最近 AI 圈有一张讨论“个人壁垒”的图火了，核心其实就指向一点：焦虑。
大模型两周一小更，两月一大更，昨天你还在苦哈哈地研究怎么靠省 token 抠出响应速度，今天新模型一发布，直接把你的底裤都扒了。你以为的护城河，可能只是给 AI 打的一个临时补丁。
那么，在模型能力指数级狂飙的今天，究竟什么才是真正坚不可摧的壁垒？
1. 别把身家性命押在给 AI “擦屁股”上
这两年做产品设计，最大的血泪教训就是：千万不要把核心价值押注在补足模型能力的缺口上。
说白了就是，没必要花大把精力去搞各种节省 token 的 trick，更没必要去迁就能力不行的模型。目前来看，最容易塌方的所谓“护城河”有三种：
- • 停留在表层的提示词模板
- • 为了弥补智商搞的复杂规则补丁
- • 针对当前模型的临时 workaround
记住，基础模型的进化是呈指数级的。今天你用工程技巧勉强填平的坑，明天可能就被新出的大模型直接降维打击了。抱着“填坑”的心态做产品，注定死路一条。
2. Prompt Engineering 到底凉没凉？
既然模型变聪明了，写提示词就成了伪需求？这就有点外行了。
如果你说的 Prompt，只是背几个“你是一个资深专家”的模板，那确实毫无壁垒，分分钟被淘汰。但如果你掌握的是深层能力，那这就是妥妥的 护城河。
什么是深层能力？是理解模型的认知模式，是能把一团乱麻的复杂业务需求大卸八块，转化成机器能懂的结构，最终设计出一套丝滑的 人机协作工作流。
残酷的现实是：模型越强大，真正掌握 Prompt Engineering 的大佬和普通调包侠之间的差距，只会越来越大。那些针对特定模型的补丁会过时，但把控业务逻辑的 工程化 (Engineering) 能力永远吃香。
3. 认错要快，心智迭代要更快
现在圈子里流行说“认错速度是正资产”，这话实操起来还是稍微被动了一点。被现实打脸了才拍大腿说“搞错了”，终究是响应式的。
更高阶的玩法是：极速更新心智模型 (Mental Model)。
你不需要等到犯错，而是主动出击。闻到水温变了，立刻推翻自己原有的假设。比如：
- • 看到 Claude Code 这种 Coding Agent 冒头，实测一下就该意识到，老掉牙的一问一答式代码补全已经不够看了，必须马上切换工作流。
- • Agent Skills 出来后，你得明白，没必要每次都苦哈哈地从头造轮子，搞好 Skills 的编排才是正经事。
- • 看到 OpenClaw，你的脑子得迅速转弯：Agent 的交互完全可以搬进主流聊天 App，甚至能让机器主动发起对话，根本不需要苦哈哈地手搓定时器。
4. 真正的高端局：现实世界的编排与定义
模型能搞定通用知识，但搞不定的现实世界。
数据孤岛、部门扯皮、权限壁垒、历史遗留包袱……这些统统不是智能问题，而是组织和人的问题。在这个极度高复杂度的环境里，复杂系统的编排能力 就成了杀手锏。
当然，光会编排还不够。纯粹的编排如果没有 专业领域知识 打底，搞出来的东西绝对是灾难。在医疗、法律、金融这些硬核领域，AI 只是个不知疲倦的实习生，真正的专业判断力根本无法被抹平。
简单粗暴地总结一下，除了编排，未来这四大能力最值钱：
- • 问题定义能力：模型越牛逼，“怎么做(HOW)”越廉价，精准定义“做什么(WHAT)”和“为什么做(WHY)”才是真大佬的专属。
- • 领域知识与 AI 的交叉：不是懂点 AI 理论就行，而是知道在具体的屎山代码或业务场景里，AI 能干嘛、不能干嘛，把它硬核地嵌进业务流里。
- • 品牌与信任：信息大爆炸时代，AI 生成的口水文满天飞。靠谱的“人类活体过滤器”就是最强的信用背书，模型再牛也替代不了活生生的人设。
- • 执行力与闭环速度：光看懂趋势没用，能迅速把 idea 搓成产品并上线的，永远是极少数。
这波 AI 浪潮里，当世界以十倍速狂奔时，抱着老黄历不放就是负资产。未来没有谁能永远“懂技术”，谁对新事物的嗅觉最敏锐，落地最干脆，谁就能在这个神仙打架的时代吃上肉。尝鲜建议：今晚就把你的工作流盘一遍，看看哪些是“伪护城河”，趁早扔了。