这个时代的AI创业者最担心的一件事，莫过于自己的产品遭遇上「正规军」的突袭；最怕听到的一句话，恐怕是「你这个是套壳应用吧」。
好一点的创业公司，等待着被收购，比如前段时间卖身谷歌的Character.ai。
运气没那么好的，则纷纷死在了OpenAI等AI巨头产品发布会的前夜，徒留下一句保命箴言警示后来者——
不要去做巨头迟早会做的事情，不然，等到它们出手的那一刻，你将会被碾碎。
可是，这个在国内外创业社区普遍流传的观点是否真的可靠，这种印象又究竟是从哪里来的呢？
如果OpenAI真的能够横扫一切，那么为什么它还没有赚到足够多的钱，甚至一年要血亏50亿美元？
AI泡沫「越吹越大」，投资回报迟迟不来，我们需要的仅仅是一个技术领先的模型吗？
如果你也怀抱着这些真实的问题，可能今天这篇文章会给你带来新的想法，以及放手去做的勇气。
因为，一个伟大的公司，可能也是从「套壳」起家的。技术的重要性不言而喻，但如何做好一个产品，其困难程度和重要性往往被低估了。
目前的大多数产品只是做到了「及格」（good enough），还远远没有到达「卓越」（truly great）。
OpenAI「碾压」初创公司？
在ChatGPT引发的席卷世界的创业潮中，「套壳GPT」是对一家AI初创公司的极大侮辱。
「套壳」指的是那些几乎没有自主技术，而是依赖于他人技术的产品。
3个月前，在20VC播客上，奥特曼表示，任何试图在OpenAI爆炸半径内建立的初创公司或产品，都会被碾压。
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奥特曼之所以这样自信，很重要的原因在于，现在的很多AI初创公司是建立在OpenAI提供的「基础模型」之上的，当然，还有其他巨头的基础模型，比如Anthropic的Claude、Meta的Llama等。
大公司的模型只要一更新，小公司的产品就会被用户抛弃。
事实上，有这种观点的不止奥特曼一人，唱衰AI初创公司的声音可以说比比皆是。
比如科技媒体记者——
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「大多数AI初创公司注定失败」
还有大型科技公司的高管——
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Sahar Mor时任支付巨头Stripe的产品主管
以及很多热心的Reddit网友——
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99%的AI初创公司只有提示词
「套壳」公司确实存在，并且其中相当一部分已经被OpenAI模型的迭代碾压过了。
比如基于OpenAI模型构建AI文案工具的Jasper AI。
在ChatGPT引发热潮之前，他们的工具备受赞誉，并迅速达到十亿美元的估值。
然而，OpenAI去年对ChatGPT进行了功能更新，允许用户上传多种形式的文档。
当大多数用户意识到，他们可以直接从源头获得完全相同的功能以后，Jasper的收入和估值就开始下滑。
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The Information统计的GenAI行业融资情况，其中有超过100家公司在构建自己的AI模型，而68家公司使用OpenAI的模型
这种观点背后的逻辑很简单，也很符合直觉——「套壳」无法让公司建立产品的差异化和「护城河」，很容易进行复制、取代，被后浪拍在沙滩上。
但是，Eric Olson不这么认为。
他在《财富》发表了一篇署名评论文章，公开与奥特曼叫板，「Sam Altman警告OpenAI将『碾压』人工智能初创公司，恰好我就经营着一个这样的公司，而我毫不担心。」
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Eric Olson是AI初创公司Consensus的联合创始人兼CEO。
Consensus的目标是让人们更容易地获取和搜索经过同行评审的科学研究，通俗地说，相当于一个Google Scholar + ChatGPT。
迄今为止，Consensus已经避免了数次来自AI巨头的冲击。但随着OpenAI用SearchGPT进军搜索领域，有人认为这家公司的好日子已经到头了。
但Olson坚信，「AI初创公司的未来是光明的。」
那些关于初创公司的末日头条新闻，就像其他行业中那些吸引眼球的标题一样，大多只是为了吸引注意力罢了。
大多数公司起初都是「套壳」
Olson指出，「套壳」这件事不应该被过度指责。
以第三方技术为核心来构建产品和公司，本身并不是一件坏事，创始人也不必在产品初期就担心成为「套壳」。
事实上，为了取得成功，在早期阶段进行「套壳」有时是必要的。作为初创公司，你的工作就是随着时间的推移，通过设计、用户界面、新功能、服务、品牌等，把「壳」变得更加「厚实」。
这在各个领域都不是新事，在GenAI热潮前就有这样的发展轨迹。
如果用今天对AI初创公司的标准来审视那些之前崛起的巨头，它们在成立之初也可以被称为各种第三方技术的「套壳」：
- Salesforce是基于Oracle数据库的「套壳」
- Box是基于AWS的「套壳」
- Zoom是基于Mac和PC摄像头的「套壳」
- 达美航空是基于波音飞机的「套壳」
……
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OpenAI发布的新功能并不一定会摧毁你，因为这同样也是你的新功能。
作为初创公司，你的工作就是围绕该功能增添足够的附加价值，使其对用户具有吸引力和实用性，从而逐步付费。随着你所依赖的技术的改进，你的产品也会随之改进。
大多数事物起初都是「套壳」，这本没有什么，唯一可能的罪过是从始至终都只是个「套壳」。
及格与卓越之间，有无限的差距
如今，网上涌现出了大量非常吸睛的AI产品demo。
然而，当这些产品交到用户手中时，能够真正令人满意并解决问题的，却屈指可数。
这是因为现在的AI产品追求的是「及格」或者「够好」（good enough）。只需满足这一点，再搭配上设定好的演示环境，就可以获得拔群的效果。
在LLM出现之前，想构建优秀的软件产品，核心工作包含有数百个因素，比如对客户的深刻理解、长在审美点上的优雅设计，以及每一个边缘情况的成千上万行代码。
然而，LLM的出现，将产品边际智能的成本降低到几乎为零。
你只需构建一个简单的用户界面，加上一两个功能，然后添加一些OpenAI的API调用，就能拥有一个看起来很惊人的产品，这种构建速度是人类历史上前所未有的。
然而，从创始人的角度来看，即使LLM已经如此强大了，构建一款卓越的产品仍然非常困难。
仅仅因为构建一个看起来不错的软件变得容易了，并不意味着真正优秀的软件也能轻易诞生。
大神李沐昨天在知乎上发表的创业心得中，也提到了产品构建的不易，Perplexity和Character.ai等成功产品也依然在探索商业模式。
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从技术到产品是一个很长的过程，花2、3年实属正常。算上用户的需求的涌现，可能得花更长时间。我们专注当下在迷雾中探路，对未来保持乐观。
更知名的案例，当属备受批评的谷歌「AI Overview」功能，与快速崛起的AI搜索产品Perplexity形成了惨烈对比。
根据某些定义，Perplexity并不是一个拥有「护城河」的产品，提供给用户的只是LLM与搜索结果的互动
在一个到处都是大模型的世界里，谷歌作为史上最强大的搜索引擎，还拥有自己的王牌产品Gemini系列，难道不能为搜索结果加上一个LLM摘要，让Perplexity走向终结吗？
他们当然可以尝试，并且确实尝试过。但到目前为止，这些努力还没有成功。
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那么，Perplexity如何能通过「套壳」打败了拥有核心技术的谷歌？
这其中需要厘清的关键点在于，软件产品并不只关乎最顶层的实现。它们是大量细节的汇集，而这些细节决定了它们如何解决用户的问题。
Perplexity掌握了细节：用户界面具有个性，但又极其简单。
当你进入搜索页面时，光标会立即放置在搜索框中。其响应时间几乎是瞬时的，甚至配备了一个令人愉悦的加载界面。
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谷歌的AI Overview缺乏Perplexity那种对细节的执着。因此，它们没有赢得同样的用户喜爱。
这就是「及格」与「卓越」之间的区别——从远处看可能一般无二；但放大来看，两者相距甚远。
专业化至关重要
对于一些小众的需求，由于没有足够大的市场，因此那些科技巨头也不会费心费力地去充分解决。
这就为初创公司创造了空间，让它们可以进入、创新、成功，然后最终扩展。
Consensus的创办，就是基于这个预设。
Google Scholar是世界上使用最广泛的学术搜索工具，但并没几个人爱用。
原因很简单，它是谷歌的一个边缘产品，严重缺乏公司的关注和支持。
相比之下，Consensus这样的初创公司就能对此投入更多的关注和努力，相比之下，谷歌的大盘子里还有一百万件更重要的事情。
针对一个小众的问题，提出一个能够经受时间考验的解决方案。纵使来到了AI时代，这种产品思路也并没有过时。
纵使我们必须要在OpenAI的技术阴影下构建产品，这也是一个有效的方法。
如果唯一重要的是原始技术能力，那么在财大气粗、拥有顶尖技术的巨头面前，初创企业永远无法取得成功。
但相反的情况已经无数次上演。真正重要的是产品的细微之处，你需要让用户感受到，你能够为他们的问题提供专业的解决方案。
正如著名的AI投资人（也是Consensus投资人之一）、前GitHub CEO Nat Friedman最近在X上发布的：
「人们雇佣清洁服务来清理办公室，而不会选择通用的劳务服务，即使基本上是一样的东西。」——给AI初创公司的建议。
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如果只衡量原始能力，普通人和清洁服务公司的员工实际上是一样的，唯一的区别是包装——廉价的材料（清洁用品），一点专业知识，以及对这个人曾经解决过你确切问题的信任。
这种差异将驱使100人中的99人选择额外支付清洁服务公司的服务费。
人们希望使用为特定事情设计的东西。这可能是今天AI公司创始人能听到的最令人振奋的一句话。
退后一步来看，上面提到的三个要点并不是新的建议。几十年来，无数创业公司都是凭借这些核心原则，在现有企业技术的长期阴影下取得成功。
害怕大公司将你的初创公司逼入困境是创业公司的一个特征，而不是一个缺陷。也正因如此，加上无数的其他原因，创业成功才尤为艰巨。
我们现在都拥有一种令人振奋的新技术，自然的反应是相信「一切即将改变」。
但现实是，有些事情会改变，同时大多数事情还是会和过去类似。
像以前一样，在吸引眼球的巨头旁边，还留有创造卓越公司和产品的空间。而且，奥特曼宣称的所谓「爆炸半径」，实际上比今天大多数人认为的要小。
参考资料：https://fortune.com/2024/08/13/sam-altman-openai-will-steamroll-ai-startups-i-run-one-not-worried/
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