# 8. 逆向思考与尾部风险 - Zapier Inc.

## 1. 极端情景模拟：Zapier 失去连接价值的路径

为了践行芒格的逆向思维，我们必须构思导致 Zapier 核心资产（连接器库）失效的场景。

### 场景 A：AI 具备原生 UI 操作能力 (概率：中，影响：致命)
- **过程**：如果下一代大模型（如 GPT-6）能够像人类一样通过像素识别直接操作任何软件的界面（Computer Use），那么它们将不再需要 Zapier 维护的这些死板的 API 连接器。
- **结果**：Zapier 的 9,000 个集成将在一夜之间变成冗余，连接器红利清零。

### 场景 B：SaaS 巨头的“生态铁幕” (概率：中高，影响：中高)
- **过程**：Salesforce, Microsoft, Adobe 等巨头联合推出统一的数据标准，允许应用之间直接通过“通用智能接口”互通。
- **结果**：原本需要 Zapier 作为中介的场景消失，iPaaS 行业被边缘化。

### 场景 C：成本失控导致的“逃离 Zapier” (概率：高，影响：中)
- **过程**：AI 工作流产生的任务量是传统自动化的 100 倍。Zapier 的“按任务计费”模型导致企业月费从 1,000 刀暴涨至 100,000 刀。
- **结果**：企业大规模转向按操作不计费的开源工具（如 n8n）或自建 Python 脚本。

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## 2. 核心假设的反向证伪

- **假设 1：SaaS 依然碎片化**。
  - **证伪**：如果由于 AI 带来的行业大洗牌，导致每个领域只剩下一个巨头，那么集成需求将大幅下降。
- **假设 2：非技术人员依然是自动化的主力**。
  - **证伪**：如果 AI 使得“写 Python 脚本”变得像说话一样简单，那么用户就不再需要 Zapier 的可视化界面。

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## 3. 结论与防御建议

Zapier 的风险不在于“对手”，而在于“技术的范式转移”。

**防御建议**：
1. **下沉到数据层 (Tables)**：确保用户不仅是在这里“流转”数据，而是“存储”数据，增加粘性。
2. **重写计费模型**：引入按“价值”或按“Agent 席位”计费，而非单纯按任务数，防止用户在 AI 爆发期产生价格焦虑。
3. **拥抱“Computer Use”**：自己也开发基于视觉的应用操作技术，而不只是死守 API。
