AI套壳的生存法则：从功能到产品的蜕变

在当今科技领域，经常能听到一种略带不屑的声音：“这不就是个套壳AI么？”

对于那些苦心孤诣想要创造新东西的开发者来说，这句话无疑是一盆刺骨的冰水，浇灭了刚刚燃起的创新之火。其潜台词极具杀伤力：这代表着没有核心技术，只不过是在巨人的基础上搭积木，随时可能被颠覆。

然而，反驳的声音同样振聋发聩，逻辑之严密让人难以辩驳。

Perplexity CEO Aravind Srinivas 曾一针见血地指出：“世间万物皆为套壳（Everything is a wrapper）。OpenAI 套用了英伟达的算力和 Azure 的云服务；Netflix 套用了 AWS 的基础设施；就连市值3200亿美元的Salesforce，本质上也不过是Oracle数据库的一个高级封装。”他说道。

这话确实点中了要害。但在深入探讨这场关于“定义”的争论之前，有必要先搞清楚大家口中的“AI套壳”（AI Wrapper）到底是什么。

简单来说，它常被贴上“投机取巧”的标签。开发者不自己训练大型基础模型，而是直接调用现成的API（如OpenAI的接口），然后在上面覆盖一层简单的用户界面，提供特定功能，开发过程中很少涉及复杂的底层技术攻关。

最典型的例子，就是那些让用户“与PDF对话”的应用。在ChatGPT早期，官方还没有直接处理文档的功能，这类应用迅速走红。用户只需上传一篇晦涩的论文或报告，AI就能快速生成摘要并回答问题。这种需求真实而迫切，解决方案也显得干脆利落。

然而，问题就在于，这种“痛快”来得太容易了。

关于AI套壳的争论，往往忽略了一个更根本的问题。套壳本身不是原罪，真正的分水岭在于：我们构建出来的东西，到底是一个随时可以被替代的“功能”，还是一个能够立足的“产品”。

有些套壳应用注定只是昙花一现，一旦巨头们反应过来，把这些功能整合进自己的生态系统，它们就会迅速消失。但也有一些应用，能在巨人的缝隙中生根发芽，甚至长成参天大树。“套壳”这个标签，实际上掩盖了真正值得关注的核心：它到底是功能还是产品？它所在的市场细分究竟有多大？

昙花一现的功能，还是屹立不倒的产品？

我们先来看看那个让用户与PDF对话的早期案例。

这类工具解决的问题非常具体且狭窄：读不懂文档，需要AI帮助。它不负责创建新文档，也不涉及编辑已有内容，通常也不会记录用户的阅读习惯来优化后续体验。它本质上是一个一次性工具，用完就走，缺乏粘性。

严格来说，这只能算是一种“能力”，而不是一个完整的端到端解决方案。它更应该成为文档阅读器里的一个按钮，或者办公软件中的一个插件。

这就是危险所在。当OpenAI、Anthropic或Google等基础模型厂商，决定将这种“能力”直接原生集成到自己的系统中时，那些独立的套壳工具瞬间就失去了存在的根基。这是典型的“功能型”命运——极易被复制，缺乏业务闭环，没有护城河和长期防御力。

不过，商业世界从不缺少例外。即使最终会被平台吞噬，但在巨头们还没来得及出手的这段时间窗口里，这些功能型应用依然能创造惊人的财富，成为有趣的独立商业案例。

数据足以说明为什么开发者们前赴后继：PDF.ai的月经常性收入（MRR）曾达到50万美元；PhotoAI也有7.7万美元；Chatbase约为7万美元；InteriorAI为5.3万美元。而Jenni AI更是惊人，短短18个月内，其月经常性收入从2000美元飙升至33.3万美元。

这笔财富固然诱人，但这种商业模式更像淘金热中的捡金块，而不是开采金矿。一旦地表金块被捡光，生意也就随之结束。

在巨人的卧榻之侧求生

有些套壳应用做得足够厚重，甚至进化成了真正的产品，切入了一个巨大的市场。此时，它们面临的就不再是“像不像套壳”的嘲讽，而是实实在在的生存威胁。

这里有两只拦路虎：一是模型访问权的控制，二是分发渠道的垄断。

先看模型访问权。代码助手领域就是最典型的战场。

像Cursor这样的工具，实际上已经把“套壳”这个概念推向了极致。它不仅仅是简单调用API，而是将AI深度集成到集成开发环境（IDE）中。它能读取整个代码库，编辑文件，生成代码，回滚更改，甚至运行编码代理，在某种程度上彻底重塑了AI时代的开发者体验。

这个市场足够支撑起巨大的想象空间。在全球市值最高的五家科技巨头中，软件开发人员约占员工总数的30%。即使开发工具只能略微提升生产力，释放的价值也将以数十亿美元计。这使得该领域成为模型构建者和拥有分发渠道的巨头们的必争之地。

然而，Cursor们的命门在于，它们在很大程度上依赖外部。它们必须依靠OpenAI、Anthropic和Google的模型接口生存，直到开源模型或自研模型在质量上能与前沿闭源模型匹敌。

开发者论坛里充斥着付费用户关于“速率限制”的抱怨。在实际开发中，开发者常常会遇到Claude额度耗尽的窘境。即使用户更喜欢Cursor的界面和交互逻辑，为了推进项目，也不得不转而使用Claude官方提供的工具（并支付高昂费用来避开限制）。界面可能更好，但对模型的访问权限往往起决定性作用。

这种依赖不仅关乎额度，更关乎战略层面的生死。OpenAI CEO Sam Altman曾提出过一个著名观点：正确的战略应该假设模型会持续改进。

“构建AI创业公司有两种策略。一种是假设模型不会变得更好；另一种是假设模型会以同样的速度持续进化。世界上95%的人似乎都应该押注后者，但许多初创公司却是基于前者建立的。当我们完成本职工作，模型能力升级时，那些赌错方向的公司将被无情碾压。”

这种碾压是全方位的。从知识辅导、健康医疗到创意表达、购物，再到写作助手、法律助手等每一个巨大的细分市场，只要有利可图，模型厂商就有动力亲自下场。

流量与渠道的残酷绞杀

除了模型厂商的直接竞争，分发渠道则是悬在头顶的第二把利剑。即使模型构建者暂时按兵不动，初创公司仍需面对另一个严峻的拷问：能否在拥有现成产品和庞大分发渠道的巨头添加AI功能之前，抢先建立起足够庞大的用户群？

这正是微软Teams对战Slack这一经典商业案例的现代回响。挑战在于，必须在微软将Copilot嵌入Excel或PowerPoint，在Google将Gemini融入Workspace，或在Adobe将AI整合进其创意套件之前，建立起忠诚的客户群。

一个独立的电子表格或演示文稿AI套壳工具，不仅要克服功能上的同质化，还要对抗巨头的捆绑销售优势、分发渠道优势以及用户高昂的切换成本。

这种来自巨头的渠道竞争，在医疗和法律等其他大型市场同样适用。在这些领域，监管的摩擦和对“记录系统”（System of Record）的控制权，往往有利于像Epic Systems这样的老牌企业。例如，一个无法将数据写入电子健康记录（EHR）的临床笔记生成器，迟早会撞上Epic的分发壁垒。

当然，商业竞争中总有例外。

首先，速度本身就是一种武器。像Cursor这样的工具，虽然缺乏对核心依赖（模型访问）的控制，但其惊人的增长速度使其成为极具吸引力的收购目标。Windsurf获得了Google 24亿美元的收购许可交易；Gamma在一年左右达到了5000万美元的收入；Lovable在短短六个月内达到了5000万美元的收入；Galileo AI被Google收购。快速的市场占有率，往往能为企业在被碾压前赢得退出的机会。

其次，卓越的执行力偶尔能战胜结构性优势。Midjourney凭借过硬的产品质量，说服了Meta使用其服务，尽管Meta拥有大得多的预算和分发能力。

最后，基础模型可能会因避险而放弃某些市场。医疗和法律领域的监管负担，或AI伴侣及成人内容可能带来的声誉损害，为那些愿意面对极端监管审查或争议的经营者留出了机会。机会依然巨大，但竞争（或收购）随时可能敲门。

缝隙中的微光：独立开发者的金矿

并非每一个市场缺口都会引来模型构建者或科技巨头的觊觎。在商业生态的长尾部分，存在着大量对风险投资规模来说太小，但足以支撑数百万美元业务的工作需求。

这些利基市场是精打细算、追求精益运营的创始人的乐园。

不妨设想那些占星术、显化或梦境解释的AI应用。一个解梦AI，允许用户每天早上记录梦境，生成基于梦境的AI视频，维护某种梦境日记，并随着时间推移揭示某种心理模式，这就解决了一个完整的工作闭环。

用户当然可以将梦境讲述给ChatGPT，它甚至能保存历史记录。但一个专用的应用程序可以构建特定的字段（如反复出现的人物、地点、事物、主题等）来结构化地捕捉梦境，并能以通用聊天机器人无法做到的方式与睡眠跟踪数据集成。

这样一个利基市场，小到足以避开大模型的战略雷达，却又大到足以维持一个盈利丰厚的独立业务。

当模型构建者和传统巨头纷纷入局，这场“套壳”辩论中的现有玩家面临着战略抉择。那些能够在模型构建者的竞争风暴中幸存下来的企业，往往具备两个关键特征。

第一，即使不拥有模型，也必须拥有结果的主导权。

那些已经嵌入用户工作流的应用程序（如Gmail/日历、Sheets、EHR/EMR、Figma）无需培养新的用户习惯。从零开始构建这些平台，远比在现有平台上添加AI能力要困难得多。当这些应用程序将操作直接输送到专有的记录系统中（控制日历事件、提交索赔、创建采购订单等）时，“完成”这一动作就发生在巨头的环境内部。此时，AI只是现有工作流的一个输入，而非替代品。

第二，成功的幸存者将从客户使用中构建专有数据。

用户的每一次修正、每一个边缘案例的处理、每一次批准以及所有的人类反馈，都将转化为训练数据，随着时间的推移不断打磨产品——这是前沿通用模型无法触及的宝贵资产。

Cursor虽然并非传统巨头，且依赖外部模型，但它正计划通过捕捉开发者的行为模式来竞争。正如其CEO Michael Truell在采访中所言：捕捉用户数据并反馈给产品，这才是真正的可持续优势。这种动态与90年代末和2000年代初的搜索大战有着异曲同工之妙：只有通过用户的点击和交互行为，才能真正理解用户的意图，从而优化产品。

回首这场关于AI套壳的争论，批评者与捍卫者各有理据，却也都失之偏颇。

批评者是对的，许多缺乏防御性的套壳应用终将随着平台功能的吞噬而灰飞烟灭。捍卫者也是对的，每一家成功的软件公司，本质上都在“包裹”着某些底层技术。

但真正的洞见往往隐藏在两者之间。

即使一个新的应用程序始于“套壳”，只要它能栖息于用户实际工作的场景之中，能够将数据写入专有的记录系统，能够构建专有数据并从使用中不断学习进化，或者在巨头捆绑该功能之前抢先占领分发渠道，它便具备了长久的生命力。

更为重要的是，那些在竞争逼近时仍能迅速迭代、持续交付解决用户痛点功能的“套壳”产品，将极难被击败。正是这些特质，划清了昙花一现的“功能”与基业长青的“产品”之间的界限。

原文链接

https://www.wreflection.com/p/wrapping-my-head-around-ai-wrappers