编者按：本文来自微信公众号 吴晓波频道（ID：wuxiaobopd），作者：温若梅、蒋紫涵，编辑：何梦飞，创业邦经授权转载。
“天下苦A社久矣。”
大学生小季在社交媒体上发出这句话。“A社”是用户美国大模型公司Anthropic的昵称，因为其大模型Claude能力强大，即便这家公司三令五申地禁止中国用户使用，仍有大约近百万国内用户借各种灰色渠道注册账号。
但这股越挫越勇的精神，最近开始大面积地熄火。
“好崩溃、好无力”，小季在帖子里这样哭诉。她已经习惯用Claude辅助自己写社科论文，还热衷把模型当做知心好友，亲切地叫它“小克”。但前几天，手上的论文还没写完，刚续费五天的Claude账号突然一夜被封，她同时失去了得力助手和亲密伙伴。
接下来的两天，她手忙脚乱。论文deadline近在眼前，她的大部分精力却花在了和A社斗智斗勇上。先是找出自己的另外两个邮箱账号试图再充值一次，发现这两个账号也已经被封；她又不死心地买了两个新邮箱注册，结果又是一秒被封。
“感觉自己被盯上了。”折腾无果，小季最后心灰意冷地投奔了其他大模型。
一边是大批小季这样的个人用户因封号而与A社被动分手，另一边则是一批程序员、开发者乃至企业，也开始给自己的AI“搬家”。
此前，国内相当规模的开发者习惯用A社的AI开发平台Claude Code工作。但最近，有互联网大厂的员工告诉我们，包括他自己在内，很多同事已经把工作搬到了其他AI开发平台上。
突然掀起这么一场AI“搬家潮”的原因，还要说回A社。
01海外大模型“塌房”
让国内用户下定决心“弃坑”的原因有两个。
原因之一，是它在风控上“塌房”了。
6月底，有开发者发现，A社在Claude Code内置了一段用于识别使用者是否关联中国环境的监控代码，而且手法极其隐蔽。
简单来说，这段代码会通过偷偷读取用户操作系统的时区，以及监控用户的API代理地址来识别中国用户。而且，它标记用户的方式，是神不知鬼不觉地把系统提示词里的日期从“2026-6-30”改成“2026/6/30”、把“today's”里的英文撇号替换成另一个外观一致的字符，让绝大部分人难以察觉。
这串代码曝光次日，负责该项目的工程师回应，这项机制是今年3月启动的一项实验，目的是防止账户滥用和模型蒸馏。这引发了更多后知后觉的恐惧：这道“后门”能悄然运行3个月，那自己电脑里的数据岂不是宛如裸奔？
风险很快被官方点名。7月8日，工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台发布了紧急安全通告：监测发现AI编程工具Claude Code存在严重数据回传隐患。
原因之二，是A社又发起了一次“封号潮”。
从6月底开始，大批被识别出中国关联使用环境的账户被封禁，不少个人开发者、小型创业公司的账号中枪。
其实这早已不是A社第一次大面积封号，但这次的不同是，背后站着美国政府。
6月13日，美国商务部向A社下达了出口管制令，要求紧急全面暂停刚发布三天的Mythos 5、Fable 5两款旗舰模型的全球访问权限，非美国国籍一律禁止使用，就连公司的外籍员工也被拦在门外。
图源：网络
这条禁令虽然在18天后被紧急取消，但人们依然心有余悸。山雨欲来，越来越多中国用户因此开始主动脱离A社。
02美国开始重划边界
过去一个月，从美国政府到企业界，几乎都在朝着同一个方向行动。
行动的共同目的，就是加速构筑一条边界。
A社遭到的出口管制，对OpenAI多少有些杀鸡儆猴的作用。OpenAI本应同期发布的新模型GPT-5.6经历了和美国政府的漫长谈判，最终达成一致：新模型先向政府审批的20家特约合作伙伴开放，两周后再解禁。
业内普遍预计，这种前沿模型要经过政府审批且分阶段对外开放的模式，未来会成为美国AI的主基调。6月2日，特朗普签署了一份“促进先进人工智能创新与安全”行政令，要求联邦机构在60天内设计一个框架，让前沿AI模型开发者在发布前自愿与政府接触。
而仅仅过了一个月，两大AI巨头就都“自愿”妥协了。
在智本社社长薛清和看来，互联网革命发生在全球化时代，具有开放与共享特征；而AI革命从一开始就更多体现为封闭和限制。
具体的做法就是，一方面，限制中国获取其最先进的AI模型，试图在前沿技术上卡住脖子；另一方面，尽可能阻止中国的开源生态在美国本土扎根扩散，发展成新的威胁。
今年4月底，美国众议院两个委员会向Airbnb和AI编程工具Cursor的母公司Anysphere发出调查函，要求就使用中国AI模型的情况提供信息并配合调查。这两家公司都曾公开透露，自家AI产品运行在中国模型之上。
但趋势不可挡，数据显示，美国超过80%的初创公司在使用中国开源大模型。据OpenRouter数据，上半年国产大模型连续八周调用量位列第一，占全球token消耗份额从一年前的4.5%上升到48%。
图源：网络
Airbnb对调查的回复是中国模型“快、便宜”。GPT-5.6 Sol的价格是5美元/百万输入token，Claude Fable 5是10美元/百万输入token，而智谱最新模型GLM-5.1标准定价仅1.4美元/百万输入token。总体来说，国产开源模型的价格比美国主流模型低60%到90%。
03关上AI全球化的大门？
正重新审视和调整边界的，的确不只美国。
“现实深处，人工智能正在走入三个不可能三角——递归、开放、安全的不可能三角；替代、差距、循环的不可能三角；全球基础设施、AI出口管制、科技竞争优势的不可能三角。”智能经济学者胡延平对小巴说。
在他看来，随着模型能力增强、安全风险上升以及主权AI抬头，未来主要国家把前沿模型纳入管制，分区、分层、分类、分众开放是必然。
国内企业界已经开始行动。两周前，阿里巴巴率先宣布，从7月10日起全面禁用Claude系列AI工具。紧接着，不少国内的科技企业也发了内部通知，要求员工近期把工作搬离Claude Code。
很大程度上，这场风波给中国企业的最大提醒是，AI早已不再是个普通软件，而是生产力基础设施。如此重要的基建，不能再依附在一个随时可能失效、安全风险极高的设施上。
据外媒报道，我方就类似问题，也有过探讨。
7月上旬，路透社报道，主管部门过去一个月曾与国内头部AI企业讨论对美限制AI使用的措施，其中提到限制模型使用、进行分级管理、预防模型技术泄露等议题。
相关消息目前止于外媒，行业内部也在持续关注中。非凡产研创始人吴畏向小巴分析，中国企业有双重考虑，一方面要通过开放获得全球开发者和生态影响力，另一方面，又要防范模型能力无差别地扩散带来的技术泄露、滥用和反向学习风险。
中美之外，其他重要经济体同样在重新划定边界。在吴畏看来，未来全球AI可能分化成几个并行生态，美国强调前沿模型、云服务、企业软件、安全审查和资本网络，中国强调低成本模型、开放生态、垂直场景、产业落地、出海增长和本地化部署，欧洲和部分其他市场会更强调数据合规、隐私、安全认证和行业监管。
这也意味着，未来AI技术的跨境流动将不再是非黑即白的“放”或“禁”，而是在一个更精细的框架下被动态管理。
只是，短期的阵痛不可避免。
我们请教了多位专家，这种分化的趋势对中国会有怎样的影响？他们都认为，这是挑战，也是机会。
数字经济学者刘兴亮告诉小巴，若美国加强模型管控，短期确实会增加国内企业的成本，但也将倒逼国产模型快速成长。
一位开发者向我们解释，一方面，很多用户使用海外模型形成了路径依赖，实际上国产模型可能也能达到90%的落地效果，但成本会非常节约；另一方面，目前模型的能力提升更多取决于数据质量，如果国产模型用量增大，厂商能获得更多数据，更好地迭代自家模型。
现在因为优质训练数据稀缺，很多国产模型还在烧钱买数据的阶段。而如果后续海外前沿模型的开放性不断阉割、使用风险持续放大，可能会有大批用户转向国产模型。这对于国产模型厂商来说，是个积极的趋势。
从商业化的角度，吴畏则认为，美国技术限制不会卡死中国AI产业。如今企业AI落地的主要瓶颈，已经不是缺少更聪明的模型，而是投入产出能否成立。中国在制造业、供应链、跨境电商和企业服务等领域拥有大量高密度场景，这些应用不只依赖模型本身的能力，更依赖行业经验、交付能力和组织形态的改造。
刘兴亮预计，如果中国未来加强模型管理，更可能是仍然开放，但实行分层、分类、分级管理。比如，普通能力继续开放，而涉及代码生成、智能体、科研、高性能推理等先进能力，可能实行更加严格的身份认证、区域限制和授权机制。
总之，虽然心态上可以乐观，但应对须谨慎。相较于美国直接采取技术封锁，开源生态是国产模型的核心优势，所以在管理边界上，问题会更加复杂，一刀切地关门并非上策。
那么，“大模型搬家”会把全球AI格局引向何方，对国产大模型行业、企业以及普通人又有何影响？我们邀请了专家们来聊聊他们的看法。
大头有话说
薛清和
■智本社社长
■ 首席中心宏观战略研究所副所长
长期趋势看，中美两国在AI领域的边界会越来越明确，相互限制、分层开放和生态区隔将成为大势所趋。但一个长期被忽略的问题是，中国是全球最大的制造商，中国企业需要全球最先进的大模型和算力基础设施来支持其产品AI化，再将AI化的产品卖往全球市场。
当前这种相互限制的格局，导致美国大模型和算力中心损失了全球最重要的企业客户——中国企业，而中国企业难以获得全球最先进的大模型和算力的支持，出口商品的技术竞争力面临下降的风险。
总体来说，这种各自为政的做法会导致资源浪费。从产业发展角度看，开源能够减少重复开发，避免行业反复“造轮子”，更有利于AI技术的普及和商业化，相反，封闭容易造成资源分散和浪费，也会在一定程度上阻碍AI商业化进程。
中国企业应对的办法，就是认认真真搞技术研发，不要投机取巧。
胡延平
■ 上海财经大学特聘教授
AI大模型从放开用到限制用，出现这种转变的主要原因是AI已经成为大国重器。
具体而言，一是模型能力水准越来越强，日益接近AGI奇点时刻；二是潜在的安全问题越来越突出，已经构成挑战；三是模型蕴含的能力在使用过程中会以各种方式流失到其它国家、企业或用户；四是围绕竞争、安全和控制的主权AI大幅度抬头。
未来全球智能基础设施与核心智能服务，包括相应的产业链，彼此脱钩发展的态势会日益显著。
AI时代，进步、公平、安全、 可控、治理、竞争等重大议题之间不存在两全其美的出口，所有路径本质上都是代价选择和风险权衡的选择。
这幅画面令人不安，但必须正视。
刘兴亮
■ 知名数字经济学者
■ 工信部信息通信经济专家委员会委员
未来，全球AI生态很可能出现三个特点：第一，是模型体系逐步分化；第二，是监管体系逐步分化；第三，是数据流动逐步分化。
对此，受影响最大的并不是普通用户，而是跨国企业、AI创业公司和开发者，因为他们需要同时适配不同地区的模型、API、安全规范和法律要求。
而真正决定竞争力的，也不只是模型参数有多大，而是谁拥有更多开发者、更多应用生态、更多产业场景、更完整的算力、芯片和软件体系。
张孝荣
■ 深度科技研究院院长
在应对美国“关门”方面，我觉得一刀切式关上大门是不可取的，更现实的做法是“分级许可”。通过将基础版或商用版模型对外开放，能快速构建全球开发者生态。当海外应用底层接入中国模型时，我们不仅赚取收入反哺研发，更在标准制定、插件生态上掌握了主动权。先用开源/商用模型“圈地”，再用顶级模型“定标”，这是提升竞争力的关键战略。
技术竞争力最终体现在市场份额上，一刀切完全禁止等于主动将国外市场拱手让人。一旦国外开发者和企业习惯了国外的API和开源生态，形成了路径依赖，中国大模型将永久失去出海的话语权。
吴畏
■ 吴晓波频道AI顾问
■非凡产研创始人
对企业来说，未来模型不再只看效果和价格，还要看司法辖区、数据流向、供应链稳定性、工具是否能进内网、能不能解释、能不能审计。
对开发者来说，未来的选择会更多，复杂度也更高，不同地区模型的能力、规则、API稳定性、价格和合规要求都不同。未来一个成熟AI产品，大概率不能只依赖一个模型。
对AI应用创业公司来说，影响最大。过去很多公司默认站在OpenAI、Anthropic这样的模型入口上做应用，但如果模型成为入口，应用公司就必须回答：你沉淀的到底是什么？如果只是调用模型，很容易被模型厂商吃掉；如果沉淀的是专家know-how、行业工作流、用户网络、交易市场、企业交付能力，就有机会成为模型之上的资产层。
普通用户短期感知没那么强，主要是某些工具能不能用、体验是否一致、价格是否变化。长期看，不同国家和地区的AI助手会有不同的知识边界、价值边界、数据边界和工具边界。普通人会生活在不同的AI信息环境里。
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