中国 AI 原生应用公司正迎来最危险的时刻。它们不只卷价格，更被三类对手同时夹击：转型 AI 的 SaaS 公司用其他产品线补贴、甲方 IT 部门直接下场、底层模型能力又快速抹平工程化壁垒。当护城河越来越薄，单靠 AI 产品赚钱的公司最先承压。

前段时间，一位 AI 公司的合伙人告诉我，他刚跳槽去了传统 SaaS 公司。

我没问他原因，但是心里其实已经知道答案。因为就在几个月前，他才告诉我：公司现金流很紧张，融资也迟迟没到位。

当时我就心里一沉。因为这家公司在细分赛道商业化做得很早，算是头部公司。

如果连他们都现金流紧张，很多 AI 原生应用公司的日子，大概率比外界想象的更难。

我觉得，AI 原生应用公司已经到了最危险的时刻。

这不仅仅是因为内卷——中国软件市场一直卷，利润薄得像纸。

AI 应用公司真正麻烦的地方，是正在被三类对手同时夹击。

第一类，是 AI 转型的 SaaS 公司。它们不一定更懂 AI，但有成熟客群，还有其他产品线赚钱。

所以它们可以打一套组合拳：AI 产品少赚一点，甚至亏一点，用 SaaS 产品补贴。

AI 应用公司只能靠 AI 产品赚钱，对手却可以用别的产品利润补贴 AI。你和它拼价格，天然吃亏。

第二类，是甲方 IT 部门。中国软件行业有个老问题：甲方 IT 部门，很多时候就是软件公司最大的竞争对手。

SaaS 时代，甲方会说，你这个系统我能不能自己做？到了 AI 时代，这个问题更严重了。

因为 AI 应用真正依赖的底层能力，很多时候就是大模型，而大模型现在几乎没有获取门槛。

过去 AI 应用公司还能说，我有工程化能力，能纠正幻觉、编排 Agent，把模型接到业务流程里。

但底层模型能力提升太快了。很多过去需要复杂工程化解决的问题，正在变得越来越简单。

原来你能做一个 80 分的 AI 应用，客户 IT 部门只能做 30 分。现在底层模型变强以后，客户自己也许能做出 60 分。对很多大客户来说，这可能就够了。

尤其是用量大的客户，会算得很清楚：继续买你的 AI 应用，成本不低；自己基于底层模型搭一个，数据更可控，成本可能更低。

这就是 AI 应用公司最难受的地方：你不是没有价值，而是你的价值越来越薄。

第三类，是底层大模型公司。它们一旦往应用层走，很多 AI 应用公司的能力，可能就会变成大模型公司的一个功能。

不久前一位 Agent 公司创始人就告诉我，他们打磨了2年的 Agent 产品，去年底大模型一迭代，能力就被完全覆盖了。

现在他已经彻底放弃以前的产品，寻找新的方向。

所以 AI 应用公司表面上是在和同行竞争，实际上是在面对三股力量：软件公司用低价抢客户，甲方 IT 想自己做，大模型公司向下吃应用。

更要命的是，中国客户的付费习惯并没有因为 AI 而变好。

很多客户的第一反应还是压价。价格压到最低，个性化需求一大堆，回款还要拖。

据我了解，中国大部分 Agent 项目都不赚钱，甚至亏钱，以致于有客户求着软件公司接项目，软件公司都不敢接。

所以 AI 应用公司经常会遇到一种尴尬局面：客户、项目、收入都有，但利润没有，现金流还越来越紧张。

这不是 AI 独有的问题，这是中国 ToB 软件的老问题。只是到了 AI 时代，它没有消失，反而更刺眼了。因为 AI 应用公司团队更小，现金储备更薄，也没有 SaaS 时代那么好的融资环境。

SaaS 时代，很多垃圾产品，也能拿到大钱。但 AI 时代不一样。产品更先进，钱反而更难拿了。

实际上，我很早就持有一个观点：SaaS 公司转型做 AI，比 AI 原生应用公司更容易成功。

除了他们有现成的客户，可以共创，也可以交叉复购。更是因为他们有成熟的软件底座，大模型公司很难替代。

那 Agent 公司该怎么办呢？

我觉得关键是：千万不要把 AI 当做自己的核心竞争力，那其实只是一层脆弱的薄纸。

更不要盲目自信，认为软件公司太 Low，AI 能力太差。

要努力建立大模型公司不擅长的东西，比如：FDE、软件底座、干脏活累活的能力。

说白了，在 AI 时代，“AI 能力”本身无法再成为商业壁垒，反而是过去那些“又脏又累”的东西，才是真正的护城河。