AI产品的护城河到底是什么？不是DAU，也不是Agent

哈喽，大家好，杆哥这篇评论，主要来分析AI产品的护城河到底是什么？不是DAU，也不是Agent

传统互联网时代，DAU是产品增值的底气，关系沉淀、供需协同是稳固的护城河。但到了AI时代，这一切都变了。

无数AI产品迭代竞速，看似功能炫酷，却难抵生命周期短暂的困境。到底什么才是AI产品真正的壁垒？答案或许和你想的不一样。

颠覆认知：AI时代的DAU，是负债不是资产

在互联网时代，DAU就是硬通货。用户越多，网络越密，不仅能提升匹配效率，还能放大整个平台的价值，哪怕短期不盈利，也能获得市场认可。

但AI产品完全不同，多数场景下都是单用户与模型的单向交互。你的使用不会让其他用户体验更好，反而每一次活跃都在消耗算力，产生持续的推理成本。

这种成本多是线性增长，不会随规模摊薄，用户越多现金流压力越大。更关键的是，DAU增长不会带来产品能力的积累，对话结束价值就消失，自然也成不了估值筹码。

认清现实：Agent和Workflow，撑不起护城河

既然DAU靠不住，不少人把希望寄托在技术复杂度上，Agent、Workflow成了热门赛道。但这些其实只是阶段性解决方案，而非长久壁垒。

无论是Dify的模块化封装，还是COZE的Agent框架，核心都是靠工程链路弥补当前模型能力的不足。把复杂任务拆分成步骤，用规则保障执行，让AI显得更聪明。

可随着大模型能力升级，长上下文理解、深度推理等能力补全后，原本需要外部流程实现的工作，正在不断被模型内部接管。曾经的工程优势，最终会变成行业标配。

核心答案：AI产品的护城河，是“懂我”的默契

排除了DAU、Agent这些选项，真正的护城河其实藏在用户与产品的长期交互里——那就是“懂我”的体验。

就像很多ChatGPT Plus用户即便被Gemini 3的强大功能吸引，仍选择续费，核心原因就是ChatGPT懂自己。不用反复解释背景，它知道用户的表达偏好，清楚更在意逻辑还是结论。

这种默契来自长期积累的历史上下文、偏好体系和思维路径，是新产品再强的能力也无法立刻继承的。用户要换新产品，就得重新付出认知成本，这才是真正的壁垒。

深层拆解：“懂我”的两大核心支撑

这种“懂我”的体验，并非简单的记忆功能，而是由两部分核心结构支撑。

一是用户侧的世界模型，它是对用户所处环境的结构化仿真，能持续更新和推理用户感知的小世界。二是情境化的工作空间，结合记忆与洞察，适配用户的个性化需求。

两者的形成都需要长期交互沉淀，既离不开模型的持续迭代，也依赖用户的真实使用反馈，最终造就用户难以替代的“aha moment”。