重點

曾經蓬勃發展的 AI 新創公司面臨挑戰，Google 副總裁 Darren Mowry 指出潛在的風險。只依賴現有模型創新的 AI 新創可能無法持久，快速演變的 AI 產業。兩種模式——LLM 包裝和 AI 聚合器——若無實質差異化或專有開發，將面臨風險，反映出雲端運算過去的趨勢。

情感分析

• 本文傳達了一種謹慎的語氣，同時對 AI 的潛力抱有樂觀。
• Darren Mowry 的見解暗示出一個複雜的創業環境，但也指出潛在的成長空間。
• 提到雲端運算的過去教訓，為創業者提供如何創新才能茁壯的現實觀點。

文章內容

生成式 AI 產業的快速增長催生了諸多新創企業，各自嘗試在不斷演變的科技領域中找出一席之地。然而，隨著這波初期熱潮開始平息，一些新創公司現在正重新評估其商業模式，特別是那些運作為 LLM（大型語言模型）包裝和 AI 聚合器的企業。Google 全球創業組織的 Darren Mowry 強調這些擔憂，強調差異化和專有開發的重要性。

LLM 包裝者，諸如整合現有語言模型如 Claude、GPT 或 Gemini，與客製化介面以解決特定問題，若僅依賴這些模型的能力而未添加獨特的智慧財產，面臨困難。Mowry 警告，隨著市場增長，這類策略可能不可持續。新創應考慮通過引入橫向差異化或針對特定垂直市場去建立「深廣護城河」。

但情況並不完全暗淡。如 Cursor 和 Harvey AI 等案例顯示，LLM 能力與利基應用的成功整合。

同樣地，將多個 LLM 統一到一個訪問點的 AI 聚合器遇到難題。用戶尋求的不僅僅是多模型的訪問平台；他們期望嵌入智能路由和顯著的附加價值，而不是簡單的調度。

當前的格局與 2000 年代末和 2010 年代初的雲端運算故事有相似之處，那時許多新創公司出現以提供更簡單的 AWS 基礎設施進入點，但最終被直接服務管理成為常態而取代。

儘管面臨這些挑戰，Mowry 對於 AI 產業的某些領域依然充滿信心，包括開發者平台和直面消費者的技術。像 Google 的 Veo 影片生成器等工具的進步為創意提供了機會，如電影和電視製作領域。Mowry 也預期生物技術和氣候科技領域的增長，這些領域的龐大數據集的利用或可發掘前所未有的價值。

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