在科技行業的輿論場中，常能聽到一句帶著幾分輕蔑的評價：“這不就是個套殼 AI 嗎？”
對于那些正在絞盡腦汁試圖構建新事物的開發者而言，這句話聽起來格外刺耳。它宛如一盆冷水，徑直潑在剛剛燃起的創新火苗之上。這句話背后的潛臺詞極具殺傷力：這意味著缺乏核心技術，意味著只是在巨人的地基上搭建積木，意味著隨時可能被推倒的脆弱性。
然而，反擊的聲音同樣響亮，且邏輯堅硬得令人無法反駁。
Perplexity 的首席執行官 Aravind Srinivas 曾直言不諱：“世上萬物皆是套殼（Everything is a wrapper）。OpenAI 套的是英偉達的算力和 Azure 的云服務；Netflix 套的是 AWS 的基礎設施；就連市值高達 3200 億美元的 Salesforce，歸根結底也不過是 Oracle 數據庫的一個高級外殼。”你
此言確實切中肯綮。但在深入這場關于“定義”的口水戰之前，有必要先厘清公眾口中的這個“AI 套殼”（AI Wrapper）究竟是何種物種。
簡而言之，這往往是一個被貼上“投機取巧”標簽的產品形態。開發者并不自行訓練龐大的基礎模型，而是直接調用現成的 API（如 OpenAI 的接口），在此基礎上覆蓋一層輕薄的用戶界面，以提供某種特定的功能，其開發過程通常極少涉及復雜的底層技術攻堅。
最為典型的案例，莫過于那些允許用戶“與 PDF 對話”的應用程序。在 ChatGPT 問世早期，官方尚未提供直接處理文檔的功能，這類應用因此迅速躥紅。用戶只需上傳一篇晦澀難懂的論文或報告，AI 便能迅速生成摘要并回答相關問題。這種需求真實而迫切，解決方案也顯得痛快淋漓。
然而，問題恰恰在于，這種“痛快”來得過于容易。
關于 AI 套殼的爭論，往往忽略了一個更宏大的命題。 套殼本身并非原罪，真正的分水嶺在于：被構建出來的產物，究竟是一個隨時可被替代的“功能”，還是一個能夠站穩腳跟的“產品”。
部分套殼應用注定只能是曇花一現的過客，一旦巨頭們回過神來，將這些功能整合進自身的生態套件，它們便會迅速凋零。但同樣存在一些應用，能夠在巨人的夾縫中生根發芽，甚至長成參天大樹。“套殼”這個標簽，實則掩蓋了真正值得關注的核心：它究竟是功能還是產品？它所處的市場細分究竟有多廣闊？
曇花一現的功能，還是屹立不倒的產品？
不妨先審視那個讓用戶與 PDF 對話的早期案例。
這類工具解決的問題極為具體且狹窄：讀不懂文檔，尋求 AI 輔助。它并不負責創造新的文檔，也不涉及對既有內容的編輯，通常更不會記錄用戶的閱讀習慣以優化后續體驗。它本質上是一個一次性的工具，用完即走，缺乏粘性。
嚴格來說，這只能被定義為一種“能力”，而非一個完整的端到端解決方案。它更應作為文檔閱讀器內的一個按鈕，或是旗艦辦公軟件中的一個插件而存在。
這便是危險所在。當 OpenAI、Anthropic 或 Google 等基礎模型構建者，決定將這種“能力”直接原生植入其系統時，那些獨立存在的套殼工具瞬間便失去了存在的根基。這屬于典型的“功能型”宿命——極易被復制，缺乏業務閉環，更無護城河與長期防御力可言。
不過，商業世界從不缺乏例外。即便最終會被平臺吞噬，但在巨頭們尚未騰出手的這段時間窗口內，這些功能型應用依然能創造出驚人的財富，成為有趣的獨立商業案例。
數據足以說明為何開發者們前赴后繼：PDF.ai 的月經常性收入（MRR）曾達到 50 萬美元；PhotoAI 也有 7.7 萬美元；Chatbase 約為 7 萬美元；InteriorAI 則為 5.3 萬美元。而 Jenni AI 更是令人咋舌，短短 18 個月內，其月經常性收入從 2000 美元飆升至 33.3 萬美元。
這筆財富固然誘人，但這種商業模式更像是淘金熱中的撿拾金塊，而非開采金礦。一旦地表的金塊被撿拾殆盡，生意便也隨之終結。
在巨人的臥榻之側求生
有些套殼應用做得足夠厚重，甚至進化成了真正的產品，切入了一個體量巨大的市場。此時，它們面臨的不再是“像不像套殼”的嘲諷，而是實打實的生存威脅。
這里存在兩只攔路虎：一是模型訪問權的掌控，二是分發渠道的壟斷。
首先看模型訪問權。代碼助手領域便是最典型的戰場。
諸如 Cursor 之類的工具，實際上已將“套殼”這一概念推向了極致。它不僅僅是簡單調用 API，而是將 AI 深度集成到了集成開發環境（IDE）之中。它能夠讀取整個代碼庫，編輯文件，生成代碼，回滾更改，甚至運行編碼代理，在某種程度上徹底重塑了 AI 時代的開發者體驗。
這個市場足以支撐起巨大的想象空間。在全球市值最高的五家科技巨頭中，軟件開發人員約占員工總數的 30%。哪怕開發工具僅能提升些微的生產力，釋放出的價值都將以數十億美元計。這使得該領域成為了模型構建者和擁有分發渠道的巨頭們的必爭之地。
然而，Cursor 們的命門在于，它們在很大程度上依賴于外部。它們必須仰仗 OpenAI、Anthropic 和 Google 的模型接口生存，直到開源模型或自研模型在質量上能與前沿閉源模型匹敵。
開發者論壇中充斥著付費用戶關于“速率限制”的抱怨。在實際開發項目中，開發者常常會遭遇 Claude 額度耗盡的窘境。即便用戶更偏愛 Cursor 的界面設計與交互邏輯，為了推進項目進度，也不得不轉而使用 Claude 官方提供的工具（并支付高昂費用以避開限制）。界面或許更優，但對模型的訪問權限往往起到了決定性作用。
這種依賴不僅僅關乎額度，更關乎戰略層面的生死。OpenAI 首席執行官 Sam Altman 曾提出過一個著名的觀點：正確的戰略應假設模型將持續改進。
“構建 AI 創業公司有兩種策略。一種是假設模型不會變得更好；另一種是假設模型將以同樣的速度持續進化。世界上 95% 的人似乎都應該押注于后者，但許多初創公司卻是基于前者建立的。當我們完成本職工作，模型能力升級時，那些賭錯方向的公司將被無情碾壓。”
這種碾壓是全方位的。從知識輔導、健康醫療到創意表達、購物，乃至寫作助手、法律助手等每一個巨大的細分市場，只要有利可圖，模型廠商就有動力親自下場。
流量與渠道的殘酷絞殺
除了模型廠商的直接競爭，分發渠道則是懸在頭頂的第二把利劍。即便模型構建者暫且按兵不動，初創公司仍需面對另一個嚴峻的拷問：能否在擁有現成產品和龐大分發渠道的巨頭添加 AI 功能之前，搶先建立起足夠龐大的用戶群？
這正是微軟 Teams 對戰 Slack 這一經典商業案例的現代回響。 挑戰在于，必須在微軟將 Copilot 嵌入 Excel 或 PowerPoint，在 Google 將 Gemini 編織進 Workspace，或在 Adobe 將 AI 整合進其創意套件之前，建立起忠誠的客戶群。
一個獨立的電子表格或演示文稿 AI 套殼工具，不僅要克服功能上的同質化，更要對抗巨頭的捆綁銷售優勢、分發渠道優勢以及用戶高昂的切換成本。
這種來自巨頭的渠道競爭，在醫療和法律等其他大型市場同樣適用。在這些領域，監管的摩擦和對“記錄系統”（System of Record）的控制權，往往有利于像 Epic Systems 這樣的老牌企業。例如，一個無法將數據寫入電子健康記錄（EHR）的臨床筆記生成器，遲早會撞上 Epic 的分發壁壘。
當然，商業競爭中總有例外。
首先，速度本身就是一種武器。 像 Cursor 這樣的工具，雖然缺乏對核心依賴（模型訪問）的控制，但其驚人的增長速度使其成為了極具吸引力的收購目標。Windsurf 獲得了 Google 24 億美元的收購許可交易；Gamma 在一年左右達到了 5000 萬美元的收入；Lovable 在短短六個月內達到了 5000 萬美元的收入；Galileo AI 被 Google 收購。快速的市場占有率，往往能為企業在被碾壓前贏得退出的機會。
其次，卓越的執行力偶爾能戰勝結構性優勢。 Midjourney 憑借過硬的產品質量，說服了 Meta 使用其服務，盡管 Meta 擁有大得多的預算和分發能力。
最后，基礎模型可能會因避險而放棄某些市場。 醫療和法律領域的監管負擔，或 AI 伴侶及成人內容可能帶來的聲譽損害，為那些愿意面對極端監管審查或爭議的經營者留出了機會。機會依然巨大，但競爭（或收購）隨時可能敲門。
縫隙中的微光：獨立開發者的金礦
并非每一個市場缺口都會引來模型構建者或科技巨頭的覬覦。在商業生態的長尾部分，存在著大量對于風險投資規模而言太小，但足以支撐數百萬美元業務的工作需求。
這些利基市場是精打細算、追求精益運營的創始人的樂園。
不妨設想那些占星術、顯化或夢境解釋的 AI 應用。一個解夢 AI，允許用戶每天早上記錄夢境，生成基于夢境的 AI 視頻，維護某種夢境日記，并隨著時間推移揭示某種心理模式，這便解決了一個完整的工作閉環。
用戶當然可以將夢境講述給 ChatGPT，它甚至能保存歷史記錄。但一個專用的應用程序可以構建特定的字段（如反復出現的人物、地點、事物、主題等）來結構化地捕捉夢境，并能以通用聊天機器人無法做到的方式與睡眠跟蹤數據集成。
這樣一個利基市場，小到足以避開大模型的戰略雷達，卻又大到足以維持一個盈利豐厚的獨立業務。
當模型構建者和傳統巨頭紛紛入局，這場“套殼”辯論中的現有玩家面臨著戰略抉擇。那些能夠在模型構建者的競爭風暴中幸存下來的企業，往往具備兩個關鍵特征。
第一，即便不擁有模型，也必須擁有結果的主導權。
那些已經嵌入用戶工作流的應用程序（如 Gmail/日歷、Sheets、EHR/EMR、Figma）無需培養新的用戶習慣。從零開始構建這些平臺，遠比在現有平臺上添加 AI 能力要困難得多。 當這些應用程序將操作直接輸送到專有的記錄系統中（控制日歷事件、提交索賠、創建采購訂單等）時，“完成”這一動作就發生在巨頭的環境內部。此時，AI 只是現有工作流的一個輸入，而非替代品。
第二，成功的幸存者將從客戶使用中構建專有數據。
用戶的每一次修正、每一個邊緣案例的處理、每一次批準以及所有的人類反饋，都將轉化為訓練數據，隨著時間的推移不斷打磨產品——這是前沿通用模型無法觸及的寶貴資產。
Cursor 雖然并非傳統巨頭，且依賴外部模型，但它正計劃通過捕捉開發者的行為模式來競爭。正如其 CEO Michael Truell 在采訪中所言：捕捉用戶數據并反饋給產品，這才是真正的可持續優勢。 這種動態與 90 年代末和 2000 年代初的搜索大戰有著異曲同工之妙：只有通過用戶的點擊和交互行為，才能真正理解用戶的意圖，從而優化產品。
回首這場關于 AI 套殼的爭論，批評者與捍衛者各有理據，卻也都失之偏頗。
批評者是對的，許多缺乏防御性的套殼應用終將隨著平臺功能的吞噬而灰飛煙滅。 捍衛者也是對的，每一家成功的軟件公司，本質上都在“包裹”著某些底層技術。
但真正的洞見往往隱藏在兩者之間。
即便一個新的應用程序始于“套殼”，只要它能棲息于用戶實際工作的場景之中，能夠將數據 寫入專有的記錄系統，能夠構建專有數據并從使用中不斷學習進化，或者在巨頭捆綁該功能之前搶先占領分發渠道，它便具備了長久的生命力。
更為重要的是，那些在競爭逼近時仍能迅速迭代、持續交付解決用戶痛點功能的“套殼”產品，將極難被擊敗。正是這些特質，劃清了曇花一現的“功能”與基業長青的“產品”之間的界限。