我要投稿

为什么 99% 的 AI 初创公司将在 2026 年消亡？你的产品只是一个 API 包装器吗？

发布日期：2025-06-12 07:33:31 浏览次数： 1581

作者：无界社区mixlab

微信搜一搜，关注“无界社区mixlab”

大纲：

1 提出问题

2 案例阐述

3 案例背后的深刻见解

4 操作指南

资料来源：

99% of AI Startups Will Be Dead by 2026 — Here’s Why

skooloflife.medium.com/99-of-ai-startups-will-be-dead-by-2026-heres-why-bfc974edd968

正文：

当前，我们正身处于一场波澜壮阔的 AI 创业“淘金热”之中。无数“AI 赋能”的新产品层出不穷，资本涌动，估值飞涨，景象仿佛重现了上世纪末的互联网泡沫时代。然而，在这场盛宴的表面之下，你是否曾停下来思考：

许多号称拥有革命性技术的 AI ，其核心能力究竟是自有的，还是“租来”的？

为什么在这场看似无限增长的繁荣背后，隐藏着巨大的结构性风险，可能导致绝大多数玩家迅速消亡？

你的创业项目或投资目标，是构建了一个拥有坚实“护城河”的未来堡垒，还是一个随时可能被替代的“API 包装器”？

案例

在探讨这个问题之前，让我们先理解一个核心概念——

LLM wrapper

大型语言模型包装器

许多所谓的“AI 驱动”工具，其本质并不是一个拥有自身独特智能或复杂系统的产品。它们往往只是在强大的基础模型（如 ChatGPT、DeepSeek、Claude 等）的 API 外层套上一个用户界面（UI）。用户输入内容，包装器的后端代码仅仅是将输入发送给这些基础模型的 API，附带一些预设好的指令（prompt），然后将模型返回的结果呈现在用户界面中。这种模式被形象地称为：

prompt pipelines stapled to a UI

将提示词管道钉在用户界面上

Intelligence for Rent

智能为租

现在，让我们看一个故事。主人公张强是一名资深的市场分析师，他注意到许多同行在处理会议记录和研究报告时，需要花费大量时间手动提炼要点、撰写摘要，并根据摘要生成不同风格的社交媒体文案。受到现有 AI Agent 的启发，张强认为这是一个绝佳的创业机会，于是他创建了一个名为“智能文稿助手”的在线服务。

“智能文稿助手”的宣传语是“一键将冗长文档转化为精彩内容”。用户上传会议记录或报告的文本文件，选择所需的输出格式（摘要、Twitter 推文、LinkedIn 帖子等），点击按钮后，在几秒钟内就能看到生成的结果。张强设计了一个简洁美观的网页应用，用户体验流畅。他设定了每月 88 美元的订阅费。

技术实现上，张强并未组建庞大的研发团队去训练或微调自己的语言模型。他选择了市面上最强大、最易用的基础模型 API —— OpenAI 的 GPT-4 API。

当用户上传文档并选择任务后，应用的后台代码只是简单地将用户上传的文本作为 API 请求的输入，并根据用户选择的任务附带相应的 prompt（例如：“请将以下文本总结成 300 字的摘要”、“根据以下摘要撰写一条 Twitter 推文”），然后将请求发送给 OpenAI。OpenAI 处理后返回结果，再由应用解析并展示给用户。

整个核心逻辑，只是一段简单的 API 调用代码加上前端展示。

“智能文稿助手”凭借其直观的界面和对特定痛点的解决，在初期通过社交媒体营销吸引了一批早期用户。张强感到非常振奋，开始构思下一轮融资，计划扩大用户规模。

然而，问题很快浮现。一些对 AI 技术略有了解的用户试用后发现，他们完全可以复制核心功能。他们只需要拥有 OpenAI 的 API 密钥，或者甚至直接使用 ChatGPT 的高级版本，将文档内容复制粘贴进去，并使用类似的 prompt，就能得到几乎相同甚至更好的结果。而通过 API 直接调用的成本，相比每月 88 美元的订阅费，简直是九牛一毛，可能每次调用只需要几美分。他们意识到，张强的“智能文稿助手”并没有提供任何独特的智能或技术，他们支付的高昂费用，本质上只是在为一个简单的 UI 和替他们输入 prompt 的服务买单。

随着这些用户流失，以及越来越多的人意识到 AI 能力的“可租用”性，张强发现即使是免费试用的用户，每一次使用都会产生 OpenAI 的 API 调用成本。他的商业模式高度依赖于快速将免费用户转化为付费用户来覆盖这些成本。一旦用户流失或免费用户增长过快，“智能文稿助手”就陷入了“烧钱”的困境。张强苦心经营的“产品”，在用户眼中不过是一个昂贵的 API “包装器”，缺乏核心技术、复杂系统或难以复制的优势。他没有建立起真正的护城河。

案例背后的见解

张强的故事绝非孤例，它揭示了当前 AI 创业领域一个普遍而致命的问题：

许多初创公司仅仅是构建了基础模型 API 的“包装器”，它们出租的是由模型供应商提供的智能，而非自己拥有的核心能力。

这种模式的脆弱性体现在多个层面：

价值的空心化：

包装器的核心价值在于对基础模型能力的封装和分发。但当基础模型提供商（如 OpenAI）直接在其产品（如 ChatGPT）中或通过其他方式提供类似甚至更强大的功能时，包装器的价值空间就会被极大挤压。用户无需通过第三方，就能直接获得“智能”，且成本更低。

护城河的缺失：

这类产品往往缺乏独特的技术、难以复制的数据飞轮、复杂的后端系统（如记忆层、工作流引擎）或强大的用户锁定。它们的核心功能可以用极低的成本（可能只需要一位初级开发者 vibe coding 花费不到一小时）通过基础模型 API 和简单的 UI 重建。这使得它们极其容易被新的竞争对手或基础模型提供商复制或取代。

成本与利润的挤压：

包装器公司必须为每一次 API 调用付费，无论其终端用户是否付费。这种模式使其利润率极低，甚至在用户增长阶段因免费试用导致 API 成本暴涨而陷入负利润。它们的生存高度依赖于快速的付费转化率，否则就会“烧钱”致死。

多层依赖的脆弱性：

包装器不仅依赖基础模型提供商（如 OpenAI），而 OpenAI 又在很大程度上依赖像微软 Azure 这样的云基础设施来运行其模型。更深层的是，整个 AI 生态系统（包括 OpenAI 和其基础设施提供商）高度依赖英伟达生产的 GPU 芯片来训练和运行模型。英伟达是整个堆栈中最关键、最难以替代的环节。这种从包装器到 OpenAI，再到微软，最终到英伟达的多层依赖，构成了一个脆弱的“屋漏偏逢连夜雨”结构。任何一环出现问题（例如英伟达芯片供应链中断、地缘政治限制、监管变化），都可能导致整个生态系统的停滞甚至崩溃。

回顾历史，这种“包装器”问题并非首次出现。

在互联网泡沫时期，许多公司仅仅是在现有技术（如 TCP/IP、Web 协议）上搭建一个用户界面或应用。许多创业公司，虽然概念不错、品牌响亮，但它们是“界面玩家”（interface plays），“系统可选”（system-optional）。当市场修正来临时，它们因为缺乏核心系统或难以替代的基础设施而迅速消失。

相比之下，那些构建了真正基础设施的公司却穿越了周期。

Y Combinator 选择和孵化出的许多公司，如 Stripe（支付基础设施）、Dropbox（存储基础设施）、Airbnb（住宿平台基础设施），最终成为了其他公司赖以生存、难以替代的“基础设施”。

它们不只是提供一个应用或界面，而是解决了底层系统性的问题，拥有了“护城河”。

即使是第二波 DTC（直接面向消费者）电商品牌，如 Warby Parker 和 Casper，表面上看是品牌公司，但其核心竞争力在于对物流、供应链和履约等“系统”的掌控。

当前许多 AI 初创公司，就像是互联网泡沫时期那些只卖“铲子外壳”而不是“铲子”的公司。它们表演着与 AI 热度的接近，做的是“剧场式创业”。它们没有构建真正的系统，没有拥有核心能力，只是在出租他人拥有的智能。它们的生存依赖于市场的持续狂热、用户的无知以及上游供应商的不变。一旦这些条件改变，其脆弱性将暴露无遗。

操作指南：

如何构建护城河，

避免成为 API 包装器？

要在一片红海的 AI 创业浪潮中生存并发展壮大，必须超越简单的 API 包装器模式，构建真正具有韧性和长期价值的公司。以下是关键思考和行动步骤：

第一步：

重新审视你的核心价值主张——你到底在卖什么？

明确你的产品提供的不是“访问 AI 模型的能力”，而是“用 AI 模型解决特定问题的独特系统”。你的用户是购买了 AI 能力的使用权，还是购买了一个离开了你就无法高效完成特定任务的解决方案？

进行“复制测试”：如果你的核心功能能被一个有基础 AI 知识的人在短时间内（例如一小时）用 ChatGPT 或直接调用基础模型 API 低成本复制出来，那么你的产品很可能只是一个包装器，急需寻找深层价值。

第二步：

深入用户工作流，构建复杂系统和内存。

不要仅仅停留于简单的“输入-prompt-输出”管道。将 AI 能力嵌入到复杂的用户工作流程中，使其成为完成任务的关键环节，增加用户切换成本。

构建系统层：增加记忆层（memory layers），让 AI 能记住历史交互并理解上下文；

构建复杂的工作流引擎（workflow engines），自动化多步骤任务；或者开发独特的处理管道（processing pipelines），对输入数据进行预处理或对模型输出进行后处理，从而产生基础模型本身无法直接提供的结果。

第三步：

建立真正的“护城河”——拥有难以被复制的独特优势。

数据飞轮和网络效应：你的产品能否随着用户的使用积累独特的数据，进而提升模型在特定领域的性能或优化用户体验，形成正向循环？用户越多，产品越好用，越吸引新用户，形成“赢家通吃”的局面。

独有的分发渠道或用户群体：你是否在一个细分垂直领域拥有难以复制的深度用户粘性或进入渠道？例如，针对特定行业的深度集成、建立了强大的社区或品牌影响力。

技术栈的深度控制：虽然从头训练基础模型不现实，但你是否在特定任务上训练或微调了小模型，以降低对外部 API 的依赖，并可能优化成本或性能？或者你在数据处理、模型编排、用户个性化方面拥有独特技术。正如 Writesonic 的做法，灵活切换并整合不同模型甚至自有模型，提升了其运营效率和韧性。

第四步：

掌控价值链中的关键环节——争取利润和控制权。

理解谁拥有利润，谁控制定价，以及你切换提供商的能力。你的商业模式是否能让你拥有合理的利润空间，而不是被上游 API 提供商挤压？你是否有能力在不同的基础模型提供商之间动态切换或平衡使用，降低对单一供应商的依赖？考虑在可能的情况下向下整合或向上延伸。例如，控制关键数据集、开发私有化部署能力、或在某个垂直领域成为不可替代的基础设施提供者。

第五步：

聚焦长期价值和基础设施属性——回答关于“持久性”的问题。

思考：

你的产品能否通过工程创新创造突破性技术？

时机是否合适？

能否在一个小市场占据主导地位？

团队是否合适？

分发渠道如何？

未来 10-20 年，你的市场地位是否可防御？

你是否发现了一个独一无二、他人未见的秘密机会？

大多数包装器在这七个问题上的答案都是否定的。

问自己：如果我的产品一夜之间消失了，会发生什么？会有重要的工作流程或系统因此中断吗？还是用户可以轻松找到替代品或直接使用基础模型？如果答案是“没有影响”，说明你只是“噪音”，而不是“基础设施”。基础设施是他人赖以生存、无法承受失去、难以替代的。