AI行业周评：模型出海、算力突围、AI成神

这个国庆假期，AI 行业一天没歇。

国产模型出海商业化取得重大进展，并且在算力限制层面开始突围。OpenAI一口气放出700多篇数学论文，也重点披露了模型安全问题。

01 国产模型出海的三条商业化通路

10 月 6 日，智谱 GLM-5.3 上架AWS Bedrock；两天前，它刚被Cursor接入了API。Kimi走得更快，K3 已于 9 月 18 日登陆Bedrock，9 月 30 日起还能在 OpenAI 的企业版本Codex 里直接调用。路透社披露，Kimi还在和微软、谷歌谈判上架事宜，向云厂商要价分成最高30%。

爱分析认为，上述通路将是国产模型出海的最核心三种模式。

第一种，云厂商托管。智谱、Kimi上架AWS Bedrock的案例中，云厂商提供算力和销售渠道，收入也先进云厂商口袋，再分给模型厂商。模型厂商零算力成本，收入即利润，代价是拿小头。

第二种，经推理服务商中转。Codex案例中，海外推理服务商Baseten提供算力，OpenAI为销售渠道。企业付钱给OpenAI，OpenAI转包给Baseten，Baseten再与模型厂商分。交易链路上多了一层，模型厂商到手收入预计比云厂商托管更少，但依然收入即利润。

第三种，直连应用。Cursor案例中，Cursor是销售渠道，模型厂商需要自己提供算力服务。预计未来，Cursor肯定会从交易中抽成。此模式中，模型厂商收入体量最高，毛利率高低完全取决于自身的定价。

这三条通路，彻底打开了中国开源模型的出海市场，海外收入不再依赖自建算力节点。为此，智谱已把年末ARR指引上调到30亿美元。

毛利率层面，预计国产模型厂商出海毛利率并不比国内更乐观。

一方面，国产模型厂商肯定会采取低价策略占领更大的海外市场；另一方面，海外多了一笔销售渠道开支，这在国内并不需要。

渠道成本可以参考Anthropic，2025年其付给云厂商的渠道费率约16%，2026年已经上升至20-30%，国产模型厂商的渠道费率只会更高。

02 算力突围：租、建、造

腾讯拟以70亿美元，经甲骨文在东南亚租下约10万颗先进 AI 芯片的使用权，租约5年，预付30%。根据租价推算，此次租赁的大概率是英伟达的H100以及H200，不是最新的Blackwell。

阿里在西班牙谈供电，准备自建海外数据中心。

DeepSeek走得更彻底，国庆前开源了昇腾平台的全套软件工具链。

腾讯采取租的方式，买的是时间。现行美国出口管制只管芯片入境，不管海外云调用，但这个窗口预计也即将关闭，所以此次腾讯通过长约锁定，赶在规则收口前再抢一些算力。

阿里采取的是自建的方式，底气在自研芯片平头哥和云基础设施层面的长年积累，通过海外AIDC直接服务全球客户。

DeepSeek选择造生态，虽然它不造芯片，但把在英伟达上打磨成熟的整套工具链原样搬到昇腾，寄希望于国产算力在未来顶得上。

爱分析认为，腾讯租这条路注定是过渡，美国众议院已经通过法案要管远程云访问，商务部在起草新规，拟禁止中资在第三国租算力。阿里通过芯片自建AIDC、DeepSeek通过生态锁定国产算力，是更为长久的做法。

未来，在算力层面的路线选择，直接决定各家Token成本曲线，进而影响到最终定价与市占率。

03 模型安全到底是什么问题

OpenAI近期又披露了新的模型安全事件。训练和评测中的模型越权访问了SEC、人口普查局、澳大利亚医保统计门户等100多家机构的系统，已逐一通报，并在澳参议院听证会上致歉。这些事件都没有波及对外的生产服务，严重度不高。但旗舰模型GPT-6.1 Astra因为欺骗行为和越权执行，发布前被撤回。

需要注意的是，这些不是模型主动发起的黑客攻击，而是模型执行任务时走捷径误打误撞碰到的。

比如，要求Agent查一个政府数据，公开渠道查不到，它就通过网站的意见反馈入口发指令，偶然发现可以直接让后台服务器替它执行；或者看到公网上泄露的密钥，就直接使用读取信息。

这些都是普通的系统安全漏洞，早就存在，大概率也早被其他黑客使用过。而且，这些安全问题集中在评测环节，在该环节模型没有完整的安全护栏，发生越权行为并不难理解。在生产环境护栏齐全的状态下，并没出过同类事故。

爱分析认为，模型没有表现出黑客意图，事故集中在护栏缺位的评测环节，生产环境一次都没出事。因此，模型安全问题只是反映出，黑客门槛被模型能力拉平了。

过去越权需要黑客技能，现在黑客技能并不难实现，Agent在执行任务过程中就可能无意中触发越权行为。

而且这类安全事件实际损失有限，只动了公开数据，没有个人数据被窃的证据。因此，模型安全带来的影响主要是加强了安全护栏的普及程度，比如英伟达把Agent运行时监控做成了DPU级产品。

04 数学领域，AI正在成为人类的神

AI在黑客领域没有超越人类，但在数学领域可能已经超过了。

10 月 7 日早上，OpenAI 在 GitHub 一口气放出 722 篇数学手稿，分成 372 个结果族，覆盖理论计算机科学、数论、几何、数学物理等 17 个领域，里面有准黎曼假设、Mahler 猜想这些老问题的进展。

成果出自一个尚未发布的内部模型，平均每个结果耗掉约 3 小时 ChatGPT Pro 级别的算力。部分证明已经翻成 Lean 形式化版本，没翻的部分OpenAI认为可能有错误。预计这些数学手稿的证明，需要数学社区季度乃至年级别的时间。

爱分析认为，该事件更深的影响是，数学的正确性和可理解性第一次脱钩了。过去，AI负责证明，人类来审稿。未来，Lean保证证明是对的，但人可能读不懂，也从中学不到东西。

在数学圈已经在推演这样的未来，AI是神，人类刚开始还能当祭司，验证和诠释AI给出的神谕。逐渐的，人类连验证和诠释也做不了，能做的只剩下像僧侣一样，对着永远无法企及的真理冥想。

数学也许只是第一个领域，未来软件等其他领域同样如此。