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以Webvan为例，这家公司为了把生鲜送到客户手中，不得不把自己变成一家重资产的物流公司。因为当时没有成熟的第三方物流网络，也没有现在的云计算服务，Webvan不得不耗资数十亿美元自建自动化仓库、购买庞大的车队，甚至还需要自己购买服务器搭建机房。每一单生鲜配送的背后，都是天文数字般的固定成本折旧。数据显示，Webvan仅仅为了维持运转，就在基础设施上烧掉了数十亿融资，最终却因为无法覆盖每一单的高昂履约成本而崩塌。同样的逻辑也杀死了，在那个没有高效物流网的年代，每卖出一袋猫粮，公司不仅不赚钱，还得倒贴运费。
目前的AI创投圈充斥着大量被称为“套壳公司”（Wrapper）的玩家。它们的商业模式简单得令人发指：没有核心算法，没有独家数据，仅仅是通过API接口调用OpenAI或Anthropic的大模型，给通用的聊天机器人穿上一层特定行业的“外衣”。这让人不禁联想到2000年的——当年的电商初创企业死于基础设施的不完善，而今天的“套壳公司”则面临截然相反的困境：基础设施太完善了，完善到任何竞争对手——甚至包括微软和谷歌这样的“地主”——只要更新一个补丁，就能在一夜之间抹平它们的价值主张。
这里必须引入一个残酷的会计真相：单位经济模型（Unit Economics）。简单来说，就是卖出一个产品的收入能否覆盖制造它的直接成本。在2000年，为了获得一个用户，往往要花费高达400美元的获客成本（CAC），却只能卖出几袋利润微薄的猫粮，这还没算上当时极其昂贵的自建物流费用。今天的情况有惊人的相似之处：许多AI应用的获客成本极高，同时还要向大模型厂商支付昂贵的API调用费。一旦资本退潮，不再有VC为这种“卖一单亏一单”的烧钱游戏买单，这些缺乏核心技术护城河的公司会像当年的伪科技股一样瞬间窒息。
识别“伪装者”的第一步，是刺破“含AI率”的语言泡沫。在财报季的电话会上，无数CEO争先恐后地将“AI”一词塞进每一个段落，但财务报表从不撒谎。真正的AI公司，其研发投入（R&D）必然占据支出的核心地位。如果你发现一家声称正在引领技术革命的公司，其研发费用在缩减，而销售与行政费用（SG&A）却在激增，这便是一个巨大的红色警示。这通常意味着他们在贩卖故事而非构建技术壁垒，试图用营销的声浪掩盖产品的空心化。
更深层的陷阱在于“地主”与“租客”的身份错位。在当前的生态中，许多备受追捧的AI应用初创公司，本质上只是依附于微软、谷歌或OpenAI生态系统上的“租客”。它们的核心功能仅仅是调用大模型的API接口，做了一层精美的用户界面包装（Wrapper）。这种商业模式极其脆弱——如果你的核心卖点，微软明天只需更新一个补丁就能免费提供给全球十亿用户，那你就是待宰的羔羊。真正的护城河不是先发优势，而是当巨头决定进入你的领地时，你依然拥有不可替代的数据资产或算法壁垒。
