本文来自微信公众号： 清华管理评论 ，作者：王节祥 等
生成式数字技术的发展催生智能体（Agent）兴起，正在深刻重塑大量行业的商业逻辑和生态格局。智能体和现有平台会是何种关系，颠覆抑或共生？纯粹的颠覆论或共生论都难以概括所有现实情境。我们必须超越简单的颠覆或共生二元论，以动态、分层的视角，理解智能体时代平台生态中无处不在的复杂博弈与竞争优势重塑。
生成式数字技术的发展催生智能体（Agent）兴起，正在深刻重塑大量行业的商业逻辑和生态格局。智能体和现有平台会是何种关系，颠覆抑或共生？例如，用户既可以通过淘宝APP搜索、比价、下单，也可直接向某款AI购物助手发出“帮我找一款500元以内、适合秋天穿的运动外套”这样的指令，由智能体自动完成全网筛选、比较和下单付款的流程。那么，未来的购物行为究竟会更多地发生在淘宝这样的平台内部，还是逐渐迁移至独立的AI智能体？进一步而言，未来到底是传统平台包络AI智能体，还是新型AI智能体反向包络平台？不同类型的企业如何认识未来的生态图景、从而更好地应对变局？引人深思！
智能体兴起及其引发的战略迷思
智能体的迅猛发展并非简单的技术升级，其作为一种能自主感知、决策并执行的新兴实体，正在挑战基于平台的传统商业逻辑。
智能体的演进及代表性案例
智能体的概念并非新生事物。在生成式人工智能（AIGC）爆发性发展之前，智能体主要被视为“高级自动化程序”。斯图尔特·罗素（Stuart Russell）和彼得·诺文（Peter Norvig）在其经典著作《人工智能：一种现代的方法》中，定义智能体是“能通过传感器感知环境，并利用执行器自主行动以实现目标的实体”。其典型代表是基于规则或简单AI处理用户咨询的智能客服系统。当前，以大语言模型（LLM）等生成式AI技术为引擎，智能体已演进至新阶段，具备了环境感知、自主决策、工具调用或具身交互的能力，成为连接数字智能与物理世界的行动主体，几乎可以不依赖用户实时干预。例如中国创业公司MoNica发布的Manus，以自研大模型作为核心的“任务理解引擎”，通过自然语言交互解析用户目标，自主调用内置的浏览器、文档编辑器和数据分析工具等工具链，进行任务分解与执行，并通过记忆积累用户偏好，从而实现跨办公、研究、创作等多场景的自我进化。
根据核心功能不同，可以将智能体大致划分为三种类型：其一为认知型智能体，侧重于发展思考能力，擅长进行信息处理、分析研判和策略生成，更适用于专业门槛较高、依赖知识沉淀和推理的领域，如医疗诊断助手、投资决策系统等；其二为交互型智能体，侧重于发展沟通能力，更加注重人机交互或环境交互，适用于对人机协作效率需求高的场景，如客服助手、自动驾驶系统等；其三为执行型智能体，侧重于发展行动能力，擅长流程自动化与任务执行，适合应用于流程固化、追求效率和准确性的操作环节，例如仓储机器人、工业自动化装置。值得注意的是，这一划分只是“理想类型”，现实中许多智能体常常兼具多项功能。
智能体发展与现有平台之间关系的迷思：颠覆，还是共生
随着智能体在实践中的快速发展，学界和业界关于其与传统互联网平台关系的探讨逐渐形成颠覆论与共生论两种差异化认知。北京大学侯宏教授认为，智能体通过提供去中介化服务能直接触达终端用户，这种行为在一定程度上会削弱传统平台对用户触点和流量分发的垄断权。例如，人工智能公司Character.AI专注于提供用户与AI角色之间的高度个性化对话服务，该公司的交互型智能体能绕过搜索引擎和社交平台等传统互联网平台中介，与用户直接进行自然语言交互、提供个性化体验。在此过程中，智能体对平台潜在的颠覆风险在于流量和数据控制权的转移。智能体之间的“暗流量”会替代传统平台运营中的流量，用户和智能体之间互动所产生的私有化交互数据，可能沉淀于本地设备或边缘节点，而非上传至平台，关键用户数据的缺失导致平台难以把握和推进其算法优化，从而动摇了平台经济依赖的数据网络效应根基。孙黎和陈谦磊在其文章《从平台经济到“A2A经济”：AI时代的商业模式跃迁》中指出，传统的平台经济模式正面临被新兴的“智能体（Agent）对智能体（Agent）”（A2A）经济模式替代的可能性。
共生论则强调了一种与颠覆论截然不同的观点，即智能体与平台之间更可能形成互补协同、共生共演的关系。该观点认为用户或商家等均可发展自己的智能体，并构建一个去中心化和高效协作的智能体网络。然而，独立开发智能体的高昂成本和模糊的盈利模式，构成了智能体网络冷启动的关键挑战。在此背景下，拥有深厚积累的互联网平台则更有能力延伸其价值，成为智能体发展的助推器。例如，微软Copilot通过深度嵌入Teams、Outlook等办公平台，将用户自然语言指令转化为跨应用的自动化操作，大幅提升了用户的工作效率和付费意愿。这种模式的根本优势在于智能体与平台之间的双向增强，即平台为智能体提供数据底座、算力支持以及用户基础，而智能体则通过提供场景化服务，增强平台的功能价值和用户粘性，形成正反馈。共生论者展望的未来图景是“借力平台，共生共赢”，智能体作为平台能力的延伸和新价值触角，共享生态发展的红利；同时，智能体的繁荣反过来强化平台作为底层基础设施的核心角色，最终形成“平台+智能体”协同共生的生态范式。
可见，颠覆论聚焦于智能体对平台中介角色的替代威胁和数据控制权的转移，预言去中心化智能体网络的崛起；而共生论则强调智能体对平台底层能力的依赖，以及双方通过互补实现共同价值创造的巨大潜力（见表1）。
透过迷思看平台内涵的拓展
关于智能体与平台关系的颠覆和共生之辩，不仅体现了技术发展带来的不确定性，也反映出重塑商业认知的必要性。本文认为超越非此即彼的二元论，重新审视平台在智能体时代不断拓展的内涵，可能更加有助于洞察未来的生态格局。
迷思的根源：对平台认知的差异
关于智能体和平台关系的颠覆论与共生论之争，均有其逻辑合理性。本文无意批驳两种观点建立在各自假设基础上的推演，而是希望回到“平台定义”这一基础性问题上。传统思维往往将平台固化为电子商务平台（淘宝、拼多多、抖音等），即多边市场形态（Multi-sided Markets），其核心逻辑在于连接供需、撮合交易，并依赖流量垄断和数据控制构建中心化权力。在这种认知下，电子商务平台与独立AI智能体的竞争，很容易被解读为零和博弈，是用户触点和数据所有权的争夺战，从而形成“智能体颠覆平台”的判断。
然而，对平台的内涵解读有不同的侧重点，创新研究者认为平台本质是“一组相互依赖的服务、工具、规则等组件构成的基础区块，通过开放接口，可以促进多边互动和价值共创”。按此定义，智能体的崛起就不一定是简单颠覆或依附平台，而是可能作为关键组件，驱动平台向高阶形态演进。这一演进背后的动因，是消费互联网向产业互联网的深化，当数字技术改造产业价值链时，就不单单是营销环节的交易撮合，而是复杂的全链路数字化。这一过程中涉及“设备互联—数据采集—算法嵌入—功能开发—衍生应用”的复杂需求，因而出现平台基础设施层、算法功能层、生态应用层的分化和协作。
纵向多层的平台生态，拓展了平台“多边市场”的内涵，其作为创新赋能平台与交易撮合平台在本质上也有所不同（见表2）。例如，华为昇腾AI计算产业生态超越交易撮合，构建了涵盖昇腾AI芯片、盘古大模型、矿山/医疗等行业场景方案及巡检机器人的纵向多层架构。在此架构中，平台的核心价值已从连接跃升为跨层级能力的深度整合和协同创新，平台作为开放式创新和价值共创枢纽的属性被强化。
平台内涵的拓展：纵向多层架构中的力量博弈
进一步揭示平台“纵向多层架构”的内涵，有助于思考未来商业的图景。横向单层架构的平台聚焦同一层面上连接买方和卖方的交易市场，而纵向多层架构的平台则演变为能力模块化封装和按需分发的枢纽（见图1）。以阿里巴巴“云钉一体”生态为例，底层云计算和AI芯片提供算力基座；中层通义大模型输出通用智能；上层对接零售业、制造业等垂直领域解决方案，并由智能体（如钉钉等）完成用户触达和服务闭环。由此可见，平台企业的成功在于其分层解耦和接口标准化能力，即清晰定义各层级的核心价值点，并通过标准化接口实现高效组合。
不过，深入审视共生论下“平台+智能体”的和谐图景，也有过于“乐观”的风险。共生论假定平台天然拥有一直为智能体提供底座的优势，但平台动态进化观警示我们：平台的层级控制力并非一成不变，边缘计算、联邦学习等技术的变革以及通用模型、自主智能体等组件能力的跃升，可能导致价值和权力在各层级重构。在纵向多层的平台生态中，共生的本质并非参与者与平台间静态互补，而是多股力量的竞合博弈，其动力常常来自于技术迭代、开放协议，乃至发展和监管政策（如人工智能+行动计划、数据本地化、大模型备案制度等），这会重塑各层级之间的交易成本和权力关系，使得某一层的参与者获得向上或向下“攻击”和“包络”的可能。
这种跨层挑战并非旨在摧毁生态，而是为了在价值重构中占据更有利的位置、获取更大的主导权以及价值份额。具体表现为两种力量。一种是自下而上的整合力量，拥有核心模型能力的参与者，通过开放接口直接赋能终端用户或开发者，可以绕过平台的应用闭环。例如，OpenAI通过提供ChatGPT和API接口，使开发者甚至普通用户能直接利用其模型能力完成写作、编程、数据分析等复杂任务。这从本质上挑战了共生论将传统平台作为“底座”的假定。用户可以绕过平台直接与底层模型交互，导致现有平台的应用层有被“边缘化”的风险。另一种是自上而下的整合力量。掌握特定场景、数据或终端用户的垂直应用与智能体开发企业，随着其自主能力和工具调用能力的增强，会倾向于控制更底层的基础设施，以优化体验、降低成本或构建独特优势。例如，特斯拉的自动驾驶智能体（属交互执行型智能体）已不满足于使用英伟达的通用GPU芯片，而是自主研发Dojo超级计算机和FSD芯片。这就是应用层（自动驾驶应用）为了追求极致的性能匹配和迭代效率，反向整合并入侵底层（算力基础设施）的案例。智能体网络（A2A）虽面临冷启动挑战，然而一旦突破，其点对点的高效协作可能进一步边缘化传统中心化平台的中介角色。
因此，共生论所描绘的稳定互补关系，往往是平台进化长河中的短暂稳态。这要求我们必须超越简单的颠覆或共生的二元论，以动态、分层的视角，理解智能体时代平台生态中无处不在的复杂博弈与竞争优势重塑。
纵向多层平台架构下的企业竞争优势重塑
平台内涵从“横向单层”的交易场，向“纵向多层”的创新生态演进，不仅重新定义了平台本身，也将重塑嵌入其中各类企业构建竞争优势的底层逻辑和路径（见图2）。
垂直应用与智能体开发企业的竞争优势：基于独特数据集对大模型的快速调优能力
垂直应用与智能体开发企业面临的关键挑战是，底层大模型技术的频繁迭代和智能体对用户需求的高效响应。例如，用户是来自金融、医疗等垂直领域，寻求智能化解决方案的企业机构，期待获得深度适配其业务场景的应用。企业在满足用户需求的过程中，底层大模型如同“流动的地基”，其架构升级、参数优化和功能迭代持续进行，倒逼企业必须处理“在流动的地基上盖楼”的困境，既要避免因底层变动导致应用失效，又要确保模型能力与业务需求的实时契合。在此情景下，基于独特数据集对大模型的快速调优能力，成为企业构建竞争壁垒的关键。
快速调优能力实质是一套知识转化（Knowledge Conversion）流程，企业能够将垂直领域的知识持续“注入”通用模型并从中“萃取”价值。通用大模型是一个强大的知识消化和重构引擎，而企业的吸收和转化能力，才是决定其价值上限的关键。这要求企业能够敏锐地识别哪些内部专有知识（如用户的负面反馈、成功案例的数据轨迹等）是能够对通用模型“调优”的素材。企业需要具备强大的知识管理基础设施和文化，从而能够持续捕获和沉淀散落在业务场景中的隐性知识（Tacit Knowledge），并且通过数据标注等“编码”手段，转化为大模型能够理解和学习的“教材（独特数据集）”。通过构建“数据反馈—模型迭代—应用优化”的闭环，实现对大模型能力的定向引导和快速校准，从而更好地响应特定行业的用户需求。
以专注于智能设计领域的科技企业“水母智能”为例，其核心竞争力在于，通过长期服务设计领域客户，积累了丰富的垂直设计领域专属数据集。该数据集不仅包含大量成功的设计项目案例、不同行业品牌的历史视觉元素，如配色方案、版式等，更重要的是整合了用户审美偏好、行业设计规范等隐性知识。基于这一独特的数据资产，水母智能构建起模型调优引擎。当用户提出“生成某品牌周年庆海报”“帮忙调整为另一种风格的漫画”等需求时，经过调优的智能体能够快速调用数据集中的视觉元素、历史案例等信息，在底层大模型的基础能力之上，高效生成符合特定场景要求的设计。
通用模型开发企业的竞争优势：底层模型与业务场景深度融合的能力
对于通用模型开发企业而言，其面临的核心战略困境是经典的“通用性-独特性悖论”（Generality-Specificity Paradox）。这一悖论根植于交易成本经济学中的“资产专用性”概念，高度通用的模型如同非专用性资产，适用范围广但满足个性化需求能力弱；而高度适配特定场景的模型则像专用性资产，虽能构建强大壁垒却牺牲了灵活性和市场规模。模型若过度追求通用能力，虽能服务广泛用户，但在任何特定场景下的性能都可能无法达到最优，导致用户体验不佳，陷入“样样通，样样松”的陷阱。反之，若过早、过度针对特定场景进行深度优化，虽能短期提升场景性能，但会损害模型的泛化能力，并因投入巨大而被锁定在有限市场，难以收回研发成本。
对此，企业需要构建起底层模型与业务场景的深度融合能力。这种能力本质上是一种架构创新能力，即通过模块化设计，将模型的通用能力与场景的独特知识进行“松耦合”但“紧协同”的编排，形成一套“通用能力基座+场景适配插件”体系。在技术架构上，深度融合要求模型具备可插拔、可扩展的模块化设计，从而降低场景适配的交易成本。在战略层面，深度融合意味着企业必须做出清晰的场景取舍（Where to Play），决定在哪些场景进行深度自研（打造高专用性资产），在哪些场景通过生态协同赋能（依赖合作伙伴的专用性投资）。
大模型开发企业常常通过系统化的架构设计和清晰的场景战略定位，来化解通用性与独特性的矛盾。以DeepSeek为例，主要体现为：第一，技术上以模块化设计为核心，降低场景适配成本。DeepSeek在其基座模型（如DeepSeek-V2）中广泛采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）等先进架构。该架构的本质是模块化：将模型划分为多个“专家”子网络，针对不同任务激活不同的参数组合。这为场景适配提供了技术基础，无需调整整个架构，只需高效微调或适配特定“专家”模块即可。同时，公司应用了LoRA（Low-Rank Adaptation）等参数高效微调（PEFT）技术，这与其“通用基座+可插拔适配”的设计哲学一致。第二，以战略聚焦明确融合的边界，管理资产专用性风险。DeepSeek并非在所有场景平均用力，而是做出了战略取舍。在代码生成和金融等具有高价值、高复杂性且知识体系严谨的垂直领域，公司选择深度介入，旨在构建难以模仿的专用性优势和高竞争壁垒。对于教育、办公、娱乐等长尾且需求多样的场景，DeepSeek的战略重心则是专注于提供强大的通用基础模型和高效的工具链（如API、微调框架），将场景适配的专用性投资转移给生态合作伙伴，自身则通过赋能生态获取价值，避免了被锁定在无数细分市场的风险。
这种战略取舍十分考验企业的战略智慧。正如资源基础观（Resource-Based View）学者杰伊·巴尼（Jay Barney）所强调的，通用技术（如AI大模型）本身很难构成可持续竞争优势，更像是“放大器”，关键在于企业如何将其与自身的独特资源（如深度场景知识、战略定力）相结合。大量大模型领域的创业企业至今未找到关键应用场景，或陷入场景泛化而资源分散的困境，正是未能有效化解“通用性-独特性悖论”的体现。
基础设施提供企业的竞争优势：推动软硬协同和代际更新的能力
提供基础设施的企业面临的挑战，本质上是技术创新管理中的经典问题：如何在推动技术代际更新的同时，最大限度地保护和利用现有互补性资产的价值。例如，芯片制程逼近物理极限而算力需求持续暴涨，企业需要推动革新，但革新的步伐又不能太快、避免摧毁原有的生态系统。用户（云计算公司、开发者等）既渴望新一代硬件带来的性能跃升，又依赖基于现有硬件构建的软件栈和业务流程的稳定性。在此背景下，企业的核心竞争优势不再源于单一的硬件性能指标，而源于一种高阶的动态能力（Dynamic Capability），即整合、构建和重组内外部资源以应对快速变化环境的能力，特别是这种能力不单单是面向组织内部，而是面向多层生态的，具体化为软硬协同和代际更新能力。
对于提供基础设施的企业而言，其最重要的互补性资产并非硬件本身，而是围绕硬件建立的整个软件开发者生态，需要将硬件功能转化为软件生态不可或缺的、具有高转换成本（Switching Cost）的基石。例如，英伟达（NVIDIA）构建的CUDA平台，并非单纯的开发工具，而是一个将GPU硬件与无数AI模型、应用程序深度绑定的战略性互补资产（Co-specific Asset）。这使得即使竞争对手能造出同等性能的芯片，也难以复制其庞大的、基于CUDA的软件生态。
与此同时，这种软硬协同的生态还要能够推进战略更新。在技术代际更新中，体现为一种预见性的架构规划和平滑的迁移机制。企业必须在当前代产品的设计阶段，就为下一代技术预留兼容性接口和升级路径。这不仅降低了开发者适配新硬件的交易成本，更重要的是，它向整个生态传递了可置信的承诺，即投资于本生态的软件资产将在未来持续有效，从而激励开发者持续投入，形成“硬件升级—软件繁荣—生态增强”的正反馈。同样以英伟达为例，其从Ampere到Hopper架构的升级，很好地诠释了这种动态能力。在硬件层，Hopper架构引入了新的计算单元，但保持了向后兼容性。在软件层，通过提供TensorRT等工具，让为旧硬件开发的模型能自动利用新硬件的性能优势，极大降低了开发者的迁移成本。在生态层，英伟达则提前向开发者提供工具包（如NVIDIA AI Enterprise），使其能在新硬件发布前就完成应用的测试和优化，提升了代际切换的平滑性。
多层平台生态运营商的竞争优势：激发跨层网络效应和占据关键互补性资产的能力
现实中，亚马逊、谷歌、阿里巴巴、腾讯等科技巨头并不只是在平台的某一层运作，而是作为“多层平台生态运营商”参与竞争（如图1所示，它们在每一层几乎都有布局）。其面临的核心挑战在于，生态层级不断重构，价值创造的中心随之漂移，如何避免生态内耗、确保价值在多层体系内高效循环并最终被自身捕获。在此背景下，激发跨层网络效应和占据关键互补性资产的能力成为关键，这是数字商业生态中的关键控制点（Control Points）。
跨层网络效应的激发能力是指运营商通过技术、数据和标准打通算力、模型、应用各层，促使不同层级的能力与服务相互增强，形成“1+1>2”的协同增值效应。实质上，这是企业通过降低层间交易成本，使得任一层的进步都能带动其他层的发展，从而激发强大的跨层网络效应。与此同时，光有战略协调并不足够，生态价值会向最稀缺、最难被替代的瓶颈性互补资产聚集。因此，生态运营商必须具备对关键互补性资产的占位能力，敏锐地识别并牢牢掌控那些对生态运行至关重要且能增强自身议价能力的资产。这些资产本质上是具有战略控制点或技术控制点属性的互补性资产，它们可能随着技术变革而动态变化，例如从早期的流量入口，到后来的数据池、大模型和算力等。
以阿里巴巴云智能集团为例，一方面，它致力于激发跨层网络效应：底层拥有阿里云提供的弹性算力（IaaS层）；中层部署了通义大模型家族（PaaS层），提供通用智能；上层则通过钉钉、夸克等应用（SaaS层），直接触达终端用户。通过“云钉一体”战略和开放的API接口，阿里巴巴努力使数据、智能和能力在“云—模—端”之间顺畅流动，力求任何一层的进步都能带动其他层的发展。另一方面，阿里巴巴注重持续投资并占位关键互补性资产。在早期，其关键资产是电商交易生态带来的庞大流量和数据；随后，它大力投入阿里云；当前，面对大模型时代的竞争，它又将通义大模型作为新的核心战略资产来打造。通过持续占据演进中的关键控制点，阿里巴巴得以在不断变化的生态中，始终保持其生态运营商地位和价值获取能力。
管理启示
回顾本文开篇之问“AI购物助手会颠覆淘宝，还是与之共生？”基于纵向多层平台架构的理论视角，我们发现，纯粹的颠覆论或共生论都难以概括所有现实情境。生态的演进往往取决于技术发展、数据控制、企业战略和生态竞合等多重因素的相互作用。以AI购物助手与淘宝的关系为例，至少存在三种可能场景。第一，若淘宝平台能快速构建或整合强大的AI底层能力（如通义千问等），并通过开放接口广泛赋能生态内商家及开发者开发购物智能体，为客户带来前所未有的价值与体验，则智能体将强化平台黏性，形成“平台为基、智能体为翼”的格局。第二，若某第三方智能体通过独特数据、卓越体验和协议兼容（如直接跨平台调用API）等，形成私有数据闭环，对客户知根知底、体贴可信，则可能颠覆传统平台的中介角色，使平台退化为后台供应链。第三，也可能出现多层竞合状态，平台与多个智能体在不同的服务层级上既合作又竞争，平台控制通用模型和核心设施，而智能体则专注于垂直场景深度，双方通过标准化接口实现数据和功能互操作，共同优化用户体验。
这一示例表明，智能体与平台的关系既不是非此即彼，也不是静态固化的，而是随着技术能力、用户习惯、监管政策等因素动态演进的。因此，企业需从多层生态的视角重新审视自身的定位与战略，如下启示可供参考：
重塑平台认知
产业互联网时代，平台需要从“横向单层交易中介”向“纵向多层创新生态”跃迁，传统平台巨头在发展智能体上优势与挑战并存。消费互联网面临价值瓶颈，向产业互联网演进，而产业复杂的分工和协作需求，倒逼平台出现“纵向分层”。在此背景下，企业需打破“流量垄断”的旧思维，转而构建“算力/数据—模型—场景与智能体”的多层生态体系。传统平台企业在发展智能体上具有基础性优势，例如阿里云和通义大模型构成底座，钉钉作为智能体承载分发平台，将能力封装为模块化服务，赋能生态伙伴和用户。与此同时，平台企业在发展智能体生态时也有其挑战。历史路径依赖和组织惯性可能阻碍其转型，跨层包络带来的垄断和数据隐私等问题易引发监管和伙伴顾虑，中心化架构与智能体自主性之间存在张力。未来生态有可能呈竞合关系，即平台主导通用底座和生态整合，新兴力量深耕特定场景，通过标准化接口有效协同。平台巨头需明确价值锚点，以开放治理吸引多元创新者，推动生态战略更新和繁荣。
找准生态定位
企业需明确在多层平台生态中的定位，聚焦核心能力塑造竞争优势。对大多数企业而言，在纵向多层平台生态中，很难依赖全层级的覆盖来塑造竞争优势，需锚定自身所处的核心层级。基础设施提供企业的核心优势在于通过软硬协同设计和代际更新能力，构建高性能、高可靠性的基座，为上层生态提供稳定且可持续演进的支撑；通用模型开发企业的竞争优势则依赖于底层模型和业务场景的深度融合能力，通过模块化架构设计、差异化场景投入，构建“通用能力基座+场景适配插件”的协同体系；垂直应用与智能体开发企业的竞争力依托长期积累的独特领域数据集，对大模型快速调优，形成“数据反馈—模型迭代—应用优化”的闭环。在此过程中，企业需警惕“层级跨越”的资源错配风险，战略雄心与组织能力不匹配可能导致在非核心层级过度投入资源，反而稀释竞争力。多层平台生态运营商则较为特别，商业上看激发跨层网络效应是关键，与此同时“德位相配”亦是关键，即是否具备生态领导者的文化理念和价值愿景。
把握生态演化
企业应敏锐捕捉生态层级重塑的机遇，布局瓶颈性资产，占据生态控制点纵向多层生态是一个动态演进且不断自我重塑的有机体。技术突破、政策调整或用户需求变迁，都可能引发价值在层级间的重新分配，使今天的应用层变为明天的通用层，或使曾经的边缘资产跃升为新的生态瓶颈。对于生态参与者而言，与其被动适应，不如主动洞察并拥抱平台生态演化中蕴藏的机遇，其关键在于对生态演化趋势的敏锐洞察，提前识别并布局即将变得稀缺的关键性互补资产，例如某些垂直领域的高质量专有数据、连接不同层级的标准化协议，或基于新硬件的新型交互界面等。这要求企业建立强大的生态洞察力、技术扫描能力、资源重新配置能力和组织变革能力，从而在平台生态的动态平衡中，发现价值洼地，通过抢占先机构建起暂时但可能足以改变竞争格局的非对称优势。