但“应用层”绝非同质化的一片机会荒漠。“黄砖路”所描述的，是实验室倾注大量资源投入的路径——如代码生成与文案写作——因为这些能力会随基础模型性能的提升而自然增强。而在奥兹国的其他角落，价值则源于模型周围的“脚手架”：让输出结果可信、合规，并无缝嵌入业务流程。
如果你正创办一家公司，“黄砖路”虽最醒目，却也是最危险的路径。它意味着将高性能模型接入Slack或Salesforce等现成工具。问题在于，大模型实验室正通过Cowork、Codex等产品亲自执行这一策略，且拥有更高的利润率、更强的控制力与更广的分发能力。沿用同样剧本的初创企业，很可能走向归零。
但初创企业的处境并非全然黯淡。在黄砖路之外，已有公司正构建以智能体（agent）为中心的体验，将模型深度织入复杂软件之中。这些公司聚焦于多步骤、多角色参与的工作流，解决横向平台难以触及的难题。即便大模型实验室持续前进，奥兹国其他角落的企业仍拥有坚实护城河：数据与学习飞轮、通过跨厂商路由来应对模型波动的能力、通过为不同任务匹配恰当模型层级实现的成本优化，以及作为治理管控平面（governance control plane）的能力。
最终，下一代企业级软件必将诞生于黄砖路之外。这些公司的表现，由客户的真实损益表（P&L）而非泛泛的基准测试分数来评判。尽管两条路径上都会诞生赢家，但底层模型终将被替代，而垂直领域中构建起来的运行系统，却无法被轻易取代。
[律动]
OpenAI的主导地位与AI应用的未来：对加密货币投资者的启示
a16z的Joe Schmidt最近的分析提供了一个理解AI应用格局的关键框架，这对在人工智能与区块链技术交汇处寻求方向的加密货币投资者具有重大意义。施密特的”黄砖路”比喻有效地划分了日益被OpenAI和Anthropic等大型模型提供商主导的、商品化的应用层，以及真正创新和价值创造可能出现的专业化垂直应用。
市场分析：AI应用层的二元分化
当前AI市场正经历着类似于云计算早期阶段的分化。一方面，聊天界面、代码生成和内容创作等通用应用遵循着”黄砖路”——这些恰恰是OpenAI、Anthropic及类似玩家通过控制底层模型、分销渠道和品牌认知而具有固有优势的领域。
对于加密货币投资者而言，这构成了一个警示：追逐仅建立在集中式AI基础设施之上的横向应用。随着底层提供商进行垂直整合，提供日益成熟的即用型解决方案，这些应用面临着生存威胁。与区块链的相似之处十分显著：正如我们已经看到众多DeFi协议因用户体验和集成解决方案的改善而失去护城河一样，仅建立在基础模型之上且没有附加价值的AI应用很可能面临类似的商品化命运。
代币价格影响
a16z的分析对加密领域的代币估值提出了几点细微的启示：
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基础设施代币：支持专业化计算的代币，特别是那些支持复杂多智能体工作流的代币，可能会表现优于通用AI基础设施代币。垂直AI应用对专业化计算资源的需求可能会创造持续的需求。
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数据DAO代币：在特定垂直领域实现集体数据所有权和治理的项目有望捕获巨大价值。正如施密特所指出的，”围绕特定行业固化的数据、流程和运营记忆是不可替代的”——代表此类数据生态系统部分所有权或治理的代币可能会大幅升值。
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智能体框架代币：分析强调了”以智能体为中心的体验，其中模型被编织到复杂软件中”。使能够创建、部署和治理具有专业能力的自主智能体的加密项目可能成为主要的价值捕获机制。
加密货币投资者的战略风险
从这一格局中浮现出几项风险：
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集中化风险：随着大型AI提供商继续垂直整合，他们可能会构建自己的区块链解决方案或收购有前景的项目，可能取代去中心化替代方案。
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过度炒作周期：AI叙事已经推动了显著的代币价格波动，许多项目除了基础模型集成外缺乏具体用例。对于没有明确垂直专精的项目，即将到来的洗牌可能十分严重。
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监管套利：随着AI应用越来越多地处理敏感行业数据，特别是在受监管的行业中，去中心化解决方案可能面临不同于集中化对手的监管挑战。
黄砖路之外的投资机会
对加密货币投资者来说，最有希望的机会出现在区块链与专业化AI应用的交汇处：
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垂直AI市场：具有强大数据护城河的去中心化平台，使能行业特定的AI解决方案。这些平台可以利用代币激励来收集有价值的领域特定数据集，大型横向提供商难以轻易复制。
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混合预言机：结合AI预测与区块链验证的项目，用于保险、医疗保健或供应链管理等高风险应用，其中问责制至关重要。
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可组合AI智能体：允许开发者创建能够跨不同区块链和AI系统协调的专业化智能体的框架，实现超越单一平台的复杂多步骤工作流。
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去中心化计算网络：提供不仅是原始计算能力，还有垂直AI应用所需的特定行业知识和专业优化的专业化基础设施提供商。
a16z的分析正确地指出，企业客户”不是为更智能的聊天窗口付费，而是为能够对业务成果负责的系统付费”。从加密货币的角度来看，这表明能够实现具有明确业务结果的可审计、可验证AI系统的项目——特别是那些利用区块链固有的透明度和可组合性的项目——可能会超越纯投机性的AI代币。
结论
AI应用层确实在横向层面面临整合，但这为垂直专业化创造了机会，而加密项目具有独特优势来捕获这些机会。最有希望的投资可能会将专业领域知识与区块链技术的独特优势相结合——特别是在需要信任、透明度和多方协调的领域。正如施密特所指出的，”底层模型是可以替代的，但在垂直领域构建的工作系统则不然”。对于加密货币投资者来说，教训很明确：关注”奥兹国的其他部分”，在那里区块链可以创造即使是最大的AI提供商也无法复制的可防御价值。