谷歌高管警示:大模型封装应用与AI聚合平台前景堪忧
生成式AI的浪潮一度催生出每分钟一家初创公司的盛况,但当热潮逐渐退去,曾经炙手可热的两种商业模式正成为反面教材:大模型封装应用与AI聚合平台。
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谷歌云、DeepMind与Alphabet全球初创企业业务负责人达伦·莫里斯直言,采用这类模式的初创公司已经亮起了“故障警示灯”。
据了解,大模型封装应用本质上是对Claude、GPT、Gemini等现有大语言模型进行外层包装,套上一层产品或用户界面,用以解决某个具体问题。比如一家利用AI辅助学生学习的初创公司,就属于此类。
莫里斯在本周一期的《Equity》播客中表示:“如果你纯粹指望底层模型包办一切,几乎只是贴牌使用别人的模型,行业现在已经没有多少耐心了。”
他指出,仅仅在Gemini或GPT-5外面“包一层极其稀薄的知识产权”,意味着你没有任何差异化优势。
一家初创公司想要“走得远、长得大”,必须拥有深厚且宽阔的护城河,要么实现横向差异化,要么深耕垂直领域、做出极具针对性的产品。
这类拥有深厚护城河的模型封装应用案例包括:基于GPT的编程助手Cursor,以及法律AI助手Harvey AI。
换句话说,初创公司不能再像2024年年中OpenAI推出Chat商店时那样,随便给GPT套个界面就能火起来。现在的核心挑战是打造可持续的产品价值。
AI聚合平台则是封装应用的一个分支:它们将多个大模型整合到一个界面或API层,把用户的请求路由到不同模型,让用户一次访问多种模型。这类公司通常会提供一层调度层,包含监控、治理或评估工具。典型例子有AI搜索初创公司Perplexity,以及通过单一API提供多模型访问的开发者平台OpenRouter。
尽管不少这类平台已经站稳脚跟,但莫里斯给新入场的初创公司的建议很直白:“别做聚合生意。”
他表示,总体来看,聚合平台如今增长乏力,因为用户想要的是“内置真正知识产权”的产品,能根据需要,在正确时间路由到最合适的模型,而不是受限于后台算力或访问权限。
莫里斯在云计算领域深耕数十年,曾在AWS和微软历练,之后加入谷歌云,见证过无数行业周期。他说,当下的情景酷似2000年代末、2010年代初云计算起步阶段,当时亚马逊云业务刚刚起飞。
那时候,一大批初创公司冒出来转售AWS基础设施,宣传自己是更简单的入口,提供工具、账单整合和技术支持。可当亚马逊自己推出企业级工具、客户学会直接管理云服务后,这类公司大多被挤出市场。活下来的,只有那些真正提供增值服务的,比如安全、上云迁移、DevOps咨询等。
如今,随着模型厂商自己往企业功能延伸,AI聚合平台正面临类似的利润压力,中间商很可能被边缘化。
莫里斯本人非常看好氛围编程和开发者平台。2025年是该领域创纪录的一年,Replit、Lovable、Cursor等公司斩获巨额投资,用户增长迅猛。
他同时预计,直接面向消费者的科技公司将迎来强劲增长,这类公司把强大的AI工具直接交到普通用户手中。他举例,影视专业学生可以用谷歌的AI视频生成工具Veo把故事变成影像。
除AI之外,莫里斯认为生物技术与气候科技正迎来风口,无论是风投投入规模,还是初创公司可利用的“海量数据”,都让它们能以前所未有的方式创造真实价值。
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