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AI 时代到底什么才是壁垒?
今天看到一篇文章 The Only Moats That Matter,把护城河总结成了8个字。
难做到的+难得到的

AI 正在让「难做到的」变得难度归零。
写软件、做集成、搭产品,这些以前很难做到,现在 AI 都能搞定。

但「难得到的」,并未收到 AI 的影响。
拥有一千万用户、拿到政府牌照、建好芯片工厂,这些东西需要真实世界的时间去积累,AI 压缩不了。

他认为只有五种护城河能活下来:
持续增长的私有数据、网络效应、监管许可、物理基础设施、大规模资本。

这五种的共同点:都需要多年时间,而且这个时间不能被并行化。
时间才是元护城河。

文章地址:
https://michaelxbloch.substack.com/p/the-only-moats-that-matter
泡泡玛特王宁讲了很有味的一句话:

所有消费品都在解决一件事:满足感和存在感。满足感是基础,也许是物质满足,也许是精神满足。存在感是,你需要告诉别人你是谁。

王宁讲了一个例子。假设你拥有一个大宅子。出门时忘了关厨房水龙头。院子里的喷泉一直开着。

你会为水龙头焦虑,还是为喷泉焦虑。水龙头不关,一天水费大概 40 元。喷泉不关,一天成本大约 400 元。

你大概率会为水龙头焦虑。水龙头满足的是供水的功能性价值。喷泉满足的则是存在感:你是拥有喷泉的人。

因此,如果要做消费品,喷泉会是这个时代更有商业化可能的大机会。

无用之用有大用。大量 AI 产品,并不落在所谓的生产力赛道,而是落在让人有满足感和存在感的消费品赛道。
原来 Agent 连 Mac 的日历根本不需要任何 mcp skill api cli 什么的
通过 Mac 系统就直接连上了...
、速度第13
MiniMax-M2.1:成本第5、成功率第2、速度第22
Kimi K2.5:成本第8、成功率第3、速度第27
Claude Opus 4.6:成本第20、成功率第7、速度第30
综合,极致性价比MiniMax-M2.1或Kimi K2.5(成功率93%+,成本<$0.20,只是速度不太快),Claude Opus系列贵,GPT-5-Nano适合预算极低的简单任务

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OpenClaw火了,养龙虾也火了,哪个AI最适合养虾?养虾模型测试排行榜出来了,minimax、kimi排进全球前三
基准测试工具:PinchBench,看分数还看干活能力和成本
从成功率、速度、成本多维度评估
成功率排名:
1、Gemini 3 Flash Preview:95.1%
2、MiniMax-M2.1:93.6%
3、Kimi K2.5:93.4%
4、Claude Sonnet 4.5:92.7%
5、Gemini 3 Pro Preview:91.7%
第一梯队(90%+):Google、MiniMax、Kimi、Anthropic的最新模型占据主导,成功率均超过90%
第二梯队(80-90%):包括OpenAI的GPT-4o系列(85.2%)、DeepSeek-V3.2(82.1%)、Mistral Devstral(81.7%)
第三梯队(70%以下):部分模型如Grok-4.1-fast(70%)、GPT-5.2(65.6%)
速度排名:
1、MiniMax-M2.5:105.96s
2、Gemini 2.0 Flash:106.05s
3、Llama 3.1-70B:106.14s
4、Gemini 1.5 Pro:106.85s
5、Mistral Large:107.72s
成本排名:
1、GPT-5-Nano:$0.03
2、Gemini 2.5 Flash-Lite:$0.05
3、Devstral-2512:$0.10
4、GPT-4o-Mini:$0.13
5、MiniMax-M2.1:$0.14
Claude Opus 4.6要5.89刀 ,是GPT-5 Nano的近200倍,成功率只有90.6%
第一梯队(<$0.20):极致性价比,OpenAI Nano系列、Google Flash-Lite、MiniMax、Mistral等轻量模型,成本低但成功率参差不齐
第二梯队($0.20-$0.75):Kimi K2.5($0.20)与 Gemini 2.5 Flash同价,DeepSeek、Qwen中等价位,Claude偏贵
第三梯队($1-$2):GPT-5.2、Gemini 3 Pro、GPT-4o,中高端模型标准定价
成本-速度-成功率综合对比:
GPT-5-Nano:成本第1、成功率第9、速度第16
Gemini 2.5 Flash-Lite:成本第2、成功率第14
这是用seedance2生成的复联,完美的规避了真人出镜的限制,不过还是有点小bug。

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今天开始用 ColaOS 管理我的 Obsidian
吃灰的 Obsidian 知识库终于有救了

1. 每天和 Cola 聊完的内容,如果是知识点,就让她自己写到 inbox,今天写了三条
2. inbox 里保存7天,7天我没有归类,她就自动归类或删除无意义的内容
3. 归类规则,她自己设计,自动添加标签和反向链接
4. 我有什么问题就直接问 Cola,她会帮我自己查询 OB 知识库,把相关内容找出来告诉我

Agent+Obsidian 真的方便
当年买电脑,男生尤其是理科生,看的是CPU(中央处理器)、性能、分辨率,去店里的时候都是拿着记事本去的。
现在还是这个逻辑,甚至一个男生去买件衬衣,关注的是这件衬衣是多少支数这样很细节和理性的东西。
女生不太关心衬衣是多少支数,她们更关心衬衣是否好看。
这是很本质的区别。
一个快 40 岁、完全不会编程的朋友,在我建议下开通了阿里千问的 Coding Plan,用我写的 skill,硬是把自己的网站程序开发完并上线了。
没有魔法上网,没有原装 Codex、Claude、Gemini。 国内用户能用的就那么几样,他照样干成了。
而我那个 skill 也没什么玄学: 就是 跟用户对生成开发文档 + 强制 AI 每一步都写日志文档。
让 AI 不敢乱跑,也让小白能跟得上。
这事让我意识到一个残酷现实: AI 编程的门槛不是技术,而是“能不能用得上”。
当工具真正落地,连 40 岁零基础的人都能上线产品。 那我们这些搞技术的,还在纠结什么?

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最近对于开源和模仿的讨论很多
暴露的问题是以前的开源模式已经无法跟上 Coding AGI 时代

以及更宏大的问题是
当 create 和 copy 都变得如此容易,那一个软件项目的壁垒在哪里?

其实在消费品方面,早已见怪不怪。
泡泡玛特、迪士尼、乐高,致敬很多,假货很多
但依然卖得很好

有什么东西在那里?
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