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为什么说大多数LLM初创企业注定都将失败?
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本文探讨了在大型语言模型(LLM)时代,创业公司面临的挑战。文章指出,许多初创公司误以为LLM供应商是稳定的平台,实际上它们更像是“掠食者”。文章分析了LLM创业的“模块化幻象”和风投生态的战略失误,强调了构建不可替代的护城河的重要性,并给出了创始人应对策略。文章呼吁创业者重新审视业务,构建数据、分销与推理控制等真正壁垒,以应对即将到来的垂直整合浪潮。

💡 许多AI初创公司误将LLM供应商视为稳定平台,但实际上它们更像是寻求垂直整合的“掠食者”,随时可能蚕食下游创业公司的利益。

💡 LLM创业的“模块化幻象”源于对可组合性的误解,创业者未能意识到底层模型供应商并非中立,而是试图掌控用户、分发渠道等关键环节。

💡 具备分销壁垒、专有数据、推理控制或合成平台的公司,才更有可能在LLM浪潮中幸存下来,而单纯依赖LLM API的“套壳”模式风险极高。

💡 LLM套壳模式具备即时演示、极速推进、烧钱少等优势,但其核心缺陷在于对价值引擎缺乏掌控力,容易被模型供应商复制或取代。

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编者按:当LLM巨头吞噬应用层,套壳创业已成高危游戏。本文揭穿平台幻觉,解剖幸存者基因——要么自建壁垒,要么沦为养料。文章来自编译。

大多数AI初创公司都犯了同一个的错误:以为自己是在平台之上搭建业务。但其实,他们是在掠食者体内筑巢。 

一、引言:伪装成跑道的悬崖 

AI创业生态正逐渐认清一个残酷现实。过去18个月里,数千家获顶级风投支持的初创公司将未来押注于一个理念——大语言模型(LLM)是新的应用平台。这个理念极具诱惑力:API容易调用,演示能打动投资人,套壳创业公司融资快、产品上线更快。 

但这些创业公司大多基于认知谬误:误以为模型供应商是类似AWS或iOS的稳定平台。大错特错。模型供应商不是平台,而是掠食者。 

二、模块化的幻象 

LLM创业热潮的核心幻觉是可组合性的妄想。创始人以为能像当年企业基于Windows或AWS搞开发那样,基于Claude、GPT-4或Gemini打造十亿美元级产品。但跟云基础设施不同的是,底层模型供应商在技术栈里面并非中立层,而是垂直整合的端到端产品公司。 

OpenAI不仅想授权GPT-4给开发者,还想掌控聊天界面、用户账户、分发渠道与信任层。Anthropic如此,谷歌亦然。类比AWS的逻辑在此崩塌——AWS从不与客户争夺用户心智,但这些公司恰恰如此。 

当你基于他人的模型做东西时,命运便不由自己掌控。你不是平台,而是养料、测试案例、实验品。发展太快会成威胁,发展太慢则会沦为统计误差。无论如何,你随时都可被抛弃。 

三、风投生态的战略失误 

LLM浪潮暴露了投资人与创始人的共同盲点:将原型开发的便捷性与商业模式持久性混为一谈。在炫酷演示和快速迭代的助推下,风险资本疯狂涌入。那些基于公共API套上薄薄的一层UX的初创公司,竟被视为基础设施投资标的。 

但这些公司并不是平台,只是立足于不牢靠的地基之上的接口罢了。 

很多人曾坚信底层模型供应商的运作会像云基础设施一样:可预测、稳定、满足于算力变现。但这些供应商并不是喜欢呆着不动的管道,而是对下游虎视眈眈的不安分玩家。他们的目标不是为创业公司赋能,而是想取代创业公司。 

四、验证规律的例外 

这场崩塌会有部分初创公司幸存,少数甚至会逆势崛起。但他们都具备一个共同点:都拥有不可替代的护城河。 

分销壁垒:拥有深度行业关系的公司(如医疗、企业SaaS或法律科技领域),用LLM增强客户现有工作流。其优势不在模型,而在于整合能力。 

专有数据:拥有独特数据集的公司(无论垂直结构化还是实时数据),其产品显著优于OpenAI或Anthropic内部方案。比方说掌握数百万标注影像的放射诊断公司。但需注意:光靠拥有数据还不够,还需确保合法使用权及与产品工作流的深度融合。 

推理控制:自托管或微调自有模型的初创公司(包括小型LLM或合成架构),掌握成本控制权,有时延优势及产品自主权。 

合成平台:极少数公司正在构建编排层、智能体框架或记忆架构,其复杂性与防御性足以引发网络效应。这些不是套壳产品,而是智能工作的新兴操作系统。 

五、LLM套壳理论为何如此诱人 

投资人与创始人纷纷入坑有其道理。LLM套壳模式提供了: 

    即时演示:调几次OpenAI接口加个React前端,产品立即可用。 极速推进:团队数周内即可迭代、融资、扩张。 烧钱少:基础设施需求少,招聘规模小,试错成本低。

在充斥炒作与资本的环境里,这些优势令人难以抗拒。但它们掩盖了核心的战略缺陷:对价值引擎毫无掌控力。 

创始人过度迎合表面增长,投资人唯增长曲线论。却无人深究关键问题:当OpenAI用三行代码即可复刻你整个业务时怎么办?当Anthropic对你限流或谷歌附加竞业条款时又该如何? 

六、垂直整合势不可挡 

模型供应商的行为并不是不理性。恰恰相反,他们正行使垄断企业的理性选择:向上游扩张、榨取利润、掌控用户关系。 

认为底层模型公司会甘做基础设施的想法过于天真。既然掌控了模型、界面及数据飞轮,岂会放任利润流失?既然能自建下一个Salesforce,何必扶持第三方初创公司? 

AI生态正经历相变。当前局面如同Facebook吞并生态内的最佳功能(照片/打卡/活动),或微软将Excel的克隆捆绑进操作系统里。当算力变成智能,垂直整合便成宿命。 

七、创始人的当务之急 

如果你的业务构建于他人的LLM之上,务必扪心自问: 

    OpenAI为什么不自研这个业务? 我掌握了哪些不依赖模型的护城河? 如果明天我的API访问被撤走怎么办?

(编者按:借助Claude模型做AI辅助编程工具的Windsurf对此一定深有体会。当然了,如果真被OpenAI收购的话,也算是一枚硬币的两面。) 

如果不能有力地回答这些问题,那必须立刻转型。这不是说要放弃AI,而是要重新定位业务在哪个层级。 

新的决策准则如下: 

    如果你比模型供应商更贴近用户,或可幸存。 如果对方用个功能开关就能取代你,那你已名存实亡。

创始人需梳理依赖链,无情剥离所有可被商品化的环节。数据、分销与推理控制才是真正的壁垒,其余皆危如累卵。 

八、结论:当地基崩塌时 

押错抽象层并不可耻,但固守错误则危机四伏。LLM套壳产物生于特殊时期:当时接口开放,差异化被高估,垂直整合尚未降临。 

那个时代已终结。 

新时代属于控制的不只有接口的玩家。数据、分发、基础设施——这些才是新护城河。其余的,都将消亡。 

平台陷阱已经触发了。现在的问题是:谁能及时脱身?

译者:boxi。

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