“調查顯示，200家AI初創企業中有73%的產品實質為‘技術包裝’，核心依賴ChatGPT、Claude等第三方服務?！边@一結論在AI創業領域引發廣泛爭議，也讓行業生態的真實面貌浮出水面。

2023年，OpenAI首席執行官山姆·阿爾特曼曾公開警告：“依賴ChatGPT包裝的企業終將消亡?！比欢F實卻呈現相反態勢：ChatGPT的爆紅催生了投資熱潮，部分尚未推出產品的企業便已獲得資本青睞。軟件工程師特賈·庫西雷迪通過技術手段揭開行業“繁榮”表象下的真相——其團隊對200家AI企業進行逆向工程，發現大量宣稱“顛覆性創新”的公司實則依賴外部API，技術實現與市場宣傳存在顯著差距。

庫西雷迪的調查始于一個技術疑問。某日凌晨調試代碼時，他發現一家自稱擁有“自主研發深度學習基礎設施”的企業頻繁調用OpenAI API，而這家公司剛以“獨特AI技術”為由完成430萬美元融資。這一發現促使他展開系統性研究。

研究團隊構建了自動化分析工具，通過三周時間對200家AI初創企業進行技術拆解：從YC、Product Hunt等平臺抓取企業官網，監控60秒網絡流量，反編譯Javascript文件，比對API調用指紋，最終將企業宣稱的技術與實際實現進行對照。研究排除了成立不足6個月的企業，重點分析已獲外部融資且宣稱擁有“獨家技術”的初創公司。

數據顯示，73%的企業存在技術宣稱與實際不符的情況。研究將這類企業分為三類典型模式：

第一類企業將GPT-4包裝為“自研模型”。調查發現，37家宣稱擁有自研大語言模型的企業中，34家實際僅通過系統提示詞調用GPT-4。例如某企業代碼顯示，其“革命性自然語言引擎”本質是向GPT-4發送包含預設指令的請求，未進行任何模型微調或架構創新。該企業單次查詢成本約0.033美元，卻向用戶收取2.5美元，利潤率高達75倍。更極端的是，三家不同企業的代碼幾乎完全相同，包括變量名、注釋風格甚至“禁止提及OpenAI”的指令。

第二類企業采用RAG架構卻宣稱“自研基礎設施”。42家企業聲稱擁有“先進神經檢索+自研嵌入模型”，實際使用OpenAI文本嵌入模型、Pinecone或Weaviate向量數據庫，并調用GPT-4生成內容。某企業將這套標準流程包裝為“專有神經檢索架構”，單次查詢成本約0.002美元，卻向用戶收取0.5-2美元。12家企業代碼結構完全一致，23家相似度超90%，區別僅在于變量名或是否使用Redis緩存。

第三類企業宣稱“微調模型”實則依賴API。真正從零訓練模型的企業僅占7%，其基礎設施包括AWS SageMaker訓練任務、S3模型存儲等。而多數企業僅使用OpenAI微調API，本質是將提示詞和示例保存至第三方系統。

研究團隊總結了快速識別“技術包裝”企業的方法：通過瀏覽器開發者工具監控網絡請求，若出現api.openai.com等域名則屬此類；OpenAI API的響應時間通常在200-350毫秒之間；前端代碼若包含openai、claude等關鍵詞可能泄露API密鑰；營銷文案若大量使用“先進AI”“智能引擎”等模糊術語，而缺乏具體技術細節，則可能存在誤導。

調查顯示，AI初創企業的技術格局呈現明顯分層：73%的企業屬于“技術包裝”型，27%的企業可分為三類——透明包裝型（明確標注依賴GPT-4等API）、真實構建型（訓練醫療、金融等垂直領域模型）、技術創新型（開發多模型投票系統等新技術）。

這一現象引發多重影響：投資人可能為提示詞工程支付AI研究估值；客戶為API成本支付高額溢價；開發者發現核心技術門檻低于預期；整個生態因73%的企業夸大技術實力而呈現泡沫特征。

但研究也指出，合理的“技術包裝”具有商業價值。部分企業通過優化特定領域工作流、提升用戶體驗或構建數據管道，在底層使用第三方API的基礎上創造了實際價值。真正的風險在于技術宣稱與實際不符的誤導行為。

對于行業參與者，研究給出具體建議：創始人應誠實說明技術棧，在用戶體驗和行業知識上競爭；投資人應要求查看架構圖、API賬單，合理評估企業價值；客戶需檢查網絡流量、詢問基礎設施細節，避免為API調用支付過高溢價。

研究發布后，7位創始人私下聯系研究團隊，其中三家企業已著手修改營銷話術，將“專有AI”改為“基于頂級API開發”。一位創始人坦言：“我們知道在撒謊，但投資人期望這樣，整個行業都在這么做。”

庫西雷迪計劃在GitHub公開調查方法論，包括爬取基礎設施、API指紋識別技術、檢測腳本等工具。他強調：“市場最終會獎勵透明，即使初期可能受到懲罰。AI淘金熱不會結束，但誠實時代必須開始。”