六家被点名的公司，和一张正在松动的价目表- 大数跨境

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六家被点名的公司，和一张正在松动的价目表

AI驱动数字化转型

2026-09-15

导读：技术领先的叙事一旦被价格戳破，先崩的不会是能力，而是市场估值模型。Anthropic的650亿年化、OpenAI的万亿级承诺、英伟达的循环交易，这套结构里任何一环的收入预期下调，都会顺着链条放大出去。

六家中国AI公司被美国三家联邦机构联名点了名，深度求索、月之暗面、阿里巴巴、MiniMax、阶跃星辰和智谱，一个不少。发文的是国家安全局、网络安全和基础设施安全局和联邦调查局，指控是工业规模的蒸馏，用海量请求从美国前沿模型里抽取能力，累计数十亿token、数百万次，时间起点至少追到2024年年底。公告还添了一句，说这些活动很可能在中国政府知情的情况下进行。

中方的回应来得很快。商务部说这是给中国AI企业扣帽子，美方真正想要的是AI产业的垄断，并且放话，如果拿打击蒸馏当借口打压中国企业，中方会坚决反制。外交部发言人毛宁的说法更直接，中国AI的发展是高水平科技自立自强的结果，希望美方不要做没有依据的指控和抹黑。

同一个时间段里，还有另外几件事发生。9月4日路透社报道，中美在筹备特朗普第二任期内的第一次专职AI安全会谈，美方想谈的是联合监控AI驱动的网络攻击。9月1日到2日的G20创新部长会上，美国推出一套卡罗来纳原则，核心是劝各国不要为AI另立新规，中国也签了字。

这几件事分开看，各有各的说头，摞到一处，底下的东西就露出来了。表面上争的是偷没偷，真正在晃动的，是一张挂了很多年、谁都没动过的价目表。

PART 01

被成本戳破的溢价

美方公告里有一段容易被忽略。它专门写了一句，深度求索对外宣称的560万美元训练成本是误导性的，因为这笔账没有算上通过蒸馏取得的数据成本。一个政府公告，专门腾出一段去拆对手的成本叙事，这个动作比指控本身更有意思。它说明让对手坐不住的并不是东西被拿走了，真正难受的地方是成本被报得太低了。

公告的指控内容也值得看清楚。三家机构说，中国公司通过正规API、云服务商和第三方聚合平台多条路径访问美国前沿模型，用被称为“中转站”的灰色代理绕过地区限制，违反使用条款、绕过防护，也抹掉了痕迹。抓取的重点是思维链。美方公告里的说法是，中国公司用提示词逼模型把内部的推理过程一步步写出来，答案只是副产品，真正要拿的是得出答案的那套推理路径。公告举了MiniMax的例子，说它在Claude新模型发布后24小时内就把请求切了过去，前置的基础设施一直在待命。

这些指控目前都来自美方一方。中方明确否认，被点名的公司也没有公开回应，整件事没有进入任何司法程序。把它当成已定论去看，会看错后面所有的事。

蒸馏这件事本身，得先摆正。公告开篇自己也承认，蒸馏在AI研究里是被认可的正规技术，他们真正反感的，是它被用得又急又密，而非蒸馏本身。中方在回应里说得更直白，这种做法在业内很常见，美国公司自己也在用。模型相互学习从这项技术诞生起就没断过，把它理解成一桩一次性的盗窃案，会低估它的长期性。知识不可能靠一纸公告停止流动，这个动作不会因为谁的声明而消失，真正会被竞争改写的，是谁给它定价。

美国AI公司的账，建立在一件事上，前沿能力可以卖出溢价。Anthropic的年化收入在8月已经超过650亿美元，路透社拿到的说法是，它给2028年做的收入预测在1900亿到2000亿美元之间，IPO的估值要靠这份预测撑着。这套账要成立，前提是最强的模型只有少数几家做得出来，做得出来的人就有定价权。

中国这边拆的正是这个前提。据CNBC在7月的报道，美国公司正在寻找更便宜的替代模型，原因是AI相关的开销高得出乎意料，中国模型借着这个机会拿到了企业份额。南华早报8月的报道更干脆，企业级AI的调用成本已经降到2026年的新低，推手就是价格战加上中国的开源模型。开源这一手更彻底，权重公开，价格趋近于零，能力却贴着前沿。价目表上最贵的那几行，开始有人重新写了。

PART 02

差了不到三个百分点的能力

斯坦福今年的人工智能指数提供了尺子。截至3月，Arena榜单上的Elo评分是这样的，Anthropic 1503，xAI 1495，谷歌1494，OpenAI 1481，阿里巴巴1449，深度求索1424。前几名挤在一个很窄的区间，中美最高模型之间的差距是2.7%，过去一年一直在个位数里摆动。指数里还有一句更实在的话，在税务、抵押贷款处理、企业财务、法律推理这些专业领域，排名前15的模型彼此之间差得最少的地方只有3个百分点。

同一个指数里还有两个数字，把这个差距的真实尺寸说透了。能拿国际数学奥林匹克金牌的模型，读模拟时钟的正确率只有50.6%，人类是90.1%。在OSWorld这类测试智能体操作电脑的基准上，成绩一年里从12%涨到66.3%，离人类只差6个百分点。前者说明即使模型170的智商里也会夹着一堆常识里的窟窿。后者说明在涨的能力，恰好能直接转换为生产力。

拿智商打这个比方，140和170都不是真实数字，不是谁测出来的成绩。它指的只是第一梯队和第二档之间那点差距。这点差距放到应用里，到底换来什么。客服系统把工单答对率从九成提到九成三，用户感知不到。产线上的质检模型把漏检率从1%压到0.7%，老板赚到的钱几乎一样，但两份账单能价差十倍。能力过了够用那道线之后，采购单上真正被算的是价格、稳定性、交付速度、能不能私有化部署、数据出不出得去。多出来的那几十分，在实验室里是排名，在车间里换不成钱。

把话反过来说。如果中国的模型真的只有美国模型的六七成智商，美国不需要三家联邦机构联名发文，更不需要在自己的公告里教厂商怎么应对。公告里的建议写得很直白，对高置信度的可疑请求，可以悄悄降低回复质量，换降级模型去答，并且不要通知对方，因为通知了对方就能改进规避手段，还能判断出该在什么时候回滚训练。一个把自己定义成技术领先的国家，官方给出的建议是不动声色地把产品做差，这个动作暴露的东西，比任何指控都清楚。

PART 03

一边刹车，一边拆刹车片

减速这件事同理。6月4日，Anthropic公开呼吁全球前沿实验室考虑协调一致、可验证地暂停开发，理由是自己改进自己的AI可能带来失控风险。社区里当场有人拆台，LessWrong上逐句比对后写，它并没有呼吁暂停，只是承认未来某个时点可能需要暂停这个选项。而三个月后的G20创新部长会上，美国推的恰恰是别为AI立新规。喊减速的和反对立新规的，站在同一侧。它要的从来不是大家都慢下来，而是自己说了算的节奏。

9月9日，研究员Jacob Coxon从Anthropic辞职，走的时候留下一句话，说Anthropic和OpenAI是在拿所有人的命赌博。同一天，负责对齐的Evan Hubinger公开附和，说自己认为未来十年里AI杀死全人类的概率超过10%。这是另外一个问题。AI的安全是真问题，而且分量很重，该单独拿一篇文章去谈，但它回答不了这次的指控，也解释不了那张定价表为什么现在开始晃。中美要在9月中旬谈的第一次专职AI安全会谈，谈的是联合监控AI诈骗和网络攻击，那是这件事该放的位置。如果拿安全给定价之争做注脚，两边可能都会看走眼。

但美方把公告卡在这个时间点发出来，用意很明显。几周后，国家领导人将赴美参加一场把AI列进议程的峰会，随行的还可能有一批中国企业的负责人。见面之前先把话说重，为的是见面时手里多一张牌。

PART 04

压在价目表上的赌注

美国这边的押注是明牌。黑石给的数据是有400亿美元的数据中心正在建设，比2022年多了400%。世界经济论坛的口径是到2030年数据中心投资累计7万亿美元。布鲁金斯学会的数字是，全球AI支出会从2025年的1.75万亿美元涨到2026年的2.52万亿美元，一年增加44%。英伟达一边把最多1000亿美元投给OpenAI，一边在谈为OpenAI兜底2500亿美元去租算力，自己投资自己的客户、客户回头买自己的芯片，这种循环交易被彭博做成了一张图，华尔街管它叫AI循环经济。连审批都在让路，美国那份AI行动计划把数据中心和配套发电项目直接塞进联邦快速审批的通道，土地、电力、许可一路放行，举国动员的架势，本身就是赌注的注脚。

赌注越大，越不能让“能力可以便宜买到”这件事成立。7万亿要靠未来的收入来还，未来的收入又建立在能力稀缺上。所以指控偷技术这件事还有第二个用处。它把价格问题翻译成安全问题、法律问题、国家安全问题。价格是市场的事，安全是政府的事，一旦换到后者，关税、出口管制、采购限制这些工具就都能用上。今年1月，特朗普政府已经放松了对华先进AI芯片的出口限制，芯片这张牌不再那么牢；芯片管不住的窟窿，正好用蒸馏来堵。

社区里的反应比官方坦然。有人翻出Anthropic那桩版权官司，训练语料据媒体报道来自约700万册盗版书，公司在2025年同意支付15亿美元和解，法官在2026年7月批准。一个吃开放语料长大的公司，反过来指责别人学习它，这套双标在社区里站不住。r/LocalLLaMA上有一条讨论被顶得很高，观点是Anthropic未必真在意蒸馏本身，它在意的是中国开源模型正在改写的能力叙事。另一篇技术博客则把界线划在别处，蒸馏和爬取不是一回事，前者拿的是别人训练出来的判断力，这个区分能不能立住，至今没有结论。

PART 05

价格不说谎

中国这边也不是没有难处。有说价格战的代价其实是结构性亏损。市场研究的分析指出，中国的纯AI实验室在激烈的价格战里普遍处于净亏损，靠低价换来的规模并没有变成利润。便宜好用是事实，靠补贴撑着的便宜也是事实，两件事并不矛盾。

真正的优势在别的地方。制造业的场景密度、工程师的规模、电力和土地的成本、开源生态的活跃度，这些是中国模型便宜又能用的底座，也不是一次蒸馏能凑出来的家底。美国公司换中国模型的账很好算，同样的活，成本差一个量级，效果差三五个百分点，省下来的预算可以拿去雇人、可以拿去做场景。据半岛电视台报道，中国在AI和机器人上投入的资金接近3000亿美元，被当作下一个经济引擎来押注。

还有一层事实容易被榜单遮住。斯坦福那份指数专门提醒，用来衡量进展的基准本身正在失真，广泛使用的评测里，无效题目的比例低的在2%左右，高的能到42%，而竞技场上的排名，一部分反映的是对平台的适应，未必是模型的通用能力。

需要盯住的反而是另一头。技术领先的叙事一旦被价格戳破，先崩的不会是能力，而是市场估值模型。Anthropic的650亿年化、OpenAI的万亿级承诺、英伟达的循环交易，这套结构里任何一环的收入预期下调，都会顺着链条放大出去。前一次，深度求索用一份560万美元的成本报告在美国同行的账上撕开一道口子；这一次换成美国官方亲自下场去拆对手的成本，说明那道口子一直没有合上。

能力可以追平，但价格不会说谎。

【声明】内容源于网络

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