生成式AI浪潮席卷全球，曾一度每分钟催生新的初创公司。
然而，随着市场回归理性，两类曾经火爆的商业模式正逐渐失去生命力，成为行业的反面教材。
这两类模式分别是大模型封装应用和AI聚合平台。
大模型封装应用的本质是在Claude、GPT、Gemini等现有大语言模型基础上，添加一层产品界面或用户交互层，用以解决特定领域的具体问题。
例如，某些利用AI辅助学生学习的初创公司就采用了这种模式。
这类应用看似门槛低、易于快速上市，但其致命弱点在于缺乏真正的技术壁垒。
谷歌云业务、DeepMind及Alphabet全球初创企业事务负责人达伦·莫里在近期播客中直言不讳地指出，这类初创公司已经亮起了"故障警示灯"。
他表示，如果企业仅仅依赖底层模型的能力，几乎等同于贴牌使用他人的产品，行业已经对这种模式失去耐心。
在Gemini或GPT外层简单包装一层"极薄的知识产权"，无法形成任何差异化竞争力。
莫里指出，初创公司要想实现长期发展和规模化增长，必须构建深厚且宽阔的竞争护城河。
这要求企业要么在横向维度实现差异化，要么深耕特定垂直领域，开发出具有针对性的产品解决方案。
目前市场上存活下来的优秀案例包括基于GPT的编程助手Cursor和法律领域的AI助手Harvey AI。
这些企业之所以能够脱颖而出，正是因为它们在各自领域积累了深厚的专业知识和独特的产品能力。
AI聚合平台是大模型封装应用的一个变种。
这类平台的运作逻辑是将多个大模型整合到统一的界面或API层中，根据用户需求将请求路由到不同的模型，使用户能够一次性访问多种模型能力。
这类企业通常会提供调度层、监控工具、治理机制和评估功能。
Perplexity等AI搜索初创公司和OpenRouter等开发者平台都属于这一类别。
然而，莫里对新进入这一领域的初创公司给出了明确的劝阻："别做聚合生意。
"他分析指出，聚合平台当前增长乏力的根本原因在于，用户真正需要的是"内置真正知识产权"的产品，能够根据实际需求在恰当时机路由到最适合的模型，而不是受限于后台算力或访问权限的被动选择。
莫里在云计算领域拥有数十年的从业经验，曾在AWS和微软等业界巨头历练，随后加入谷歌云，见证了无数行业周期的演变。
他将当前AI领域的现象与2000年代末、2010年代初的云计算初期阶段进行了深入对比。
当时，亚马逊云业务刚刚起飞，大批初创公司随之涌现，它们的商业模式是转售AWS基础设施，声称能为客户提供更简便的入口，并提供工具集成、账单管理和技术支持等增值服务。
然而，随着亚马逊自身推出企业级工具，客户学会直接管理云服务，这类中间商企业大多被挤出市场。
只有那些真正提供增值服务的企业才得以存活，例如提供安全解决方案、云迁移咨询和DevOps技术支持的公司。
这段历史正在AI领域重演。
随着模型厂商自身向企业功能延伸，AI聚合平台正面临类似的利润压力，中间商角色很可能被逐步边缘化。
莫里本人对编程助手和开发者平台领域持乐观态度。
他指出，2025年是该领域创纪录的一年，Replit、Lovable、Cursor等公司获得巨额融资，用户增长迅速。
同时，他预计直接面向消费者的科技公司将迎来强劲增长期，这类企业将强大的AI工具直接交到普通用户手中，让非专业人士也能获得专业级的能力。
技术浪潮从不缺“快速复制”的故事，但能穿越周期的，往往是把技术能力转化为生产效率、合规安全与可衡量结果的长期主义者。
当上游平台持续进化，中间层的生存空间必然收窄；唯有在垂直领域沉下去、在真实业务里磨出来、在可持续价值上立得住，才能在新一轮产业重构中赢得位置。