“在200家AI初创公司中,73%的产品实际上只是‘套壳’,主要依赖的还是ChatGPT和Claude!”
这一结论无疑给AI创业圈带来了不小的冲击与争议。
回想2023年,OpenAI的CEO Sam Altman就曾直言:“套壳ChatGPT注定消亡。”
然而现实却恰恰相反:随着ChatGPT的爆火,创业热潮一浪接一浪,无数投资涌入,一些公司甚至尚未发布产品就已吸引了不少关注。
如今,一位软件工程师Teja Kusireddy用数据揭开了这场“繁荣”背后的部分真相。他对200家AI公司进行了逆向工程、反编译代码,并追踪API调用,发现许多号称“颠覆性创新”的公司,其核心功能仍依赖第三方服务,只是在外层多套了一层“创新”的壳。市场宣传与实际情况之间的差距令人震惊。
那么,究竟是投资人“完全不懂”,还是AI初创公司“太会忽悠”?“自研”与“套壳”的界限如何而定?接下来,我们将通过Teja Kusireddy发布的长文,从他的第一视角,看看他用数据揭示的最新发现与结论。
上个月,我掉进了一个意料之外的“兔子洞”,陷入了迷茫——一开始只是一个很简单的问题,最后却让我开始怀疑自己对整个AI创业生态的认知。
那天是凌晨两点,我在调试一个webhook集成时,偶然间发现了点不对劲的东西。
一家声称拥有“自主研发的深度学习基础设施”的公司,竟然每隔几秒就在调用OpenAI的API。
而这家公司,刚刚凭着“我们构建了完全不同的AI技术”这一说法,从投资人那里融到了430万美元。
就在那一刻,我决定——要彻底查清这件事,到底有多复杂。
我不想写一篇靠“直觉”发牢骚的热评,我要的是数据,一个真实的数据。
于是,我开始动手搭建工具:
接下来的三周里,我做了这些事:
我特意排除了成立未满6个月的公司(那些团队还在摸索阶段),重点关注那些已经拿到外部融资、并公开宣称有“独家技术”的初创公司。
结果显示——73%的公司,其宣称的技术与真实实现之间存在显著落差。
这200家的AI初创公司可以分为以下几类:
但真正让我震惊的,不只是这个数字。更让我意外的是——我甚至没有因此生气。
接下来,进行逐步拆解,可以分为三种模式。
每次看到“我们自研的大语言模型”这种说法,我几乎能预判下一步会发现什么。
结果37次里,有34次我猜对了。
相比第一种模式,这一类更微妙一些。RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)本身确实有用,但很多AI初创公司的营销宣传和实际实现之间的差距更为巨大。
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