2026年5月，《南華早報》刊出的一篇深度報道把一樁隱秘的生意擺到了臺面上。

在中國的電商平臺、社交群組和開源代碼倉庫里，一批被業內叫做＂中轉站＂的代理商，正用不到官方一折的價格，把Anthropic的Claude、谷歌的Gemini這些原本對中國封鎖的頂級AI模型，悄悄賣給國內的程序員、研究生和小公司。

這樁生意聽上去很玄乎，操作起來卻跟網購一樣簡單。事情的導火索是一份學術報告。

牛津大學中國政策實驗室的研究員錢子嵐（Zilan Qian）花了幾個月時間扎進這個圈子，把整條產業鏈的來龍去脈摸了個清楚。她發現整個生態以＂中轉站＂代理服務為核心，公開活躍在GitHub、淘寶和Telegram等平臺上，幾乎不設門檻。

評價里一片好評，付款方式支持支付寶、微信，全程不用翻墻，不用海外信用卡。價格便宜到什么程度？

官方的Claude Pro一個月差不多199元人民幣，而這些＂國內直連＂的鏡像服務，65元就能搞定。代理商把價格壓到正版的三分之一甚至更低，吸引的客戶群體非常廣，從大學教師、研究生到獨立開發者再到業余玩家都有。

這種誘惑對預算緊的小團隊來說幾乎擋不住。問題是，便宜從哪里來？錢子嵐的調查發現，這套低價靠的是一整套＂羊毛策略＂。

代理商批量注冊Anthropic的開發者賬號薅新人額度，倒賣別人沒用完的API余額，把多人請求合并成一次調用攤薄成本，還有鉆企業和高校優惠空子的。聽上去眼花繚亂，本質上就是幾年前電商圈＂羊毛黨＂那一套，只是對象換成了AI。

光靠技巧還不夠。Anthropic公司從2024年9月開始就切斷了中國地區實體對Claude的訪問，并不斷加碼身份核驗。

今年初，這家美國公司干脆要求新用戶提交政府身份證件加一段真人自拍視頻。結果一道更黑的產業鏈應運而生——代理商跑到坦桑尼亞、柬埔寨這些低收入國家，雇當地真實居民代刷人臉。

這種＂租臉＂的玩法并不是頭一回出現。前幾年Worldcoin項目在非洲掃描虹膜的時候，肯尼亞和柬埔寨的居民就被以一份不到30美元的價格收購過生物數據。

同樣的套路被原封不動搬到了Claude賬號驗證環節，效率高得嚇人。但花了真金白銀的買家，未必能買到貨真價實的東西。

德國CISPA亥姆霍茲信息安全中心的研究人員審計了17家代理服務，發現＂模型替換＂現象普遍存在，掛著＂Gemini-2.5＂招牌的代理接口在醫療類基準測試中只拿到了37%的得分，而官方API的得分接近84%。

換句話說，你以為對面坐著Claude Opus，回話的其實可能是更便宜的小模型，甚至是國產的Qwen換了個皮膚。更深一層的貓膩在數據上。

這些中轉站的服務器把每一次流經的對話——你輸入的提示詞、AI給的回復、代碼片段、推理鏈條——一字不漏地存了下來。多位接受錢子嵐訪談的中國開發者直接挑明：訪問費只是引流的釣餌，把日志賣出去才是真正賺錢的環節。

下游買家也已經浮出水面。Hugging Face這個全球最大的AI模型分享社區上，已經能搜到一些來源不明、卻標注著＂Claude Opus推理輸出＂的數據集。

專家普遍懷疑，這些數據正在被打包用于訓練國產競爭模型。這不是陰謀論——2023年三星就在ChatGPT身上栽過跟頭，幾名工程師把芯片代碼貼進對話框，機密就這么飄到了海外服務器上。

Anthropic的耐心正在耗盡。今年2月，Anthropic公開點名DeepSeek、月之暗面和MiniMax這三家中國AI公司，指控它們利用約2.4萬個欺詐賬號，與Claude進行了超過1600萬次對話。

這家美國公司管這種行為叫＂工業級規模的蒸餾＂——用大模型的輸出去訓練自己的小模型，本質上等于偷走了對方花幾億美元砸出來的能力。具體數字也披露了。

DeepSeek主攻Claude的推理和評分能力，調用次數十幾萬；月之暗面盯上了智能體和代碼工具調用，量級在340萬次以上；MiniMax胃口最大，針對智能體編程和工具編排，對話量超過1300萬次。

三家加起來，相當于一家中型企業一整年的正常用量。風波越鬧越大。

2026年4月，OpenAI、Anthropic和谷歌這三家平時互掐的美國AI巨頭，通過＂前沿模型論壇＂罕見地宣布建立情報共享機制，聯手應對來自中國實驗室的模型復制行為。

美國白宮也在同月跟進表態，把這件事從商業糾紛的層面，提到了國家安全的高度。可是封堵越嚴，灰色市場反而越紅火。

錢子嵐在報告中提到一個讓監管者頭疼的現象：Anthropic每加一道核驗，淘寶上就多出一類＂陪驗服務＂；每封一批賬號，Telegram群里就冒出一批新的＂原生獨享號＂。這種循環像極了打地鼠游戲，按下一個，又彈起兩三個。

中國國內一家叫AICodeMirror的中轉平臺在自家網站上公開吹噓，注冊用戶已經過萬，機構客戶兩百多家。這種規模在整個生態里只是冰山一角。

研究人員估算，僅淘寶和閑魚上活躍的Claude代理商家就有數百家，背后的服務器集群散布在新加坡、日本、香港等地。這樁生意能做這么大，反映的其實是一個尷尬現實。

中美兩國在AI芯片、模型和算力上的脫鉤越來越深，但底層的市場需求并不會因為政策一刀切就消失。中國的程序員要用Claude寫代碼，要用Gemini做研究，需求是真實的，錢也是真實的，于是灰色地帶自然就長出來填補縫隙。

表面上省了幾十塊錢一個月的訂閱費，賬本之外的代價可能是整個項目的核心資產。錢子嵐在報告的結尾留下一句意味深長的判斷——每一道新設的管控，都在制造一個對應的規避市場。

這場圍繞AI訪問權的拉鋸戰，遠沒到收場的時候。