3 为什么是现在
基础设施以前是重资产，AI 原生把成本打下来；模型过门槛、智能体走向生产、模型同质化同时发生；大厂的价格伞还在，窗口从现在开始算
以前做不成
基础设施是重资产。云平台这一层以前要几百人的团队和多轮融资才敢碰，初创公司在没有融资的情况下想都不会想。智能体云平台要的东西更多：运行时、记忆、沙箱、身份、计量，每一块都是一个产品。这是这件事以前没有人在初创阶段做的原因。
现在做得成
写代码的成本坍塌了。我们是 AI 原生公司：AI 既是我们的产品，也是我们的生产工具，开发、测试、运维、文档大部分由 AI 承担，人负责判断和方向。基础设施这一层的研发成本因此降了一个数量级，从零到一我们已经用这个方法走完，模型服务已上线。
这带来一个结构性的变化：在生产侧，初创公司第一次和大厂站在同一层面上，因为大厂也不再需要那么多研发人员；在需求侧，产品、市场、销售仍然是人力和资金密集的，我们硬碰硬不占优。所以我们把力气放在生产侧和供给侧，把 AI 带来的「一切都变简单」的体验做成平台，交给更多人。
现在有得做
四件外部的事在同一时间发生。模型过了门槛：能持续做一件事，能读懂一段自然语言描述并按它行事，用对话构建智能体才成为可能。智能体从演示走向生产：人人能出原型之后，「一直跑」成了新问题，运行时从可选变成必需，第 1 章的鸿沟是这两年才出现的。模型同质化与价格战：同一档能力多家可选、价格月月在降，「替用户挑、替用户管」有了价值，买手制成立；早两年只有一家能用，买手无从买起。市场还停在单智能体和通用智能体，专业化与协作这一层还空着，这是我们押注的位置。
再晚做不成
大厂正在从验证走向落地：AWS 的 AgentCore、Anthropic 的 Managed Agents 都已经是可用的产品。但它们卖的是模块，面向企业，定价高，集成复杂；我们做的是走完生命周期的全程，专注把用户服务好。
这是一个典型的低端切入1：大厂的价格伞还撑着，行业还早。伞顶是大厂的售价，伞底是我们的采购成本，中间是我们的空间。我们用极低的成本追平技术，在伞下服务被大厂过度满足的中小客户：个人创作者、独立开发者、中小团队。技术上我们和大厂在同一方向，用户上不在同一赛道，这给了我们独立性；在位者往高端退是它们理性的选择，这给了我们时间。但时间不是无限的：还没选边的开发者一旦被锁进某一家的运行时，就不再中立。窗口从现在开始算。
这些伞下的客户是谁、有多少、怎么买，是第 4 章。
参考
- Christensen, C. M. The Innovator's Dilemma, 1997；Christensen, Raynor & McDonald, "What Is Disruptive Innovation?", Harvard Business Review, 2015 年 12 月。