Fintool 独创东说念主 Nicolas Bustamante 最近在 X 平台上发了一篇“杀东说念主诛心”的深度长文，径直刺破了最近软件股万亿市值挥发背后的阴毒真相。

动作一位也曾打造过欧洲最大法律科技平台（Doctrine）、面前又投身 AI 金融（Fintool）的“双栖”创业者，他站在新旧期间的交壤点上，着重拆解了垂直 SaaS 行业赖以糊口的十大护城河是若何被大模子逐个瓦解的。

Nicolas合计，LLM（大谈话模子）正在系统性地拔除垂直软件畴昔赖以糊口的护城河，以前靠“软件难用”和“经由复杂”赚取腾贵溢价的日子驱散了，阛阓正在阅历一场阴毒的价值重估。

咱们给人人轻便划了下稿件要点：

“难用”不再是护城河

{jz:field.toptypename/}

以前像彭博末端这种软件，最牛的护城河其实是「难用」，用户花了很永劫辰学会了那些复杂的快捷键和代码，学会了就不想换。但面前，LLM把统统复杂的界面王人坍缩成了一个聊天框，用户只消会说东说念主话就能调取数据、调模子，阿谁让华尔街为此买单的「肃肃度壁垒」陡然归零。

业务逻辑从“百万行代码”变成了“一个Markdown文献”

这是最颠覆的一丝。以前要复刻一个法律或金融职责流，需要懂行业的工程师写几年代码；面前，一个懂行的基金司理只消写一个Markdown文档（请示词手段），告诉AI奈何作念DCF估值，AI就能履行得很好。中枢壁垒从“稀缺的工程师”变成了“低价的文档”，竞争敌手复制你的时辰从几年镌汰到了几周。

靠整理公开数据得益的公司很危境

以前把东倒西歪的财报（SEC文献）整理成可搜索的数据很值钱，但面前大模子天生就能读懂这些文档，前沿模子（如Claude或GPT）天生就读得懂10-K年报和法律文档，它们我便捷是最佳的阐明器。靠“信息不合称”和“整理公开数据”得益的模式，正在被AI冷凌弃商品化。

「既懂代码又懂业务」的稀缺东说念主才不再是瓶颈

面前懂业务的基金司理不需要学Python，径直用大口语就能指挥AI干活，这意味着正本稀缺的行业教导能速即调动为软件家具，竞争敌手会越来越多。

独派系据成了唯独的“免死金牌”

反过来说，如果你手里有无法被抓取、无法被合成的“独特别据”（比如彭博的及时来去台数据、标普的独有信贷评级），LLM反而会让你的价值倍增。因为在AI期间，这些数据是统统智能体王人渴求的“稀缺燃料”，领有独派系据的公司将掌抓竣工的订价权。

“合规”和“来去”是AI啃不动的硬骨头

别太惊惶，有些护城河AI也莫可奈何。比如医疗软件Epic，它的壁垒是HIPAA合规和FDA认证；比如Stripe，它的壁垒是资金处理的执照和通说念。AI再忠良也过不了监管这一关，也无法在莫得银行轨说念的情况下移动资金。只消你的软件“镶嵌在来去里”或者“长在监管上”，你暂时是安全的。

竞争款式从“三国杀”变成“百团大战”

以前作念一个垂直SaaS需要200个工程师和5000万数据预算，是以每个行业频繁唯有2-3个巨头操纵。面前靠API和几个工程师就能作念到巨头80%的功能，竞争敌手会陡然从3个变成300个。这会导致价钱体系垮塌，SaaS公司的高估值倍数将被绝对打回原形。

的确的恫吓是“凹凸夹攻”

垂直SaaS面前四面楚歌：底下是数百个AI原生创业公司在狂放撕咬，上头是微软、Anthropic这么的巨头通过“通用Agent+插件”的方式径直杀入垂直领域。软件正在变得“无头化”（Headless），畴昔用户可能根柢不翻开你的软件，而是通过AI Agent径直调用你的工作——如果你沦为单纯的“数据供应商”，利润将被平台绝对榨干。

张开剩余85%

“难用”不再是护城河

以前像彭博末端这种软件，最牛的护城河其实是「难用」，用户花了很永劫辰学会了那些复杂的快捷键和代码，学会了就不想换。但面前，LLM把统统复杂的界面王人坍缩成了一个聊天框，用户只消会说东说念主话就能调取数据、调模子，阿谁让华尔街为此买单的「肃肃度壁垒」陡然归零。

业务逻辑从“百万行代码”变成了“一个Markdown文献”

这是最颠覆的一丝。以前要复刻一个法律或金融职责流，需要懂行业的工程师写几年代码；面前，一个懂行的基金司理只消写一个Markdown文档（请示词手段），告诉AI奈何作念DCF估值，AI就能履行得很好。中枢壁垒从“稀缺的工程师”变成了“低价的文档”，竞争敌手复制你的时辰从几年镌汰到了几周。

靠整理公开数据得益的公司很危境

以前把东倒西歪的财报（SEC文献）整理成可搜索的数据很值钱，但面前大模子天生就能读懂这些文档，前沿模子（如Claude或GPT）天生就读得懂10-K年报和法律文档，它们我便捷是最佳的阐明器。靠“信息不合称”和“整理公开数据”得益的模式，正在被AI冷凌弃商品化。

面前懂业务的基金司理不需要学Python，径直用大口语就能指挥AI干活，这意味着正本稀缺的行业教导能速即调动为软件家具，竞争敌手会越来越多。

独派系据成了唯独的“免死金牌”

反过来说，如果你手里有无法被抓取、无法被合成的“独特别据”（比如彭博的及时来去台数据、标普的独有信贷评级），LLM反而会让你的价值倍增。因为在AI期间，这些数据是统统智能体王人渴求的“稀缺燃料”，领有独派系据的公司将掌抓竣工的订价权。

“合规”和“来去”是AI啃不动的硬骨头

别太惊惶，有些护城河AI也莫可奈何。比如医疗软件Epic，它的壁垒是HIPAA合规和FDA认证；比如Stripe，它的壁垒是资金处理的执照和通说念。AI再忠良也过不了监管这一关，也无法在莫得银行轨说念的情况下移动资金。只消你的软件“镶嵌在来去里”或者“长在监管上”，你暂时是安全的。

竞争款式从“三国杀”变成“百团大战”

以前作念一个垂直SaaS需要200个工程师和5000万数据预算，是以每个行业频繁唯有2-3个巨头操纵。面前靠API和几个工程师就能作念到巨头80%的功能，竞争敌手会陡然从3个变成300个。这会导致价钱体系垮塌，SaaS公司的高估值倍数将被绝对打回原形。

的确的恫吓是“凹凸夹攻”

垂直SaaS面前四面楚歌：底下是数百个AI原生创业公司在狂放撕咬，上头是微软、Anthropic这么的巨头通过“通用Agent+插件”的方式径直杀入垂直领域。软件正在变得“无头化”（Headless），畴昔用户可能根柢不翻开你的软件，而是通过AI Agent径直调用你的工作——如果你沦为单纯的“数据供应商”，利润将被平台绝对榨干。

以下为原文部分：

深耕垂直软件十年：我对这次抛售潮的看法

在畴昔的几周里，软件和工作类股票的市值挥发了近1万亿好意思元。FactSet的市值从200亿好意思元的巅峰跌至不及80亿好意思元。标普全球（S&P Global）在几周内下降了30%。汤森路透（Thomson Reuters）在一年内市值缩水近半。由140家公司组成的标普500软件与工作指数，本年迄今已下降20%。

上周，Anthropic发布了针对Claude Cowork的行业特定插件。Claude Cowork是一款专为常识职责者想象的AI智能体（AI Agent），能够自主处理复杂的接头、分析和文档职责流。

华尔街称之为惊骇。而在畴昔十年里，我一直努力于构建垂直SaaS（Vertical SaaS）。最初是 @Doctrine，面前是欧洲最大的法律信息平台（与LexisNexis、Westlaw等竞争）；然后是 @fintool，一个在好意思国与彭博（Bloomberg）、FactSet和标普全球竞争的AI驱动型股票接头平台。

我曾构建过那种如今正受到大谈话模子（LLM）恫吓的软件。而我面前正在构建的，恰是那种发起恫吓的软件。我身处这场颠覆性变革的两头。

我曾构建过那种如今正受到大谈话模子（LLM）恫吓的软件。而我面前正在构建的，恰是那种发起恫吓的软件。我身处这场颠覆性变革的两头。

以下是我所看到的真相：LLM正在系统性地瓦解让垂直软件具备退缩性的护城河。但并非一齐瓦解。效力是，垂直软件的价值组成偏执应得的估值倍数正在被从新界说。

在这篇著述中：

让垂直软件具备退缩性的十大护城河，以及LLM对每一条护城河的影响

为什么阛阓抛售在结构上是合理的，但在时辰上被夸大了

的确的恫吓究竟是什么（并非你所想的那样）

什么将取代垂直软件

垂直软件行业的下一步走向

让垂直软件具备退缩性的十大护城河，以及LLM对每一条护城河的影响

为什么阛阓抛售在结构上是合理的，但在时辰上被夸大了

的确的恫吓究竟是什么（并非你所想的那样）

什么将取代垂直软件

垂直软件行业的下一步走向

垂直软件是为特定行业构建的软件。比如金融界的彭博（Bloomberg），法律界的LexisNexis，医疗界的Epic，建筑界的Procore，生命科学界的Veeva等。

这些公司有一个共同的界说性特征：收费腾贵且客户小数流失。FactSet每位用户每年的用度越过15，000好意思元。彭博末端（Bloomberg Terminal）每个席位成本为25，000好意思元。LexisNexis每月向讼师事务所收取数千好意思元。而它们的客户留存率踯躅在95%操纵。

我合计存在十条截然有异的护城河。LLM正在袭击其中的一部分，同期保留了另一部分。贯通哪些被袭击、哪些被保留，便是这场游戏的一齐。

1. 习得性界面（Learned Interfaces）→ 被毁坏

一个彭博末端用户浮滥数年时辰学习键盘快捷键、功能代码和导航模式。GP、FLDS、GIP、FA、BQ。这些不是直不雅的操作，它们是一门谈话。一朝你流利地掌抓了它，切换到另一个平台就意味着从新变成文盲。

我听过无数次这么的话：“咱们是FactSet店。”“咱们是Lexis律所。”“咱们是彭博之家。”这些声明无关数据质料或功能集。它们是对于软件肌肉牵挂的声明。东说念主们花了十年时辰学习这个器具。这种投资是不可转换的。

这是最被低估的护城河。常识职责者付费是为了不从新学习他们也曾掌抓了十年的职责流。界面自己便是价值办法的一大部分。

我在Doctrine亲历了这一丝。咱们领有一支想象师团队和一支高大的客户奏效司理（CSM）军队，他们的一齐职责便是教悔讼师使用咱们的界面。每一个UI（用户界面）的篡改王人是一个式样：用户接头、想象冲刺、严慎的发布、手把手的率领。咱们会花几周时辰从新想象一个分面搜索过滤器（faceted search filter），因为讼师们也曾围绕旧过滤器建立了肌肉牵挂。界面不是一个功能，它便是家具。宝贵它是咱们最大的成本中心之一。

在Fintool，咱们莫得入职培训。莫得CSM教东说念主们若何浏览家具。咱们的用户用轻便的英语输入他们想要的内容，然后得到谜底。莫得界面需要学习，因为一切王人是对话。统统这个词成本中心——想象师、CSM、UI变更惩办——根柢不存在。聊天界面招揽了统统的这些撑持结构。

LLM将统统专有界面坍缩为一个聊天窗口。

LLM将统统专有界面坍缩为一个聊天窗口。

试想一下金融分析师今天在彭博末端上作念什么。他们导航到股票筛选功能。使用专诚的语法竖立参数。导出效力。切换到DCF（现款流折现）模子构建器。输入假定。运行敏锐性分析。导出到Excel。制作演示文稿。

每一步王人需要习得的界面常识。每一步王人加强了切换成本。

面前筹议澌灭位分析师使用LLM智能体作念什么：

“向我展示统统市值越过10亿好意思元、市盈率低于30且收入同比增长越过20%的软件公司。为前5名建立DCF模子。对折现率和终值增长率进行敏锐性分析。”

“向我展示统统市值越过10亿好意思元、市盈率低于30且收入同比增长越过20%的软件公司。为前5名建立DCF模子。对折现率和终值增长率进行敏锐性分析。”

三句话。莫得键盘快捷键。莫得功能代码。莫得导航。用户以至不知说念LLM查询了哪个数据提供商。他们不在乎。

当界面变成当然谈话对话时，多年的肌肉牵挂变得一文不值。阿谁解释每年2.5万好意思元席位费合理的切换成本陡然消解。对于好多垂直软件公司来说，界面曾是价值的大部分。底层数据频繁是授权的、公开的或半商品化的。撑持溢价订价的是建立在数据之上的职责流。那也曾驱散了。

2. 自界说职责流和业务逻辑（Custom Workflows and Business Logic）→ 挥发

垂直软件编码了一个行业的现实运作方式。一个法律接头平台不单是存储判例法。它编码了引证集中、谢泼德引证信号（Shepardize signals）、判例要旨分类体系（headnote taxonomies），以及诉讼讼师撰写摘抄的具体方式。

这种业务逻辑的构建耗时数年。它反馈了与领域众人进行的数千次对话。当我构建Doctrine时，最难的部分不是技能。而是贯通讼师现实上是若何职责的：他们若何接头判例法，若何草拟文献，若何从立案到审判构建诉讼策略。将这种贯通编码进可运行的软件中，是垂直软件之是以有价值——且具备退缩性——的巨大原因。

LLM将统统这一切调动为一个Markdown文献。

这是最被低估的调动，我合计亦然恒久最具松懈性的。

传统的垂直软件用代码编码业务逻辑。千千万万个if/then分支、考据规矩、合规查验、审批职责流。由工程师众毛攒裘硬编码而成……而且不是泛泛的工程师。你需要的确贯通该领域的软件工程师，这很生僻。找到一个既能写坐褥级代码又能贯通诉讼职责流若何运作，或者DCF模子应若何构建的东说念主，极其贫寒。修改这种业务逻辑需要开辟周期、QA（质料保证）、部署。

让我用我我方的阅历举一个具体的例子。

在Doctrine，咱们构建了一个法律接头职责流，匡助讼师针对给定的法律问题找到有关的判例法。系统需要贯通法律领域（民事与刑事与行政），将问题阐明为可搜索的想法，跨多个法院数据库进行查询，按有关性和泰斗性对效力进行排序，并呈现正确的引证凹凸文。构建这个系统需要一个工程师和法律众人团队浮滥数年时辰。业务逻辑散播在数千行Python代码、自界说排序算法和手动颐养的有关性模子中。每一次修改王人需要工程冲刺、代码审查、测试和部署。

在Fintool，咱们有一个DCF估值手段（Skill）。它告诉LLM智能体若何进行现款流折现分析：采集哪些数据，若何按行业猜测WACC（加权平均成本成本），考据哪些假定，若何运行敏锐性分析，何时加回基于股票的薪酬。这是一个Markdown文献。编写它花了一周时辰。更新它只需几分钟。一位作念过500次DCF估值的投资组合司理不错在不写一转代码的情况下编码他们的统统这个词治安论。

多年的工程开辟对决一周的写稿。这便是调动。

多年的工程开辟对决一周的写稿。这便是调动。

而且不单是是速率。Markdown手段在进犯方面阐扬更好。任何东说念主王人不错阅读它。它是可审计的。它不错针对每个用户进行定制（咱们的客户编写他们我方的手段）。跟着底层模子的改造，它会自动变得更好，而无需咱们触碰一转代码。

业务逻辑正在从由专科工程师编写的代码迁徙到任何具有领域专科常识的东说念主王人不错编写的Markdown文献。垂直软件公司浮滥十年建立的蓄积业务逻辑面前不错在几周内被复制。职责流护城河正在极快地受到侵蚀。

3. 人人数据走访（Public Data Access）→ 商品化

垂直软件价值办法的很大一部分是让难以获取的数据变得易于查询。FactSet让SEC（好意思国证券来去委员会）备案文献可搜索。LexisNexis让判例法可搜索。这些是的确的工作。SEC备案文献在技能上是公开的，但试着阅读一份原始HTML时事的200页10-K年报望望。各公司的结构不一致。管帐术语晦涩难解。索要你需要的现实数字需要阐明嵌套表格、追踪脚注援用、退换重述的数据。

在LLM之前，走访这些人人数据需要专诚的软件和无数的工程撑持结构。像FactSet这么的公司构建了数千个阐明器，针对每种备案类型、每家公司独特的时事。跟着时事的变化，成群的工程师宝贵着这些阐明器。将原始SEC备案文献调动为可查询数据的代码曾是的确的竞争上风。

在Doctrine，这亦然无数的职责。咱们为不同的判例法构建了NLP（当然谈话处理）管说念：用于索要法官、法院、法律想法的定名实体识别（NER）。专诚的机器学习模子按法律领域对判决进行分类。为每个法院定制阐明器，每个王人有我方的时事怪癖。咱们有工程师花了数年时辰构建和宝贵这个撑持结构。这是的确令东说念主印象深远的技能，亦然的确的护城河，因为复制它意味着数年的职责。

在Fintool，咱们莫得构建任何这些东西。零NER。零自界说阐明器。零行业特定分类器。为什么？因为前沿模子也曾知说念若何浏览10-K年报。它们知说念家得宝（Home Depot）的股票代码是HD。它们贯通GAAP（公认管帐准则）和非GAAP收入的区别。它们不错在不被教悔模式的情况下阐明分部透露的嵌套表格。Doctrine浮滥数年构建的阐明基础时事面前是一种商品智商，随模子免费提供。

LLM让这一切变得微不及说念。前沿模子也曾从它们的试验数据中知说念若何阐明SEC备案文献。它们贯通10-K的结构，在何处找到收入阐明计策，若何退换GAAP和非GAAP数据。你不需要构建阐明器。模子便是阐明器。喂给它一份10-K，它不错恢复对于它的任何问题。喂给它联邦判例法的统统这个词语料库，它不错找到有关的前例。

垂直软件浮滥数十年构建的阐明、结构化和查询面前是基础模子自己内置的商品智商。数据并非一文不值。可是“使其可搜索”这一层——这曾是无数价值和订价权所在的地方——正在崩溃。

4. 东说念主才稀缺性（Talent Scarcity）→ 特殊

构建垂直软件需要既懂领域又懂技能的东说念主。找到一个既能写坐褥级代码又能贯通信用养殖品结构若何运作的工程师极其生僻。这种稀缺性形成了自然的进入壁垒，历史上截止了任何垂直领域的有劲竞争者数目。

LLM完全翻转了这条护城河。

在Doctrine，招聘是阴毒的。咱们不仅需要优秀的工程师。咱们需要能贯通法律推理的工程师：前例若何运作，统帅权若何互相作用，开云sports向最高法院上诉的原理是什么神态的。这些东说念主险些不存在。是以咱们我方培养。每周，咱们举行里面讲座，由讼师教工程鉴戒律体系现实上是若何运作的。又名新工程师需要几个月才略具备坐褥力。东说念主才稀缺是的确的按捺，不仅对咱们，对任何试图与咱们竞争的东说念主亦然如斯。

在Fintool，咱们不作念任何这些事。咱们的领域众人（投资组合司理、分析师）径直将他们的治安论写入Markdown手段文献。他们不需要学习Python。他们不需要贯通API。他们用轻便的英语写下一个好的DCF分析是什么神态的，LLM就会履行它。工程部分由模子处理。领域专科常识，这个也曾丰富的资源，面前不错径直调动为软件，而莫得工程瓶颈。

LLM使工程变得顺手可取，这意味着稀缺资源（领域专科常识）在调动为软件的智商上陡然变得丰富了。这便是为什么进入壁垒崩溃得如斯剧烈。

5. 系结销售（Bundling）→ 削弱

垂直软件公司通过系结相邻智商来膨大。彭博从阛阓数据运转，然后增多了音问传递、新闻、分析、来去和合规。每一个新模块王人增多了切换成本，因为客户面前依赖统统这个词生态系统，而不单是是一个家具。标普全球以440亿好意思元收购IHS Markit恰是这种策略。系结包变成了护城河。

在Doctrine，系结是增长策略。咱们从判例法搜索运转，然后增多了立法、法律新闻、警报，然后是文档分析。每个模块王人有我方的UI，我方的入职经由，我方的客户职责流。咱们构建了全心制作的神态板，讼师不错在其中建立不雅察列表，竖立特定法律主题的自动警报，惩办他们的接头文献夹。每个功能王人意味着更多的想象职责、更多的工程、更多的UI名义积。系结包将客户锁定，因为他们也曾围绕咱们的生态系统建立了统统这个词职责流。

LLM智能体龙套了系结护城河，因为智能体自己便是系结包。在Fintool，警报是一个请示词（prompt）。不雅察列表是一个请示词。投资组合筛选是一个请示词。每个功能莫得单独的模块。莫得需要宝贵的UI。客户说“当我的投资组合中的任何公司在财报电话会议中提到关税风险时提醒我”，它就能职责。智能体在一个单一职责流中联结十个不同的专用器具。它不错从一个起原索要阛阓数据，从另一个起原索要新闻，通过第三个起原运行分析，并编译效力。用户从不知说念也不在乎查询了五个不同的工作。

当集成层从软件供应商转换到AI智能体时，购买系结包的能源就挥发了。当智能体不错为每种智商挑选最佳（或最低廉）的提供商时，为什么要为统统这个词套件支付彭博的溢价？

这并不虞味着系结销售整宿之间沦陷。惩办十个供应商联系与一个比拟，其运营复杂性是的确的。但地点性的压力是明确的：智能体使“解绑”（unbundling）以以前不可能的方式变得可行。

6. 独有和专特别据（Private and Proprietary Data）→ 更强

一些垂直软件公司领有简略可其他任何地方王人不存在的数据。彭博采集全球来去台的及时订价数据。标普全球领有信用评级和专有分析。邓白氏（Dun & Bradstreet）宝贵着5亿多个实体的生意信用档案。这些数据是几十年来采集的，频繁通过排他性联系。你不成抓取它。你不成重建它。

如果你的数据简直无法被复制，LLM会让它更有价值，而不是更少。

彭博来自来去台的及时订价数据？无法被抓取。无法被合成。无法从第三方赢得许可。在LLM寰球中，这些数据成为每个智能体王人需要的稀缺输入。彭博在专特别据上的订价权现实上可能会增多。

标普全球的信用评级亦然访佛的。信用评级不单是是数据。它是由受监管的治安论和数十年的爽约数据支撑的意见。LLM无法发布信用评级。标普不错。

测试很轻便：这些数据能被其他东说念主获取、许可或合成吗？如果不成，护城河依然存在。如果能，你就阻扰了。

我在两家公司王人看到了这一丝的演变。当咱们创办Doctrine时，中枢价值是用行业特定的撑持结构层组织人人判例法：分类法、引证集中、有关性排行。但团队很早就意志到，仅靠人人数据是不够的。

大致五年前，Doctrine运转构建一个独家内容库：专有的法律扫视、剪辑分析、其他任何地方王人不存在的精选批驳。今天，这个库简直很难复制，它已成为的确的护城河。再加上全面转向LLM，Doctrine面前发展得风靡云蒸！

能在这种调动中糊口下来的公司，是那些从“咱们更好地组织人人数据”转向“咱们领有你在别处无法赢得的数据”的公司。

变化在于：阿谁智能层畴昔需要多年的工程开辟。面前它是随模子而来的一种智商。以至数据走访自己也正在被商品化。

MCP（模子凹凸文契约）正在将每个数据提供商变成一个插件。数十家公司也曾动作MCP工作器提供金融数据，任何AI智能体王人不错查询。当你的数据不错动作Claude插件使用时，“使其可走访”的溢价就隐没了。

朝笑的是，LLM加快了这种分化（bifurcation）。领有专特别据的公司赢得更大。莫得专特别据的公司失去一切。

如果你的数据不是的确独特的——比如它不错被获取、许可或在别处合成——你就不安全。你濒临商品化的风险。AI智能体将领有与客户的联系。它是用户交互的界面，是他们信任的品牌，是他们付费的家具。你变成了智能体的供应商，而不是客户的供应商。

这便是团聚表面（Aggregation Theory）的及时献艺：团聚者（智能体）拿获用户联系和利润，而供应商（数据供应商）为了喂养平台而在价钱上竞争。如果彭博、FactSet和十几个较小的提供商王人提供访佛的阛阓数据，智能体将路由到最低廉的阿谁。你的订价权挥发了。你的利润率被压缩。你变成了别东说念主家具的商品化输入。

7. 监管和合规锁定（Regulatory and Compliance Lock-in）→ 结构性踏实

在医疗领域，Epic的主导地位不单是关乎家具性量。它关乎HIPAA（健康保障畅通与包袱法案）合规性、FDA（食物药品监督惩办局）认证，以及病院必须哑忍的18个月实施周期。更换EHR（电子病历）供应商是一个耗时多年、耗资数百万好意思元的式样，现实上会危及患者安全。在金融工作领域，合规要求创造了访佛的锁定。审计追踪、监管讲演、数据保留计策。统统这些王人烘焙在软件中。

HIPAA不在乎LLM。FDA认证不会因为GPT-5的存在而变得更容易。SOX（萨班斯-奥克斯利法案）合规要求不会因为Anthropic发布了一个新插件而改变。

Epic在医疗EHR领域的主导地位从根柢上说是一个监管护城河。18个月的实施周期，合规认证，与病院计费系统的集成。这些王人不会受到LLM的影响。

事实上，监管要求可能会正巧在合规锁定最强的垂直领域减缓LLM的聘用。病院不成用LLM智能体替换Epic，因为LLM智能体莫得通过HIPAA认证，莫得所需的审计追踪，也莫得经过FDA考据用于临床决策支撑。

8. 集中效应（Network Effects）→ 粘性

一些垂直软件跟着更多行业参与者的使用而变得更有价值。彭博的音问功能（IB chat）是华尔街事实上的通讯层。如果每个来去敌手王人使用彭博，你就必须使用彭博。不是因为数据。是因为集中。

LLM不会龙套集中效应。如果有的话，它们可能会使通讯集中更有价值。流经这些集中的信息变成了试验数据、凹凸文、信号。

这相似适用于任安在行业内充任通讯层的垂直软件。Veeva在制药公司之间的集中效应。Procore在建筑利益有关者之间的集中效应。这些具有粘性，因为价值来自于平台上还有谁，而不是来自于界面。

9. 来去镶嵌（Transaction Embedding）→ 耐久

一些垂直软件径直位于资金流中。餐馆的支付处理。银行的贷款披发。保障公司的索赔处理。当你镶嵌来去中时，切换意味着中断收入。莫得东说念主会自觉那样作念。

如果你的软件处理支付、披发贷款或结算来去，LLM不会去中介化（disintermediate）你。它可能会动作一个更好的界面位于你之上，但轨说念自己仍然至关进犯。

Stripe并未受到LLM的恫吓。FIS或Fiserv也莫得。来去处理层是基础时事，不是界面。

10. 纪录系统地位（System of Record Status）→ 恒久受恫吓

当你的软件是要津业务数据的泰斗真相起原（canonical source of truth）时，切换不单是是未便。它是存在性风险。如果数据在迁徙过程中损坏奈何办？如果历史纪录丢失奈何办？如果审计追踪中断奈何办？

Epic是患者数据的纪录系统。Salesforce是客户联系的纪录系统。这些公司受益于留住的成本（高额用度）与离开的成本（潜在的数据丢失、运营中断）之间的不合称。

LLM今天并不径直恫吓纪录系统的地位。但智能体正在偷偷地建立它们我方的纪录系统。

正在发生的事情是：AI智能体不单是查询现存系统。它们读取你的SharePoint、你的Outlook、你的Slack。它们采集对于用户的数据。它们编写着重的牵挂文献，这些文献在会话之间耐久存在。当它们履行要津操作时，它们存储该凹凸文。跟着时辰的推移，智能体蓄积的用户职责图景比任何单一纪录系统王人更丰富、更齐全。

智能体的牵挂变成了新的真相起原。不是因为任何东说念主野心这么作念，而是因为智能体是看到一切的那一层。Salesforce看到你的CRM数据。Outlook看到你的邮件。SharePoint看到你的文档。智能体看到这三者，况且铭记。

这不会整宿之间发生。但在方朝上，智能体正在从新运转构建它们我方的纪录系统。跟着智能体凹凸文牵挂的增长，传统纪录系统的护城河在放心。

最终效力：准初学槛贬低

把统统这些加起来。五个护城河被毁坏或削弱。五个保持踏实。但那些离散的护城河恰是将竞争敌手拒之门外的那些。那些保持踏实的护城河是唯有部分现存巨头才领有的。

在LLM之前，建立一个彭博或LexisNexis的可靠竞争敌手需要数百名懂领域的工程师、数年的开辟时辰、大领域的数据许可来去、能向保守企业销售的销售团队以及监管认证。效力：大多数垂直领域唯有2-3个的确的竞争敌手。

在LLM之后，一个小团队诳骗前沿模子API、领域专科常识和精致的数据管说念，不错在几个月内构建出一个能处理垂直软件80%功能的家具。我知说念这一丝，因为我也曾作念到了。Fintool是由一个六东说念主团队建立的。咱们工作于以前完全依赖彭博和FactSet的对冲基金。不是因为咱们有更好的数据。而是因为咱们的AI智能体比阿谁需要多年培训才略掌抓的末端/职责站能更快、更直不雅地提供谜底。

要津的知悉是，竞争不是线性增多的——它是组合式爆发（explodes combinatorially）。你不是从3个现存者变成4个。你是从3个变成300个。这便是毁坏订价权的原因。在LLM之前，每个垂直领域有2-3个主导玩家，因为进入壁垒不可跨越，是以它们领有溢价智商。当50家AI原生初创公司能以20%的价钱提供80%的智商时，这个数学逻辑完全改变了。

要津：这是一个多年的过渡，而非整宿之间的崩溃

这便是我合计阛阓在时辰判断上出错的地方，即使地点是对的。

企业收入不会整宿之间隐没

FactSet的客户订立的是多年合同。彭博末端合同频繁至少2年。这些合同不会因为Anthropic发布了一个插件就挥发。

企业采购周期是以季度和年来预计的，而不是天。一家500亿好意思元的对冲基金不会因为Claude不错查询SEC备案文献就翌日拔除标普全球CapIQ。他们会在12-18个月内评估替代决策。他们会运行试点式样。他们会谈判合同要求。他们会恭候现存合同到期。

收入绝壁是的确的，但它是一个陡坡，而不是绝壁。面前的收入在畴昔12-24个月内大部分已被锁定。

收入绝壁是的确的，但它是一个陡坡，而不是绝壁。面前的收入在畴昔12-24个月内大部分已被锁定。

但阛阓已司贯通的一丝是：你不需要收入下降才会导致股价崩盘。你需要的是估值倍数（multiple）压缩。一家金融数据公司在领有订价权和95%留存率时可能以15倍营收来去，而当阛阓合计这两者王人在受到侵蚀时，可能以6倍营收来去。收入持平。股价下降60%。这恰是面前发生在一些公司身上的事情。

阛阓并不是在为收入崩溃订价。它是在为溢价倍数的闭幕订价，因为解释该倍数合理的护城河正在融解。

的确的恫吓

的确的恫吓不是LLM自己。它是垂直软件现存巨头莫得料猜度的钳形攻势（pincer movement）。

从下看，数百家AI原生初创公司正在进入每一个垂直领域。当构建一个可靠的金融数据家具需要200名工程师和5000万好意思元的数据许可时，阛阓当然整合成3-4个玩家。当它需要10名工程师和前沿模子API时，阛阓剧烈碎屑化。竞争从3变成300。

从上看，横向平台（Horizontal platforms）正初度深入垂直领域。Excel里面的Microsoft Copilot面前不错进行AI驱动的DCF建模和财务报表阐明。Word里面的Copilot不错进行合同审查和判例法接头。横向器具通过AI变得垂直化，而不是通过工程。

Anthropic正从另一个地点作念相似的事情。我正在近距离不雅察，因为Fintool是一家Anthropic支撑的公司。Claude正在全力进入垂直领域。脚本轻便得可怕：一个通用的智能体线束（SDK），可插拔的数据走访（MCP），以及领域特定的手段（Markdown文献）。便是这么。这便是你从横向走向垂直所需的统统这个词技能栈。莫得领域工程师。莫得多年的开辟。

软件正在变得无头化（headless）。界面隐没了。一切王人流经智能体。进犯的不再是软件。而是领有客户联系和用例，这意味着领有智能体自己。

驱散垂直深度（LLMs + Skills + MCP）的技能，恰是让横向平台终于能够在它们以前无法涉及的领域竞争的技能。这简略是垂直软件濒临的最具存在性的恫吓：像微软这么的横向B2B玩家不再只是涉足垂直领域，它们正在积极地扩展进入，因为面前比以往任何时候王人更容易，而且因为它们需要领有用例和职责流，以在AI优先的寰球中保持有关性。

风险评估框架

并非统统垂直软件王人濒临相似的风险。以下是我若何想考哪些类别能糊口，哪些不成。

高风险：搜索层（The Search Layer）

如果你的主要价值是通过专诚的界面使数据可搜索和可走访，且底层数据是公开的或可许可的，你就处于严重的阻扰中。这包括建立在许可来去所数据之上的金融数据末端、建立在人人判例法之上的法律接头平台、专利搜索器具，以及任何家具现实上是“咱们为你行业的数据建立了一个更好的搜索引擎”的垂直领域。

这些公司曾以15-20倍的营收来去，因为界面锁定和有限的竞争。这两者王人在挥发。想想那些在畴昔一年中市值耗费了40-60%的金融数据提供商。阛阓从新给它们订价是对的。

中等风险：夹杂投资组合（The Mixed Portfolio）

好多垂直软件公司领有退缩性和裸露性业务线的夹杂体。一家公司可能领有的确专有的评级业务，同期也领有一个主要从新包装大乡信息的数据分析部门。或者一个指数许可业务（镶嵌来去中，相配具有退缩性）操纵有一个接头平台（纯搜索层，相配裸露）。

这一类别的股价下降（20-30%）反馈了阛阓对哪部分业务主导估值的不信托性。要津问题是：有些许百分比的收入来自LLM无法涉及的护城河？

低风险：监管堡垒（Regulatory Fortresses）

如果你的护城河是监管认证、合规基础时事以及与要津任务职责流的深度集成，LLM在中期内险些与你的竞争地位无关。领有HIPAA合规和FDA考据的医疗EHR系统。具有监管锁定的生命科学平台。金交融规和讲演基础时事。

这些公司以至可能受益于其他地方的AI颠覆，因为客户会围绕他们信任的受监监职责流供应商进行整合，同期从他们用于信息检索的供应商那里转出。

测试

对于任何垂直软件公司，问三个问题：

数据是专有的吗？如果是，护城河踏实。如果不是，可走访性层正在崩溃。

有监管锁定吗？如果有，LLM不会改变切换成本方程。如果无，切换成本主淌若界面驱动的，况且正在融解。

软件镶嵌在来去中吗？如果是，LLM位于你之上，而不是取代你。如果不是，你是可替换的。

数据是专有的吗？如果是，护城河踏实。如果不是，可走访性层正在崩溃。

有监管锁定吗？如果有，LLM不会改变切换成本方程。如果无，切换成本主淌若界面驱动的，况且正在融解。

软件镶嵌在来去中吗？如果是，LLM位于你之上，而不是取代你。如果不是，你是可替换的。

零个“是”：高风险。一个：中等风险。两个或三个：你可能没事。

我在两头建造中学到了什么

当我从2016年运转构建Doctrine时，护城河之一是界面。咱们在判例法和立法之上构建了漂亮的搜索体验。讼师们可爱它，因为它比阛阓上的任何其他东西王人更快、更直不雅。大部分数据是公开的，但咱们的界面和搜索使其可走访。如果我今天从新运转构建Doctrine，该业务将濒临根柢不同的竞争款式。LLM智能体不错像咱们的界面一样灵验地查询判例法。

垂直SaaS的清理并不是对于统统垂直软件的沦陷。它是对于阛阓终于运转差异那些领有的确稀缺资源的公司，和那些在LLM智能体面前无险可守的公司。

发布于：上海市

• 好意思
• 开云sports
• 会发
• 背后
• 玩意