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18個月月收33萬刀!起底“AI套殼”生意經(jīng):是曇花一現(xiàn)還是隱形金礦?

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原文 | Nowfal

編譯 | 王啟隆

出品丨AI 科技大本營(ID:rgznai100)


在科技行業(yè)的輿論場中,常能聽到一句帶著幾分輕蔑的評價:“這不就是個套殼 AI 嗎?”

對于那些正在絞盡腦汁試圖構(gòu)建新事物的開發(fā)者而言,這句話聽起來格外刺耳。它宛如一盆冷水,徑直潑在剛剛?cè)计鸬膭?chuàng)新火苗之上。這句話背后的潛臺詞極具殺傷力:這意味著缺乏核心技術(shù),意味著只是在巨人的地基上搭建積木,意味著隨時可能被推倒的脆弱性。

然而,反擊的聲音同樣響亮,且邏輯堅硬得令人無法反駁。

Perplexity 的首席執(zhí)行官 Aravind Srinivas 曾直言不諱:“世上萬物皆是套殼Everything is a wrapper)。OpenAI 套的是英偉達(dá)的算力和 Azure 的云服務(wù);Netflix 套的是 AWS 的基礎(chǔ)設(shè)施;就連市值高達(dá) 3200 億美元的 Salesforce,歸根結(jié)底也不過是 Oracle 數(shù)據(jù)庫的一個高級外殼?!蹦?/p>

此言確實切中肯綮。但在深入這場關(guān)于“定義”的口水戰(zhàn)之前,有必要先厘清公眾口中的這個“AI 套殼”(AI Wrapper)究竟是何種物種。

簡而言之,這往往是一個被貼上“投機取巧”標(biāo)簽的產(chǎn)品形態(tài)。開發(fā)者并不自行訓(xùn)練龐大的基礎(chǔ)模型,而是直接調(diào)用現(xiàn)成的 API(如 OpenAI 的接口),在此基礎(chǔ)上覆蓋一層輕薄的用戶界面,以提供某種特定的功能,其開發(fā)過程通常極少涉及復(fù)雜的底層技術(shù)攻堅。

最為典型的案例,莫過于那些允許用戶“與 PDF 對話”的應(yīng)用程序。在 ChatGPT 問世早期,官方尚未提供直接處理文檔的功能,這類應(yīng)用因此迅速躥紅。用戶只需上傳一篇晦澀難懂的論文或報告,AI 便能迅速生成摘要并回答相關(guān)問題。這種需求真實而迫切,解決方案也顯得痛快淋漓。

然而,問題恰恰在于,這種“痛快”來得過于容易。

關(guān)于 AI 套殼的爭論,往往忽略了一個更宏大的命題。 套殼本身并非原罪,真正的分水嶺在于:被構(gòu)建出來的產(chǎn)物,究竟是一個隨時可被替代的“功能”,還是一個能夠站穩(wěn)腳跟的“產(chǎn)品”。

部分套殼應(yīng)用注定只能是曇花一現(xiàn)的過客,一旦巨頭們回過神來,將這些功能整合進(jìn)自身的生態(tài)套件,它們便會迅速凋零。但同樣存在一些應(yīng)用,能夠在巨人的夾縫中生根發(fā)芽,甚至長成參天大樹。“套殼”這個標(biāo)簽,實則掩蓋了真正值得關(guān)注的核心:它究竟是功能還是產(chǎn)品?它所處的市場細(xì)分究竟有多廣闊?


曇花一現(xiàn)的功能,還是屹立不倒的產(chǎn)品?

不妨先審視那個讓用戶與 PDF 對話的早期案例。

這類工具解決的問題極為具體且狹窄:讀不懂文檔,尋求 AI 輔助。它并不負(fù)責(zé)創(chuàng)造新的文檔,也不涉及對既有內(nèi)容的編輯,通常更不會記錄用戶的閱讀習(xí)慣以優(yōu)化后續(xù)體驗。它本質(zhì)上是一個一次性的工具,用完即走,缺乏粘性。

嚴(yán)格來說,這只能被定義為一種“能力”,而非一個完整的端到端解決方案。它更應(yīng)作為文檔閱讀器內(nèi)的一個按鈕,或是旗艦辦公軟件中的一個插件而存在。

這便是危險所在。當(dāng) OpenAI、Anthropic 或 Google 等基礎(chǔ)模型構(gòu)建者,決定將這種“能力”直接原生植入其系統(tǒng)時,那些獨立存在的套殼工具瞬間便失去了存在的根基。這屬于典型的“功能型”宿命——極易被復(fù)制,缺乏業(yè)務(wù)閉環(huán),更無護(hù)城河與長期防御力可言。

不過,商業(yè)世界從不缺乏例外。即便最終會被平臺吞噬,但在巨頭們尚未騰出手的這段時間窗口內(nèi),這些功能型應(yīng)用依然能創(chuàng)造出驚人的財富,成為有趣的獨立商業(yè)案例。

數(shù)據(jù)足以說明為何開發(fā)者們前赴后繼:PDF.ai 的月經(jīng)常性收入(MRR)曾達(dá)到 50 萬美元;PhotoAI 也有 7.7 萬美元;Chatbase 約為 7 萬美元;InteriorAI 則為 5.3 萬美元。而 Jenni AI 更是令人咋舌,短短 18 個月內(nèi),其月經(jīng)常性收入從 2000 美元飆升至 33.3 萬美元。

這筆財富固然誘人,但這種商業(yè)模式更像是淘金熱中的撿拾金塊,而非開采金礦。一旦地表的金塊被撿拾殆盡,生意便也隨之終結(jié)。


在巨人的臥榻之側(cè)求生

有些套殼應(yīng)用做得足夠厚重,甚至進(jìn)化成了真正的產(chǎn)品,切入了一個體量巨大的市場。此時,它們面臨的不再是“像不像套殼”的嘲諷,而是實打?qū)嵉纳嫱{。

這里存在兩只攔路虎:一是模型訪問權(quán)的掌控,二是分發(fā)渠道的壟斷。

首先看模型訪問權(quán)。代碼助手領(lǐng)域便是最典型的戰(zhàn)場。

諸如 Cursor 之類的工具,實際上已將“套殼”這一概念推向了極致。它不僅僅是簡單調(diào)用 API,而是將 AI 深度集成到了集成開發(fā)環(huán)境(IDE)之中。它能夠讀取整個代碼庫,編輯文件,生成代碼,回滾更改,甚至運行編碼代理,在某種程度上徹底重塑了 AI 時代的開發(fā)者體驗。

這個市場足以支撐起巨大的想象空間。在全球市值最高的五家科技巨頭中,軟件開發(fā)人員約占員工總數(shù)的 30%。哪怕開發(fā)工具僅能提升些微的生產(chǎn)力,釋放出的價值都將以數(shù)十億美元計。這使得該領(lǐng)域成為了模型構(gòu)建者和擁有分發(fā)渠道的巨頭們的必爭之地。

然而,Cursor 們的命門在于,它們在很大程度上依賴于外部。它們必須仰仗 OpenAI、Anthropic 和 Google 的模型接口生存,直到開源模型或自研模型在質(zhì)量上能與前沿閉源模型匹敵。

開發(fā)者論壇中充斥著付費用戶關(guān)于“速率限制”的抱怨。在實際開發(fā)項目中,開發(fā)者常常會遭遇 Claude 額度耗盡的窘境。即便用戶更偏愛 Cursor 的界面設(shè)計與交互邏輯,為了推進(jìn)項目進(jìn)度,也不得不轉(zhuǎn)而使用 Claude 官方提供的工具(并支付高昂費用以避開限制)。界面或許更優(yōu),但對模型的訪問權(quán)限往往起到了決定性作用。

這種依賴不僅僅關(guān)乎額度,更關(guān)乎戰(zhàn)略層面的生死。OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman 曾提出過一個著名的觀點:正確的戰(zhàn)略應(yīng)假設(shè)模型將持續(xù)改進(jìn)。

“構(gòu)建 AI 創(chuàng)業(yè)公司有兩種策略。一種是假設(shè)模型不會變得更好;另一種是假設(shè)模型將以同樣的速度持續(xù)進(jìn)化。世界上 95% 的人似乎都應(yīng)該押注于后者,但許多初創(chuàng)公司卻是基于前者建立的。當(dāng)我們完成本職工作,模型能力升級時,那些賭錯方向的公司將被無情碾壓。

這種碾壓是全方位的。從知識輔導(dǎo)、健康醫(yī)療到創(chuàng)意表達(dá)、購物,乃至寫作助手、法律助手等每一個巨大的細(xì)分市場,只要有利可圖,模型廠商就有動力親自下場。


流量與渠道的殘酷絞殺

除了模型廠商的直接競爭,分發(fā)渠道則是懸在頭頂?shù)牡诙牙麆Α<幢隳P蜆?gòu)建者暫且按兵不動,初創(chuàng)公司仍需面對另一個嚴(yán)峻的拷問:能否在擁有現(xiàn)成產(chǎn)品和龐大分發(fā)渠道的巨頭添加 AI 功能之前,搶先建立起足夠龐大的用戶群?

這正是微軟 Teams 對戰(zhàn) Slack 這一經(jīng)典商業(yè)案例的現(xiàn)代回響。 挑戰(zhàn)在于,必須在微軟將 Copilot 嵌入 Excel 或 PowerPoint,在 Google 將 Gemini 編織進(jìn) Workspace,或在 Adobe 將 AI 整合進(jìn)其創(chuàng)意套件之前,建立起忠誠的客戶群。

一個獨立的電子表格或演示文稿 AI 套殼工具,不僅要克服功能上的同質(zhì)化,更要對抗巨頭的捆綁銷售優(yōu)勢、分發(fā)渠道優(yōu)勢以及用戶高昂的切換成本。

這種來自巨頭的渠道競爭,在醫(yī)療和法律等其他大型市場同樣適用。在這些領(lǐng)域,監(jiān)管的摩擦和對“記錄系統(tǒng)”(System of Record)的控制權(quán),往往有利于像 Epic Systems 這樣的老牌企業(yè)。例如,一個無法將數(shù)據(jù)寫入電子健康記錄(EHR)的臨床筆記生成器,遲早會撞上 Epic 的分發(fā)壁壘。

當(dāng)然,商業(yè)競爭中總有例外。

首先,速度本身就是一種武器。 像 Cursor 這樣的工具,雖然缺乏對核心依賴(模型訪問)的控制,但其驚人的增長速度使其成為了極具吸引力的收購目標(biāo)。Windsurf 獲得了 Google 24 億美元的收購許可交易;Gamma 在一年左右達(dá)到了 5000 萬美元的收入;Lovable 在短短六個月內(nèi)達(dá)到了 5000 萬美元的收入;Galileo AI 被 Google 收購。快速的市場占有率,往往能為企業(yè)在被碾壓前贏得退出的機會。

其次,卓越的執(zhí)行力偶爾能戰(zhàn)勝結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。 Midjourney 憑借過硬的產(chǎn)品質(zhì)量,說服了 Meta 使用其服務(wù),盡管 Meta 擁有大得多的預(yù)算和分發(fā)能力。

最后,基礎(chǔ)模型可能會因避險而放棄某些市場。 醫(yī)療和法律領(lǐng)域的監(jiān)管負(fù)擔(dān),或 AI 伴侶及成人內(nèi)容可能帶來的聲譽損害,為那些愿意面對極端監(jiān)管審查或爭議的經(jīng)營者留出了機會。機會依然巨大,但競爭(或收購)隨時可能敲門。


縫隙中的微光:獨立開發(fā)者的金礦

并非每一個市場缺口都會引來模型構(gòu)建者或科技巨頭的覬覦。在商業(yè)生態(tài)的長尾部分,存在著大量對于風(fēng)險投資規(guī)模而言太小,但足以支撐數(shù)百萬美元業(yè)務(wù)的工作需求。

這些利基市場是精打細(xì)算、追求精益運營的創(chuàng)始人的樂園。

不妨設(shè)想那些占星術(shù)、顯化或夢境解釋的 AI 應(yīng)用。一個解夢 AI,允許用戶每天早上記錄夢境,生成基于夢境的 AI 視頻,維護(hù)某種夢境日記,并隨著時間推移揭示某種心理模式,這便解決了一個完整的工作閉環(huán)。

用戶當(dāng)然可以將夢境講述給 ChatGPT,它甚至能保存歷史記錄。但一個專用的應(yīng)用程序可以構(gòu)建特定的字段(如反復(fù)出現(xiàn)的人物、地點、事物、主題等)來結(jié)構(gòu)化地捕捉夢境,并能以通用聊天機器人無法做到的方式與睡眠跟蹤數(shù)據(jù)集成。

這樣一個利基市場,小到足以避開大模型的戰(zhàn)略雷達(dá),卻又大到足以維持一個盈利豐厚的獨立業(yè)務(wù)。

當(dāng)模型構(gòu)建者和傳統(tǒng)巨頭紛紛入局,這場“套殼”辯論中的現(xiàn)有玩家面臨著戰(zhàn)略抉擇。那些能夠在模型構(gòu)建者的競爭風(fēng)暴中幸存下來的企業(yè),往往具備兩個關(guān)鍵特征。

第一,即便不擁有模型,也必須擁有結(jié)果的主導(dǎo)權(quán)。

那些已經(jīng)嵌入用戶工作流的應(yīng)用程序(如 Gmail/日歷、Sheets、EHR/EMR、Figma)無需培養(yǎng)新的用戶習(xí)慣。從零開始構(gòu)建這些平臺,遠(yuǎn)比在現(xiàn)有平臺上添加 AI 能力要困難得多。 當(dāng)這些應(yīng)用程序?qū)⒉僮髦苯虞斔偷綄S械挠涗浵到y(tǒng)中(控制日歷事件、提交索賠、創(chuàng)建采購訂單等)時,“完成”這一動作就發(fā)生在巨頭的環(huán)境內(nèi)部。此時,AI 只是現(xiàn)有工作流的一個輸入,而非替代品。

第二,成功的幸存者將從客戶使用中構(gòu)建專有數(shù)據(jù)。

用戶的每一次修正、每一個邊緣案例的處理、每一次批準(zhǔn)以及所有的人類反饋,都將轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練數(shù)據(jù),隨著時間的推移不斷打磨產(chǎn)品——這是前沿通用模型無法觸及的寶貴資產(chǎn)。

Cursor 雖然并非傳統(tǒng)巨頭,且依賴外部模型,但它正計劃通過捕捉開發(fā)者的行為模式來競爭。正如其 CEO Michael Truell 在采訪中所言:捕捉用戶數(shù)據(jù)并反饋給產(chǎn)品,這才是真正的可持續(xù)優(yōu)勢。 這種動態(tài)與 90 年代末和 2000 年代初的搜索大戰(zhàn)有著異曲同工之妙:只有通過用戶的點擊和交互行為,才能真正理解用戶的意圖,從而優(yōu)化產(chǎn)品。

回首這場關(guān)于 AI 套殼的爭論,批評者與捍衛(wèi)者各有理據(jù),卻也都失之偏頗。

批評者是對的,許多缺乏防御性的套殼應(yīng)用終將隨著平臺功能的吞噬而灰飛煙滅。 捍衛(wèi)者也是對的,每一家成功的軟件公司,本質(zhì)上都在“包裹”著某些底層技術(shù)。

但真正的洞見往往隱藏在兩者之間。

即便一個新的應(yīng)用程序始于“套殼”,只要它能棲息于用戶實際工作的場景之中,能夠?qū)?shù)據(jù)寫入專有的記錄系統(tǒng),能夠構(gòu)建專有數(shù)據(jù)并從使用中不斷學(xué)習(xí)進(jìn)化,或者在巨頭捆綁該功能之前搶先占領(lǐng)分發(fā)渠道,它便具備了長久的生命力。

更為重要的是,那些在競爭逼近時仍能迅速迭代、持續(xù)交付解決用戶痛點功能的“套殼”產(chǎn)品,將極難被擊敗。正是這些特質(zhì),劃清了曇花一現(xiàn)的“功能”與基業(yè)長青的“產(chǎn)品”之間的界限。

原文鏈接:https://www.wreflection.com/p/wrapping-my-head-around-ai-wrappers

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