AI初创公司面临的挑战 - AI创业生态逐渐认清残酷现实：数千家获顶级风投支持的初创公司将未来押注于大语言模型（LLM）作为新应用平台，但这一理念存在认知谬误 [2] - 模型供应商并非类似AWS或iOS的稳定平台，而是垂直整合的端到端产品公司，与初创公司争夺用户心智 [3] - 基于他人模型构建业务的初创公司命运不由自己掌控，可能成为养料、测试案例或实验品 [3] 模块化与风投生态的误区 - LLM创业热潮中存在可组合性的妄想，创始人误以为能像基于Windows或AWS开发那样打造十亿美元级产品 [3] - 投资人与创始人将原型开发便捷性与商业模式持久性混为一谈，风险资本疯狂涌入基于公共API的套壳初创公司 [4] - 底层模型供应商不是满足于算力变现的管道，而是对下游虎视眈眈的不安分玩家，目标在于取代创业公司 [4] 幸存者的共同特征 - 少数幸存初创公司具备不可替代的护城河：分销壁垒、专有数据、推理控制或合成平台 [5][6] - 拥有深度行业关系的公司通过LLM增强客户现有工作流，优势在于整合能力而非模型 [5] - 掌握独特数据集的公司产品显著优于模型供应商内部方案，但需确保合法使用权及与工作流深度融合 [5] - 自托管或微调自有模型的初创公司掌握成本控制权、时延优势及产品自主权 [6] 垂直整合的趋势 - 模型供应商行为符合垄断企业理性选择：向上游扩张、榨取利润、掌控用户关系 [7] - AI生态正经历相变，类似Facebook吞并生态内最佳功能或微软捆绑Excel克隆，垂直整合成为宿命 [7] - 当算力变成智能，模型供应商不会甘做基础设施，而是自建下一个Salesforce取代第三方初创公司 [7] 创始人的应对策略 - 业务构建于他人LLM之上的创始人需梳理依赖链，剥离所有可被商品化的环节 [11] - 数据、分销与推理控制才是真正壁垒，其余环节危如累卵 [11] - 比模型供应商更贴近用户或可幸存，否则可能被功能开关轻易取代 [10]