在生成式人工智能熱潮中，曾涌現(xiàn)出大量初創(chuàng)企業(yè)，其中大模型封裝應(yīng)用與AI聚合平臺兩種商業(yè)模式一度備受追捧。然而，隨著行業(yè)逐漸回歸理性，這兩種模式正面臨嚴峻挑戰(zhàn)，甚至被視為反面案例。

谷歌負責云業(yè)務(wù)、DeepMind及Alphabet全球初創(chuàng)企業(yè)事務(wù)的高管達倫·莫里指出，采用這兩種模式的初創(chuàng)公司已亮起“警示燈”。他直言，行業(yè)對單純依賴底層模型、缺乏差異化的企業(yè)已失去耐心。

大模型封裝應(yīng)用，即在現(xiàn)有大語言模型如Claude、GPT、Gemini等基礎(chǔ)上，添加產(chǎn)品或用戶界面以解決特定問題。例如，部分利用AI輔助學生學習的初創(chuàng)公司便屬于此類。莫里認為，若企業(yè)僅在Gemini或GPT-5外“包裹一層極薄的知識產(chǎn)權(quán)”，將難以形成競爭優(yōu)勢。他強調(diào)，初創(chuàng)公司若想長遠發(fā)展，必須構(gòu)建深厚的護城河，或通過橫向差異化，或深耕垂直領(lǐng)域，打造針對性產(chǎn)品。以基于GPT的編程助手Cursor和法律AI助手Harvey AI為例，這些企業(yè)通過深度整合模型與特定場景，實現(xiàn)了差異化競爭。

莫里進一步指出，初創(chuàng)公司不能再像2024年年中OpenAI推出Chat商店時那樣，僅靠為GPT添加界面便獲得成功。當前的核心挑戰(zhàn)在于打造可持續(xù)的產(chǎn)品價值，而非簡單依賴模型封裝。

AI聚合平臺作為封裝應(yīng)用的分支，通過整合多個大模型至單一界面或API層，將用戶請求路由至不同模型，并提供監(jiān)控、治理等工具。典型案例包括AI搜索初創(chuàng)公司Perplexity和開發(fā)者平臺OpenRouter。然而，莫里警告新入場企業(yè)：“別做聚合生意。”他解釋，用戶更傾向于選擇“內(nèi)置真正知識產(chǎn)權(quán)”的產(chǎn)品，這類產(chǎn)品能根據(jù)需求精準匹配模型，而非受限于后臺算力或訪問權(quán)限。隨著模型廠商拓展企業(yè)功能，聚合平臺正面臨利潤壓力，中間商角色可能被邊緣化。

莫里以云計算行業(yè)為例，指出2000年代末至2010年代初，大量初創(chuàng)公司轉(zhuǎn)售AWS基礎(chǔ)設(shè)施，宣稱提供更簡單的入口和工具支持。但隨著亞馬遜推出企業(yè)級工具、客戶掌握直接管理能力，這類企業(yè)大多退出市場，僅少數(shù)通過提供安全、上云遷移等增值服務(wù)存活下來。如今，AI聚合平臺正面臨類似困境。

盡管如此，莫里對部分領(lǐng)域仍持樂觀態(tài)度。他特別看好氛圍編程和開發(fā)者平臺的發(fā)展。2025年，Replit、Lovable、Cursor等公司（均為谷歌云客戶）獲得巨額投資，用戶規(guī)?？焖僭鲩L。直接面向消費者的科技公司也將迎來機遇，這類企業(yè)通過將強大AI工具交付普通用戶，釋放創(chuàng)新潛力。例如，影視專業(yè)學生可利用谷歌的AI視頻生成工具Veo將故事轉(zhuǎn)化為影像。

除AI領(lǐng)域外，莫里認為生物技術(shù)與氣候科技正成為新的風口。風投資本的涌入和海量數(shù)據(jù)的積累，為初創(chuàng)公司創(chuàng)造了前所未有的價值創(chuàng)造空間。