本文來自微信公眾號(hào)： 科工力量 ，作者：科工力量
9月9日，商務(wù)部發(fā)言人在回答記者提問時(shí)，強(qiáng)烈駁斥了美國所謂中國人工智能企業(yè)從事“工業(yè)規(guī)?！闭麴s美國模型的指控，強(qiáng)調(diào)相關(guān)指控“于事無憑、于法無據(jù)”。
商務(wù)部表示，模型蒸餾是全球人工智能企業(yè)普遍采用的中性技術(shù)手段，美國企業(yè)同樣大量使用中國模型開展蒸餾；如果美方以打擊蒸餾為名，采取措施遏壓中國人工智能企業(yè)，中方必將予以反制。
商務(wù)部駁斥美方言論
商務(wù)部的回應(yīng)，針對(duì)的是美國三個(gè)部門一天前發(fā)布的公告。9月8日，美國國家安全局、網(wǎng)絡(luò)安全與基礎(chǔ)設(shè)施安全局、聯(lián)邦調(diào)查局聯(lián)合發(fā)布網(wǎng)絡(luò)安全公告，指責(zé)DeepSeek、月之暗面、阿里巴巴、MiniMax、階躍星辰和智譜等中國人工智能企業(yè)，自2024年底以來對(duì)Claude、GPT、Gemini和Grok等美國前沿模型開展“工業(yè)規(guī)?！钡恼麴s活動(dòng)。
這三個(gè)部門認(rèn)為，中國企業(yè)通過多個(gè)渠道獲取模型輸出，共用批量購買的高級(jí)賬戶，繞過地域和訪問限制，以更低成本訓(xùn)練自己的模型。公告還聲稱，這些活動(dòng)侵犯了美國企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，并可能增強(qiáng)中國的軍事和網(wǎng)絡(luò)攻擊能力。
事實(shí)上，關(guān)于中美企業(yè)相互蒸餾模型的討論由來已久。過去，圍繞模型輸出能否用于訓(xùn)練、調(diào)用行為是否違反用戶協(xié)議的爭議，主要被視為企業(yè)之間的商業(yè)糾紛，相關(guān)法律邊界也尚無統(tǒng)一定論?，F(xiàn)在，美國三個(gè)安全和執(zhí)法機(jī)構(gòu)直接下場，把企業(yè)服務(wù)條款、模型商業(yè)利益與國家安全捆綁在一起，以國家安全的名義介入商業(yè)爭議。
更重要的是，美國這場爭論表面上圍繞模型蒸餾，真正指向的卻是另一個(gè)問題：在對(duì)華芯片和算力限制仍未能阻止中國AI快速發(fā)展的情況下，美國試圖直接干預(yù)中國模型的發(fā)展，企圖壓制中國AI的追趕勢頭。
一場商業(yè)焦慮，被送進(jìn)安全部門
美國企業(yè)真正緊張的，恐怕不只是模型蒸餾本身。
過去幾年，美國頭部大模型公司逐漸形成了一套清晰的商業(yè)邏輯：投入數(shù)百億美元購買芯片、建設(shè)數(shù)據(jù)中心，訓(xùn)練性能最強(qiáng)的閉源模型，再通過高價(jià)會(huì)員訂閱和API調(diào)用收費(fèi)，把巨額投入包裝成資本故事，并轉(zhuǎn)化為持續(xù)收入。
在這套模式中，領(lǐng)先優(yōu)勢與高價(jià)格相互支撐，共同構(gòu)成商業(yè)壁壘。只有模型明顯更強(qiáng)，企業(yè)客戶才愿意長期支付更高的Token費(fèi)用；只有模型保持封閉，開發(fā)者才必須留在服務(wù)商的API和云平臺(tái)里。
這套邏輯也被資本市場直接寫進(jìn)了估值。OpenAI已經(jīng)秘密遞交上市申請(qǐng)，目標(biāo)估值最高達(dá)到1萬億美元；Claude背后的Anthropic，估值甚至達(dá)到2萬億美元。
我們可以粗略估算一下：假設(shè)市場成熟后，兩家公司的凈利率達(dá)到25%、市盈率達(dá)到30倍，那么要支撐這兩檔估值，兩家公司的年收入分別需要達(dá)到約1330億美元和2670億美元，年凈利潤則要分別達(dá)到約333億美元和667億美元。
這意味著，兩家公司不僅要把收入再擴(kuò)大三到四倍，還必須從目前高投入、低毛利甚至虧損的狀態(tài)，轉(zhuǎn)變?yōu)槔麧櫬式咏笮蛙浖镜钠髽I(yè)。
資本顯然不是按照成本—利潤關(guān)系給出如此高的估值，它押注的是兩家AI公司未來壟斷“智能入口”的故事：當(dāng)企業(yè)在寫代碼、分析數(shù)據(jù)和處理日常工作時(shí)都依賴這些模型，OpenAI和Anthropic便可以像云平臺(tái)一樣，持續(xù)按照Token收費(fèi)。只要它們的閉源模型始終領(lǐng)先，這個(gè)資本故事就能一直成立。
但中國模型正在同時(shí)松動(dòng)這兩個(gè)支點(diǎn)。
斯坦福大學(xué)《2026年人工智能指數(shù)報(bào)告》稱，中美頂尖模型的性能差距已經(jīng)“實(shí)際上閉合”。截至今年3月，美國領(lǐng)先模型的優(yōu)勢只剩2.7%。同一份報(bào)告還顯示，2025年美國私人AI投資達(dá)到2859億美元，是中國124億美元的23倍以上。也就是說，美國以遠(yuǎn)超中國的資本投入，換來的卻只是與中國模型相差無幾的能力。
更重要的是，中國企業(yè)正在把模型的使用價(jià)格壓到很低的水平。DeepSeek今年將V4-Pro的API價(jià)格永久下調(diào)75%；阿里云國際站的Qwen3.8-Flash，每百萬Token的輸入和輸出價(jià)格分別為0.15美元和0.47美元；智譜GLM-5.3-Flash首輪優(yōu)惠結(jié)束后，標(biāo)準(zhǔn)價(jià)格也只有0.15美元和0.5美元。月之暗面Kimi K3的價(jià)格稍高，每百萬Token的輸入和輸出價(jià)格分別為3美元和15美元，但仍明顯低于同檔美國閉源模型，并已采用開放權(quán)重模式，供開發(fā)者下載和修改。
中國企業(yè)的低價(jià)、高效切入，足以改變企業(yè)客戶的計(jì)算方式：如果一個(gè)開放模型已經(jīng)能夠完成八成甚至九成的任務(wù)，成本卻低得多，還能部署在企業(yè)自己的服務(wù)器上，那么剩下的一點(diǎn)性能差距，還值不值得用數(shù)倍價(jià)格去購買？
外媒在分析Kimi K3引發(fā)的市場波動(dòng)時(shí)，就把問題指向了美國AI產(chǎn)業(yè)的投入邏輯：當(dāng)市場上出現(xiàn)“更便宜、性能接近、還可以下載”的模型，投資者便會(huì)重新審視美國企業(yè)為芯片和數(shù)據(jù)中心投入的巨額資本，是否還能帶來足夠高的回報(bào)。
這才是“蒸餾”指控背后真正的商業(yè)壓力。
中國模型不只是在模型榜單上追趕，也在用低價(jià)和開放權(quán)重削弱閉源模型的溢價(jià)，讓AI更接近普惠基礎(chǔ)設(shè)施，而不是淪為少數(shù)企業(yè)和少數(shù)人的昂貴智能玩具。
美國頭部實(shí)驗(yàn)室花重金建立的能力，如果很快變成全球開發(fā)者都能低成本調(diào)用、下載和二次開發(fā)的公共底座，受到?jīng)_擊的就不只是一次API收入，而是閉源模型、云平臺(tái)和開發(fā)者生態(tài)共同構(gòu)成的護(hù)城河，以及建立在這道護(hù)城河之上的資本故事。
當(dāng)美國企業(yè)無法再只靠產(chǎn)品性能和定價(jià)維持這道護(hù)城河，把競爭對(duì)手定義為安全威脅，就成了一種選擇。
蒸餾不是中國企業(yè)發(fā)明的“偷師術(shù)”
即便暫且不談背后的利益博弈，只看模型蒸餾技術(shù)本身，美國三個(gè)部門及相關(guān)企業(yè)的指控也站不住腳。
模型蒸餾大致可以分為傳統(tǒng)蒸餾和黑盒蒸餾。無論哪種模式，都屬于當(dāng)下AI行業(yè)常見且有用的技術(shù)手段。
傳統(tǒng)蒸餾可以理解為“大模型帶小模型”。能力更強(qiáng)的教師模型先回答大量問題、生成推理過程或給出評(píng)分，再用這些結(jié)果訓(xùn)練體量更小、運(yùn)行成本更低的學(xué)生模型。學(xué)生模型不需要復(fù)制教師模型的源代碼和參數(shù)，也能學(xué)習(xí)其解題方式和輸出規(guī)律。
黑盒蒸餾則是指學(xué)生模型無法看到教師模型的內(nèi)部參數(shù)，只能通過API向其大量提問，再使用返回的答案訓(xùn)練自己的模型。美國此次指控的，正是這類做法。
即便退一步，按照美國所謂“黑盒蒸餾”的口徑，這也不是中國企業(yè)獨(dú)有的做法。
英偉達(dá)2025年發(fā)布Llama Nemotron Super 49B v1.5時(shí)，曾在技術(shù)博客中明確披露：該模型使用了超過2600萬條合成數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由阿里Qwen3 235B和DeepSeek-R1 671B生成，覆蓋推理、代碼、數(shù)學(xué)、對(duì)話和工具調(diào)用等任務(wù)。英偉達(dá)的Llama-Nemotron技術(shù)論文更直接把DeepSeek-R1稱為“教師模型”，并把學(xué)習(xí)其推理軌跡的過程稱為蒸餾。
按照如今美國公告的寬泛敘事，美國企業(yè)使用中國開放模型生成數(shù)據(jù)，是正常的技術(shù)學(xué)習(xí)；中國企業(yè)調(diào)用美國模型學(xué)習(xí)能力，卻可以被描述為“工業(yè)規(guī)模攻擊”。差別不在技術(shù)本身，而在于美國是否愿意承認(rèn)，其他國家同樣擁有利用規(guī)則學(xué)習(xí)和追趕的權(quán)利。
有趣的是，這種擴(kuò)大化的做法，連美國科技行業(yè)內(nèi)部也不完全認(rèn)同。
今年7月，微軟官網(wǎng)公開了一封由英偉達(dá)、微軟、Meta、IBM、OpenAI、Google等企業(yè)和機(jī)構(gòu)共同簽署的公開信。信中特別提出，政策制定者不應(yīng)把合法的模型開發(fā)技術(shù)與侵占行為混為一談。公開信承認(rèn)，從閉源模型中非法獲取商業(yè)價(jià)值的行為確實(shí)需要處理，但應(yīng)當(dāng)通過有針對(duì)性的法律和商業(yè)框架解決，而不是全面限制對(duì)AI創(chuàng)新具有重要作用的蒸餾技術(shù)。
這恰恰說明，爭議的邊界原本可以劃得很清楚。
如果有人使用虛假身份開戶、盜用支付方式或繞過技術(shù)限制，可以依據(jù)合同、反欺詐法律和數(shù)據(jù)規(guī)則逐案處理。但違反一家企業(yè)的服務(wù)條款，不會(huì)自動(dòng)等同于竊取國家機(jī)密；正常使用模型輸出開展研究，也不能僅僅因?yàn)槭褂谜邅碜灾袊?，就被預(yù)設(shè)為國家安全威脅。
美國安全機(jī)構(gòu)現(xiàn)在做的，正是把這條原本可以逐案判斷的邊界，改寫成面向中國企業(yè)的整體性風(fēng)險(xiǎn)判斷。
從限制芯片，到限制“誰能學(xué)習(xí)”
商務(wù)部此次回應(yīng)的核心，也正在于此。
美國三個(gè)部門在公告中提出的防御思路，包括加強(qiáng)用戶身份驗(yàn)證、監(jiān)控異常調(diào)用、識(shí)別多個(gè)賬戶之間的關(guān)聯(lián)，并推動(dòng)模型企業(yè)、云服務(wù)商與政府部門共享風(fēng)險(xiǎn)信息。單獨(dú)看，每一項(xiàng)都可以被解釋為平臺(tái)風(fēng)控；連在一起，卻可能形成一套針對(duì)特定國家和企業(yè)的模型訪問制度。
這套制度的關(guān)鍵，不只是限制誰能登錄，而是改變模型輸出的性質(zhì)。原本，API是企業(yè)付費(fèi)購買的信息服務(wù)；按照新的安全敘事，模型返回的答案也被視為一種需要控制流向的技術(shù)能力。平臺(tái)審查的標(biāo)準(zhǔn)將不再只是某次調(diào)用是否違規(guī)，還包括用戶來自哪里、隸屬于哪家企業(yè)，以及這些輸出未來可能被用于什么目的。
這相當(dāng)于把芯片出口管制中的“最終用戶審查”，復(fù)制到了模型接口上。模型公司負(fù)責(zé)識(shí)別和封禁賬戶，云服務(wù)商負(fù)責(zé)追蹤算力與支付來源，安全機(jī)構(gòu)則匯總風(fēng)險(xiǎn)信息并提供政策依據(jù)。企業(yè)的服務(wù)條款由此不再只是商業(yè)合同，而可能成為管制模型能力出口的第一道規(guī)則。
過去，美國通過限制GPU和高帶寬內(nèi)存出口，壓縮中國企業(yè)能夠獲得的算力；現(xiàn)在又試圖通過賬戶審查、API封禁和跨平臺(tái)追蹤，控制模型輸出能夠流向哪里、被誰吸收。
前者控制的是生產(chǎn)智能所需的硬件，后者控制的是智能擴(kuò)散和再生產(chǎn)的過程。背后的管理思路其實(shí)一以貫之：利用各種行政手段限制中國AI發(fā)展。
但模型能力畢竟不同于芯片。芯片可以被海關(guān)和出口許可截?cái)?，知識(shí)一旦轉(zhuǎn)化為論文、代碼、開放權(quán)重和合成數(shù)據(jù)，就會(huì)被不斷復(fù)制和重新組合。美國收緊閉源模型訪問，能夠增加部分中國企業(yè)獲取海外模型輸出的成本，卻難以阻止技術(shù)擴(kuò)散，反而會(huì)加快中國企業(yè)擺脫美國API、轉(zhuǎn)向國產(chǎn)模型和開放生態(tài)。
換言之，當(dāng)芯片和算力限制已經(jīng)無法阻止中國AI追趕，美國又把手伸向了模型接口。但美國封得住API，封不住技術(shù)擴(kuò)散；最后被擋在中國AI生態(tài)之外的，反而可能是美國模型自己。