AI套殼公司撐不久？新創該自研模型？Superinsight創辦人：產品落地才是競爭力的開始

「你的模型是串GPT的？那你根本就是AI套殼（AI Wrapped）公司嘛！」生成式AI應用百花齊放，卻也出現了富有爭議的「AI套殼公司」這個說法。

所謂的「AI套殼」，指的是沒有自建大型語言模型，而是透過OpenAI或其他模型API，加上一層應用邏輯與介面，就推出產品的公司。這類公司常被質疑缺乏技術深度與長期競爭力，甚至被貼上「撐不久」的標籤。

但真的是這樣嗎？AI應用的價值，難道只能靠模型原創性來定義？還是說，真正決定一間新創能否生存、擴張，甚至建立護城河的，其實是市場理解力與執行速度？

朱浩賢是Superinsight.ai的共同創辦人暨執行長，過去曾在美國影視科技領域工作十餘年，現以AI法律助手產品服務全美多家律師事務所。他所創辦的Superinsight.ai，同樣是以現成語言模型為基礎打造應用的AI新創。

面對「AI套殼公司難以長久」的質疑，他是怎麼看待這樣的標籤？又是如何思考競爭壁壘，在變化迅速的市場中找到自己的生存與成長空間？

產品選題不是技術，而是市場價值的精算題

「我幫電影公司找畫面，也幫律師找證據，本質上都是一種文字的智慧檢索。」朱浩賢分享。出身香港、10歲移民美國，他在南加州大學主修電腦科學，畢業後進入加州新創與影視產業，曾任職於Sony Pictures與Disney超過十年，專注開發能協助影像編輯與媒體資料檢索的內部工具。早在生成式AI興起之前，他就已深入自然語言處理與機器學習的應用場景。

2016年因家庭因素，朱浩賢搬到台灣並開始第一次AI創業，投入當時正熱的聊天機器人領域，試圖用自然語言技術解決商業流程問題。「那時候我們用RNN（遞迴式神經網路，一種深度學習模型）做文字理解，其實已經算是當時的前沿技術，但能處理的場景還太受限，效果也很難穩定。」朱浩賢說，儘管累積了一些客戶，最終仍因無法有效擴展規模而陷入瓶頸。

這段經歷讓他意識到，AI產品的成敗關鍵，往往不在於技術選型是否領先，而在於能否切入一個真正願意為效率與成果付費的市場。

因此，當2022年ChatGPT引爆生成式AI浪潮、工具能力快速躍進時，朱浩賢隨即回到美國創辦Superinsight.ai，選擇切入一個自己技術熟悉且明確存在市場需求的法律科技（Legal Tech）領域。

他瞄準的是美國的中小型律師事務所，特別是那些長期仰賴人工處理、文件繁瑣的醫療賠償訴訟流程。儘管市場上已有如ChatGPT這類強大模型，但對法律工作來說，正確率、邏輯一致性與語意精準遠比生成能力更重要。一個細節出錯，就可能影響整個訴訟結果。「我不可能100%取代律師，但只要能幫他節省25%、50%的時間，那個價值就已經非常可觀。」朱浩賢說。

在這樣的產品定位下，Superinsight.ai並未選擇自行訓練模型，而是將重心放在應用層設計與流程優化上。這讓它被歸類為典型的「AI套殼公司」——一種時常被質疑技術含量不足的新創類型。

但朱浩賢對此卻有不同的看法。

「套殼公司」真的撐不久？關鍵在於跑得多快、站得多穩

在AI創業的討論中，「套殼公司」常被用來指稱那些不自建大型語言模型，而是基於現成模型API開發應用的新創。這個詞語背後隱含著對技術創新程度的質疑。許多創投與開發者認為，過度依賴OpenAI、Anthropic等模型供應商，等同於將產品命脈交到他人手中，也因此，「AI套殼公司」經常被貼上撐不久、缺乏長期競爭力的標籤。

朱浩賢對此並不否認風險存在，但他認為這樣的評價忽略了應用型AI創業的核心，「我當然知道我們不是做模型的公司，我們沒有那個資源。但問題是，市場現在需要的不是更多的模型，而是能落地的產品。」朱浩賢說明。

他強調，Superinsight.ai的核心價值不在於演算法本身，而在於能否以最快速度、最有效的方式，將生成式AI整合進律師的日常工作流程。「我早期創業時學到一件事，如果你連一個穩定能用的產品都做不出來，談技術多先進是沒有意義的。」朱浩賢解釋。

也因此，Superinsight.ai選擇採用現成模型資源，但會根據不同任務靈活調整。他們不單純套用單一API，而是根據精度、回應速度或任務需求，在多個模型間做出最佳配置，甚至針對特定場景進行結果微調與控制，只為了確保系統的穩定性與法律場景中的實用性。

在朱浩賢看來，這不是對技術的讓步，而是對實務導入與用戶需求的優先回應。「我最擔心的從來不是被叫套殼公司，而是不能活下來。」他說。

不靠技術壟斷，那護城河從哪裡來？

在沒有自研模型、也不握有底層技術資源的情況下，Superinsight.ai要如何建立自己的護城河？朱浩賢認為，應用型AI新創的防守策略，從來不是一蹴可幾，而是一層層堆疊出來的，「早期的重點是找到用戶、產生營收，等到市場站穩了，才開始考慮護城河的問題。」朱浩賢說。

他分享Superinsight.ai目前的策略可以拆成三個層次：第一步是建立網絡效應（Network Effect）。他們近期推出一項案件共享功能，讓律師可以與同事、客戶，甚至對方律師共享訴訟資料。「我們沒有額外收費，就是希望降低使用門檻，讓資料自然在系統內部流動起來。」朱浩賢解釋。

當律師們習慣在系統內協作與傳遞資訊，平台的黏性自然上升，也帶來第二層護城河：高轉換成本（High Switching Cost）。越多資料與工作流程綁定在平台上，客戶就越難輕易更換工具。朱浩賢說，「我們甚至讓律師免費上傳案件資料，不用自己維運，不但方便，長期來看他也更難離開。」

第三層則是最難被複製的：專屬領域資料（Domain-Specific Data）。隨著律師們不斷累積案件文件、訴訟摘要、對話紀錄，Super Insight正在形成一個其他業者無法輕易取得的法律資料庫，成為未來進一步優化AI模型、提升預測能力的基礎資產。

這些設計不是偶然，而是一套循序漸進的戰略布局。「不是每家公司一開始就有護城河，但應該從第一天起就開始思考，你未來會在哪裡建立它。」朱浩賢說。