Greg Isenberg 谈 AI 把软件变成免费后最难被抄走的八种生意

产品几秒钟就能被复制，真正抄不走的是产品之外的东西。Greg Isenberg 把机会拆成八个方向：原子生意、许可、注意力、时机、归属感、流动性、独有数据和按结果收费，越乱的时候机会越多。

你有没有过这样的感觉：今天刚想到一个点子，打开 AI 工具点几下，几秒钟就能搭出一家公司的样子；可是同一个点子，别人也能在几秒钟里搭出来，连页面都一模一样。

这是现在很多想创业的人的处境。裁员的消息一直没停，做产品的人怕被抄，连年收入几十亿美元的大公司，也会私下担心哪天前沿大模型实验室直接冲着自己的生意来。做创业点子内容的 Greg Isenberg 最近录了一期单人节目，专门讲这件事。他的看法有点反着来：他看到的机会，比以前任何时候都多。

他把答案拆成八个方向：atoms（原子，也就是实体生意）、permission（许可）、attention（注意力）、timing（时机）、belonging（归属感）、liquidity（流动性，也就是撮合买卖双方的市场）、unique data（独有数据）和 outcomes（按结果收费）。这篇文章顺着这八个方向走一遍，我想讲清楚一件事：产品可以被抄，抄不走的是产品之外的东西。

01 水管工和咖啡店，AI 修不了漏水的马桶

Greg 先从最朴素的一类讲起。做软件的生意，他叫 pixel（像素）生意，东西都在屏幕里；和它对着的是 atoms，摸得着的实体生意，比如一家咖啡店，或者马桶堵了上门来修的水管工。

他的理由很直接：人要喝咖啡，就得有人把咖啡端过来；马桶漏水，AI 没法替你拧那个扳手。实体生意做起来更难，也正因为难，AI 没办法一夜之间把它克隆出去。Greg 还有一个判断，这类生意的估值会往上走，因为做 AI 和科技的钱看清了这里的门槛，会涌进来买。他说苗头已经能看到：讲“无聊生意”的内容到处都是，越来越多的人想往实体里转。

我认同这个方向，原因在于过去十年科技圈最爱的就是“轻”：没有库存、没有门店、多卖一份几乎不用多花钱。AI 让轻的东西人人都能做，轻的优势一下子就被摊平了。重的东西反倒留了下来，因为重本身就是成本，别人要花时间、花钱、花力气才追得上。当然，实体生意利润薄，管人管货也累，估值涨不涨是一回事，店能不能开好是另一回事。这条路适合愿意自己下场的人。

实体生意挡住对手的是“难做”，接下来这一类，挡住对手的是“不让你做”。

02 需要许可证，或者需要别人点头的生意

第二类是 permission，意思是这个生意要先拿到某个人或某个机构的同意才能做，别人想抄，第一天就拿不到。

Greg 举了两种。一种是合作关系。比如你开了一家服务公司，成了 Salesforce 或者 Microsoft 的优选供应商，这层关系别人复制不了。不一定要这么大的公司，一家中等规模的公司点头也行，当然越大越好。你有人缘，或者能找到办法见到对的人，谈成一个让大公司帮你卖产品的合作，这就是一道别人绕不过去的门。

另一种是牌照和监管。有些行业得有执照才能做，有些国家想开会计事务所，从业的人得受过规定的教育；想开律所，自己得是律师。你不是律师怎么办？Greg 的办法是找一个律师合伙，你管市场、增长和 AI，他管律所的日常。

我认为这类生意对 AI 的抵抗力最强，因为它卡住的是排队，不是手艺。AI 能让你一天写出一百个功能，却不能让你一天拿到一张牌照，也不能让你一天拿到大公司的合作合同。对不懂行业的创业者，这个思路也很实用：别想着自己啃下整个行业，把你擅长的部分带进去，和手里有资格的人合伙。

前两类靠的是外部世界给的门槛，再往后，要讲的是靠人自己攒出来的东西。第一个就是注意力。

03 人愿意跟着人走，所以媒体比大家想的更值钱

说到 attention，Greg 的看法是它现在被低估了，因为人们关注的是人。AI 如果用得对，可以帮你把内容生产的系统搭起来，让你的原创内容比以前多得多。

他讲了自己的变化。他以前很讨厌做短视频，自己爱刷，不爱拍，更受不了剪辑。现在是 Opus 5.5 帮他剪，他想拍的时候就拍，按自己的时间安排，过去一周这些内容拿到了几十万次播放，还有人留言说有用。所以在他看来，到了 2026 年、2027 年，已经没有借口不去搭一台持续产出内容的机器。

他讲的也不是开一个账号这么简单，而是做一家媒体公司，形式可以是 newsletter（邮件通讯），可以是梗图账号，也可以是创始人亲自出镜。分发是最重要的一环，这一点大家都清楚。目标是成为一个换不掉的、让人信任的品牌：只要关心某个小圈子，就会来找你。怎么做呢？先选一个特别小众的领域，围绕它搭一台机器，用 AI 放大自己的产出。不一定要自己当脸，但有真人站在前面，效果会更好。他也承认，有些形态的媒体是可以被替代的。

这背后的道理，我认为是内容本身越来越不稀缺。AI 让每个人都能生产无穷多的文字和视频，稀缺的变成了“我信这个来源”。信任是一点一点攒的，没办法一键生成。风险也在这里：做媒体的人变多了，小众领域也会变挤，最后比的是你能不能一直放出别人说不出来的东西。

攒信任需要时间，而且越早开始越划算。所以下一个问题是：怎么知道该早到哪里去。

04 趋势跑在前面，先到的人手里会多出别人没有的东西

Greg 说，现在每个小众领域里都有趋势，而且比以前多得多，他常常很惊讶，一个趋势刚起来的时候，居然没几个人给这群人做过东西。

他的做法是用 ideabrowser.com 这类工具，或者各种个人 agent 平台，去盯自己关心的那几个小圈子，趋势一冒头，就抢先做点什么。做什么都行：软件、实体产品、一家媒体公司，也可以是后面要讲的市场和数据。

最有意思的是他对“先做”的理解。第一个产品很可能一点都不防 AI，甚至是八类里最容易被抄的。但先到的人在这个过程中攒下了数据、对这个小圈子的了解、品牌和一批信任你的人，这些才是抄不走的。所以他的建议是，每个人都该给自己搭一套找趋势、跟趋势的系统，只盯自己能加分的领域。

我想补一个角度。大家都担心产品被抄，是在拿“产品”当成果。换成“先做的那个人”来看，产品只是一张入场券，真正的收获是入场之后摸清了这群人要什么。别人抄你的页面，抄不走你已经问过的几百次、改过的几十版。

05 越连得紧越孤独，所以有人愿意为”在一起”付钱

讲 belonging 的时候，Greg 先说了一个现象：人们从没连得这么紧，也从没觉得这么孤独。人想和人待在一起，这里面有很多不会被 AI 取代的生意。

最直接的是付费社群，比如在 Circle 或者 Skool（两个做付费社群的平台）上开一个群，或者每周办一场线上活动，大家互相盯着进度。重点是这个群有一个共同的目标，成员有共同的兴趣，想一起更快做到，还要有人监督，有点乐子。线下更直接，他的朋友 Sam Parr 做的 Hampton，就他了解，是在北美各地办聚会，面向年收入至少 300 万美元的创业者，有点像创业者的互助小组。Greg 觉得这个形态很大，可以问问自己：做一个“别的行业的 Hampton”，会是什么样？

这类生意收费不低，成员愿意付几百甚至几千美元，你的位置是挑人，把群组好，再帮他们往前走。线下活动尤其被低估。Greg 他们上周在 Nashville 办了一场活动，请来想用 agent 搭自己业务的创始人，来的人多到他们都不知道怎么接。

难的地方也在这里：哪个小圈子、什么目标、怎么把现场做得好、定多少钱才让人觉得“当然要来”。我认为最后一条是最容易想错的。大家习惯把价格往低压，但对这类生意，价格本身也是在筛人，门槛高一点，来的人才更像同路人。

有了人，就有了供需两头。下一个要讲的，是怎么把这两头撮合起来。

06 软件没死，市场还有很多空位

常有人对 Greg 说“软件已经完了，别再碰”。他每次给的例子都一样：marketplace（市场）。市场就是一个有供给、有需求的地方，你在网站或者应用上把两头接起来。

他有一个朋友上周前后推出了 final.com，每周都有一批精选的高端收藏级汽车，大家上来竞价。车由他们挑，周围有很多话题，他自己在 Instagram 上有一大批粉丝，就用这些粉丝来推。这是汽车交易里一个小小的新玩法，一下就开出了一个新市场。再往前，Cars & Bids（一个拍卖收藏车的网站）被收购时卖出了一大笔钱，Greg 的说法是好几百万美元。

Greg 觉得市场是有史以来最黏的生意之一：你把注意力拉进来，让两头都留下，这个生意就很扎实，因为这件事本来就很难做成。他的建议有两个。一个是去找已经有粉丝的创作者和媒体公司，给他们搭市场，或者合伙做；另一个是先自己攒出注意力，再去搭流动性。难的是想出一个现在没有的新玩法，或者一个被冷落的小圈子，他们明明很需要一个市场。

市场过去最大的难处是管理：客服工单、各种争议，每一件都要处理好。现在有 AI 和个人 agent 来干大部分重活，一到五个人的团队，就可以撑起一个成交额几百万美元的市场。Greg 很喜欢这一类。

我认为市场放进“AI 抄不走”的名单里很合理，因为它的价值在于两头的人都在这里，不在代码。而代码恰恰是 AI 最擅长复制的东西，人却不会因为你复制了一个页面就搬家。可是这也是最难的一步：先有人才有人，鸡生蛋蛋生鸡的问题还在，AI 并没有替你解决。所以前面讲的注意力，才会被放在这么前面。

07 别人拿不到的数据，是另一种稀缺

说到 unique data，Greg 先讲了这几个月在圈子里很火的数据中间商：他们一周能赚好几百万美元。生意的结构很简单，一头是你手里有别人没有的某种数据，另一头是需要这种数据的买家。最早是编程数据，像 Mercor、micro1 这样的平台，把编程数据整理好卖给大模型公司。现在大模型对新类型的数据仍然很饥渴，所以这个游戏的核心问题就是：你能拿到什么别人拿不到的数据，怎么卖给他们。

他说的第二种叫 data-rich（数据密集）的生意，是你有办法接触到一批不容易拿到的数据，做成一个整理过的目录（curated directory），让人付费来用。他预期接下来几年，会有大量精选的网站和应用冒出来。原因是 LLM（大语言模型）和社交信息流给了每个人无穷无尽的内容，大家反而更想找一个经过筛选、确实高质量的地方。

他随口举了餐厅评价的例子。谷歌和 Yelp 上的评价越来越两极，要么五星要么一星，平均下来是个三点几，而且很多评价是刷出来的。要是有一个应用，能给我真正高质量的餐厅推荐，评价不是爱就是恨，我愿意付钱。Greg 也说，这是消费者生意，风险更高，成功概率更小。他看好的是企业、专业个人用户和中小企业这几块，消费者也有机会。他的思路是，创造别人拿不到的数据，然后做成网站或应用按月收费，卖给大模型公司，或者两头都做。

我认为这一类最值得想的是“为什么拿得到”。数据值钱不在于量，而在于别人拿不到。这通常要靠前面几类的积累：做过媒体有了信任，做过社群有了关系，做过市场有了交易记录。数据很少是凭空挖出来的，大多是做别的事时留下的副产品。这就把八个方向连上了。

08 按结果收费，Greg 自己排在最后的一个

最后一类是 outcomes，客户为结果付钱。Greg 认为会有越来越多的自动化 AI 服务，一批 agent 替你把活干了。他以前讲过一个例子：做一家完全由各种创作模型运转的创意公司，当场生成 logo，当场生成落地页。还有一个例子，盯着 Fiverr 和 Upwork（两个接零活的平台）看人们愿意为什么付钱，再做一台机器去投标接活。

靠什么守住？他说，靠背景信息、数据，以及你搭起来的整套系统。只要你的系统在某一类产出上是最好的，就有一点防御力。办法是给最好的 agent 喂最好的数据、最好的观察和最好的灵感，再加上前面讲过的许可，比如和某家公司有别人谈不到的合作。

但他明说，如果让他排序，这一类不会排在最前面，大概是最靠后的。他不想把八个全排出来，只说实体和牌照这两类很强。

这个排序我觉得是最有信息量的一句话。看看排在后面的是什么：做出结果的主要力量就是 AI 本身。越靠 AI 干活，别人越容易用同样的 AI 干同样的活；越靠 AI 之外的东西，比如一张牌照、一个信你的人群、一份别人没有的数据，越难被追上。

09 我自己的一点思考

八个方向看下来，我觉得它们回答的是同一个问题：当做出东西不再花钱，别人凭什么还要选你？Greg 的答案是一串“做出来之后”的东西：有人需要你亲手到场，有人要你点头，有人信你，有人早一步到了，有人在你这里认识了彼此，有人在你这里完成了交易，有人用你的数据，有人为你的结果付钱。

他最后特别强调，不要只选一个类别。可以把注意力和归属感混在一起，把许可和流动性混在一起，也可以把结果和独有数据混在一起。我认为这是对的，因为单独的一类，对手总能找到办法绕过去；叠在一起之后，对手要同时补上几样，成本就高了。比如先用媒体攒下一批信你的人，再给他们搭一个市场，市场里沉淀出别人没有的数据，数据反过来让服务做得更好。每一步都不难，合起来别人就很难追上。

我也有疑问。第一，这八类里大多数是慢生意，要熬时间，而 AI 带来的是“什么都能快”的预期，人会不会耐不住？第二，媒体和社群都会越来越挤，到时候比的还是谁更会选人、更会做现场。第三，数据这一类依赖大模型公司的胃口，买家的需求变了，生意就跟着变。

Greg 的结尾是：越乱的时候，机会越多。我同意，只是这个机会，给的是愿意花时间做 AI 复制不了的那部分事情的人。

产品一天就能做出来，让人愿意留下来的东西，一天做不出来。

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