在不久前舉行的中關村論壇上，金沙江創投主管合夥人朱嘯虎演講時再度“開炮”，他表示所有AI應用都是套殼，所有的能力來自AI之外，來自苦活累活。

朱嘯虎的”套殼論”揭示了AI技術演進的核心邏輯——基於大模型的套殼創新本質是技術民主化進程的關鍵躍遷，大模型突破可用性閾值後，企業可通過API集成快速實現業務流重構，專注用戶體驗優化。這種看似”站在巨人肩上”的路徑選擇，實則加速了技術擴散。通過降低算力、演算法、數據的准入門檻，讓中小企業在智慧客服、醫療診斷、工業質檢等垂直領域實現”低代碼式創新”，從而推動AI技術從象牙塔走向大眾共創的繁榮生態。

套殼模式驅動AI生態協同與場景化基建

套殼模式通過整合通用大模型能力，快速生成行業專用工具，填補技術與場景間的應用斷層。李開複創立的零一萬物最近新發佈的產品“萬智”，就是為企業提供了一個“大模型研發中台”，讓企業客戶可以接入包括DeepSeek在內的大模型，然後基於自身需求進行微調和搭建應用。套殼企業如同技術“翻譯官”，將大模型的通用能力拆解重組，以輕量化、低代碼方式適配行業場景，推動AI從實驗室走向菜市場、醫院、律所等毛細血管場景。

李開複表示，鑒於DeepSeek落地到企業生產力場景中仍存在許多需要克服的卡點困難。零一萬物在過去幾個月做了戰略調整，已經全面擁抱 DeepSeek，並且把大部分力量用於把DeepSeek優質基座模型轉變為企業級DeepSeek部署定製解決方案——可以類比為零一萬物在打造AI 2.0時代的Windows系統，而DeepSeek就是驅動Windows的內核。

另一方面，套殼企業與基礎模型廠商、雲服務商形成共生關係，推動產業鏈效率升級。阿裡、騰訊等雲廠商通過開放API介面，將算力資源轉化為標準化服務，而套殼企業則扮演“技術適配服務商”角色。

上月，被稱為“全球首款通用智慧體產品”AI Agent產品新秀Manus和阿裡雲旗下大語言模型通義千問達成合作。Manus智慧體基於通義千問輕量化模型，通過自主任務分解將複雜任務拆解為多個子任務，並動態調用不同的AI智慧體或工具來執行每個子任務，最終完成整體任務，例如幫助使用者完成簡歷篩選、房地產調研以及股票金融數據分析等工作。

與此同時，Manus的團隊並沒有自研大模型。在基礎模型方面，據Manus聯合創始人兼首席科學家季逸超透露，Manus使用了Claude和不同的基於阿裡千問大模型的微調模型開發。對於“套殼”的質疑，季逸超則坦言，“極致的套殼就是勝利”。

IDC中國高級分析師楊雯表示，這種”大廠技術底座+初創應用創新”的模式，不僅加速了國產模型的商業化落地，也為行業提供了技術協同的範例。通過深度合作，雙方可以充分發揮各自優勢，共同推動AI智慧體技術的進步和應用場景的拓展。

浙商證券研報稱，隨著DeepSeek推出，AI推理需求大幅度提升。由於DeepSeek系列模型具備顯著的低成本、高性能及開源等優勢，其推動的“模型平權”有望帶動AI產業生態繁榮。

AI服務分層治理與合規路徑分野

面對國內市場的激烈競爭，越來越多的中國企業將成本優化作為年度關注重點，以支援業務可持續發展。在此過程中，生成式人工智慧技術的規模化應用成為企業優化運營效率的重要手段，但技術應用也需遵循合規要求。

2023年8月中國網信辦發佈的《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》，明確要求提供具有輿論屬性或社會動員能力的AI服務需進行備案。備案物件主要針對參數量超過一定規模（通常指千億級參數以上）、具備多模態輸出能力，或面向公眾提供服務的AI模型。例如智慧客服、內容生成工具、教育輔助系統等涉及公共交互的場景均需備案。

企業通過線上系統分階段提交主體資訊、演算法資訊、產品及功能資訊等材料，側重於演算法技術層面，絕大部分情況下無需進行產品測試，備案后沒有額外持續合規義務。大模型備案由省級網信辦與國家網信辦共同實施，企業需聯繫屬地省級網信辦獲取材料清單后，線下遞交備案材料，並需通過省級網信辦與國家網信辦兩級審核，且需要進行產品測試，耗時較長，並存在後續常態化監管措施。根據相關規定和網信辦要求，安全評估是這兩種備案制度的核心組成部分之一。應用/功能登記的流程和材料則相對簡單，由省級網信部門自行實施，且無需履行安全評估義務。

北京大成律師事務所高級合夥人鄧志松告訴動點科技記者，AI“套殼”企業的運營模式可能有兩大類，一類是通過API介面或其他方式直接調用其他已備案大模型能力提供服務，一類是基於二次微調后的大模型提供服務。在當前監管實踐中，網信部門對這兩類企業分別採取“演算法備案+應用/功能登記”和“演算法備案+大模型備案”的監管模式。

他指出，對於通過API介面或其他方式直接調用其他已備案大模型提供服務的企業而言，“演算法備案+應用/功能登記”模式所帶來的額外合規成本相對較低，企業履行完備案、登記義務後的持續合規投入較少。基於微調后的大模型提供服務的企業在完成“雙備案”后，還需定期進行產品測試及接受常態化監管，合規成本更高。

結語

當前AI產業的”套殼”現象是技術擴散的必然產物。正如PC時代軟體開發商基於Windows系統開發應用，套殼企業正通過調用大模型API（如DeepSeek、通義千問）將底層技術轉化為場景化工具，填補技術供給與市場需求間的鴻溝。

正如OpenAI CEO奧特曼所言：“大多數改變世界的公司初期都被視為套殼”。然而，過度依賴套殼可能導致技術創新的路徑依賴——當企業僅關注應用層封裝而忽視核心技術攻關時，底層模型的反覆運算壓力會轉移到少數基礎研發機構，形成“搭便車”效應。長期來看，這種分工可能延緩核心技術的突破速度，尤其在演算法架構、多模態認知等關鍵領域。

無論如何，突破性創新始終依賴更強模型架構與算力支撐。這要求企業必須一方面通過”技術翻譯官”角色釋放現有模型潛能，另一方面亟需突破算力瓶頸——包括發展晶元聚合計算技術、構建算力調度平臺，以及探索分散式訓練優化方案。唯有底層研發與場景創新協同，才能實現從”技術平權”到”能力躍遷”的質變。