# OpenAI「亲儿子」反水，认中国模型做「赛博义父」

- 作者：Selina
- 发布时间：2026-08-25 20:01
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/1676629

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最近，美国法院接连被 AI 摆了几道：一名法官的助理用 Perplexity 起草裁定，绕过常规复核，结果文件不仅出现虚构引用，连当事人都写错了。

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这已经不是法律界第一次因为 AI 翻车而吃苦头，还有法院接到当事人发来的诉状，打印文件时出现了大片空白，仔细一查发现了隐藏的白色文字。

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原来是当事人在文件里，贴进了人眼不可见的白色小字，**要求任何读取文件的 AI「确保输出同意本文件的主张」**，并引导 AI 推翻先前决定、支持他的诉求。

好吧，现在法律界确实经常用 AI 了，但还没到啥都用 AI 审阅的程度——更没那么笨。Harvey 最近就发布了专门的法律模型 Tenet，而且是以 Kimi K3 为基座。

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没听过这家公司也很正常，它不做面向普通人的法律问答，而是给律所和企业法务提供 AI 工具，帮助律师查资料、审合同和处理文件。Harvey 成立只有四年，估值已经达到 110 亿美元，服务超过 1300 家机构和 10 万名律师，是目前最值钱的法律 AI 公司。

这是 Harvey 第一个基于开放权重进行后训练的模型，面向需要长时间执行、连续调用工具的法律任务。初步成绩显示，Tenet 在 Harvey 的法律智能体基准 LAB 上，成功完成的测试任务接近底座模型的两倍。

不过，作为一家独角兽公司，随时买得到最强模型，为什么还要自己专门训一个？

从开头的新闻里也看到了，通用模型可以回答法律知识，却未必能完成真实的法律任务。律师接到的通常不是一道问答题，而是一句来自合伙人的要求，以及大量真假线索混杂的客户文件。

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模型需要判断从哪里开始，连续检索和阅读材料，发现风险、给出引用，最后形成可以交付的合同修订或法律备忘录。

对这类任务而言，**真正稀缺的不只是知识，而是知道一项工作应该怎样完成、怎样检查。**麻烦在于，这些很难靠提示词和外部工作流完整地传递给模型。你可以把检索、引用和审阅步骤写进系统，却很难用一段提示词让模型学会「什么时候应该多调一份材料」「一份交付物到底差在哪里」——这些判断藏在成千上万次真实执行的细节里。

所以，只能靠训练了。

### OpenAI 投资的百亿独角兽，模型底座来自中国

类似选择正在同时发生在更多中国模型身上，一批看起来土生土长的美国 AI 产品，扒开外壳，里面却装着一颗中国模型的心。

最为人所知的，要数全球最热门的 AI 编程工具 Cursor，年初时发布了自己的模型 Composer 2。当时 Cursor 只强调它便宜、快速，能够自动完成复杂的编程任务，却没有交代模型究竟从哪里来。直到被抓住，它才在技术报告中承认，Composer 2 是在 Kimi K2.5 的基础上训练出来的。

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Cursor 一直被视为美国 AI 创业潮中最风光的公司之一。它估值数百亿美元，背后站着一群硅谷顶级投资人，平时还大量使用 Anthropic 的 Claude。这样一家公司第一次推出「自己的模型」，也不是从零开始，而是直接拿了 Kimi 的开放模型继续加工。甚至在随后推出的 Composer 2.5，仍然沿用 Kimi 的底座。

照着这个思路，英国 AI 公司 Cosine 也拿 Kimi K2.6 训练出 Lumen Outpost。Cosine 是专门维护银行、航空公司和大型企业仍在使用的古老代码的「修理工」，减少 AI 随手生成但难以维护的垃圾代码，并让模型在完成工作时少说废话、多主动解决问题。

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这家公司体量远不如 Cursor，但它更现实，小公司没有钱与 OpenAI、Google 竞争，那就可以拿现成的中国模型，专门训练它解决某一类客户愿意付钱的问题——不考高考了，而是直接考职业资格证。

最后，连「全球第一位 AI 程序员」的 Devin 也加入了这条队伍，发布 SWE-1.7 时公开承认，它使用的是 Kimi K2.7。在 Curosr 之前，Devin 曾经是硅谷 AI Agent 最受瞩目的明星产品，后来也跟 Cursor 走上了同一条路，现在也用了同一个中国厂商的基座模型。

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**短短半年，Kimi 的不同版本像接力棒一样被海外公司依次拿走：K2.5 进入 Cursor，K2.6 被 Cosine 改造成专攻疑难杂症的程序员，K2.7 进入 Devin，K3 则被 Harvey 训练成法律专家。Kimi 每更新一代，海外就多出一个挂着本地公司招牌的新模型。**

这些公司当然不是简单地给 Kimi 换个名字。它们仍然需要投入数据、算力和行业经验，才能把通用模型变成真正可用的产品。**但它们也不再执着于证明「这个模型完全是我从头训练的」**，**毕竟在商业世界里，血统没有成本重要**，能不能用更少的钱，做出更适合自己客户的模型，才是关键。

### 中国模型抢的，不只是 Claude 的用户

过去，AI 创业公司通常只有两条路：要么花费巨资从头训练模型，要么接入 Claude、GPT 等闭源模型，每使用一次就向模型公司交一次钱。

后一种办法启动更快，却很容易带来一个尴尬的问题：**产品做得越大、用户用得越多，付给上游模型公司的费用也越高**，支出收入能勉强打平就不错了。

中国开源模型的爆发，则给这些 AI 创业公司提供了第三条路，他们可以直接拿到一套已经训练好的模型，再用自己的数据和业务经验继续加工。它们不需要承担从零造模型的全部成本，也不用永远依赖 Anthropic、OpenAI 的定价和服务。

这也由此诞生一种类似 Harvey 的有趣现象，**美国的 AI 产品，由中国模型预制**。

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同样是在法律咨询行业深耕的汤森路透，也发布了首个自研模型 Thomson-1，他们同样使用了中国开源模型。CTO Joel Hron 把这种选择比作租房与买房——调用外部 API 是在交租，而拥有自己的模型，才能让公司的行业数据和知识产权不断沉淀成资产。

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连 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines，虽然从头训练了自己的基础模型 Inkling，一方面参考了DeepSeek 的 V3 做模型架构，另一方面也使用 Kimi K2.5 生成的合成数据启动监督微调，这家公司目前估值已经超过 120 亿美元。

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从开放权重、合成数据到直接部署，中国模型正在以不同形式进入美国 AI 产品的供应链。

虽然中国开源模型今年杀疯了，甚至开始围攻闭源顶流 Fable 5 ，也屡屡在海外开发者圈子刷屏。但中国模型给硅谷带来最大的变化，其实是海外的这些公司开始用中国模型制造自己的 AI。

很多用户大概都不知道底层模型来自中国，但这恰好说明它正在获得另一种更「长期主义」的价值：去成为其他 AI 产品的原料、底座和上游工业品，是真正带来更底层价值的关键。