在生成式AI浪潮中，曾涌現出大量初創企業，它們試圖通過大模型封裝應用和AI聚合平臺兩種模式快速切入市場。然而，隨著行業進入深水區，這兩種商業模式正面臨嚴峻挑戰，甚至被視為發展陷阱。谷歌云業務及DeepMind高管達倫·莫里（Darren Mowry）在近期播客中直言，單純依賴底層模型或簡單整合多個模型的初創公司，已難以獲得市場認可。

大模型封裝應用（LLM wrappers）的典型特征是，在現有大語言模型如GPT、Gemini或Claude外層添加產品界面或功能模塊，以解決特定場景問題。例如，部分教育類AI工具通過套用通用模型實現作業輔導功能。莫里指出，這類企業若僅停留在“貼牌”層面，缺乏核心技術壁壘，將逐漸失去競爭力。“行業對僅包裹一層薄薄知識產權的模式已失去耐心，用戶需要的是真正差異化的解決方案。”

他以編程助手Cursor和法律AI工具Harvey AI為例，說明成功案例的共性：通過深度優化模型應用場景，構建技術護城河。Cursor基于GPT開發了代碼補全和調試功能，而Harvey AI則針對法律文書分析進行專項訓練。這類企業證明，垂直領域深耕或橫向功能創新才是生存之道，而非簡單套用通用模型。

作為大模型封裝的延伸形態，AI聚合平臺通過統一界面或API整合多個模型，提供路由調度服務。部分平臺還附加監控、評估等工具，試圖成為用戶與模型之間的“中間商”。典型代表包括AI搜索工具Perplexity和開發者平臺OpenRouter。然而，莫里警告新入局者：“聚合生意已難以為繼。”他分析稱，用戶更傾向選擇能精準匹配需求、內置核心技術的產品，而非受限于后臺算力分配的通用平臺。

這一判斷源于云計算行業的歷史教訓。莫里回憶，2010年前后，大量初創企業轉售AWS基礎設施，通過簡化操作界面和整合賬單服務吸引客戶。但隨著亞馬遜推出企業級管理工具，用戶逐漸直接對接云服務，中間商空間被大幅壓縮。最終存活的企業，均通過提供安全、遷移咨詢等增值服務實現轉型。“如今AI聚合平臺正重蹈覆轍，模型廠商自身功能延伸正在擠壓其利潤空間。”

在否定部分模式的同時，莫里也點明了新的投資方向。他特別看好開發者工具領域，指出2025年氛圍編程（vibe coding）平臺呈現爆發式增長。Replit、Lovable、Cursor等企業不僅獲得巨額融資，用戶規模也持續攀升。這類平臺通過優化開發環境、降低技術門檻，吸引了大量非專業程序員入場。

直接面向消費者的科技產品同樣被寄予厚望。莫里舉例稱，影視專業學生可利用谷歌AI視頻生成工具Veo，將劇本直接轉化為動態影像。這種“工具平民化”趨勢，正在打破專業領域的技術壁壘，創造新的市場機會。生物技術與氣候科技因數據積累和資本投入的雙重驅動，也被視為具有長期價值的賽道。