在生成式人工智能熱潮中，曾涌現出大量初創企業，其中大模型封裝應用與AI聚合平臺兩種商業模式一度備受追捧。然而，隨著行業逐漸回歸理性，這兩種模式正面臨嚴峻挑戰，甚至被視為反面案例。
谷歌負責云業務、DeepMind及Alphabet全球初創企業事務的高管達倫·莫里指出，采用這兩種模式的初創公司已亮起“警示燈”。他直言，行業對單純依賴底層模型、缺乏差異化的企業已失去耐心。
大模型封裝應用，即在現有大語言模型如Claude、GPT、Gemini等基礎上，添加產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公司便屬于此類。莫里認為，若企業僅在Gemini或GPT-5外“包裹一層極薄的知識產權”，將難以形成競爭優勢。他強調，初創公司若想長遠發展，必須構建深厚的護城河，或通過橫向差異化，或深耕垂直領域，打造針對性產品。以基于GPT的編程助手Cursor和法律AI助手Harvey AI為例，這些企業通過深度整合模型與特定場景，實現了差異化競爭。
莫里進一步指出，初創公司不能再像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。當前的核心挑戰在于打造可持續的產品價值，而非簡單依賴模型封裝。
AI聚合平臺作為封裝應用的分支，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，并提供監控、治理等工具。典型案例包括AI搜索初創公司Perplexity和開發者平臺OpenRouter。然而，莫里警告新入場企業：“別做聚合生意。”他解釋，用戶更傾向于選擇“內置真正知識產權”的產品，這類產品能根據需求精準匹配模型，而非受限于后臺算力或訪問權限。隨著模型廠商拓展企業功能，聚合平臺正面臨利潤壓力，中間商角色可能被邊緣化。
莫里以云計算行業為例，指出2000年代末至2010年代初，大量初創公司轉售AWS基礎設施，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級工具、客戶掌握直接管理能力，這類企業大多退出市場，僅少數通過提供安全、上云遷移等增值服務存活下來。如今，AI聚合平臺正面臨類似困境。
盡管如此，莫里對部分領域仍持樂觀態度。他特別看好氛圍編程和開發者平臺的發展。2025年，Replit、Lovable、Cursor等公司（均為谷歌云客戶）獲得巨額投資，用戶規模快速增長。直接面向消費者的科技公司也將迎來機遇，這類企業通過將強大AI工具交付普通用戶，釋放創新潛力。例如，影視專業學生可利用谷歌的AI視頻生成工具Veo將故事轉化為影像。
除AI領域外，莫里認為生物技術與氣候科技正成為新的風口。風投資本的涌入和海量數據的積累，為初創公司創造了前所未有的價值創造空間。
