谷歌副总裁：只会调用api？那你可能真的要凉

这两年做 AI 圈子，有个很流行的趋势：

找个现成的大模型，最好是开源的，套一层 UI，调几段预置的提示词，接上支付接口，然后各种故事就能讲起来。

这种东西大家也见过不少，特别是国内，自从去年 DeepSeek 开源之后，各种xxxx智能助手等如同雨后春笋般冒出来，不少手机厂商也利用这个机会，对自家的AI底层智力进行了一波升级，现在有不少的 AI 助手底层其实就是 DeepSeek 改进/特调而来的。

但现在，谷歌那边有人出来泼冷水了。

在 TechCrunch 的播客节目里，负责 Google Cloud、DeepMind 和 Alphabet 创业生态的副总裁 Darren Mowry，公开点名两类公司前景堪忧：所谓的 LLM 封装器，以及模型聚合平台。

整场访谈中，Mowry 话说得挺直接，几乎没有留情面。

先说所谓的“封装”，这类公司干的事不复杂。

国外可能用 GPT、Gemini ，国内用 DeepSeek 等这种大模型做后端，然后在前面加一层产品UI，自己搓点预置的提示词就成了产品。

可能是学习助手，可能是写作工具，也可能是某个垂直行业的小工具。

如果核心能力几乎全靠后端模型，那问题就来了。

Mowry 的原话大意是，行业对这种“薄薄一层知识产权”的模式已经没耐心了，你围着各种大模型做点包装，在外观上看起来似乎确实是个产品，但底层能力却完全依赖别人。

其实这番话不难理解——模型能力在飞速迭代，而你却依赖于别人。

今天你靠提示词和流程设计打出差异化，明天基础模型升级，原生功能直接把你覆盖。价格战、API 降价、上下文扩容，都会把“壳层价值”压得越来越薄。

当然也有例外。

像 Cursor 这种，把代码工作流和模型深度绑定；Harvey AI 在法律场景里做了大量定制化设计和数据处理。这类产品更像是在模型之上重构生产方式，而不是简单调用接口。

问题不在用没用大模型，而在有没有自己的东西。

再看第二类，被点名的是聚合器。

这类平台把多个模型接在一起，做统一 API 或界面等。用户可以在一个入口里调用不同模型，还带点监控、路由、评估功能。Perplexity、OpenRouter 这一波都属于这个思路的延伸。

听上去挺合理，但 Darren Mowry 却没那么乐观。

Mowry 直接说，远离聚合业务。

模型提供方正在不断向上延伸服务能力，企业级管理、调用路由、成本控制、合规工具，这些功能逐渐被原厂内置。

中间层如果没有更深的技术沉淀，很容易被压缩生存空间，这让人想起早年的云计算时代。

当年一批公司靠转售 AWS、Oracle、Microsoft Azure、Google Cloud 等公司的资源生存，后来这些公司自己补齐生态，很多中间商自然消失，，最后留下来的，是那些能在安全、运维、迁移上提供独立价值的玩家。

历史确实会重复，只是形式不同。

不过有意思的是，Mowry 并不悲观。

他看好的方向反而集中在开发者工具和所谓的“Vibe Coding”——2025 年在 Google Cloud 上增长很猛的公司，包括 Replit、Lovable 和 Cursor，这些产品把 AI 深度嵌进开发流程，改变的是协作方式，而不是单纯输出文本。

还有Vercel的v0.dev👇

他还提到面向消费者的创作工具：比如用 Google 的 Veo 做视频生成，帮助影视学生创作，这种场景里，模型是底座，但产品体验和创作链条本身构成了差异。

另外像生物科技和气候科技，数据密集型行业叠加 AI，也被他点名为长期机会。

听下来，你会发现一个隐含前提。

模型正在商品化。

当算力、模型能力、上下文长度逐渐标准化，真正值钱的不应该也根本不是能否调用模型，应该是你在模型之上做了什么积累，数据闭环、行业理解、工作流重构，毕竟这些东西短期内复制不了。

这话对很多创业者来说并不好听，因为过去两年，大量融资故事恰恰建立在“我们接入了最强模型”这件事上，资本也愿意为想象力买单。

可当市场进入第二阶段，故事开始被追问细节：你掌握了什么不可替代的资产？

如果答案只是能调用这些大模型的接口然后聚合之类，那确实有点危险。

当然，这种判断未必适用于所有场景。

模型能力还在快速变化，新入口、新交互形态随时可能出现，没人能保证今天的“壳层”，不会在某个细分领域形成意外优势。

但可以确定的是，纯粹的中间层逻辑，正在被重新审视。

大模型时代的淘汰赛，可能比想象中来得更快。