估值156亿美元的法律科技初创公司Harvey，其毛利率经历了一场剧烈震荡：从年初的约50%一路跌至6月的-50%，直至8月发布基于月之暗面（Moonshot）Kimi K3构建的自有模型后，才重新回归正值。
这一转折的背后，是AI代理使用量的爆发式增长。今年，Harvey的Token使用量激增20倍。随着OpenAI和Anthropic等企业级模型提供商在基础订阅费之外加收调用费用，高昂的外部租赁成本让创始团队意识到，原有的商业模式难以维系。于是，Harvey停止了对外部模型的依赖，转而寻求自研路径。
Harvey并非孤例。在红杉资本和通用创投的支持下，Abridge、Decagon、Ramp和Rogo等公司也在采取类似举措。Abridge正基于英伟达开源权重构建临床模型；Decagon已将80%的客户查询路由至自有模型；Ramp在今年6月完成7.5亿美元融资后，也首次将模型训练纳入考量。“一年前这完全说不通，但现在看来合理多了。”Ramp联合创始人兼首席执行官Karim Atiyeh表示。
闭源模型的杠杆效应
这一趋势引起了基础模型厂商的警惕。Anthropic在投资者论坛上展示幻灯片，提醒市场注意初创公司自建模型的动向，同时强调Harvey在处理最复杂任务时仍依赖其Opus模型。Mistral创始人Arthur Mensch也曾指出，闭源模型赋予了提供商巨大的杠杆优势，并以Anthropic在开发Claude Code期间切断Windsurf服务为例。
9月发生的事件进一步印证了这一观点。SpaceX收购Cursor后，OpenAI援引马斯克旗下企业过往的服务条款违规行为，着手终止与Cursor的合同。尽管欧盟《数据法案》赋予客户切换供应商的权利，但该法案并未涵盖供应商主动终止服务的情形。
在欧洲，斯德哥尔摩的Legora在18个月内实现了1亿美元收入，服务于超过1200家企业，却从未公开其底层模型来源。对于这场“自建模型”的热潮，Menlo Ventures合伙人Matt Kraning持保留态度：“‘是否拥有自己的模型’这个问题本身就问错了，在大多数情况下，这往往只是某种形式的角色扮演。”