随着生成式人工智能（AI）的蓬勃发展，以大语言模型（LLM）为核心的新兴企业曾如雨后春笋般涌现。然而，随着市场逐渐趋于稳定，两类曾被寄予厚望的商业模式正面临严峻挑战——“LLM套壳”与“AI聚合器”。谷歌云全球初创业务副总裁达伦·莫里（Darren Mowry）在近期播客节目中直言，这类企业的“引擎故障灯”已经亮起，单纯依赖技术整合的模式难以持续。
所谓“LLM套壳”，通常指在现有大语言模型（如GPT、Claude或Gemini）基础上叠加一层简单的产品界面或用户体验（UX），试图通过解决特定场景需求切入市场。例如，部分教育科技公司曾宣称利用AI为学生提供个性化辅导，但其核心功能仍完全依赖后端模型输出。莫里指出，这种模式的问题在于缺乏真正的技术壁垒——“如果企业仅在模型上包裹一层‘薄如蝉翼’的知识产权，行业耐心终将耗尽。”他强调，初创公司需构建横向差异化能力或深耕垂直领域，才能形成可持续的竞争优势。
以AI编程助手Cursor为例，这家由GPT驱动的企业通过深度整合开发工具链，在2025年底完成23亿美元D轮融资，估值近300亿美元。莫里认为，此类成功案例的共性在于：它们不仅依赖底层模型，更通过自主创新提升了产品价值密度。相比之下，2024年中期OpenAI推出ChatGPT商店时，大量企业试图通过简单叠加UI快速获利，这种策略如今已难以为继。
另一类受质疑的模式是“AI聚合器”。这类企业通常将多个大语言模型集成至统一平台，提供跨模型查询路由、监控或评估工具，例如AI搜索初创公司Perplexity和开发者平台OpenRouter。莫里直言不讳地表示：“不建议初创公司涉足聚合器业务。”他分析称，用户需要的是能根据需求自动匹配最优模型的“智能路由”，而非单纯的技术整合层。当模型提供商（如OpenAI、Anthropic）开始自行扩展企业功能时，中间商的生存空间将被进一步压缩。
莫里的判断源于云计算行业的历史教训。2000年代末，一批转售AWS基础设施的初创公司曾凭借工具整合和账单服务快速崛起，但随着亚马逊推出企业级管理工具，这些企业大多退出市场，仅存者通过提供安全、迁移等增值服务得以生存。如今，AI聚合器正面临类似困境：模型提供商的垂直整合能力不断增强，中间商的利润空间持续萎缩。
在否定部分模式的同时，莫里也点明了更具潜力的方向。他特别看好“氛围编程”（vibe coding）和开发者平台领域，认为2025年将成为这些赛道的突破之年。以Replit、Lovable和Cursor为代表的谷歌云客户，通过降低开发门槛或优化工具链，吸引了大量投资和用户。直接面向消费者的AI应用也展现出强劲增长势头，例如电影专业学生可利用谷歌的AI视频生成器Veo将创意转化为作品。
除AI领域外，莫里认为生物技术和气候技术正迎来黄金发展期。他指出，这两个行业不仅获得风险投资青睐，更因海量数据积累而具备创造真实价值的潜力——“这种机会在过去从未存在过。”
