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Anthropic亲自下场，又一批Agent创业公司死掉了

1 天前
AI资讯
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AI代理[大语言模型创业公司生存危机]

近年来，随着大语言模型（LLM）技术的迅速发展，一批Agent创业公司应运而生，试图在企业服务、智能投研、自动化运营等场景中构建基于AI代理的解决方案。然而，当模型厂商如Anthropic、DeepSeek、通义千问等纷纷亲自下场，推出功能强大的通用与Agentic模型，许多缺乏核心技术壁垒的Agent初创企业正面临前所未有的生存危机。

行业背景：Agent创业潮兴起

2022年到2023年间，AI代理（Agent）成为创业新热点。许多创业者认为，LLM的出现使得“无人智能体”具备了真正自主执行任务的能力。他们尝试将AI代理嵌入到企业流程中，如电商运营、广告投放、金融分析等，期望通过“AI助手”降低人力成本、提升效率。

  • 初创公司多依赖Claude或ChatGPT等闭源模型作为底层。
  • 产品聚焦于用户界面设计与特定任务的调用逻辑。
  • 缺乏对模型的自研能力，更多是基于已有API构建应用层。

这一波创业热潮中，不乏有公司获得早期融资，甚至在某些场景中取得了一定成效。然而，当模型厂商自身也开始构建具备Agentic能力的模型，如Claude Code、Claude 3、DeepSeek Coder等，Agent创业公司的护城河迅速被侵蚀。

事件详情：模型厂商亲自构建Agent能力

Anthropic在2024年发布的Claude 3中，强化了代码生成、任务分解与工具调用能力，标志着其从传统对话模型向具备“代理式”智能体（Agentic AI）的转型。这一转变不仅体现在技术指标上，更直接反映在实际应用场景中：

  • 能自主编写脚本、调试代码、调用外部API。
  • 可完成多步骤任务规划，例如自动进行数据清洗、分析、可视化。
  • 逐渐替代原本由Agent公司提供的“自动化助理”类产品。

以Claude Code为例，其已能完成原本需要专门Agent公司支持的代码自动化流程，直接冲击了Cursor、Windsurf等初创公司市场。更甚者，Anthropic不仅提供模型能力，还逐步开放训练工具与部署平台，使得客户无需再依赖第三方服务。

此外，DeepSeek也计划在2025年推出支持复杂任务执行的智能体模型，进一步加剧市场竞争。这些模型厂商的动作表明，他们不再满足于“提供底层模型”，而是直接构建完整的产品闭环。

影响分析：缺乏核心能力的Agent公司加速死亡

当模型厂商具备Agentic能力后，市场对中间层Agent公司的依赖显著降低。这一趋势带来了以下影响：

  • 初创公司护城河消失：依赖闭源模型的Agent公司，一旦模型厂商推出同类产品，几乎无还手之力。
  • 客户迁移成本降低：企业更愿意使用由模型厂商直接提供的解决方案，因其具备更强的稳定性与技术保障。
  • 投资人信心受挫：投资逻辑从“谁先做出Agent应用”变为“谁有模型自研能力”，导致一批初创公司融资受阻。
  • AI创业方向转移：未来更多创业者将聚焦于垂直模型、数据构建、工具链优化等方向，而非单纯构建Agent壳。

吴明辉在与《海拔7950》的对话中曾指出，真正的Agent价值在于是否具备自研模型和专有数据。否则，这类公司只能是“锤子没找到钉子”，难以构建长期竞争力。

未来趋势：Agent将分化为两类公司

随着Anthropic、DeepSeek、OpenAI等模型厂商持续强化Agentic能力，未来AI代理公司将分化为两类：

  1. 模型驱动型Agent公司：

    • 拥有自研大模型或专有模型能力。
    • 聚焦于特定行业或任务（如金融、营销、电商）构建“可信生产力”。
    • 明略科技推出的Mano模型，正是这一路径的典型代表。

  2. 应用层Agent公司：

    • 基于开源或闭源模型构建用户界面与应用场景。
    • 更注重用户体验与业务流程整合。
    • 面临模型厂商下场竞争，生存压力巨大。

吴明辉强调，AI时代最大的护城河是学习能力和数据积累。对于那些没有自研模型、也无数据壁垒的Agent初创公司而言，死亡只是时间问题。

技术理想与商业现实的冲突

明略科技曾在2022年启动EIP项目，试图构建类OpenAI+Copilot的企业级智能系统，但由于技术不成熟与资源消耗过大，最终项目失败。吴明辉坦言，那是一次过于理想主义的尝试。

  • 当时大语言模型尚不成熟，无法支撑复杂Agentic任务。
  • 模型推理成本高昂，难以商业化落地。
  • 投资人更看重短期回报，对长周期AI项目失去耐心。

然而，今天技术环境已完全不同。开源模型的普及、推理效率的提升、工具链的完善，使得“可信Agentic模型”具备了商业化可能。明略推出的DeepMiner与Mano模型，已经在Mind2Web和OSWorld等基准测试中名列前茅，显示出其技术沉淀的价值。

这也印证了吴明辉的观点：“AI创业的本质是，先做一个锤子，再找钉子。” 很多伟大的技术产品都不是为某个具体需求诞生的，而是创始人基于技术信仰，先做出产品，再逐步探索其应用场景。

结语：AI创业进入“硬核时代”

Anthropic亲自下场标志着AI代理技术正式进入企业级实战阶段。这也意味着，仅靠调用API、设计UI的Agent公司将难以为继。未来AI创业的核心将围绕以下要素展开：

  • 是否拥有自研模型能力
  • 是否具备垂直领域专有数据
  • 是否能构建真正可落地的可信Agentic系统

AI创业不再是“搭积木”的游戏，而是“造锤子”的硬核较量。谁掌握了锤子，谁才有资格去找钉子。而没有锤子的Agent公司，只能在巨头的阴影下逐渐消亡。