專業(yè)做能源招聘的網(wǎng)站,如何做自己網(wǎng)站平臺,溫州網(wǎng)站制作建設(shè),wordpress mysql瓶頸編者按#xff1a; AI 套殼應(yīng)用究竟只是“調(diào)個(gè) API 就上線”的投機(jī)產(chǎn)物#xff0c;還是隱藏著被忽視的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)與產(chǎn)品邏輯#xff1f; 今天我們?yōu)榇蠹規(guī)淼倪@篇文章#xff0c;作者的核心觀點(diǎn)是#xff1a;“AI 套殼產(chǎn)品”不應(yīng)被簡單貶低#xff0c;其能否持續(xù)生存取決于…編者按AI 套殼應(yīng)用究竟只是“調(diào)個(gè) API 就上線”的投機(jī)產(chǎn)物還是隱藏著被忽視的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)與產(chǎn)品邏輯今天我們?yōu)榇蠹規(guī)淼倪@篇文章作者的核心觀點(diǎn)是“AI 套殼產(chǎn)品”不應(yīng)被簡單貶低其能否持續(xù)生存取決于它是否嵌入用戶工作流、積累專有數(shù)據(jù)、占據(jù)分發(fā)渠道以及所處細(xì)分市場的規(guī)模是否足以抵御巨頭競爭。文章首先區(qū)分了“功能型”與“產(chǎn)品型” AI 套殼應(yīng)用指出前者易被平臺整合取代后者則可能通過深度集成與數(shù)據(jù)積累建立護(hù)城河。作者進(jìn)一步探討了模型供給與分發(fā)渠道對創(chuàng)業(yè)公司構(gòu)成的挑戰(zhàn)并以編程助手、醫(yī)療、法律等市場為例說明在巨頭環(huán)伺下仍存在細(xì)分機(jī)會(huì)。最后文章也分析了傳統(tǒng)老牌企業(yè)在 AI 時(shí)代的競爭策略強(qiáng)調(diào)控制用戶流程與積累自有數(shù)據(jù)的重要性。作者 | Nowfal Khadarhttps://www.linkedin.com/in/nowfalkhadar/編譯 | 岳揚(yáng)“那不過是個(gè) AI 套殼產(chǎn)品AI wrapper罷了?！边@種貶低之詞對于那些正用人工智能開發(fā)新產(chǎn)品的人來說聽起來再熟悉不過了。而反駁的聲音我們也同樣耳熟。“萬物皆是套殼。OpenAI 是包在 Nvidia 和 Azure 之上的殼。Netflix 是包在 AWS 之上的殼。Salesforce 則是一個(gè)估值 3200 億美元的 Oracle 數(shù)據(jù)庫套殼應(yīng)用”Perplexity 的 CEO Aravind Srinivas 說道。如果你還不熟悉“AI 套殼產(chǎn)品”AI Wrapper這個(gè)詞這里有一條不錯(cuò)的定義[1]。這是一個(gè)帶有貶義的術(shù)語指的是利用現(xiàn)有的 AI 模型或 API 來提供特定功能的輕量級應(yīng)用或服務(wù)其開發(fā)過程通常投入極少、復(fù)雜度很低。典型的 AI 套殼應(yīng)用包括那些讓用戶能“與 PDF 對話”的應(yīng)用。這類 AI 套殼應(yīng)用允許用戶上傳一份 PDF 文檔比如一篇研究論文并通過與 AI 模型交互來快速分析文檔內(nèi)容、獲取答案。在 ChatGPT 剛推出時(shí)用戶還不能直接上傳文檔或?qū)⑽臋n整合進(jìn)提示詞中也無法創(chuàng)建自定義 GPTcustom GPT因此這類應(yīng)用迅速走紅。AI 套殼應(yīng)用梗圖底層不過是對 OpenAI 的一次 API 調(diào)用。在我看來這場關(guān)于 AI 套殼產(chǎn)品的爭論忽略了一個(gè)更重要的問題。并非所有套殼應(yīng)用都一樣。有些只是曇花一現(xiàn)等到大平臺將這部分套殼產(chǎn)品的功能整合進(jìn)自家產(chǎn)品后便消失了。但有些能嵌入用戶工作流、能積累專有數(shù)據(jù)并持續(xù)學(xué)習(xí)用戶使用習(xí)慣、甚至能抵御現(xiàn)有巨頭在分發(fā)渠道上的優(yōu)勢這部分套殼產(chǎn)品就能活下來。把某項(xiàng)產(chǎn)品簡單貼上“套殼應(yīng)用”的標(biāo)簽反而掩蓋了真正該問的兩件事1它到底是一個(gè)功能還是一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)品2它所面向的細(xì)分市場規(guī)模有多大。01 “功能”還是“產(chǎn)品”我們先來看前面那個(gè)例子一個(gè)讓你能與 PDF 對話的 AI 套殼應(yīng)用。這類工具只解決一個(gè)非常具體的問題 —— 回答關(guān)于某份文檔的疑問。它既不能創(chuàng)建新文檔也無法編輯現(xiàn)有文件。通常也不會(huì)積累任何獨(dú)特的用戶數(shù)據(jù)更不會(huì)從用戶行為中持續(xù)學(xué)習(xí)。因此在我看來它更像一種功能capability而不是一個(gè)端到端的完整解決方案 —— 如果我可以這么說的話它只是達(dá)成目的的一種手段。正因如此這類功能理應(yīng)被集成到文檔查看器、編輯器中或被大模型提供商如 OpenAI、Anthropic、Google直接整合進(jìn)其旗艦應(yīng)用里。一旦基礎(chǔ)模型本身比如 OpenAI/ChatGPT、Anthropic/Claude、Google/Gemini原生支持這項(xiàng)能力這些獨(dú)立的套殼工具就變得多余了。這正是典型的“功能”特征容易被復(fù)制、無法獨(dú)立完成端到端任務(wù)、缺乏護(hù)城河也難以長期具備競爭力。但有一點(diǎn)需要注意即便是這類“功能”在大平臺將其整合進(jìn)自家應(yīng)用之前也可能成為一門不錯(cuò)的生意賺取可觀收入[2]。PDF.ai 月經(jīng)常性收入MRR達(dá) 50 萬美元PhotoAI 為 7.7 萬美元Chatbase 為 7 萬美元InteriorAI 為 5.3 萬美元[3]。Jenni AI 更是在短短 18 個(gè)月內(nèi)MRR 從 2,000 美元飆升至超過 33.3 萬美元[4]。02 所處細(xì)分市場的規(guī)模大到巨頭無法視而不見有些套殼應(yīng)用確實(shí)是真正的產(chǎn)品且所處的細(xì)分市場龐大到模型開發(fā)商和科技巨頭都無法忽視。此時(shí)它就會(huì)同時(shí)面臨來自上游模型供給和下游分發(fā)渠道的雙重競爭壓力。2.1 模型供給代碼助手編程輔助工具既是高度依賴大模型訪問權(quán)限的典型例子也正處在與大廠分發(fā)渠道競爭的前線。例如 Cursor 這類工具已將一個(gè)套殼應(yīng)用轉(zhuǎn)變?yōu)?AI 集成開發(fā)環(huán)境IDE —— 它能讀取整個(gè)代碼倉庫、編輯文件、生成代碼、回滾代碼更改、運(yùn)行編碼智能體并重新定義 AI 時(shí)代的開發(fā)者體驗(yàn)。這個(gè)市場值得投入關(guān)注截至 2025 年 10 月全球市值前五的公司全部是科技企業(yè)而軟件開發(fā)者約占其員工總數(shù)的 30%[5]。哪怕開發(fā)工具僅將生產(chǎn)力提升幾個(gè)百分點(diǎn)所釋放的價(jià)值也高達(dá)數(shù)十億美元。這使得該細(xì)分領(lǐng)域成為模型廠商和已擁有分發(fā)渠道的現(xiàn)有巨頭的必爭之地。但是在開放權(quán)重open-weight或自研的模型在質(zhì)量上達(dá)到甚至超越前沿模型之前Cursor 和其他類似的工具幾乎完全依賴 Anthropic、OpenAI 和 Gemini 提供的模型。開發(fā)者社區(qū)充斥著付費(fèi)用戶對 API 調(diào)用限制rate limits的抱怨。在我自己的項(xiàng)目中我在項(xiàng)目進(jìn)行到一半時(shí)就耗盡了 Cursor 中的 Claude 額度。盡管我更喜歡 Cursor 的用戶界面和交互設(shè)計(jì)最終還是遷移到了 Claude Code并為此多支付了十倍的費(fèi)用只為了避開調(diào)用限制。Cursor 的用戶界面或許更好但模型訪問權(quán)限最終成了決定性因素。這種對模型訪問權(quán)限的依賴所帶來的戰(zhàn)略上的影響遠(yuǎn)不止調(diào)用限制。OpenAI CEO Sam Altman 認(rèn)為正確的戰(zhàn)略應(yīng)建立在模型持續(xù)改進(jìn)的假設(shè)之上“目前基于 AI 構(gòu)建產(chǎn)品有兩種策略。一種是假設(shè)模型不會(huì)再變好另一種是假設(shè)模型會(huì)保持當(dāng)前的速度持續(xù)進(jìn)步。在我看來世界上 95% 的人都應(yīng)該押注后者但許多初創(chuàng)公司卻是基于前一種假設(shè)構(gòu)建的。只要我們做好本職工作——因?yàn)槲覀兗缲?fù)著使命我們將徹底碾壓你們。”基礎(chǔ)模型之間的競爭已擴(kuò)展到 OpenAI Applications CEO Fidji Simo 所指出的所有戰(zhàn)略領(lǐng)域知識/輔導(dǎo)、醫(yī)療、創(chuàng)意表達(dá)、購物以及寫作助手、法律助手等其他大型細(xì)分市場。2.2 分發(fā)渠道分發(fā)渠道構(gòu)成了第二重威脅。即便某些領(lǐng)域大模型廠商暫未直接涉足初創(chuàng)公司也仍面臨另一個(gè)問題能否在那些科技巨頭利用其已有產(chǎn)品和分發(fā)渠道快速把你的“功能”添加到他們自家產(chǎn)品之前先建立起自己的用戶基礎(chǔ)這正是經(jīng)典的 Microsoft Teams 與 Slack 之爭[6]。真正的挑戰(zhàn)在于在微軟將 Copilot 嵌入 Excel/PowerPoint、谷歌把 Gemini 深度整合進(jìn) Workspace、或 Adobe 在其創(chuàng)意套件中全面集成 AI 之前搶先建立起一批忠實(shí)的用戶群體。一個(gè)獨(dú)立的、面向電子表格或演示文稿的 AI 套殼應(yīng)用要成功不僅需要做到功能對等feature parity還必須克服巨頭在捆綁銷售/分發(fā)渠道上的優(yōu)勢以及用戶切換產(chǎn)品的成本。這種來自現(xiàn)有巨頭的分發(fā)渠道競爭在醫(yī)療、法律等其他大型市場也同樣存在。在這些領(lǐng)域?qū)π逻M(jìn)入者的高門檻和對“記錄系統(tǒng)”systems of record的控制權(quán)譯者注在醫(yī)療領(lǐng)域systems of record 就是電子健康記錄系統(tǒng)EHR而 Epic Systems 是美國乃至全球最大的 EHR 供應(yīng)商之一。使得像 Epic Systems 這樣的現(xiàn)有巨頭更具優(yōu)勢。舉例來說一款無法將內(nèi)容直接寫入電子健康記錄EHR系統(tǒng)的臨床病歷生成工具遲早會(huì)撞上 Epic 在分發(fā)渠道上的優(yōu)勢壁壘。這里有三點(diǎn)需要注意1首先即使無法構(gòu)建長期有效的護(hù)城河快速搶占市場仍可能創(chuàng)造出退出機(jī)會(huì)。像 Cursor 這樣的工具雖然無法掌控其核心依賴項(xiàng)即對大模型的訪問權(quán)限但其出色的增長速度使其成為大模型廠商眼中極具吸引力的收購目標(biāo) —— 因?yàn)檫@些廠商正希望借此迅速獲得市場存在感market presence。2其次在某些情況下小團(tuán)隊(duì)靠把產(chǎn)品做到極致也能贏。盡管 Meta 擁有遠(yuǎn)超對手的預(yù)算和分發(fā)能力但 Midjourney 憑借其出色的產(chǎn)品質(zhì)量仍然成功說服 Meta 使用它的服務(wù)。3第三即便某些市場規(guī)模龐大基礎(chǔ)模型廠商也可能主動(dòng)回避某些領(lǐng)域—— 比如醫(yī)療和法律行業(yè)的監(jiān)管壓力或 AI 伴侶、成人色情內(nèi)容可能帶來的輿論風(fēng)險(xiǎn)這為愿意直面極端監(jiān)管審查或輿論爭議的運(yùn)營者創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。市場機(jī)會(huì)依然巨大[7]但商業(yè)競爭或收購隨時(shí)可能敲門。Cursor 在 18 個(gè)月內(nèi)從零做到 1 億美元的經(jīng)常性收入ARR并持續(xù)傳出被 OpenAI 收購的傳聞。另一款編程助手 Windsurf 獲得了 Google 一份價(jià)值 24 億美元的訂單。Gamma 在約一年內(nèi)實(shí)現(xiàn) 5000 萬美元收入。Lovable 僅用六個(gè)月就達(dá)到 5000 萬美元收入。Galileo AI 被 Google 以未披露的金額收購。03 創(chuàng)業(yè)者的機(jī)遇并非每一個(gè)市場空白都會(huì)吸引大模型廠商或科技巨頭?，F(xiàn)實(shí)中存在大量 long tail譯者注借用“長尾理論”The Long Tail的概念雖然單個(gè)細(xì)分需求很小但這類需求種類極多、總和可觀。的需求 —— 其中的用戶需求雖小到不足以支撐風(fēng)投愿意投資的公司卻大到足以養(yǎng)活年收入數(shù)百萬美元級別的團(tuán)隊(duì)。這類細(xì)分市場正適合那些務(wù)實(shí)、克制、擅長“小而美”打法的創(chuàng)始人。不妨看看那些占星、顯化Manifestation或解夢類的 AI 應(yīng)用。比如一款解夢場景的 AI 應(yīng)用允許用戶每天早晨記錄夢境基于夢境生成 AI 視頻維護(hù)一個(gè)專屬的夢境日記并且能隨著時(shí)間推移揭示夢境中存在的模式 —— 這樣的產(chǎn)品就完整地解決了一個(gè)用戶真正想要完成的深層任務(wù)。誠然用戶也可以向 ChatGPT 描述夢境甚至它還能保存歷史記錄但專用的解夢應(yīng)用卻能通過特定字段如反復(fù)出現(xiàn)的人物、地點(diǎn)、物品、主題等結(jié)構(gòu)化地捕捉夢境并與睡眠追蹤數(shù)據(jù)深度整合 —— 這些是通用聊天機(jī)器人很可能無法做到的。這樣的細(xì)分市場小到不足以引起大模型廠商的關(guān)注卻似乎又大到足以支撐一家能夠盈利的獨(dú)立企業(yè)。04 大模型廠商 vs. 現(xiàn)有老牌巨頭盡管前文所述的幾類情況描述了初創(chuàng)企業(yè)的機(jī)遇但當(dāng)大模型廠商入場時(shí)現(xiàn)有老牌巨頭incumbents在“AI 套殼應(yīng)用”的爭論中也面臨自己的戰(zhàn)略抉擇。在我看來那些能成功應(yīng)對大模型廠商競爭的老牌巨頭通常具備兩個(gè)特征。第一即使他們沒有擁有底層的大模型也會(huì)牢牢掌控最終結(jié)果。那些已經(jīng)深度嵌入用戶工作流的應(yīng)用如 Gmail/Calendar、Sheets、電子健康記錄系統(tǒng) EHR/EMR、Figma不需要用戶養(yǎng)成新的使用習(xí)慣而且從零開始構(gòu)建這類平臺遠(yuǎn)比在現(xiàn)有平臺上增加 AI 功能要困難得多。當(dāng)這些應(yīng)用能直接在自有“記錄系統(tǒng)”system of record中執(zhí)行某些操作 —— 比如創(chuàng)建日歷事件、提交保險(xiǎn)理賠、生成采購訂單等 —— 用戶感知到的“任務(wù)完成”“done”就發(fā)生在巨頭自己的生態(tài)之內(nèi)。此時(shí)AI 只是現(xiàn)有工作流程中的一個(gè)額外輸入源而不是對整個(gè)流程的替代。第二成功的老牌巨頭會(huì)從用戶使用數(shù)據(jù)中積累自有數(shù)據(jù)。用戶在使用產(chǎn)品時(shí)進(jìn)行的糾正或修改操作特殊或超出常規(guī)范圍的用戶使用場景用戶對 AI 輸出的采納、確認(rèn)或批準(zhǔn)行為和用戶直接的評分、評論、標(biāo)注或交互行為中隱含的偏好信號都會(huì)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)這些數(shù)據(jù)能持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品而前沿大模型無法獲得這類專有數(shù)據(jù)。Cursor 雖非傳統(tǒng)巨頭也高度依賴外部模型但其 CEO Michael Truell 在 Stratechery 的訪談中提到他們計(jì)劃通過捕捉開發(fā)者的行為模式來構(gòu)建競爭力Ben: 對你來說這是否構(gòu)成了一個(gè)真正可持續(xù)的競爭優(yōu)勢也就是說你之所以能主導(dǎo)這個(gè)領(lǐng)域不僅僅是因?yàn)橐婚_始調(diào)用了大語言模型而是因?yàn)槟銚碛辛擞脩羰褂脭?shù)據(jù) —— 你現(xiàn)在正在基于用戶使用 Cursor 的行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練自己的模型。你最初的優(yōu)勢是擁有完整的代碼上下文這是實(shí)現(xiàn)這一切的前提而現(xiàn)在你已經(jīng)有了自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。Michael: 是的我認(rèn)為這是一個(gè)巨大的優(yōu)勢。高上限、產(chǎn)品可選、再通過分發(fā)渠道拿到用戶數(shù)據(jù)反哺產(chǎn)品 —— 這三點(diǎn)跟上世紀(jì)末到本世紀(jì)初的搜索賽道如出一轍。所以我們這個(gè)市場的競爭邏輯更像搜索而非傳統(tǒng)企服市場。05 拆解“AI 套殼應(yīng)用”無論是 AI 套殼應(yīng)用的批評者的觀點(diǎn)還是辯護(hù)者的看法都有其道理但也都有所忽略。批評者說得對有些套殼應(yīng)用確實(shí)沒有護(hù)城河一旦大平臺將其產(chǎn)品功能吸收它們便會(huì)失去市場。辯護(hù)者說得也對每一家成功的軟件公司本質(zhì)上都在“套殼”某些東西。但我認(rèn)為真正的洞見存在于兩者之間。即使一個(gè)新的應(yīng)用起步時(shí)只是“套殼”只要它能扎根于實(shí)際工作場景、把數(shù)據(jù)寫進(jìn)自家記錄系統(tǒng)、靠用戶行為沉淀專有數(shù)據(jù)和/或在巨頭捆綁該功能之前搶占分發(fā)渠道它就能持久立足。更重要的是那些即便在競爭來臨時(shí)仍能持續(xù)快速推出滿足用戶需求的功能的“套殼”應(yīng)用才是難以被擊敗的。這些特質(zhì)也正是區(qū)分持久產(chǎn)品與曇花一現(xiàn)的“功能”的關(guān)鍵所在。END本期互動(dòng)內(nèi)容 ?你用過的 AI 工具里哪些最初像“套殼產(chǎn)品”后來卻成了你工作流中不可替代的一環(huán)為什么文中鏈接[1]https://medium.com/alvaro_72265/the-misunderstood-ai-wrapper-opportunity-afabb3c74f31[2]https://ai.plainenglish.io/wrappers-win-why-your-ai-startup-doesnt-need-to-reinvent-the-wheel-6a6d59d23a9a?refwreflection.com[3]https://aijourn.com/how-ai-wrappers-are-creating-multi-million-dollar-businesses/?refwreflection.com[4]https://growthpartners.online/stories/how-jenni-ai-went-from-0-to-333k-mrr?refwreflection.com[5]https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/google?refwreflection.com[6]https://venturebeat.com/ai/microsoft-teams-has-13-million-daily-active-users-beating-slack?refwreflection.com[7]https://a16z.com/revenue-benchmarks-ai-apps/?refwreflection.com本文經(jīng)原作者授權(quán)由 Baihai IDP 編譯。如需轉(zhuǎn)載譯文請聯(lián)系獲取授權(quán)。原文鏈接https://www.wreflection.com/p/wrapping-my-head-around-ai-wrappers