作者 | Eric Harrington

出品丨AI 科技大本營（ID：rgznai100）

18 世紀后半葉，蒸汽機進入英國工廠時，最先發生變化的并不是機器本身，而是機器周圍那套原有的秩序。

動力從哪里來，廠房怎樣布局，哪些工序還適合分散在外，哪些環節開始重新被收回到中心，這些問題比一臺機器本身更早改寫了工業的面貌。

很多年以后回頭看，人們當然會記住瓦特，也會記住那臺更強的蒸汽機，但真正決定一個時代如何轉向的，往往不是機器本身，而是機器一旦進入現實世界，原有那套價值分配方式會怎樣被迫重寫。

今天看 Anthropic 發布 Claude Design，最讓人不安的地方也在這里。

按照官方給出的能力描述，它可以從提示詞直接生成設計稿、原型、演示文稿、單頁說明，也能導入圖片、文檔、代碼庫，吸收團隊自己的設計系統，再把結果繼續交給 Claude Code。

于是 Figma 遭殃了，市值瞬間蒸發；很多圍繞設計師的恐慌、焦慮鋪天蓋地，大家再次開始想象 AI 是否正在碰觸一塊原本屬于設計工具和設計團隊的地盤。

但這件事真正刺中的，其實不是某一個軟件品類的安危，而是另一個更大的問題：當基礎模型廠商開始持續把原本分散在應用層的能力收回自己的入口里，那些靠能力缺口長出來的 AI 產品，到底還剩下什么。

Claude Design 只是這輪變化里最新被擺上臺面的一幕。真正的前情提要，過去一年已經在別處演過不止一次了。

入口先變了，產品才會跟著變

去年，宮崎駿被 OpenAI 蹭了一波大流量。

GPT-4o 的原生圖像能力（image-generation）推進 ChatGPT，吉卜力風格圖片在社交媒體上迅速刷屏，病毒式傳播，剛好也是現在三四月左右的時間點。Forbes、Variety、TechCrunch、GeekWire 等媒體一路跟進，討論從熱度一路燒到版權爭議。

是又一次熟悉的 AI 爆款時刻，ChatGPT Moment 2.0，新的模型能力，新的社交傳播，新一輪用戶圍觀。后面谷歌跟進了 Nano Banana，一直到現在都是最牛的圖像模型。

但如果把視線從爆款圖片往后挪一點，會發現真正被改寫的并不是某一種畫風，而是用戶完成這件事的路徑。

在這之前，一段這樣的需求原本是有機會被獨立產品承接的。用戶想做風格化生成，會去找專門的圖像工具，會注冊新產品，會把原始圖片上傳進去，會等待處理、導出結果，再把內容帶回社交網絡。

這個路徑并不算短，但它足夠成立，因為平臺本身還沒有把這段體驗做進默認入口里。于是這中間就長出了產品，長出了定價，長出了傳播理由，也長出了創業空間。

這種變化首先不是“誰死了”，而是“為什么還要繞出去”。用戶不再需要離開那個已經有賬戶、有歷史上下文、有社交討論、有分發注意力的入口，去重新注冊一個產品，再走一遍新的路徑。那一段原本還能被獨立收費、獨立包裝、獨立傳播的體驗，突然變成了默認入口里的順手動作。

事情到這里，很多應用層產品真正丟掉的，往往還不是生命，而是存在感。

這也是為什么單純追問“哪幾家公司被干死了”總會把事情看窄。因為最先發生的，通常不是公司當天消失，而是產品原來賴以收費、拉新、制造傳播的那一小段價值，突然被平臺原生能力稀釋了。

產品可能還在，頁面也還在，團隊甚至還在繼續迭代，但用戶心里的計算方式已經開始改變：既然默認入口里差不多就能做，為什么還要多開一個工具，為什么還要多付一筆錢，為什么還要維護另一套流程。

這種變化不會總伴隨一聲巨響。

很多時候，它只是讓一個本來完整的創業敘事慢慢漏風。原來最容易打動用戶的那段體驗，不再獨特了；原來最容易講給投資人聽的那個增長故事，開始變得短命；原來最順手的一層產品包裝，突然顯得像多出來的一步。

平臺并不一定要在每一個細節上都做得比你更好，它只要把那段最常用、最順手、最容易被理解的部分原生做進去，外圍產品就會立刻開始失重。

Claude Design 讓人不安，也正是因為它在設計這條鏈路上，做的是同樣的動作。

如果它只是一個會從提示詞生成幾張界面圖的工具，行業未必會有這么強的反應。過去幾年，這類工具已經很多了，生成海報、登錄頁、應用界面、視覺風格，驚嘆閾值早就被一次次抬高。

Anthropic 這次真正多走的一步，在于它想收回的不是某個單點動作，而是從想法冒頭，到原型成形，到視覺稿整理，到演示和交付，這中間原來由多個工具、多個角色、多個小產品分別承接的整段工作。

Figma 會成為第一個被拖進討論的名字，并不奇怪，因為它最容易充當顯影劑。但 Claude Design 真正讓應用層產品發抖的地方，并不只是它會不會擠壓某一家公司的空間，而是它再次提醒所有人，只要上游入口愿意往前多走一步，外圍那層原本看起來很穩的產品價值，隨時都可能被重新定義。

很多創業公司先失去的，是定價權

今年 Ryze.ai 的創始人 Ira Bodnar 發過一篇非常標題黨的長文：Claude killed our startup。

一覺醒來，那個只靠兩個月就拿到數百付費客戶的 AI 創業項目，給 Claude Code 的新能力一下就秒殺了。

應用廠商在模型廠商面前，仿佛如此的渺小而不堪一擊。

但它之所以會一下擊中那么多人，不是因為戲劇化，而是因為它把很多 AI 創業團隊過去兩年的處境壓縮成了一句最容易被理解的話。

過去一年，大量 AI 創業公司做的事情，其實都有一個相似的底層邏輯：把某段模型能力包裝成一個更順手的工作流，一個更傻瓜的入口，一個更像產品的殼。模型本身還不夠穩定，還不夠貼近真實任務，還不夠適應具體業務，于是應用層出來承接復雜性，替用戶把提示詞、上下文、格式、操作路徑、結果導出這些事情都先整理好。這個價值并不虛假。很多用戶真正需要的，確實也不是裸模型，而是一套已經替自己把復雜性吃掉的體驗。

問題在于，這種體驗型價值并不天然等于壁壘。

只要它的核心仍然主要建立在一段能力缺口上，那它就遲早要面對同一個時刻：上游把那段缺口補上了。到那時候，公司最先失去的往往不是客戶名單，不是服務器，不是品牌名片，而是定價權。客戶也許還在，營收也許還在，產品頁面一時半會兒也不會下線，但主營業務會突然開始發虛。原來可以單獨賣錢的一段能力，不再顯得那么稀缺了；原來足以支撐一個獨立產品存在的那層包裝，開始顯得過厚了。

這也是為什么很多創業者真正感受到的，不是簡單的競爭，而是一種一夜之間失重的感覺。競爭至少意味著雙方還在同一層面比較，產品對產品，體驗對體驗，品牌對品牌，垂直理解對垂直理解。可當基礎模型廠商把默認入口往前推一步，很多應用層產品面對的就不再是“誰更好”，而是“還有沒有必要”。一旦問題變成必要性比較，外圍產品會迅速從主角退成額外步驟，從一個獨立存在的產品，退化成用戶流程里可以被省略的一層。

這種感覺，對許多創業公司來說，比“被打敗”更難受。因為它不是在原來的游戲里輸了，而是發現自己賴以存在的那套游戲規則，已經被上游悄悄改掉了。

把視角再往外拉一點，會發現被擠壓的從來不只是某幾個倒霉的產品，而是一整層產品邏輯。

過去兩年，整個 AI 應用層的大量創業敘事，其實都建立在一個相似的默認前提上：基礎模型會繼續變強，但它不會那么快把所有使用場景都直接做成默認能力。

于是應用層有了時間窗口，可以把不同場景里的復雜性切出來，做成一個個更容易被用戶理解、被企業采購、被投資人相信的產品。

Perplexity 差不多就是這樣做出來的。

這也是為什么圖像、視頻、搜索、寫作、會議紀要、自動化流程、代碼助手、研究代理這些方向，會在很短時間里同時冒出一大批公司。每個方向看上去都像是在原始大模型和真實用戶之間，找到了一段可以單獨收費的路徑。把模型包起來，補一層模板，補一層界面，補一層任務編排，再補一層更像產品的話術，新的公司就可以成立。

這件事當然不是憑空想象出來的。因為在模型還沒有完全原生覆蓋這些路徑之前，用戶確實會為更順手的入口、更明確的結果、更省心的流程付錢。應用層產品做的，并不只是美化界面，而是替用戶吃掉了一部分復雜性。

真正危險的地方在于，很多這樣的產品之所以成立，并不是因為它們已經擁有了難以替代的組織資產，也不是因為它們已經深深嵌進了用戶工作流，更不是因為它們握住了某種牢固的分發關系，而只是因為上游暫時還沒有把這一步自己做完。

一旦這個前提消失，整層產品邏輯就會同時開始后退。

被吃掉的未必是整家公司，更常見的情況是，最容易講給投資人和用戶聽的那個賣點，先不值錢了。原來最能起量的 demo，忽然成了平臺的默認功能；原來最響的宣傳語，忽然變成別人發布會里的一個項目符號；原來最像產品的那一部分，忽然只剩下一層薄殼。很多應用層產品真正面對的，不是來自另一家創業公司的正面進攻，而是平臺把默認路徑改了之后，自己突然變成了“沒必要的那一步”。

它們未必意味著某個品類立刻死亡，卻會讓一大批本來建立在“幫你把模型能力串起來”之上的產品，突然失去講述自身價值的主場。當默認入口開始自己提供任務編排、工具調用、執行路徑、結果返回，外圍那些原本靠“把這些拼起來”而成立的產品，就會一下子站在非常尷尬的位置上。

它們的問題不是產品做得不夠好，而是平臺突然決定，原來應該由你單獨承接的那一段，以后由我直接提供。

應用層還有機會嗎？

這個問題現在眾說紛紜，我看到過各種說法，但畢竟沒人能預測未來。

如果這輪變化消滅的是整個應用層，今天那些真正開始往組織深處扎根的產品就不會還活得那么有韌性。真正被快速抹平的，從來不是所有應用層，而是一類建立在能力缺口上的薄壁壘。模型今天不會，產品就拿它當賣點；模型明天會了，這層價值就開始塌。真正沒那么容易被順手收走的，往往已經不是那類“替用戶生成一次”的能力，而是更慢、更重、也更貼近現實組織結構的東西。

首先是工作流。

用戶不會為了一個按鈕留下來，用戶會為了從輸入任務，到多人協作，到審批，到交付，到復盤，這整套動作都能順下來而留下來。一個按鈕今天可以被復制，一段體驗今天可以被原生化，但一套真正嵌進組織里的流程沒有那么容易被順手帶走。因為真正的工作流不是把幾個功能排成一條線，而是把責任、協作、判斷、歷史狀態一起接住。誰有審批權，誰看哪一版，什么情況下回退，什么情況下并行，哪些節點必須留痕，哪些輸出會進入下一輪工作，這些東西一旦被接進產品，產品就不再只是一個會生成內容的外殼，而開始變成工作本身的一部分。

其次是數據。

不是誰都能抓到的公開數據，而是企業內部的項目歷史、上下文、版本脈絡、客戶關系、團隊習慣。很多組織真正有價值的，本來也不是模型能力本身，而是散落在文檔、郵件、設計系統、代碼倉、項目記錄、銷售對話和內部默契里的隱性知識。誰能把這些知識持續接進系統，誰就更難被一輪模型更新順手取代。這里真正關鍵的也不只是“有沒有數據”，而是這些知識能不能真正進入任務，影響判斷，成為下一步動作的依據。很多公司嘴上說自己有數據壁壘，實際只是文件很多、文檔很多、知識很多，但系統根本吃不進去。只有當這些知識能穩定長進工作流，它才會從存量資料變成產品資產。

再往后是分發。

誰手里握著穩定觸達用戶的入口，誰就更不容易被功能替代。OpenAI 和 Anthropic 這一輪最可怕的地方，恰恰在于它們不只賣模型，也在拼命變成入口本身。一旦它們既提供能力，又提供默認入口，又控制用戶關系，下游很多產品就會同時失去兩層東西：不只失去功能稀缺性，也失去被發現、被分發、被持續使用的機會。過去很多軟件公司還有機會靠搜索、靠社交傳播、靠渠道、靠插件生態搶到用戶，再慢慢把用戶導進自己的產品邏輯里。可如果基礎模型廠商自己就站在總入口上，很多外圍產品從一開始就會輸在路徑長度上。

還有一個經常被忽略，但在企業軟件里極其重要的東西，是組織接縫。

很多產品之所以難替代，不是因為它效果最好，而是因為它剛好卡在企業最難改的一段接縫里。它接住了權限系統，接住了審批邏輯，接住了跨部門協作，接住了合規要求，接住了那些誰都嫌麻煩、卻誰也繞不開的細碎現實。這樣的產品看上去沒那么性感，發布會演示也不一定最炸，可它們更難被一個上游產品更新順手拿掉。因為上游產品最容易吃掉的是共性，不是那些遍布在行業和組織內部的臟活、重活和例外條件。誰越靠近這些地方，誰就越慢被收走。

最后是結果責任。

真正為結果負責的那一層，比只負責生成一下的產品更有壁壘。很多薄殼工具只承接生成動作，后面的審批、協作、交付、歸責全都不在它這里，這樣的產品被替代，本來就是遲早的事。可如果一個產品不只生成，還承擔結果校驗、流程收束、責任分派、后續復用，那它就不再只是一個功能，而更像一個結果系統。繼續停留在“幫你生成一次”這件事上的產品，會越來越危險；往“幫你把結果真正落下來”走的產品，反而會越來越厚。因為前者更容易被原生能力吸走，后者接住的卻是現實世界里的責任結構。

所以再回頭看 Claude Design，這件事最值得緊張的地方，不在于 Anthropic 會不會馬上干死 Figma。

而在于它把一個行業里很多人原來不愿正視的事實，又往前推了一步。

基礎模型廠商已經不滿足于做底座了。它們正在往上收，收入口，收工作流，收用戶關系，也收原來屬于應用層的解釋權。每往上收一步，外圍就會有一批原來還活得不錯的產品，同時開始失重。

這個也是去年 4o Image 出來我最大的感受，要是 Sam Altman 下場跟你們卷應用，怎么才能卷的過？

最危險的，不是那些產品還沒做出來的公司，而是那些已經做出一點成績，但成績幾乎全部建立在某個能力缺口上的公司。增長可能還在，用戶可能還在，營收甚至也可能還在，可如果最值錢的那個東西，明天就能被 Anthropic、OpenAI、Google 原生做掉，那就說明它還沒有真正站到地上。

Claude Design 只是這一輪故事里最新的一幕。再過幾個月，舞臺中央很可能又會換一個名字。也許不是設計，也許不是演示文稿，也許不是原型；也許是代理，也許是研究，也許是語音，也許是別的什么。名字會一直變，劇情卻不會。

上游模型廠商每往前一步，下游應用層就會有一批人同時問自己同一個問題：如果明天，最值錢的那個能力被原生做掉了，自己手里還剩下什么。

這個問題，才是 Claude Design 留給所有 AI 應用公司的真正作業。