簡而言之：當前的人工智慧淘金熱雖然令人興奮，但在許多方面反映了網路泡沫。大量的「人工智慧驅動」初創公司正在出現，作為基礎模型的「薄包裝」，提供的獨特價值不多，並且不太可能在不可避免的市場修正中生存。持久的人工智慧公司將是那些超越重新包裝現有技術，創造性地解決真實、複雜的客戶問題，並由堅實的、通常是定制建造的基礎設施所支持的公司。
我是詹姆斯，Mercury Technology Solutions的首席執行官。對於人工智慧的興奮氣氛濃厚。投資不斷湧入，「人工智慧驅動」已成為無處不在的前綴，就像1990年代末的「.com」一樣。雖然這標誌著一場變革性的技術轉變，但它也帶來了過去熱情的熟悉回聲。我相信我們正迅速接近人工智慧初創公司的整合，一場可能相當重大的洗牌。歷史不僅僅是押韻；它發出了嚴厲的警告。
核心問題是？當今許多人工智慧的「創新」遺憾地建立在不穩固的基礎上，常常忽視了支撐所有持久商業價值的基本原則：以真正的創造力和堅實的技術基礎解決真實客戶問題。
「薄包裝」流行病：創新表演與真實解決方案
回想2000年。當時的普遍觀點是，網站流量自動等同於收入，僅僅在公司名稱中擁有「.com」通常就足以吸引投資。如今，「人工智慧驅動」經常發揮類似的作用，助長了巨大的炒作，在許多情況下，帶來了類似的錯誤認知。然而，當前的情況卻帶來了更為尖銳的挑戰。
相當一部分新的人工智慧初創公司並未建立基礎技術。正如評論員提摩·梅森所恰當描述的那樣，它們是「大型語言模型包裝」——本質上是建立在提示模板之上的精緻用戶界面，與像OpenAI的GPT-4這樣強大的預先存在的大型語言模型互動。
典型的「產品」通常遵循這一模式：
- 輸入：用戶上傳數據，例如會議記錄或項目筆記。
- 處理：應用程式使用預定義的硬編碼提示向基礎人工智慧模型發出API調用。
- 輸出：用戶在應用程式界面中接收處理過的文本。
對於這項服務，收取每月50至100美元的訂閱費用。雖然提供了一定程度的便利，但這種模式本質上是將他人（如OpenAI）的巨大工作重新包裝，並增加相對較少的附加價值。這些「產品」很少以所需的深度、創造力或特異性解決獨特或複雜的客戶痛點，以實現長期的差異化和客戶忠誠度。
脆弱性的漩渦：從包裝到芯片
這種缺乏基礎、專有價值的情況創造了一個令人擔憂的脆弱生態系統：
- 「包裝」租用其核心智慧：它們的存在完全依賴於訪問來自OpenAI等公司的基礎模型。
- 基礎模型提供商通常租用其基礎設施：像微軟這樣的巨頭提供所需的龐大計算能力。
- 基礎設施提供商租用其芯片：而在這一技術堆疊的最底層，您經常會發現NVIDIA，其硬體為估計90%的人工智慧訓練和大多數推理工作負載提供動力。
如果這條鏈中的任何一個環節遭遇中斷——影響芯片供應的出口禁令、模型提供商的API訪問條款變更，或主要雲服務的中斷——這些薄包裝所構建的整個大廈可能會迅速不穩定。
借用智慧的不可持續經濟學
許多此類企業的商業模式往往同樣脆弱。最終用戶，特別是那些使用免費增值服務的用戶，似乎「免費」獲得強大的人工智慧能力。然而，承擔API調用基礎模型的重大成本的卻是「包裝」公司，通常依賴風險投資來填補這一差距，直到（或如果）用戶升級到付費計劃。如果感知的價值不足以推動穩定的付費轉換，這條路徑是不可持續的——這一價值主張只能真正來自有效解決重大的客戶問題。
巨人的陰影：平台風險是永遠存在的威脅
即使一個「包裝」初創公司獲得了初步的牽引力和市場份額，它仍然在平台風險的陰影下運作。我們已經看到這一點的發展：AI寫作工具Jasper實現了令人印象深刻的年度經常性收入，但當ChatGPT推出自己的更直接界面時，其市場地位受到挑戰。專注於AI演示構建的Tome籌集了大量資金，但隨後微軟開始將類似的Copilot功能直接整合到PowerPoint中。
這裡的教訓是明確的：如果您的「人工智慧解決方案」本質上是一項技術巨頭可以輕易構建到其現有、廣泛採用的平台中的功能，那麼您的企業就是在借用時間。除非您解決的客戶問題是如此獨特和創造性，以至於您的解決方案無法輕易被複製或吸收為通用平台功能，否則被競爭對手超越或被淘汰的風險是巨大的。
通往持久人工智慧價值的道路：創造性地解決真實問題——Mercury哲學
前進的道路，正如提摩·梅森所指出的，涉及建立真正的基礎設施——無論是複雜的路由層、定制訓練的模型、專有的工作流程引擎，還是黏性的分銷渠道。但建立這種基礎設施的「為什麼」至關重要。這不僅僅是為了擁有技術，而是為了提供真正創造性的解決方案，解決特定的、經常被忽視的客戶問題。在Mercury Technology Solutions中，這與我們的核心哲學完美契合。我們相信，人工智慧的真正潛力在於它被戰略性地應用以提供具體價值。我們的
定制人工智慧整合解決方案正是為此目的而設計。我們「與企業合作，識別人工智慧可以帶來重大價值的機會，開發和實施定制的人工智慧模型、機器學習算法、自然語言處理（NLP）或計算機視覺應用，針對獨特的操作挑戰和戰略目標。」這種基礎設施應使企業能夠：
深入了解客戶痛點：
- 超越表面請求，揭示目標受眾面臨的細微、持續的挫折。開發人工智慧的新應用：
- 不僅僅是進行API調用。如何將人工智慧創造性地整合到獨特的工作流程中？如何提供以前根本無法實現的見解或能力？這是真正創新的核心。建立「黏性」價值：
- Build "Sticky" Value:一個創新且有效的解決方案能夠解決迫切的問題，促進深厚的客戶忠誠度，並使您的產品變得不可或缺。
- 建立防禦性護城河：您對問題的獨特理解、您解決問題的新穎方法，以及您的自訂基礎設施如何具體支持這一解決方案，成為您可持續的競爭優勢——這比簡單的使用者介面更難以複製。
試金石：您的客戶會因為您的缺席而感到悲傷嗎？
如果您的人工智慧創業公司或人工智慧驅動的功能明天消失，是否會對您的客戶造成真正的干擾？他們是否真的會懷念您獨特且創新的解決方案來解決他們的獨特問題？如果答案是猶豫的「也許」或微弱的「不」，那麼您的產品可能只是為噪音添磚加瓦——在炒作消退時，另一個薄弱的包裝有解體的危險。
未來屬於能夠服務的人工智慧，無論是創意上還是實質上。
能夠持續生存的人工智慧公司，不會是那些擁有最光鮮的登陸頁面、依賴租用智慧的公司。他們將是那些：
- 以以前無法想像的方式解決真實且複雜的客戶問題。
- 提供深度整合到客戶工作流程中的解決方案，創造出實際的效率或全新的能力。
- 專注於提供如此深刻的價值，以至於成本是合理的，讓客戶感覺沒有它就無法有效運作。
- 可能提供整體改善的解決方案，甚至在本地運行或採用更可預測的成本模型，而不是按「想法」計費的零散功能。
這不僅僅是建立一個工具；而是通過創意和戰略性地應用人工智慧來設計未來，以緩解真正的痛點並為用戶解鎖新的潛力。這就是我們如何「賦能品牌顯著改善業務運營、提升行銷效果並提高整體效率」。
人工智慧泡沫無疑正在膨脹，像之前的網路泡沫一樣，將會見證許多的犧牲者。倖存者和持久的成功者，不會是那些僅僅隨著炒作浪潮而行的人。他們將是那些超越表面、專心傾聽客戶、並致力於建立真正創新、有價值且不可或缺的產品的創新者。專注於客戶的問題，以創造力解決它，然後建立或整合所需的堅實基礎設施，以規模化地提供這一獨特解決方案。這不僅僅是一種生存策略；它是人工智慧時代持久成功的藍圖。
