💻 technology
By WNT
Claude在早餐时摧毁了你的AI初创公司
AI的淘金热正以腥风血雨收场。数百家获得风险投资的初创企业曾筹集数百万资金开发“革命性”工具，如今却眼睁睁地看着Anthropic和OpenAI在一次更新中克隆了它们的整个产品。随着包装经济的瓦解，投资者在悄然恐慌。
2026年AI初创公司的残酷真相是：它们中的大多数不过是别人大脑的高级包装。看看2023年那些筹集A轮资金的AI编码助手、写作工具或客户服务机器人。去掉品牌和UI的粉饰，你会发现下面隐藏着相同的基本架构：一个精心设计的提示层坐在GPT-4、Claude或Gemini之上。创始人花费了好几个月完善这些提示，构建光鲜的界面，并向投资者推销他们的“专有方法”。然而，Anthropic推出了内置代码执行的Claude 3.5 Sonnet，结果百万美元的护城河在周二早晨的咖啡时光中突然消失。
当你查看数字时，这种经济破坏的规模令人瞠目结舌。根据PitchBook的数据，风险资本家在2022年至2025年间向生成AI初创公司投入了大约500亿美元。其中一大部分资金流入了那些本质上是高级提示工程公司且公司已注册的公司。仅Y Combinator 2024年的冬季班就涵盖了几十家AI包装公司，这些公司中的许多现在正在努力寻找差异化，因为Claude Projects、OpenAI的GPT市场和谷歌的Gemini生态系统已经提供了可比较的功能。典型的模式是这样的：初创公司筹集300-500万美元种子轮资金，花费18个月构建和完善他们用于法律研究或客户支持或内容营销的AI助手，获得了一些适度的吸引力，然后看到Anthropic或OpenAI在下一季度更新中将相同的核心功能作为本地特性发布。
这种力量的不对称接近垄断。Anthropic和OpenAI不仅仅是在与初创公司竞争，他们是在对整个初创生态系统进行产品创意的剥夺。他们拥有无与伦比的优势，使竞争几乎显得荒谬：
- 拥有自己的模型权重和架构，允许他们立即实施那些初创公司花费数月在API限制上构建的功能
- 拥有巨大的计算预算，让他们可以尝试初创公司无法负担测试的方法
- 从数百万ChatGPT Plus和Claude Pro用户那里直接获取用户反馈，创建一个实时焦点小组，揭示哪些用例有吸引力
- 零边际分发成本，因为他们可以立即将更新推送给现有用户
- 运行功能时可以亏损或免费提供，以其微软，谷歌和其他支持者的数十亿美元战斗基金补贴
考虑当Claude在2024年中期推出具有交互式代码执行功能的Artifacts时那些编码助手初创公司所发生的事。像Replit这样的公司，已经筹集了超过1亿美元，突然面临一个直接集成到每天数百万用户界面的竞争对手。或者看看AI客户服务领域，像Sierra（由Salesforce前联合首席执行官Bret Taylor创立，并筹集了1.1亿美元）这样的初创公司正在构建复杂的代理，而Anthropic实验类似的多步骤推理能力，这些能力可以在未来的版本中作为“Claude for Customer Service”进行打包。在每一个垂直领域，模式反复出现：AI销售，AI招聘，AI法律工作，AI代码审查。如果某人在初创中做得很好，那么它可能已经在Anthropic或OpenAI的路线图上。
人类成本不仅限于创始人，还延伸到对这一波浪潮赌注很大的风险资本家。有限合伙人（LPs），那些向VC基金投资的养老金和捐赠基金，开始问2023-2024年投出的AI投资令人不安的问题。在一次私人聚会上，一家顶级硅谷公司的合伙人承认，他们最近的AI投资组合中的大约40％可能在18个月内成为‘受损资产’，这是一种礼貌的说法，意即钱不翼而飞。这些并不是糟糕的创始人或执行不善的想法。它们是优秀的团队创造了真正有用的产品，可以解决真实问题。问题在于，他们解决的问题无法防御有无限杠杆的竞争对手。
周末战士现象让这一切更加残酷。开发人员越来越多地在X和Reddit上分享使用Claude或GPT-4在一个周末内重建整个VC支持产品的故事。一位工程师发布消息，表示用Claude Projects和Anthropic API在8小时内重建了一种200万美元资金的AI电子邮件助手。另一位则记录了一个周六下午创作一个与A轮营销文案生成器竞争的替代，生成竞争的替代方案。这些不是理论练习。这些工具真正实现了AI产品构建的民主化，听起来对创新很有好处，直到你意识到这也意味着没有护城河，没有进入壁垒，也没有理由让客户为他们可以用几个巧妙的提示自己拼凑起来的东西支付高价。
特别阴险在于一种平等竞争的幻觉。理论上，所有人都可以访问相同的API、模型和功能。实际上，平台所有者可以随时更改游戏规则。他们可以限制API访问，调整价格以使基于边际的业务不可行，或简单地克隆最佳用例并将其本土化集成。没有监管框架来防止这种情况，没有针对AI平台力量的反垄断执法，而对初创公司的真正补救措施为零，除非他们能在护城河消失前卖出。联邦贸易委员会（FTC）已开始审查AI竞争问题，但执法速度与AI发展的速度相比犹如缓慢移动。到监管机构了解问题时，市场早已经决定了赢家和输家。
我的看法
这是科技历史上平台风险最残酷的例子，在任何人想要修复之前，这种情况会变得更糟。每个在Claude或GPT-4之上构建的创始人基本上是在为Anthropic或OpenAI支付特权费用，以便测试最终会被整合到核心产品中的功能。当克隆的时间从几年降到几周，而进行克隆的实体拥有你的资源的百倍，并拥有你所依赖的基础设施时，风险投资模式完全崩溃。
最阴暗的部分？从经济角度来看，这可能实际上是高效的，尽管对于个人创始人和投资者来说是毁灭性的。为什么社会要支持数百家冗余的AI包装公司呢？当核心功能可以由平台本身更便宜且更可靠地提供时，答案曾经是竞争驱动创新并防止垄断滥用。但当竞争结构上无法维持时，我们并没有获得竞争市场的好处。我们获得的是一种暂时的竞争幻觉，将风险投资资金投入到为万亿级AI实验室免费进行研发的建设中。
那些真正被耍的投资者是那些相信2023-2024年的叙述，即AI革命将像手机应用革命一样，有成千上万的专用工具在细分市场中获得胜利并建立可持续的企业。那个世界不会到来。我们正走向少数几个控制模型和平台的AI超级大国，其他所有人要么被吸收到他们的生态系统中，要么被排除到他们不屑于涉猎的超细分领域。现在的安全赌注是直接投资于Anthropic, OpenAI或Google，或者寻找AI应用那么奇异和特定，它们永远不会登上产品路线图。中间的一切都是注定要失败的资金。
接下来会发生什么
第一次重大崩溃将在六个月内发生，可能是一家举足轻重的B轮公司，当投资者意识到客户流失到本地Claude或GPT功能时，他们无法证明其下一轮融资是合理的。这时大规模艺术购买浪潮开始正当其时。Anthropic和OpenAI将开始以10-20美分一美元的价格购买团队，不是为了技术，而是为了人才和客户对哪些用例实际上有吸引力的洞察。创始人将其描述为胜利，投资者将悄悄减记他们的头寸，员工将获得相当不错的邀请加入AI巨头。
到2027年初，我们将在AI初创领域看到明显的分化。幸存者将是那些要么拥有真正专有数据护城河的公司（想想通过独家医院合作进行培训的医疗AI），要么是那些深植于企业工作流程中导致转换成本过高的公司。其他所有的，横向工具和通用助理，将被整合到平台中。风险投资策略将大幅转向基础设施项目，向AI实验室本身销售的企业以及域专业知识比提示工程更重要的垂直解决方案。
关键因素是监管干预，但为时已晚。FTC可能会对Anthropic和OpenAI是否通过克隆初创企业功能进行反竞争行为展开调查，但法律理论不明确且政治意愿缺乏。在任何执法措施出现时，市场已经得到整合。特别厚颜无耻的案例可能引发诉讼，想象一个初创公司通过合作伙伴关系与OpenAI共享详细的使用数据，结果六个月后看到OpenAI发布了一个竞争功能，但大多数创始人只会继续前进而不是战斗。被烧伤的投资者将在下一个周期中对AI应用层公司更加怀疑，这意味着实验产生的资本更少，模型供应商手中的权力更大。这是一种毁灭的循环，最终使Anthropic、OpenAI和可能的Google瓜分整个AI经济。
历史告诉我们什么
这种平台提供商蚕食自身生态系统的模式在科技历史上有着深刻的根源，但从未以如此速度和规模出现。微软在1990年代的“拥抱、扩展、灭绝”战略遵循了类似的套路：让第三方在Windows上证明用例，然后将成功的用例整合到操作系统中并扼杀竞争。Netscape、RealPlayer和数十家公用事业公司都从中汲取了教训。不同之处在于这个周期花费了数年，给了监管机构时间（1998年的反垄断案件）和竞争对手适应的机会。
移动应用时代提供了一个更近的例子。苹果App Store指南明确禁止复制核心iOS功能的应用，但苹果自己没有这样的限制。手电筒应用、语音备忘录和屏幕录制等功能最初都是第三方的成功，然后被苹果吸收到iOS中。开发人员抱怨“Sherlocking”（以苹果的Sherlock搜索工具命名），它杀死了Watson，但这种做法一直在继续，因为平台拥有者握有所有牌。AI平台动态是加速的Sherlocking：更快的开发周期，更低的复制障碍，几乎没有监管审查，因为AI仍被视为需要成长空间的新兴技术。历史表明，这种模式只有在反垄断执法追赶上时才会结束，但到那时市场结构已经定型。
市场影响
公共AI曝光仍然有限，但私人市场的血腥程度显著。微软（MSFT，目前交易价格约为420美元）因作为OpenAI的主要支持者和Azure的AI基础设施房东而受益双倍，使其成为AI包装末日最安全的公共市场赌注。谷歌（GOOGL，大约175美元）同样作为Anthropic的投资者和谷歌云提供商受益。短期前景对两者都看涨，因为每个失败的初创公司将更多企业客户带向集成平台。Nvidia（NVDA，接近1100美元）继续保持绝缘，因为无论AI功能是存在于初创公司还是平台产品中，计算需求都保持不变。
看空的是风险投资重的科技ETF和任何将自己定位为AI中间件的上市公司。如果Palantir（PLTR，约25美元）平台策略无法从企业可以直接用Claude或GPT构建的东西中脱颖而出，就会面临风险。Salesforce（CRM，接近255美元）试图用Einstein GPT来纾困，但它建立在正在摧毁独立AI初创公司的同一基础上。真正的痛苦在于私人市场，那里将出现减记轮和清算优先权的局面，创造一代被烧伤的创始人和LP。预计2023-2024年AI基金的复古展示将明显低于市场的回报，当标记在2026年末和2027年最终诚实时。