川普、孫宇晨都來當(dāng) AI 黃牛了，這門暴利生意的水有多深？

十六世紀(jì)，歐洲商船在大西洋上畫出了一個三角形的航線。

歐洲的布匹和槍炮流向非洲，換來人口；人口被運(yùn)往美洲的種植園，換來棉花和糖；棉花和糖再運(yùn)回歐洲，完成一次穩(wěn)賺不賠的循環(huán)。

這套臭名昭著的交換體系，后來被歷史教科書稱「三角貿(mào)易」。誰能想到，五個世紀(jì)后，一條結(jié)構(gòu)驚人相似的貿(mào)易鏈，正在互聯(lián)網(wǎng)上悄然成形。

在這條新航線上，全球南方的普通人提供身份信息，美國的 AI 實(shí)驗(yàn)室提供頂尖模型，中國開發(fā)者和企業(yè)提供需求，而其中一些連接這三者、從中賺取差價的中間層，被稱為「AI 中轉(zhuǎn)站」。

這門生意的起點(diǎn)，源于兩大難以跨越的限制。

OpenAI 自 2024 年 6 月起明確封禁中國大陸 IP，Anthropic 的服務(wù)條款同樣禁止向不支持地區(qū)銷售。支付是另一道門檻，主流海外模型廠商要求綁定 Visa 或 Mastercard，并通過嚴(yán)格的賬單地址核驗(yàn)，多數(shù)開發(fā)者被直接拒之門外。

「AI 中轉(zhuǎn)站」正是在這兩大限制的夾縫中生長出來的。他們用海外服務(wù)器充當(dāng)跳板，用人民幣支付替代外幣信用卡，把頂尖算力以「代購」的方式轉(zhuǎn)交給受限地區(qū)的用戶。

這門原本藏在灰色地帶里的生意，如今卻吸引了一批名人高調(diào)入場。

獵豹移動 CEO 傅盛推出了 Easy Router，打出權(quán)限模型八五折、DeepSeek-V4 定價低至官方四分之一的招牌。幣圈大佬創(chuàng)始人孫宇晨、懂王的家族企業(yè)也紛紛下場，可見這里面的水有多深、油水有多大。

今天，咱們就來聊聊，這門含淚血賺的暴利生意，背后到底有哪些套路？

只要膽子大，AI 中轉(zhuǎn)站也有自己的華強(qiáng)北

從技術(shù)上說，AI 中轉(zhuǎn)站就是一個架在用戶和大模型服務(wù)商之間的反向代理服務(wù)器。

用戶把請求發(fā)給中轉(zhuǎn)站，中轉(zhuǎn)站再轉(zhuǎn)發(fā)給 OpenAI 或 Anthropic 等模型廠商，取回結(jié)果后再交給用戶。按形態(tài)和受眾區(qū)分，當(dāng)前市場上的中轉(zhuǎn)站大致分三種類型：

第一種是面向普通用戶的「網(wǎng)頁鏡像站」，直接套一個網(wǎng)頁界面，用戶登錄即用。門檻最低，但也最不透明，你完全不知道請求最終流向了哪里。

第二種是面向開發(fā)者的「API 聚合分發(fā)平臺」，核心是把多家模型的異構(gòu)接口統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式，按 Token（詞元）計(jì)費(fèi)向下游轉(zhuǎn)售。

第三種是面向大型機(jī)構(gòu)的「企業(yè)級 AI 網(wǎng)關(guān)」，提供智能路由、全鏈路審計(jì)、數(shù)據(jù)脫敏和權(quán)限管控，代表產(chǎn)品有 Portkey，算是這個生態(tài)里相對規(guī)范的一層。

三種形態(tài)的技術(shù)底層有著共同的邏輯。以開源項(xiàng)目 One API 為例，它的 GitHub 星標(biāo)超過 3 萬，被大量商業(yè)平臺直接拿來二次開發(fā)，是許多中轉(zhuǎn)站市場事實(shí)上的底層基礎(chǔ)設(shè)施。

https://github.com/songquanpeng/one-api

它的運(yùn)作分三個核心模塊：

協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化：各家大模型的 API 格式大相徑庭，中轉(zhuǎn)站會在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層深度解包用戶請求，提取核心元素，重新打包成目標(biāo)模型要求的格式發(fā)送，并實(shí)時透傳流式輸出的數(shù)據(jù)塊，保證「打字機(jī)」效果不中斷。

Token 計(jì)費(fèi)攔截：中轉(zhuǎn)站在轉(zhuǎn)發(fā)過程中截取返回?cái)?shù)據(jù)包，統(tǒng)計(jì)實(shí)際消耗，再乘以自定義的「模型倍率」向用戶收費(fèi)。這套系統(tǒng)允許站長對不同模型設(shè)定差異化溢價，是商業(yè)變現(xiàn)的核心。

多賬號輪詢池：單個官方賬號有嚴(yán)格的頻率限制，中轉(zhuǎn)站通過維護(hù)大量底層 API Key，用輪詢算法分發(fā)流量。某個賬號被封或耗盡時，系統(tǒng)自動無縫切換到下一個。

技術(shù)門檻的持續(xù)下降，直接導(dǎo)致了市場上涌現(xiàn)了海量玩家。而中轉(zhuǎn)站能提供低價，背后也有著一套成本更低的算力獲取方式。

上游資源方通過利用云廠商新用戶免費(fèi)額度、濫用教育郵箱獲取折扣、在電商平臺批量倒賣企業(yè)賬號權(quán)益來壓低成本。更灰色的手段則包括批量注冊虛假賬號、盜刷跨國信用卡甚至竊取他人的 API Key。

最近隨著 Anthropic 引入 KYC 強(qiáng)制實(shí)名認(rèn)證，這條供給鏈又延伸出了新的分支。

中間商前往尼日利亞、肯尼亞、柬埔寨等地，以幾美元的報酬招募當(dāng)?shù)厝伺浜吓恼眨坎杉四樅妥C件信息，再以數(shù)十倍的價格轉(zhuǎn)售給國內(nèi)開發(fā)者。

這與此前在非洲采集虹膜數(shù)據(jù)的黑市邏輯如出一轍，將生物特征數(shù)據(jù)商品化的鏈條直接平移到了 AI 時代。不少業(yè)內(nèi)研究者都曾警告，今天被收割的面部信息，明天就可能被用于開設(shè)欺詐性金融賬戶，危害深遠(yuǎn)。

花買瑪莎拉蒂的錢，騎賽博共享單車

如果真能做到「一手交錢，一手交貨」，這門代購生意倒也算得上公道。但現(xiàn)實(shí)是，AI 中轉(zhuǎn)站提供的服務(wù)往往貨不對版，甚至可以簡單理解為「摻水」的貨。

2026 年 3 月，CISPA 信息安全研究中心發(fā)表了學(xué)界首次針對中轉(zhuǎn)站系統(tǒng)性安全審計(jì)的論文《Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs》。

https://arxiv.org/abs/2603.01919

研究者追蹤了 17 個曾被 187 篇正式學(xué)術(shù)論文引用的中轉(zhuǎn)站服務(wù)，進(jìn)行了全面測試。結(jié)論觸目驚心：45.83% 的節(jié)點(diǎn)通不過模型身份驗(yàn)證，說明其后臺運(yùn)行的并非宣稱的模型。

在醫(yī)學(xué)問答測試中，Gemini-2.5-flash 通過官方 API 的正確率為 83.82%，而通過影子 API（Shadow API）則跌至約 37%。在法律推理測試中，所有被測中轉(zhuǎn)站都比官方 API 落后 40 個百分點(diǎn)以上。

AIME 2025

具體來說，這種「貍貓換太子」的方式分兩種：

一是按官方原價收費(fèi)，后臺實(shí)際運(yùn)行低成本開源模型（例如打著 GPT-5 的幌子，實(shí)則偷偷替換為摻水的 Llama）；二是 趁模型迭代換代，悄悄把后臺切到更便宜的版本，價格卻不降反升。

圖片出自論文，由 AI 生成

價格和質(zhì)量在 AI 中轉(zhuǎn)站的黑市里完全是隨機(jī)分布的盲盒。論文的結(jié)論也顯示，價格比率對準(zhǔn)確率下降完全沒有預(yù)測力，選貴的中轉(zhuǎn)站并不能保護(hù)你免受模型替換的損失。

除了模型造假，賬單同樣存在貓膩。

2026 年 ACM 互聯(lián)網(wǎng)測量大會上的論文《Behavioral Consistency and Transparency Analysis on Large Language Model API Gateways》對真實(shí)商業(yè)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行測評，發(fā)現(xiàn)有網(wǎng)關(guān)實(shí)際收費(fèi)比預(yù)期計(jì)算高出 62.8%，但其上報的用量數(shù)據(jù)與其他平臺并無異常，用戶根本感知不到多出的錢去了哪里。

LLM API 網(wǎng)關(guān)架構(gòu)概覽，以及主要的透明度與一致性挑戰(zhàn)。

此外，部分網(wǎng)關(guān)還會進(jìn)行隱蔽的「上下文截?cái)唷埂榱斯?jié)省成本，它們在歷史消息超過隱性閾值后，悄悄丟掉早期內(nèi)容。

測試人員設(shè)計(jì)了一段 25 輪對話，模型在某些網(wǎng)關(guān)上到第 24 輪時已經(jīng)無法復(fù)述第 10 輪設(shè)定的信息。這意味著依賴長文檔分析或多輪對話的應(yīng)用，可能長期運(yùn)行在降級狀態(tài)。

簡而言之，你用的 AI 中轉(zhuǎn)站，很有可能就是花著最貴的錢，用著最蠢的模型，忍受它隨時變成擁有七秒記憶的金魚，最后用來干著最復(fù)雜的工作。

你拿 AI 寫代碼，AI 給你種木馬

講真，花冤枉錢買個「智障」模型頂多算是破財(cái)免災(zāi)，更需要注意的是，這些 AI 中轉(zhuǎn)站很有可能會盯上你的隱私數(shù)據(jù)。

用戶以為交給中轉(zhuǎn)站的只是一段請求，實(shí)際上交出去的是完整的雙向通信記錄。

AI 中轉(zhuǎn)站作為中間人，對每一條提示詞和每一段模型返回都擁有讀寫權(quán)限。灰色平臺可能把這些數(shù)據(jù)打包賣給 AI 訓(xùn)練公司或數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)商，賺取不菲的利潤。這就導(dǎo)致你既是客戶，也是產(chǎn)品本身。

更危險的是，數(shù)據(jù)經(jīng)過的中間節(jié)點(diǎn)往往不止一個。

中轉(zhuǎn)站的路由常常多層嵌套：你從電商平臺買的 API 訪問權(quán)限，背后的賣家可能從另一個聚合平臺采購，整個鏈路可能經(jīng)過四個以上的獨(dú)立節(jié)點(diǎn)。木桶短板理論誠不我欺，鏈條的安全性取決于最弱的那一環(huán)，一旦任何節(jié)點(diǎn)被攻破，上游的數(shù)據(jù)截留或篡改就已完成。

在《Your Agent Is Mine: Measuring Malicious Intermediary Attacks on the LLM Supply Chain》這篇論文中，研究者在沙盒中測試 428 個中轉(zhuǎn)站后發(fā)現(xiàn)：9 個正在向用戶注入惡意代碼，17 個觸發(fā)了 AWS 測試密鑰的盜用，甚至有 1 個直接抽走了研究者部署的私鑰錢包資金。

多跳路由的鏈條越長，中間任何一個節(jié)點(diǎn)出問題，污染就會沿鏈傳播，而終端的 Agent 很難判斷響應(yīng)是否經(jīng)過篡改。論文 https://arxiv.org/abs/2604.08407

一個被故意泄露的 OpenAI 密鑰迅速被中轉(zhuǎn)站復(fù)用，產(chǎn)生了逾 1 億 Token 流量。

今年 3 月發(fā)生的 LiteLLM 事件更是暴露了攻擊規(guī)模。黑客通過依賴包漏洞潛入這個主流開源框架，波及超過 4.6 萬個開發(fā)環(huán)境。此外，更有高級黑客將木馬控制指令（C2）偽裝成正常的 AI 對話提示詞發(fā)給中轉(zhuǎn)站，借助合法通道繞過傳統(tǒng)防火墻。

一個惡意 Router 坐在 Agent 和模型之間，既偷看請求與響應(yīng)里的敏感信息，又在返回給 Agent 之前往響應(yīng)里注入惡意內(nèi)容。

當(dāng) AI 從聊天工具進(jìn)化為能自主執(zhí)行代碼的智能體（Agent），風(fēng)險又多了一個維度。

惡意中轉(zhuǎn)站能在 shell 命令抵達(dá)執(zhí)行層前，把安裝包替換成同名惡意包。甚至還有「條件投遞」變種：前 50 次請求正常，第 51 次才激活注入。對于自動執(zhí)行模式的 Agent 來說，最基礎(chǔ)的載荷注入就已足夠致命。

值得一提的是，中轉(zhuǎn)站的破壞范圍不止于直接用戶。《Real Money, Fake Models》論文統(tǒng)計(jì)顯示，187 篇引用影子 API 的論文中，62% 發(fā)表在 ACL、CVPR 等頂級學(xué)術(shù)會議上。

這些使用假模型進(jìn)行的評測或漏洞分析，導(dǎo)致了嚴(yán)重的學(xué)術(shù)信任危機(jī)。若其中 30% 需要重新執(zhí)行，總損失就在 11.5 萬到 14 萬美元之間，近 6000 篇后續(xù)研究的有效性也隨之存疑。

這門靠「信息差套利」維持的生意，終將走向不可持續(xù)的終點(diǎn)。

一方面，境外未備案模型向境內(nèi)提供服務(wù)觸碰了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，給站長帶來了極大的非法經(jīng)營風(fēng)險；企業(yè)用戶一旦因此發(fā)生敏感數(shù)據(jù)泄露，也將面臨嚴(yán)厲的法律制裁與行政處罰。

另一方面，隨著國產(chǎn)大模型的能力呈現(xiàn)井噴式爆發(fā)，不僅在各項(xiàng)榜單上開始追平甚至反超海外巨頭，更是在價格上掀起了腥風(fēng)血雨——API 接口的價格被硬生生打到了海外廠商的幾十分之一，甚至直接開啟了「免費(fèi)時代」。

當(dāng)擰開水龍頭就能喝到干凈便宜的水，那些在暗巷里倒賣高價水還要摻假下毒的營生，自然也就迎來了他們的謝幕。存活下來的黑心平臺，未來也只會進(jìn)入「大逃殺」模式：要么更加瘋狂地?fù)剿⑼禂?shù)據(jù)來維持暴利；要么趁著資金鏈還沒斷裂，拔網(wǎng)線關(guān)服提桶跑路。

十六世紀(jì)的三角貿(mào)易靠的是信息不對稱和地理隔絕，最終因貿(mào)易透明化和監(jiān)管而終結(jié)。AI 中轉(zhuǎn)站賴以生存的同樣是地區(qū)封鎖和不對稱信息。不同的是，這一次，被販賣的不只是模型算力，還有身份、隱私、信任，以及無法預(yù)估的后果。

*封面由 AI 生成

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