meng shao@shao__meng · XAI 摘要
a16z 合伙人指出，AI应用层仍有巨大机会，但机会不在模型实验室押注的“黄砖路”上。这条路径指用最强模型加简单编排做通用AI工具，与实验室正面竞争胜算极低。真正的机会在“Oz的其他地方”——复杂、垂直、多步骤的工作流。其价值不仅来自模型，更来自确保输出可信、合规、可运营的系统脚手架。应用公司相比实验室的优势在于：能构建专属的数据学习飞轮、跨模型管理与优化成本，并吸收监管复杂度。核心结论：模型层可替换，但深度集成的工作系统不可替代。
AI 应用层还没死，但要避开「Yellow Brick Road」！
@joeschmidtiv （a16z） 这篇文章指出：AI 应用层仍有巨大机会，但机会不在模型实验室正在全力押注的「通用智能体」路径上，而在垂直、复杂、系统级的「工作流深处」。
创始人、求职者普遍焦虑：OpenAI、Anthropic 会不会把应用层全部吃掉？
Schmidt 认为这种焦虑「对了一半」： · 对的部分：实验室确实会吞掉大量横向、通用、低复杂度的应用表面 · 错的部分：「应用层」不是铁板一块，不能一概而论
他用《绿野仙踪》做比喻： · 黄砖路（Yellow Brick Road） = 实验室正在走的路 · Oz 的其他地方 = 创业公司该去的地方
什么是「黄砖路」？为什么危险？ 黄砖路指：拿最强模型 + 现成连接器（Slack、Salesforce、GitHub 等）+ 简单 Agent 编排 → 做一个通用 AI 同事。
问题在于，这正是 Cowork、Codex、Claude Code 在做的事。
如果你做的是同样的连接器、同样的浅层编排、没有子 Agent 和深度配置、也没有分发--你是在跟实验室正面竞争，大概率是死路。