谷歌副總裁：只會調用api？那你可能真的要涼

這兩年做 AI 圈子，有個很流行的趨勢：

找個現成的大模型，最好是開源的，套一層 UI，調幾段預置的提示詞，接上支付接口，然後各種故事就能講起來。

這種東西大家也見過不少，特別是國內，自從去年 DeepSeek 開源之後，各種xxxx智能助手等如同雨後春筍般冒出來，不少手機廠商也利用這個機會，對自家的AI底層智力進行了一波升級，現在有不少的 AI 助手底層其實就是 DeepSeek 改進/特調而來的。

但現在，谷歌那邊有人出來潑冷水了。

在 TechCrunch 的播客節目裏，負責 Google Cloud、DeepMind 和 Alphabet 創業生態的副總裁 Darren Mowry，公開點名兩類公司前景堪憂：所謂的 LLM 封裝器，以及模型聚合平臺。

整場訪談中，Mowry 話說得挺直接，幾乎沒有留情面。

先說所謂的“封裝”，這類公司乾的事不復雜。

國外可能用 GPT、Gemini ，國內用 DeepSeek 等這種大模型做後端，然後在前面加一層產品UI，自己搓點預置的提示詞就成了產品。

可能是學習助手，可能是寫作工具，也可能是某個垂直行業的小工具。

如果核心能力幾乎全靠後端模型，那問題就來了。

Mowry 的原話大意是，行業對這種“薄薄一層知識產權”的模式已經沒耐心了，你圍着各種大模型做點包裝，在外觀上看起來似乎確實是個產品，但底層能力卻完全依賴別人。

其實這番話不難理解——模型能力在飛速迭代，而你卻依賴於別人。

今天你靠提示詞和流程設計打出差異化，明天基礎模型升級，原生功能直接把你覆蓋。價格戰、API 降價、上下文擴容，都會把“殼層價值”壓得越來越薄。

當然也有例外。

像 Cursor 這種，把代碼工作流和模型深度綁定；Harvey AI 在法律場景裏做了大量定製化設計和數據處理。這類產品更像是在模型之上重構生產方式，而不是簡單調用接口。

問題不在用沒用大模型，而在有沒有自己的東西。

再看第二類，被點名的是聚合器。

這類平臺把多個模型接在一起，做統一 API 或界面等。用戶可以在一個入口裏調用不同模型，還帶點監控、路由、評估功能。Perplexity、OpenRouter 這一波都屬於這個思路的延伸。

聽上去挺合理，但 Darren Mowry 卻沒那麼樂觀。

Mowry 直接說，遠離聚合業務。

模型提供方正在不斷向上延伸服務能力，企業級管理、調用路由、成本控制、合規工具，這些功能逐漸被原廠內置。

中間層如果沒有更深的技術沉澱，很容易被壓縮生存空間，這讓人想起早年的雲計算時代。

當年一批公司靠轉售 AWS、Oracle、Microsoft Azure、Google Cloud 等公司的資源生存，後來這些公司自己補齊生態，很多中間商自然消失，，最後留下來的，是那些能在安全、運維、遷移上提供獨立價值的玩家。

歷史確實會重複，只是形式不同。

不過有意思的是，Mowry 並不悲觀。

他看好的方向反而集中在開發者工具和所謂的“Vibe Coding”——2025 年在 Google Cloud 上增長很猛的公司，包括 Replit、Lovable 和 Cursor，這些產品把 AI 深度嵌進開發流程，改變的是協作方式，而不是單純輸出文本。

還有Vercel的v0.dev👇

他還提到面向消費者的創作工具：比如用 Google 的 Veo 做視頻生成，幫助影視學生創作，這種場景裏，模型是底座，但產品體驗和創作鏈條本身構成了差異。

另外像生物科技和氣候科技，數據密集型行業疊加 AI，也被他點名爲長期機會。

聽下來，你會發現一個隱含前提。

模型正在商品化。

當算力、模型能力、上下文長度逐漸標準化，真正值錢的不應該也根本不是能否調用模型，應該是你在模型之上做了什麼積累，數據閉環、行業理解、工作流重構，畢竟這些東西短期內複製不了。

這話對很多創業者來說並不好聽，因爲過去兩年，大量融資故事恰恰建立在“我們接入了最強模型”這件事上，資本也願意爲想象力買單。

可當市場進入第二階段，故事開始被追問細節：你掌握了什麼不可替代的資產？

如果答案只是能調用這些大模型的接口然後聚合之類，那確實有點危險。

當然，這種判斷未必適用於所有場景。

模型能力還在快速變化，新入口、新交互形態隨時可能出現，沒人能保證今天的“殼層”，不會在某個細分領域形成意外優勢。

但可以確定的是，純粹的中間層邏輯，正在被重新審視。

大模型時代的淘汰賽，可能比想象中來得更快。