越来越多初创公司不再满足于仅仅调用OpenAI、Anthropic等外部大模型，而是开始加快自研AI模型布局。业界认为，压缩成本、降低对大模型厂商的依赖，以及增强技术掌控力，是推动这一趋势升温的主要原因。

估值达156亿美元的法律AI初创公司Harvey，已于8月发布自研模型“Harvey Tenet”。该模型基于中国Moonshot AI的开放权重模型Kimi K3构建。外界普遍认为，过度依赖OpenAI、Anthropic等外部模型、难以改善盈利能力，是Harvey转向自研的重要动因。

据彭博社近日报道，Harvey在3月更新AI Agent后，客户使用量大幅增长，但毛利率也随之明显承压。彭博社援引知情人士消息称，该公司年初毛利率约为50%，到6月已降至-50%。

毛利率从约50%跌至-50%，意味着业务规模越大，亏损反而可能越重。

在这一背景下，Harvey调整了AI使用方式，随后毛利率重新转正。上述变化同样由彭博社援引多位消息人士披露。

医疗科技初创公司Abridge近期也在基于NVIDIA开源模型，开发面向临床场景的自有基础模型。AI客服初创公司Decagon则表示，目前约80%的用户咨询已由自研模型处理。

这一趋势也开始蔓延至金融科技领域。Ramp、Rogo等初创公司正评估训练自研模型的可行性。Ramp在6月完成7.5亿美元融资后，也启动了相关研究。

在编程工具赛道，已纳入SpaceX生态的Cursor，以及估值480亿美元的初创公司Cognition，均已推出定制化模型。

设计软件公司Canva同样将“降本”列为重点方向之一，正在从OpenAI和Anthropic的小型模型及开源模型入手推进替换，并同步研发自有模型。《The Information》报道称，Canva联合创始人Cliff Obrecht表示，在引入AI之前，服务免费用户的成本原本很低；但引入AI后，相关成本显著上升，收入结构也随之发生变化。当前，公司已进入必须证明AI业务盈利能力，或至少明确盈利路径的阶段。

过去，研发AI模型往往需要巨额投入，初创公司很难涉足。但随着开源模型和开放权重模型普及，开发定制化模型的门槛正明显下降，初创公司自研模型也开始具备现实可行性。这也是近期越来越多公司投入自研的重要背景。

Ramp联席CEO Karim Atiyeh表示，一年前自研模型“根本不现实”，但如今已逐步变成“值得尝试的方向”。

Sequoia Capital、General Catalyst等为初创公司提供资金支持的风投机构，对这一趋势也更为积极。彭博社指出，自研模型有助于企业压低最主要的成本项之一，同时减少对OpenAI、Anthropic的依赖，并增强对核心技术的掌控力。

不过，也仍有投资机构对这股自研模型热潮保持距离。投资Anthropic的Menlo Ventures合伙人Matt Kraning认为，并非所有公司都适合开发定制化模型；自研不仅需要专业人才，前期投入也更高。对一部分公司而言，自研模型更多只是营销叙事。