中转站 · 赛博走私？

过去十期节目里，我讲了非常多 AI 的内容。每一期随着技术上的变化，我都会对不同的模型、或者模型的应用做一些评论。

有时候我说国外的模型比较好——因为 Fable 或者 Opus 4.8 当时确实挺好的——评论区就会有人骂我崇洋媚外，说我不理解中国人需要的模型是 DeepSeek。有时候我说豆包好，就会有人质问我：“我很难想象你是一个正儿八经做投资的人，麻烦你去吃点细糠。“当我表达了一些对千问或者通义的疑问，又会有人跑来问：为什么我不支持中国国产模型？为什么我不喜欢中国大厂？为什么我对阿里有偏见？

所以不管我说谁好谁坏，好像都会惹来一些争议。

这些黑粉评论里，大部分我都可以理解。唯独有一条，真正让我停住了脚步，非常认真地看了一下。

他们说我在”做中转站的生意”。

那个时候我其实不太了解什么是中转站。实话实说，到今天为止我从来没有用过中转站，我都是自己直连的。

可是当别人说我是卖中转站的时候，我还是好奇地去研究了一下。我这才意识到，原来在我的视频下面经常会有一些人打小广告，而这些小广告主其实都是做中转站的，想在我的视频下面蹭点流量，像牛皮癣一样贴广告。

但你知道，我这种小博主是希望做数据的。如果别人给了这种评论，我是不会随便删掉的——你想想，我一共可能就两条评论，删了这个”牛皮癣”，我就只剩一条了，约等于互动率直接暴跌 50%，我肯定不能接受啊。

所以我就把他们的评论都留下来了。结果大家发现这个 UP 主居然不删评论，中转站的广告就越贴越多。对此我也无所谓，反正是刷评论、刷互动嘛。

直到后来，有一个站长突然加了我的微信，说想来找我打广告。

哎哟，这就有点意思了。

下面这些不是他的广告。是我跟他聊的那些事情。

货源：八成到九成来自”号池”

先把这门生意拆解一下。

正常情况下，你要用 Claude API 或者它的订阅计划，得去官网注册，还要有一张过得了风控的国际信用卡，账单地址还得对得上。所以在过去的一段时间里，很多人遇到了困难，用不上这个服务。

那么中转站是怎么做的呢？中转站就是在你和官方之间插了一层：你把钱付给他，他给你一个 key，你的请求先到他的服务器，再由他发到官方。

技术上其实一点都不神秘，整个行业大部分人跑的都是同一套开源软件，等于是一个收银台加一个路由器，中间按倍率来进行结算——这就非常有意思了。

我问他货源大概从哪里来，他说 80% 到 90% 其实是”号池”，剩下的按他的原话说是”看缘分”，看能不能拿到比较大的官方 key。

（号池，就是一堆买来的订阅账号攒成一个池子，请求进来轮流分给它们跑。）

我一开始不太理解为什么会这样。因为我知道在美国，有些官方渠道能拿到更大的量——比如像 Anthropic，会给某些公司或教育机构一些优惠策略：买一亿送两亿，或者买一亿只收五千万，能以半价卖给特定的公司或渠道。所以理论上来说，官方渠道的量更大、更稳定，也更干净。

后来我问他为什么官方渠道反而是零头，他解释得很清楚：

官方额度用不完的人，关系好也就给你五折。比如刚才说的一亿 token 以五千万卖出，假设你跟官方渠道关系好，他可能两千五百万转卖给你。这虽然皆大欢喜，但五折对中转站来说赚的钱根本不够。中转站追求的往往是一折甚至零点几折的价格，这种价格基本上不可能从官方渠道流出，所以肯定得用一些技术手段。

听完我就理解了。这门生意现在的毛利结构和市场结构，其实已经把合法进货完完全全排除掉了。中转站不是随便想做灰色，而是结构上不得不做灰色。 我之前理解的那种官方额度，与其说是货源，不如说是缘分。

数据：一万家里，大概一千家在卖

第二个问题是数据留痕这件事，对方并没有隐瞒。只要 input、output 过了一遍服务器，数据其实就会留下来。至于这个数据卖不卖，他说主要是看良心。

关于这个情况我问了几个具体的问题。

中国有多少家中转站？ 他的说法是至少接近一万家，可能没有小一万也有大几千。而在卖数据的——真正可能会卖用户数据的——他估计接近 10%，也就是一千家左右。按他的原话说，中转站门槛很低，属于比较泛滥的行业，从业者的职业道德参差不齐，只要有利益在就有可能会卖。

有人向他定制过数据。 这里有个很核心的细节：曾经有人找到他，要求提供四十五岁到五十五岁美国女性区间的对话数据。他说他给不到。

我当时听完挺震惊的。之前我听过一个都市传说，说有模型公司在购买这类数据；但当这种具体需求真正提给一个中转站时，性质就不一样了。

我很好奇他做中转站怎么能知道用户的性别和年龄。他表示其实靠反推：用户的工作习惯、生活细节都在服务器上，根据常问的问题大概就能反推出身份。这类交流通常不会实名，也都是通过 Telegram 进行。

不过我之前做研究时了解到的情况，跟他的说法略有出入。 牛津的 China Policy Lab 和德国的 CISPA 之前的研究结论都指出，中转站的很多低价其实只是诱饵，把对话截下来打包成训练数据才是他们的主业。也有人反映，在一些国外网站上，已经开始流通来源不明的 Claude 输出数据集。

我的理解是，他提到的 10%（一千家左右）可能仅指明码标价、或者直接把数据卖出去的那部分，而学术研究里统计的可能还包括了留作自用的情况。毕竟 input 和 output 只要经过了中转站服务器，就必然存在被挪用或倒卖的风险，直接被卖掉完全不算意外。

10% 只是他个人的估算，并非严谨的行业统计——没人知道到底是 10% 还是 90%。但必须明确的是，数据转卖绝非偶发个例。

偷换模型：他说不普遍，但测试数据不这么说

第三个问题，是关于中转站流传最广的那个指控——偷换模型。

就是你以为自己在用的是 Opus、是 Fable，结果后台跑的是一个便宜十倍的小模型，而且在界面上完全看不出来。

我问他掺模型这个事情是不是很普遍，结果 surprisingly 他说其实并不普遍。因为很多中转站从成本考虑，现在的成本其实没有那么高，毕竟有号池这类的货源，成本相对较低；如果为了多赚钱去掺其他模型，一旦被发现声誉就会毁于一旦，客源也就流失了。所以想做长线的基本不太会这么做。

不过请注意，这段对话发生在这位中转站朋友找我帮他做广告的时候，所以他必然会有偏向商业立场的辩护，大家听听就好。

而我之前查到的一些研究信息显示：有人对中转站点做过测试，样本一共十七个，其中 46% 的中转站模型指纹对不上，也就是被替换了模型。此外，吴恩达之前的团队也做过测试，某个号称挂着 Gemini 2.5 的中转站，医疗基准测试只拿了 37 分，而官方数据是 84 分。

所以虽然我聊的这位朋友觉得掺水并不普遍，但在实际情况中，大部分人似乎都觉得这种事情经常发生。

你可能以为他这时候是在为中转商说句公道话。但他接下来说的那段，我觉得挺有意思。

他说这里面可能会有一些非常恶心的地方。比如你以 1.x 的倍率买了他的 token 服务，但倍率其实是可以随时调换的。也就是用着用着，在某个时间你突然发现他把倍率调了十倍、一百倍，你的余额就随之缩水成十分之一甚至更少。

这种情况完全是神不知鬼不觉的，你其实根本不了解内情。

倍率：比偷换模型更难被发现的那一层

我当时没有听懂倍率是什么，就追问了一下。

倍率的意思是：官方每标价 1 美元，你在他这儿付的是几块人民币。

比如说倍率是 1 的时候，官方 1 美元的量，你就付 1 块钱人民币。如果官方 1 美元原本等于 7 块钱人民币，那你实际花销其实就是官方的七分之一。所以它的计算公式是：

（1 ÷ 7）× 倍率 ≈ 你得到的折扣

倍率是 1 的时候大约是 0.145，也就是一四折：官方那边花 1 块钱，你这边只需要花 1 毛 4 分钱。

有意思的是，如果他把倍率调到 10，同样的量你要付 10 块钱人民币；如果调到 100，你就要付 100 块钱，但官方其实还是只收 7 块。 你的余额可能一下子就被抽干了。

换模型的话，你还有机会发现问题并去做检查；但调倍率就直接把钱扣光了，你唯一能察觉到的，只是这个月钱为什么比上个月消耗得更快。你可能以为是自己用得多，殊不知他是用另一种方式把钱拿走了。

所以倍率被发现的难度其实比换模型大得多。真正理性的站长可能会选择不换模型，而是去调整倍率。

这个地方我其实也不是很确定我的理解对不对，因为我确实没有用过中转站。如果有更了解的朋友，欢迎留言补充。

客户：两三万一单，三个人，月利润三十万

后来我问他客户都在哪里，他说主要是做国内的 B 端。

比如他来上海开会，顺便去见一些 ChinaJoy 的游戏开发公司，一家一家去谈，签那种一个月两三万人民币用量的单子，先试用，再看后续有没有更大的合作空间。如果对方觉得中转站稳定好用，之后可能会长期用。

他之前公司的情况差不多是：月流水大概七十万人民币，月利润差不多三十万，净利率 40% 多，但团队只有三个人。

所以你想，如果是两三万的客单价，七十万月流水平均下来也就二三十个客户，对吧？那就不太可能是 C 端，肯定是小 B 端。普通用户一个月可能用几百块钱都很困难，但如果是个小 B 用户，一个月能用几万块钱，这个公司就更容易跑起来。

所以我也就大概理解了他为什么想找我做广告：他觉得我的听众里面有非常多做 AI 创业公司的人，这些人对这个事情可能会有更强的需求。

至于他的成本项，大部分其实是号池。他说号池的成本在里面会不停地滚、不停地跑，它不是一次性投入：号会被封，封了要补；IP 会被识别，识别了要换。所以它其实是资产负债表里每天都在自我燃烧的一项资产，如果不往里面加钱，它就会一天比一天薄。这部分是需要持续投入的维护性费用。

天花板：头部月利润五百万以上

下一个问题是关于天花板。

我问他：“你这个生意看起来挺好，如果做大了能做多少？“也就是行业天花板。我问他中国最大的中转站是谁，他不肯说——我不知道他具体知不知道——但他给了一个规模：他认为头部中转站的月利润可能在五百万人民币以上（这是之前了解的数据，现在估计更多）。

也就是说，头部可能比我认识的这个人要大十倍左右。

你想，月利润如果在五百万人民币以上，就表示月流水至少在一千万以上。

后来我核对了一下这个数据：36氪今年 6 月份的调查口径也是头部月流水在千万级别、团队不到 20 个人。而我尽调的这个人团队只有三个人，所以规模小一些也可以理解。

猫鼠游戏

大家都知道，Anthropic 前一段时间对于账号的封禁非常广泛，很多人都讨论过，这个我就不多说了。

他给了我一些挺有意思的解法。他说解决办法其实非常多，但肯定会减少利润。

比如有一些被称为**“技术攻坚组”**的人，实际上是分散在全国、互为竞争对手的站长进行结盟，通过反侦查、反调查的方式去摸清对方的风控逻辑。

他还补了一句——这只是他的猜测，没有证据，我也无法具体核实——他说 Claude Code 里面有内奸，把漏洞都透露出来了。听到这个的时候我还是有些意外的。

根据今年 1 月份看到的关于 Anthropic 的报道，它半年时间就已经封了 145 万个账号。其中有 5.2 万个提出申诉，但最终只有 1700 个成功解封，成功率仅为 3.3%。行业里普遍的说法是，超过七成的封禁是因为机房 IP 被污染。比如去年还封禁过一些中资持股过半的企业，他们会穿透新加坡、美国等海外主体做风控，一直追查 IP 的真实归属。

他听起来对这件事情的长期打算并不是特别明确。不过他号称自己可以规避法律风险，或者说认为法律风险相对更可控。他还分享了一些具体的规避方式，这里我就不再展开了。

我肯定不会再重复他当时跟我说的这些事情，但我确实有一个结论：中国人实在太聪明了。思路开阔，确实是一个非常聪明的民族。但是身为中国人，竞争真的非常激烈。

投放：他为什么来找我

回到最开始，为什么他会来加我、跟我聊这么多事情？

其实他是希望能通过类似投放的形式，让我在自己视频的留言区给他导一些流。按他的原话：

“中转站这个东西其实不太适合摆在台面上广泛传播，所以通常都是通过这种病毒式或者牛皮癣广告来进行分发。”

根据他的说法，这种牛皮癣广告的效果相对还比较好。

这也解释了为什么我之前很多视频下面都有大量牛皮癣广告——甚至不仅是中转站，还有很多 AI 应用也会在我的视频评论区给自己导流，也是挺有意思的。

Anthropic 为什么这么恨中转站

如果从 Anthropic 的角度来说，他们很恨中转站的原因主要有几个。

第一，从他们的立场出发，他们不希望中国人使用 Anthropic 的所有服务。 这在台面上可能是一个他们觉得比较正义的口号，这个事情我们就不再多说了，Anthropic 一系列的行为已经非常夸张了。

第二，很多中转站是通过号池加 subscription model 来做的。 订阅制本身就是前沿模型公司相对来说毛利更差的业务——卖 API 的毛利其实更好。结果这个毛利更差的业务，还有人用号池的形式把额度打满了卖、打满了用。

这就像一家健身房，本来希望十个人交钱只有一个人来用，结果不仅十个人都来了，可能还硬塞了两个人，变成十个人交钱却有十二个人来用。服务方自然会觉得非常难受。

第三，也是前沿模型公司非常担心的，就是蒸馏。 蒸馏在这里其实是个中性词，我们在之前的节目中提过很多次，就不再赘述了。但在模型公司看来这是另一个严重的问题——也就是我前面为什么直接问他是谁在买数据：用户的 prompt、模型的输出，尤其是推理链被截下来打包卖去训练别的模型。

这其实是拿别人最贵、最珍贵的数据去”抄作业”。好学生家里文具多、学习更好，差学生就只能先试着抄一抄好学生的作业，差不多是这样一个比喻。

另外，这位小哥也挺有意思。

他认为现在 token 还处于萌芽阶段，只有真正注入到生活的各个角落，才会知道后劲有多大。如果未来应用到具身智能、或者更多需要算力的地方，大家就会真正把它当作石油和货币。

所以他对自己的定位，有点像那种灰色的**“影子船队”**。

比如像俄罗斯或伊朗等国家，因为石油无法正常出口，他们的影子船队就会把油运到第三方国家（尤其是马来西亚），再倒到另一家公司的船上，最终卖给其他国家。石油走私本身也是一个很大的业务。

你可以想象一下：他之前是做游戏开发的，现在却在用一个开源的收银台软件，在一个境外的服务器上，把美国最贵的智能拆成一毛多一份，然后卖给中国的用户，或者游戏公司。这个场景就还挺有意思的。

我觉得他讲的这番话很有意思。当一件东西我们还不知道该定义为石油、货币还是电的时候，最先看懂它、最理解前沿的人，往往不是写投行报告的研究分析师，而是走私的人——他们拥有超级的敏感度，会在第一时间理解它。

如果你也在看这个方向，或者不同意上面的判断，欢迎写信到 [email protected]——不想写信也没关系，把邮箱留在下面就行。