*图片来自即梦
“ 我们正在经历一场‘低水平创新’的 AI 大逃杀。”
作者 | 小羊
编辑｜云舒
出品｜极新
2026 年初春，如果你打开闲鱼或者某些加密社群，可能会误以为进入了一个赛博朋克版的“西单图书大厦”。货架上琳琅满目，明码标价，只是商品变了：一个即梦的老会员账号标价 18888 元，附带终身免费算力；某海外大模型的无限镜像站邀请码被拆分成“周卡”“月卡”出售，像极了当年网吧的充值点卡；甚至有人专门兜售“提示词工程”的代操作服务，声称只要 5000 元，就能让小白做出诺奖级别的科研图表。
这不是科幻小说里的情节，而是当下中国 AI 创投圈最真实的毛细血管。
两年前，当 ChatGPT 引爆这一轮技术革命时，北京中关村、深圳湾和杭州未来科技城则是另一番景象：一群极客彻夜不眠地调试参数，投资人拿着TS蹲守在算力集群机房门口，人们谈论的是 AGI、Transformer 架构的优化、以及下一个技术奇点。那是属于工程师和底层架构师的黄金时代。
但如今，喧嚣依旧，底色已变。如果你仔细审视当下的 AI 赛道，会发现一个令人不安的事实，真正的技术突破在放缓，而“绕过限制”的手艺在狂飙。
01
当 AI 创业从“创造价值”转向“转移价值”
如果说互联网上半场的创业是“修桥铺路”，AI 时代的创业本该是“炼丹铸剑”。但现实往往更具讽刺意味。
目前的 AI 盈利图谱正在发生严重的结构性扭曲。在 2024-2025 年，最赚钱的 AI 公司可能不是那些拥有顶尖算法团队的独角兽，而是那些掌握了“稀缺资源分配权”的中间商。这种商业模式的核心极其古老，甚至称不上创新，只是利用信息差和监管套利来赚取差价。
这构成了当下 AI 地下经济的三个主要支柱。
首先是“身份与通道的贩售”。 随着各国对大模型数据合规的监管收紧，以及头部厂商为了控制成本而实施的严格配额制，一个拥有高阶权限的美国手机号、一张未被标记的信用卡、一个即梦或类似平台的早期内部账号，变成了硬通货。闲鱼上炒到两万的账号，买的不是账号本身，而是它背后附带的“低成本算力”和“绕过风控的特权”。这本质上是在倒卖平台补贴和钻政策空子。
其次是“内容的二道贩子”。 市面上流通着大量所谓的“大模型深度研究报告”。如果你去扒源码，会发现 90% 的内容来自开源论文的机翻，或者是官方 API 文档的重新排版。这些报告在知识星球、付费社群里被层层转卖，从 9.9 元的入门课到 9999 元的私董会，构建了一个庞大的焦虑变现产业链。买家以为买的是认知，实际上买的是安慰剂。
最后是“技术的伪应用”。 大量的 AI 应用层创业公司，做的其实是“套壳”。它们没有训练能力，甚至没有微调能力，只是简单地调用几个 API，包装成一个“行业垂直模型”，然后去向传统企业兜售高昂的 SaaS 服务。更有甚者，直接搭建镜像站，将海外的先进模型通过反向代理拉回国内，以此收取“加速费”或“会员费”。
当一个创业者发现，与其花一年时间优化模型推理速度，不如花一周时间搞定一批低价算力账号转手卖掉来钱快时，这个行业的资源配置就出了问题。资本和人才不再涌向最难啃的硬骨头，而是涌向最容易变现的灰色地带。
02
虚假繁荣下的“逆淘汰”机制
经济学中有一个经典概念叫“格雷欣法则”（Gresham's Law），即劣币驱逐良币。在当下的 AI 创投圈，这一现象正以惊人的速度上演。
国内大模型公司曾面临类似局面，有的公司因GPU服务器未能按时到货，导致算力履约延后，影响了模型迭代节奏；甚至不得不花费巨资来锁定并不确定的交付，且仍面临供应链波动风险。也有顶尖企业在开发新一代模型时，因无法获取足量英伟达GPU而陷入瓶颈，只能通过投资方秘密供应或壳公司接入公有云来获取资源。
而“倒爷”们则恰恰相反。甚至有上市公司自己不做模型，而是转型做“算力渠道商/掮客”——帮客户找卡、谈价、走账，赚信息差和资金成本差。只要紧缺持续，这个生意就能转，且不需要重资产运维和技术积累。
健康的创业生态应该是技术驱动产品，产品满足需求，需求产生利润，利润反哺研发。但在当前的“倒爷模式”冲击下，这条链路断裂了。
首先是对技术信仰的瓦解。 对于真正的 AI 科学家和工程师来说，看到同行靠倒卖账号赚得盆满钵满，而自己苦心打磨的产品却因为算力成本高昂难以为继，是一种巨大的心理打击。当“投机取巧”成为最高效的生存策略，谁还愿意坐冷板凳？
其次是对市场认知的混淆。 对于投资人和普通用户而言，这种“万物皆可卖”的繁荣极具欺骗性。它制造了一种流动性充沛的假象。很多不具备技术鉴别能力的投资人，会被某些“套壳”公司漂亮的营收数据所迷惑。因为这些公司卖的不是软件，是服务包和账号，现金流确实好。但这就像是2017年数字货币交易所的建站潮——基础设施还没完善，倒卖交易所模板的先发财了。一旦平台封禁了违规账号、或者海外模型更改了 API 定价策略，这些建立在沙丘上的城堡会在瞬间崩塌。
最后是资源的错配。 算力本该是 AI 时代的“电力”，输送到最需要它的工厂（模型训练）。但现在，大量的高端算力被囤积在中间商手中，用于转售炒作，或者运行着毫无意义的低质量生成任务（比如批量生成垃圾 SEO 文章、洗稿）。真正需要算力来做药物研发、气候模拟、工业仿真的团队，却在为昂贵的 H100 显卡发愁。这是一种巨大的社会效率损耗。
更可怕的是，这种风气正在塑造整个行业的价值观。“绕过限制”正在成为一种核心竞争力。 许多团队招聘时，不再考察候选人的算法功底，而是考察其“如何快速注册大量账号”“如何绕过 Cloudflare 验证”“如何利用规则漏洞薅羊毛”。当一家公司的核心竞争力是“钻空子”时，它离被监管锤击或被平台封杀也就不远了。
03
“狂欢”何时结束？
倒爷的“算力狂欢”已经看到拐点，甚至正在退潮。这一荒诞周期的终结，是供给端国产补位、基础设施效率提升，以及需求端模型架构轻量化共同作用的结果。
算力供需格局从“全面紧缺”转向“结构性错配”。最直观的信号是英伟达 H100 租金在8个月内从峰值8美元/小时跌至2美元，跌幅达70%，部分超算中心服务器利用率不足30%。随着训练算力供给过剩，单纯囤卡倒卖的“贝塔行情”已终结，市场转向“拼应用、比变现”的阿尔法阶段。
以华为昇腾为代表的国产AI芯片已能实质性填补缺口。黄仁勋曾坦言英伟达在中国AI加速器市场份额已大幅缩水；2025年昇腾出货约81.2万张，占国产近半。DeepSeek V4 等前沿大模型已实现与昇腾全栈深度适配，推理性能表现优异，打破了“无CUDA不AI”的锁死，让市场有了选择权。国家与企业正在推进“枢纽—区域—边缘”多级架构和“东数西算”工程，通过统一调度平台（如“算力超市”“算力银行”）打通算力孤岛。这让需算力的企业能精准对接资源，提升利用率，降低用算门槛，从物理上压缩了倒爷“二传手”的生存空间。
当AI算力像水一样廉价时，今天的倒爷会成为最后的接盘侠。
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