OpenAI 正在扼杀初创公司？AI 战略现实检验

Source: Dev.to

作者：Dr. Hernani Costa — 2025年6月8日

随着 ChatGPT 添加原生搜索和会议记录工具，创始人们重新思考护城河——以及微软的代理人调动、AMD 的隐秘收购和亚马逊的会说话的产品页面。

Lead Story – “OpenAI 杀死初创公司” meme 再次回顾 🧐

早上好，欢迎来到 First AI Movers Pro。今天我们要探讨一个不断被提起的问题：

OpenAI 是在消灭整个初创公司类别，还是仅仅迫使它们转向更深层次的价值？ 让我们深入分析。

自从 ChatGPT 推出以来，评论员们一直在问，OpenAI 是否会碾压那些仅仅“包装”基础模型的小公司。随着 OpenAI 最近的发布，这个 meme 本周再次高涨：原生文档搜索、会议记录捕获以及企业连接器 已内置于 ChatGPT Business。在数小时内，投资者和创始人纷纷在 X 上发声：

如果平台现在把我的核心功能打包进来了，我还能有业务吗？

这次为何引发恐慌？

• 企业搜索内置 – ChatGPT 现在可以索引 SharePoint、Dropbox 和 Google Drive。这与 Glean、Guru 等专注于“与公司知识对话”的工具形成重叠。投资者担心买家会说：“我们已经在付费使用 ChatGPT——为什么还要再买一个搜索许可证？”
• 会议记录模式 – 新的桌面应用可以录制通话、转录并将重点转化为任务——这正是 Granola、Fireflies、Otter 等热门初创公司所做的事。关于 “Granola 被 Sherlocked” 的推文迅速传播。
• 连接器与代理 – OpenAI 承诺将提供统一的电子邮件、日历和代码库界面。这正在蚕食数十个垂直 AI “代理” 初创公司的市场空间。

两种策略，直接来自 Sam Altman

OpenAI的CEO在2023年直截了当地说：

“一种路径是押注模型不会快速改进，并构建轻量包装器。
另一种是假设模型每次调优都会变得更好，并专注于困难的、特定领域的问题。”

选择第一条路径的创始人再次感到形势在他们脚下变得不稳。

每个包装器都会消亡吗？别急

• Feature ≠ product ≠ company – Granola 的粉丝指出，它的无机器人用户体验、团队工作区和 CRM 同步仍然优于通用录音工具。OpenAI 的版本解决了基础功能，但中端市场的买家可能仍然需要更深层的工作流钩子。
• Specialization and data loops – 风险投资公司现在推动投资组合公司拥有专有数据或合规层。Battery Ventures 的 Suhail Pagaria 认为语言模型是一种商品：

  “真正的收益在于应用层，体现在垂直领域的聚焦和反馈循环。”

• Platform risk meets platform reach – OpenAI、Anthropic 和 Google 都面临权衡：是成为中立的基础设施提供商，还是追逐每一个高利润的垂直领域。Anthropic 最近对 Windsurf 的容量限制显示平台可以调节算力，但这也促使客户转向多模型策略或开源对冲。

2025‑2027 年的新护城河

VC Ashu Garg 列出了幸存者的三大模式：

1. 挑选棘手且高价值的工作流（例如，医疗行业的事前授权，金融行业的 SEC 报表准备）。
2. 对一切进行仪表化，使每一次用户点击都为私有数据飞轮提供输入。
3. 从可信的前哨基地扩张，而不是在第一天就追逐全部可服务市场。

即使 OpenAI 推出“够用”的横向功能，遵循这些规则的初创公司仍有可能蓬勃发展。平台之争远未尘埃落定，但它们正迫使创始人提升竞争力——这对生态系统有益。有效的 AI strategy consulting 方法帮助创始人通过识别超越功能同质化的可持续竞争优势来在这片格局中航行。

2025 年大数据趋势

1. 实时数据处理成为标准 – 对即时洞察的需求已将实时处理从奢侈品提升为必需品。企业利用 Apache Kafka、Apache Spark 等流处理平台在数据流动时进行分析，从而实现快速决策并提升客户体验。
2. 边缘计算获得关注 – 随着物联网设备的激增，在靠近数据源处进行处理（边缘计算）可降低延迟、节省带宽，并实现实时分析，尤其在医疗和制造业中。
3. AI 与机器学习的融合 – AI/ML 与大数据的融合正在彻底改变分析方式。这些技术提升预测能力、自动化数据流程，并实现更精准的预测。对于欧盟中小企业而言，AI 工具整合和运营 AI 实施正成为保持竞争优势的关键。
4. 强调数据治理与伦理 – 随着数据在业务运营中变得愈发关键，数据治理和伦理的关注度显著提升。组织正在制定严格的政策，以确保符合 GDPR 等法规并维护数据完整性。AI 治理与风险咨询帮助组织满足监管要求，同时最大化数据资产的价值。
5. 合成数据的崛起 – 为了解决数据稀缺和隐私问题，企业开始使用合成数据——人工生成且与真实数据集相似的数据。这种方式可在不泄露敏感信息的前提下进行大规模测试和模型训练。

结束语

实时数据处理、边缘计算和 AI 集成的融合不仅是技术进化——它是战略必然。随着这些趋势的持续展开，保持信息灵通和适应性将是充分利用其潜力的关键。

下次再见，保持领先。

— The AI Sailor ⚓️ @ First AI Movers Pro

作者：Dr Hernani Costa ，原文发表于 First AI Movers。订阅 First AI Movers Newsletter，获取每日简洁的 AI 商业洞见、面向欧盟中小企业领袖的实用合规 AI 操作手册。First AI Movers 是 Core Ventures 的一部分。