*圖片來自即夢

“ 我們正在經歷一場‘低水平創新’的 AI 大逃殺。”

作者 | 小羊

編輯｜云舒

出品｜極新

2026 年初春，如果你打開閑魚或者某些加密社群，可能會誤以為進入了一個賽博朋克版的“西單圖書大廈”。貨架上琳瑯滿目，明碼標價，只是商品變了：一個即夢的老會員賬號標價 18888 元，附帶終身免費算力；某海外大模型的無限鏡像站邀請碼被拆分成“周卡”“月卡”出售，像極了當年網吧的充值點卡；甚至有人專門兜售“提示詞工程”的代操作服務，聲稱只要 5000 元，就能讓小白做出諾獎級別的科研圖表。

這不是科幻小說里的情節，而是當下中國 AI 創投圈最真實的毛細血管。

兩年前，當 ChatGPT 引爆這一輪技術革命時，北京中關村、深圳灣和杭州未來科技城則是另一番景象：一群極客徹夜不眠地調試參數，投資人拿著TS蹲守在算力集群機房門口，人們談論的是 AGI、Transformer 架構的優化、以及下一個技術奇點。那是屬于工程師和底層架構師的黃金時代。

但如今，喧囂依舊，底色已變。如果你仔細審視當下的 AI 賽道，會發現一個令人不安的事實，真正的技術突破在放緩，而“繞過限制”的手藝在狂飆。

01

當 AI 創業從“創造價值”轉向“轉移價值”

如果說互聯網上半場的創業是“修橋鋪路”，AI 時代的創業本該是“煉丹鑄劍”。但現實往往更具諷刺意味。

目前的 AI 盈利圖譜正在發生嚴重的結構性扭曲。在 2024-2025 年，最賺錢的 AI 公司可能不是那些擁有頂尖算法團隊的獨角獸，而是那些掌握了“稀缺資源分配權”的中間商。這種商業模式的核心極其古老，甚至稱不上創新，只是利用信息差和監管套利來賺取差價。

這構成了當下 AI 地下經濟的三個主要支柱。

首先是“身份與通道的販售”。 隨著各國對大模型數據合規的監管收緊，以及頭部廠商為了控制成本而實施的嚴格配額制，一個擁有高階權限的美國手機號、一張未被標記的信用卡、一個即夢或類似平臺的早期內部賬號，變成了硬通貨。閑魚上炒到兩萬的賬號，買的不是賬號本身，而是它背后附帶的“低成本算力”和“繞過風控的特權”。這本質上是在倒賣平臺補貼和鉆政策空子。

其次是“內容的二道販子”。 市面上流通著大量所謂的“大模型深度研究報告”。如果你去扒源碼，會發現 90% 的內容來自開源論文的機翻，或者是官方 API 文檔的重新排版。這些報告在知識星球、付費社群里被層層轉賣，從 9.9 元的入門課到 9999 元的私董會，構建了一個龐大的焦慮變現產業鏈。買家以為買的是認知，實際上買的是安慰劑。

最后是“技術的偽應用”。 大量的 AI 應用層創業公司，做的其實是“套殼”。它們沒有訓練能力，甚至沒有微調能力，只是簡單地調用幾個 API，包裝成一個“行業垂直模型”，然后去向傳統企業兜售高昂的 SaaS 服務。更有甚者，直接搭建鏡像站，將海外的先進模型通過反向代理拉回國內，以此收取“加速費”或“會員費”。

當一個創業者發現，與其花一年時間優化模型推理速度，不如花一周時間搞定一批低價算力賬號轉手賣掉來錢快時，這個行業的資源配置就出了問題。資本和人才不再涌向最難啃的硬骨頭，而是涌向最容易變現的灰色地帶。

02

虛假繁榮下的“逆淘汰”機制

經濟學中有一個經典概念叫“格雷欣法則”（Gresham's Law），即劣幣驅逐良幣。在當下的 AI 創投圈，這一現象正以驚人的速度上演。

國內大模型公司曾面臨類似局面，有的公司因GPU服務器未能按時到貨，導致算力履約延后，影響了模型迭代節奏；甚至不得不花費巨資來鎖定并不確定的交付，且仍面臨供應鏈波動風險。也有頂尖企業在開發新一代模型時，因無法獲取足量英偉達GPU而陷入瓶頸，只能通過投資方秘密供應或殼公司接入公有云來獲取資源。

而“倒爺”們則恰恰相反。甚至有上市公司自己不做模型，而是轉型做“算力渠道商/掮客”——幫客戶找卡、談價、走賬，賺信息差和資金成本差。只要緊缺持續，這個生意就能轉，且不需要重資產運維和技術積累。

健康的創業生態應該是技術驅動產品，產品滿足需求，需求產生利潤，利潤反哺研發。但在當前的“倒爺模式”沖擊下，這條鏈路斷裂了。

首先是對技術信仰的瓦解。 對于真正的 AI 科學家和工程師來說，看到同行靠倒賣賬號賺得盆滿缽滿，而自己苦心打磨的產品卻因為算力成本高昂難以為繼，是一種巨大的心理打擊。當“投機取巧”成為最高效的生存策略，誰還愿意坐冷板凳？

其次是對市場認知的混淆。 對于投資人和普通用戶而言，這種“萬物皆可賣”的繁榮極具欺騙性。它制造了一種流動性充沛的假象。很多不具備技術鑒別能力的投資人，會被某些“套殼”公司漂亮的營收數據所迷惑。因為這些公司賣的不是軟件，是服務包和賬號，現金流確實好。但這就像是2017年數字貨幣交易所的建站潮——基礎設施還沒完善，倒賣交易所模板的先發財了。一旦平臺封禁了違規賬號、或者海外模型更改了 API 定價策略，這些建立在沙丘上的城堡會在瞬間崩塌。

最后是資源的錯配。 算力本該是 AI 時代的“電力”，輸送到最需要它的工廠（模型訓練）。但現在，大量的高端算力被囤積在中間商手中，用于轉售炒作，或者運行著毫無意義的低質量生成任務（比如批量生成垃圾 SEO 文章、洗稿）。真正需要算力來做藥物研發、氣候模擬、工業仿真的團隊，卻在為昂貴的 H100 顯卡發愁。這是一種巨大的社會效率損耗。

更可怕的是，這種風氣正在塑造整個行業的價值觀。“繞過限制”正在成為一種核心競爭力。 許多團隊招聘時，不再考察候選人的算法功底，而是考察其“如何快速注冊大量賬號”“如何繞過 Cloudflare 驗證”“如何利用規則漏洞薅羊毛”。當一家公司的核心競爭力是“鉆空子”時，它離被監管錘擊或被平臺封殺也就不遠了。

03

“狂歡”何時結束？

倒爺的“算力狂歡”已經看到拐點，甚至正在退潮。這一荒誕周期的終結，是供給端國產補位、基礎設施效率提升，以及需求端模型架構輕量化共同作用的結果。

算力供需格局從“全面緊缺”轉向“結構性錯配”。最直觀的信號是英偉達 H100 租金在8個月內從峰值8美元/小時跌至2美元，跌幅達70%，部分超算中心服務器利用率不足30%。隨著訓練算力供給過剩，單純囤卡倒賣的“貝塔行情”已終結，市場轉向“拼應用、比變現”的阿爾法階段。

以華為昇騰為代表的國產AI芯片已能實質性填補缺口。黃仁勛曾坦言英偉達在中國AI加速器市場份額已大幅縮水；2025年昇騰出貨約81.2萬張，占國產近半。DeepSeek V4 等前沿大模型已實現與昇騰全棧深度適配，推理性能表現優異，打破了“無CUDA不AI”的鎖死，讓市場有了選擇權。國家與企業正在推進“樞紐—區域—邊緣”多級架構和“東數西算”工程，通過統一調度平臺（如“算力超市”“算力銀行”）打通算力孤島。這讓需算力的企業能精準對接資源，提升利用率，降低用算門檻，從物理上壓縮了倒爺“二傳手”的生存空間。

當AI算力像水一樣廉價時，今天的倒爺會成為最后的接盤俠。

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