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。