开源模型正在“吃掉”AI创业公司？一代AI应用的残酷真相

ChatGPT流量首次下滑、Jasper开始裁员，这并不是AI不行了，而是钱和价值正在换地方。这期《The AI Daily Brief》提出了一个刺耳但真实的判断：开源模型和企业自建，可能正在悄悄终结一整代AI创业公司的好日子。

最反直觉的信号：AI没降温，但创业公司先扛不住了

2023年6月，一个看似不起眼的数据引发了巨大误读：ChatGPT的网页和移动端访问量，首次环比下滑。几乎同一时间，曾被视为“生成式AI应用标杆”的Jasper开始裁员。很多人立刻得出结论：AI热潮是不是要结束了？

但《The AI Daily Brief》的判断恰恰相反——这不是需求消失，而是价值在重新分配。AI依然重要，但“谁能赚到钱”这件事，正在发生剧烈变化。真正的问题不是“AI还有没有未来”，而是“哪些位置已经不值得再挤进去了”。

第一批被淘汰的，是“薄到不能再薄”的AI创业公司

AI创业者Sam Hogan给出了一个残酷但清晰的分类：现在的输家，很多从一开始就注定很难赢。

第一类，是所谓的“薄封装”（thin wrapper）公司——产品本质只是在OpenAI等模型API外面套了一层UI和工作流。这类公司融资很快、叙事很好听，但护城河几乎为零。一旦模型能力升级，或者价格下降，它们的价值会被瞬间压扁。

第二类，是更垂直、更聚焦的AI应用公司。它们看起来比Jasper这类通用工具“高级”，但问题在于：技术上并没有真正不可复制的东西。这些公司在ChatGPT爆火后的几个月里拿到了不少VC的钱，默认的逻辑是——就算做不大，也能卖给大公司。但现实正在打脸：这些退出路径，正在迅速关闭。

这并不是创始人不努力，而是“应用层 + 外部大模型 + 高估值”的组合，本身就非常脆弱。开源模型的成熟，让这种脆弱暴露得更快。

更大的背景：VC旧模式，可能真的回不来了

节目中引用了投资人Sam Lessin在《The Information》上的一篇文章，核心观点只有一句话，但杀伤力极强：“种子投资不会再回到过去十年的样子了。”

原因并不复杂。过去十多年，VC模式建立在一个前提上：大量普通技术公司也能在公开市场获得不错估值。但现在，公开市场已经用脚投票——绝大多数“还不错”的科技公司，其实并不值那么多钱。

AI曾被视为一次‘复活甲’。于是我们看到了Lessin所说的“AI死亡痉挛”：在宏观环境没变的情况下，大量资金依然以更高估值、更快节奏涌入AI初创公司。但当应用层公司开始裁员、增长放缓，这个幻想正在破灭。

这意味着一件事：AI并没有拯救VC旧模型，反而更快暴露了它的不可持续性。

最致命的一击：企业发现，自己动手更安全也更便宜

真正让AI创业公司难受的，还不是VC，而是企业客户态度的转变。

Sam Hogan指出，越来越多的企业并不想收购或深度依赖不成熟的AI创业公司。原因有两个层面。

第一是风险。麦肯锡《State of AI》报告显示，企业最担心的生成式AI风险依次是：不准确性、网络安全、IP侵权和合规问题。在这种背景下，把核心能力交给一家小创业公司，本身就是高风险决策。

第二是供给条件变了。Llama 2这类高性能、可商用的开源模型出现后，企业不再是“从零开始”。他们可以用开源模型 + LangChain、Chroma等基础设施，在云厂商的支持下，直接构建内部系统。

一句话总结就是：‘为什么要买一家创业公司，不如自己用开源模型搭一个？’ 当Google、OpenAI都在拥抱开源生态时，应用层创业公司的生存空间被进一步挤压。

总结

这期视频真正刺痛人的地方在于：它不是在讨论AI行不行，而是在揭示“位置选择”的残酷后果。开源模型的成熟，对整个社会是利好，但对一大批靠封装、靠叙事的AI创业公司来说，却是致命变量。

如果你是创业者，真正的护城河要么来自独特数据、要么来自深度嵌入业务流程的能力，而不是API调用技巧；如果你在企业里，开源+自建正在成为更理性的默认选项；如果你是从业者，现在比任何时候都更需要想清楚：你是在“可复制层”，还是在“不可替代层”？

一个值得思考的问题是：当模型和基础设施越来越像水电煤，下一轮真正值钱的AI公司，会长什么样？

关键词： 开源模型， AI创业公司， 生成式AI， Llama 2， VC模式

事实核查备注： 需要核查的事实包括：ChatGPT 2023年6月流量首次环比下滑的具体数据来源；Jasper与Mutiny裁员时间与规模；Sam Hogan对AI创业公司分类的原始表述；Sam Lessin在《The Information》发表文章的时间与核心原话；麦肯锡《State of AI》报告中各风险比例数字。