（本文作者为 公司观察，钛媒体经授权发布）

7月3日，广东百利食品股份有限公司（下称“百利食品”）将北交所IPO上会，公开发行不超过5555万股。

笔者注意到，报告期内，百利食品营收、净利润持续稳步增长，毛利率逆势逐年走高并在2025年反超行业均值，但公司呈现鲜明低研发、高毛利的特征，研发费用率常年不足1%，大幅低于同业。此外，本次公司登陆北交所拟募资11.64亿元大幅扩产，仅酱汁类产品新增产能规模就接近当前自产年产量，而报告期该产品整体产能利用率尚未突破85%，存量产能仍存在闲置空间，新增产能能否顺利消化存在较大不确定性，扩产规划的合理性也已被监管重点问询。财务端来看，公司账面资金储备丰厚，不存在任何有息负债，各期经营性现金流持续大额净流入，自身造血能力强劲、自有资金充足，但募投项目依旧规划合计超1.7亿元用于铺底流动资金，充沛自有资金与对外募集铺底资金形成明显冲突，相关资金测算依据、募集必要性疑点重重，亟待公司作出完整、详实的解释说明。

毛利率远超同行

百利食品主要从事西式复合调味品的研发、生产和销售，主要产品包括沙拉酱汁、调味酱汁、面包糠、调味粉等各类西式复合调味品以及红腰豆等西式元素消费场景即食配料，广泛应用于西餐/日式料理/韩式料理/中西式简餐，以及轻食、烘焙、食品工业和家庭烹饪等各类饮食消费场景。

2023年-2025年（下称“报告期”），百利食品分别实现营业收入16.05亿元、19.12亿元、21.49亿元，净利润分别为22244.09万元、27598.17万元、32193.15万元，业绩保持连续增长，营收年均复合增速15.71%，净利润年均复合增速20.30%。

营收利润稳步上行的同时，公司盈利水平走势与行业形成鲜明分化。报告期公司毛利率分别为29.75%、31.20%、32.07%，持续逐年抬升；同期同行可比公司毛利率均值为32.26%、32.14%、31.47%，呈现逐年回落态势，至2025年，百利食品毛利率实现反超行业平均。

与高毛利形成鲜明反差的是，报告期内，百利食品的研发费用率分别为0.6%、0.77%、0.89%，同行可比公司平均值分别为3.1%、2.46%、2.48%，百利食品的研发费用率始终未超过1%，且始终低于同行均值，走出低研发、高毛利的特殊经营格局。

资源投放结构上，百利食品重营销、轻研发的特征十分突出。报告期内，百利食品的销售费用分别为9803.22万元、11656.82万元、13927.11万元，合计约为35387.15万元，研发费用分别为962.59万元、1479.61万元、1918.24万元，合计约为4360.44万元，这也意味着，近三年百利食品在销售上的投入比研发多了31026.71万元，研发投入规模远不及销售费用零头。

综合来看，公司大幅倾斜资源用于市场推广，研发投入长期显著低于同业，毛利率却逆势走高并在期末超越行业，该盈利表现的内在逻辑、定价与成本优势的可持续性缺乏研发支撑，背后商业合理性亟待公司详细解释说明。

募投项目存疑

从产品结构来看，百利食品主要拥有酱汁类调味品、粉体类调味品、即食配料等，其中报告期内，酱汁类调味品产生的销售收入分别为123792.02万元、148400.48万元、172904.52万元，分别占当期主营业务收入的77.21%、77.73%、80.59%，是公司最为核心的产品，具体情况如下：

需要指出的是，百利食品此次IPO计划募集资金116437.65万元，投向全国总部建设、亨利食品智慧工厂（一期）、研发中心升级三大项目，具体情况如下：

其中两大生产基地落地后将大幅扩充产能。全国总部项目达产后，新增酱汁类调味品产能8.55万吨、调味粉0.5万吨、豆制品0.92万吨；亨利食品智慧工厂（一期）可新增酱汁类调味品7.59万吨、发酵糠1.3万吨。两大项目合计新增酱汁类调味品产能16.14万吨，同步新增调味粉、豆制品、发酵糠配套产能。

此番大幅扩充酱汁类产能的规划存在明显疑点。报告期公司整体产能利用率仅78.96%、82.90%、84.85%，逐年小幅提升但始终存在存量产能闲置，在现有产能尚未充分利用的前提下，公司仍募资大举扩产，新增产能投放合理性存疑。

从产销规模对比看，报告期酱汁类自产产量分别为12.58万吨、15.60万吨、17.78万吨，本次新增16.14万吨酱汁产能几乎等同于现有产能规模，产能近乎翻倍，未来新增产量能否顺利实现市场消化存在较大不确定性。

对此，北交所也要求百利食品结合报告期内酱汁类调味品、粉体类调味品及即食配料产品产销量、销售增长率、产能利用率、主要客户及下游行业需求增长情况等，量化说明新增产能是否存在闲置风险。

除产能扩张争议外，募投项目中铺底流动资金安排同样引发质疑。全国总部项目总投资64565.40万元，其中铺底流动资金9186.75万元；亨利食品智慧工厂（一期）总投资49656.51万元，铺底流动资金8178.72万元，两项合计铺底流动资金17365.47万元，占本次募资总额14.91%。

反观公司自身财务状况，资金储备十分充裕。2023年末至2025年末货币资金分别为23244.40万元、38560.51万元、57287.87万元，货币资金占总资产比重逐年走高至31.39%，公司无任何短期借款，不存在偿债压力。

与此同时，报告期内，百利食品经营活动产生的现金流量净额分别为37756.02万元、30533.02万元、39559.71万元，经营性现金始终净流入，三年合计净流入了10.78亿元，自我造血能力较强。

综合上述情形，百利食品自有现金储备充足、经营现金流持续回笼的背景下，公司仍通过IPO募集大额资金用作项目铺底流动资金，该笔资金的募集必要性、测算逻辑饱受争议。

对此，北交所要求百利食品结合全国总部建设项目、亨利食品智慧工厂项目、研发中心升级建设项目各项支出明细情况及其测算过程，详细说明各项数据选取依据是否充分，预备费、铺底流动资金是否实质为补充流动资金。(文| 公司观察，作者| 邓皓天，编辑| 曹晟源)

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（本文作者为 Chelsea_Sun，钛媒体经授权发布）

Text | New Entropy, Author | Zhizi Editor | Jiuli

NextFin News — When Midea turned its PortaSplit portable air conditioner into a European cult product—prompting consumers to drive hundreds of miles to buy secondhand units at twice the retail price—market observers heralded it as a milestone for premium Chinese manufacturing. With major brands like Midea and Haier pushing their overseas proprietary brand shares to between 40% and 90%, Chinese consumer electronics are undergoing a historic transformation from factory suppliers to global household names.

Yet, a quieter and far more aggressive flanking maneuver is unfolding across the tropics. Sidestepping direct, capital-intensive confrontations with industry giants in Europe and North America, a lean contingent of Chinese small appliance brands has pivoted south. Lacking heavy structural baggage, these agile players have turned extreme cost-efficiency, rapid iteration, and compact design into a formidable playbook, finding a massive growth engine in the heat and humidity of Southeast Asia.

Escaping Domestic Saturation: The Pivot South

The domestic boom of 2020—fueled by the pandemic’s “stay-at-home economy”—propelled trendy niche products like air fryers, sandwich makers, and high-speed blenders into the kitchens of young Chinese consumers. For single, urban renters, bulky and expensive traditional appliances made little financial sense. Lightweight, visually appealing, and highly portable devices under $50 became instant impulse purchases. Most of these brands emerged from regional manufacturing hubs as unbranded factories, bypassing traditional distribution networks to seize retail market share before industry conglomerates could react.

However, the domestic tide turned rapidly. By mid-2023, growth began to stall. Data from market research firm All View Cloud (AVC) underscores this reality: in 2024, Chinese small appliance retail volume reached roughly 279 million units—a flat year-on-year increase of just 0.3%—while total retail revenue fell 0.8% to 60.9 billion RMB. Sales volume crept upward, but prices dropped, signaling a destructive domestic price war.

Image/Aowei Cloud Network

Worse, the survival pressure on smaller players intensified as domestic conglomerates shifted from selling standalone hardware to deploying comprehensive digital ecosystems.

With Midea launching its MevoX self-evolving AI framework, Robam deepening its ROKI digital kitchen network, and Dreame’s sub-brand MOVA targeting whole-home smart integration, the competitive landscape moved beyond the product level. When conglomerates redefine the home through smart ecosystems, niche appliances lose their independence; data, power outlets, and user interfaces are either absorbed by a major platform or locked out entirely.

Simultaneously, unexpected cross-industry challengers entered the market. In late 2025, pop-culture and toy giant Pop Mart began recruiting small appliance professionals, launching IP-themed products like electric kettles, coffee makers, and limited-edition Labubu coolers by April 2026. When small appliances morph into lifestyle statements and emotional purchases tied to corporate ecosystems, standalone brands relying solely on aesthetics and baseline pricing find their margins obliterated.

While established players like Bear Appliance and Buydeem possess the brand equity to pivot domestically, undercapitalized mid-tier manufacturers have been forced to look abroad—escaping domestic saturation and avoiding direct confrontations in the West by targeting emerging markets in Southeast Asia.

Harvesting the Tropical Dividend: The New Frontier

This strategic migration has fueled the rapid rise of an agile Chinese appliance contingent across ASEAN markets.

The digital-native brand Gaabor, founded in September 2021, surpassed 230 million RMB in sales and 1.82 million units shipped in its first year alone. By logging annual sales of over one million air fryers, it secured the top spot in the small appliance category on Shopee and TikTok Shop across multiple Southeast Asian nations, scaling into a major player within four years.

Similarly, Han River, originating from the manufacturing clusters of Chaoshan, Guangdong, established itself as a top-tier home appliance seller on Shopee Indonesia by 2020. By 2025, its annual revenue topped 150 million RMB, with single-product monthly sales frequently exceeding 20,000 units.

Image/Han River

Bear Appliance has seen comparable success by tailoring specialized electric steamers and slow cookers to Vietnamese culinary habits; its export revenue jumped 26.66% in 2024, securing the number-two market share for online air fryer sales in Vietnam.

According to data from Grand View Research, the Southeast Asian small appliance market expanded to $22.3 billion by 2025, growing at a compound annual rate of 6.7%. Four structural tailwinds explain why this region has become highly fertile ground for Chinese exporters.

Image/Grand View Research

First, the region offers an ideal demographic alignment. While the total population stands at 660 million, roughly 70% are under the age of 35. This emerging, digitally native demographic has a high propensity for online spending; they demand quality-of-life upgrades but remain highly price-sensitive.

Second, the market rewards localized product-market fit. The tropical, high-humidity climate and compact urban housing footprints create distinct needs. Demand is structurally high for portable fans and dehumidifiers, multi-functional cookers suit multi-generational households, and a strong local culture of social dining drives sales for air fryers and ice makers.

Third, the maturation of regional digital infrastructure has accelerated market entry. Decades of investment by Shopee and Lazada, combined with the explosive growth of TikTok Shop in Indonesia and Vietnam, have streamlined cross-border logistics and overseas warehousing. Brands can bypass traditional offline distribution layers and sell directly to consumers.

Finally, upstream supply chain dominance forms an unassailable moat. China controls 60% to 70% of global small appliance manufacturing capacity. The industrial clusters of the Pearl and Yangtze River Deltas allow for rapid prototyping, aggressive cost control, and agile feature iteration that local Southeast Asian competitors cannot match.

To monetize these advantages, brands have adopted highly localized marketing strategies. Gaabor, recognizing that Southeast Asian e-commerce relies heavily on localized celebrity endorsements and livestream conversions, built an influencer network combining top-tier celebrity validation with mid-tier creator placement. This direct-to-consumer approach pushed its social media impressions past the 100 million mark across Facebook, Instagram, and TikTok, outpacing legacy competitors.

The Three Hurdles: Moving from Transaction to Integration

Despite the rapid initial growth, Southeast Asia is a highly complex market; historical data shows that over 70% of cross-border appliance brands fail within their first year. Moving from transactional cross-border sales to a sustainable local presence requires overcoming three systemic barriers.

1. Severe Market Fragmentation

The eleven nations of Southeast Asia present vast linguistic, cultural, and religious differences. For example, Vietnamese consumers prioritize baseline utility and low cost, while urban Indonesian demographics increasingly seek premium, smart features. The domestic playbook of deploying a uniform product line across all markets is ineffective.

Gaabor’s rapid expansion relied on deep localization: it adjusted its core air fryer architecture for individual countries, offering 6.5-liter high-capacity models for multi-generational homes in Thailand and the Philippines, while selling compact 3-to-4.5-liter variants to fit smaller apartments in Vietnam. Similarly, Han River avoided overexpansion by anchoring its operations in Indonesia before scaling outward to Malaysia, Thailand, and Vietnam, gradually diversifying from floor care into kitchen electronics.

Image/Gaabor

2. The Low-Margin Trap

The low barrier to entry has flooded major regional platforms with unbranded items retailing for under $10 with free shipping. This structural downward pressure has compressed average gross margins below 10%. Because product features are easily copied across China’s highly mature supply chains, competing purely on feature density without brand equity inevitably replicates the margin erosion seen domestically.

3. The Brand and Aftersales Chasm

Consumer brand loyalty in the regional fast-moving electronics sector sits below 15%, with over 70% of transactions driven by impulse purchases. This volatile demand structure leaves many exporters stuck in a short-term warehousing model, lacking localized customer service, spare-parts infrastructure, and post-sale maintenance. Given the fragmented geography of the region, slow return-and-repair pipelines cap customer retention and hurt long-term brand equity.

Image/Han River

To mitigate these risks, market leaders are transitioning from product exporting to manufacturing localization. Industry majors like Midea and Haier have established full-scale production facilities in Thailand and Indonesia. Industrial original design manufacturers (ODMs) like Donlim and Bizoe are following suit—not merely to compress delivery windows, but to build local corporate trust, insulate themselves from shifting tariff structures, and integrate permanently into the domestic market fabric.

Conclusion: The Mechanics of Asymmetric Competition

The rise of Chinese small appliances in Southeast Asia is a classic case of asymmetric competition. Domestically, these brands were vulnerable players squeezed by the sweeping smart-home ecosystems of multi-billion-dollar conglomerates. Abroad, however, they enter the market as dominant entities armed with world-class supply chains, sophisticated digital marketing experience, and hyper-agile product development cycles. The operational baselines required to survive the Chinese domestic market function as high-barrier competitive weapons in Southeast Asia.

Furthermore, because major global conglomerates focus their premium branding efforts on the higher-margin markets of Europe and North America, a market vacuum was left open in developing economies—allowing these agile players to establish early structural positions. However, the current Southeast Asian landscape closely mirrors the Chinese market of two decades ago: fast-growing, highly entrepreneurial, and structurally volatile. Long-term market share will not belong to the brands that expand the fastest, but to the disciplined minority willing to invest in localized supply chains, move from volume to brand equity, and convert immediate digital traffic into permanent consumer trust.

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（本文作者为 公司观察，钛媒体经授权发布）

7月3日，远大健康科技（天津）股份有限公司（下称“远大健科”）将北交所IPO上会，公开发行不超过1800万股。

笔者注意到，报告期内，远大健科存在市场与渠道双重高度集中的隐患，公司超九成营收来自境外，近八成收入集中于北美区域，同时超八成业绩依托亚马逊单一电商平台实现，海外区域集中度、渠道依存度双双处于高位，市场结构极度单一。盈利层面公司毛利率长期大幅领先同行，但呈现典型重营销、低研发、高毛利的反常特征，研发费用率常年不足行业均值一半，销售费用率却持续高出同行十余个百分点，三年销售投入较研发高出超8.4亿元。

九成收入来自境外，八成来自亚马逊

远大健科是一家专注于净水器件领域的高新技术企业，主营业务为冰箱滤水器、泳池类滤芯、家用净水滤芯、咖啡机滤芯、整机等多品类净水器件及相关功能材料的研发、生产和销售

2023年-2025年（下称“报告期”），远大健科分别实现营业收入9.03亿元、10.05亿元、10.11亿元，净利润分别为10191.5万元、9420.44万元、11838.7万元，营收持续增长，净利润在波动。

笔者注意到，公司业绩高度绑定海外市场，区域集中风险突出。报告期内，远大健科在境外产生的销售收入分别为84546.93万元、94016.71万元、94153.7万元，分别占当期主营业务收入的93.74%、93.68%、93.22%，其中来自北美地区的收入分别为70964.17万元、77772.37万元、77979.32万元，分别占当期主营业务收入的78.68%、77.49%、77.2%，也就是说，公司超九成收入来自境外、近八成收入集中于北美单一区域，市场结构极度单一。

对此，远大健科表示，近年来，全球贸易争端和地缘政治冲突逐渐增多，存在各种不确定性的非市场环境影响因素，如果海外国家与中国的贸易争端加剧并持续恶化或目标市场经济环境发生剧烈波动，将可能对公司业务造成不利影响，进而影响公司的经营业绩。

除区域高度集中外，公司收入还严重依赖亚马逊单一电商渠道。报告期内，远大健科通过亚马逊平台实现销售收入分别为71775.56万元、80213.08万元、82002.9万元，分别占当期主营业务收入的79.58%、79.93%、81.19%，目前已有八成以上营收依托该平台。

对此，远大健科表示，如果亚马逊等平台方由于市场竞争、经营策略变化或当地国家政治经济环境变化而造成市场份额降低或平台方执行不利于公司的政策，而公司未能及时有效调整销售渠道策略，可能对销售额产生不利影响。

重营销，低研发与高毛利并存

从业务收入上看，远大健科主要拥有冰箱滤水器、泳池类滤芯、家用净水滤芯、咖啡机滤芯、整机、其他，具体情况如下：

其中冰箱滤水器、泳池滤芯、家用净水滤芯为三大核心品类，报告期内，三者合计产生的销售收入分别为76907.5万元、86081.25万元、85563.38万元，分别占当期主营业务收入的85.15%、85.69%、84.63%，产品结构高度集中，经营依赖单一品类的风险突出。

需要说明的是，远大健科产品的竞争力也较强。报告期内，远大健科的毛利率分别为51.71%、51.44%、54.87%，同行可比公司平均值分别为39.21%、39.76%、41.22%，毛利率始终远高于同行均值，其中2025年公司的毛利率较同行均值高了13.65个百分点。

但高毛利背后存在明显经营矛盾，公司研发投入力度长期显著不足，形成低研发、高毛利的反常格局。报告期内，远大健科的研发费用率分别为2.39%、2.56%、2.36%，同行可比公司平均值分别为4.83%、4.81%、5.05%，公司各期研发投入强度持续低于行业平均水平，每年研发费用率甚至不足同行均值的一半。

资源投放结构上，远大健科重营销、轻研发的特征十分突出。报告期内，远大健科的销售费用分别为28369.08万元、31733.82万元、31197.51万元，合计约为91300.41万元，分别占当期营业收入的31.41%、31.59%、30.86%；研发费用分别为2154.25万元、2573.47万元、2387.99万元，合计约为7115.71万元，这也意味着，远大健科每年至少有3成的收入用于了销售，且近三年在销售上的投入比研发多了84184.7万元，研发投入规模远不及销售费用零头。

横向对比行业，在上述时间段内，远大健科同行可比公司销售费用率的平均值分别为17.96%、18.65%、19.6%，公司的销售费用率每年至少高于同行均值11.26个百分点。

综合来看，远大健科大幅倾斜资源用于市场推广，研发投入长期显著低于同业，却长期维持远超行业的毛利率水平，该盈利表现的内在逻辑、定价与成本优势的可持续性缺乏研发支撑，背后商业合理性亟待公司详细解释说明。(文| 公司观察，作者| 邓皓天，编辑| 曹晟源)

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（本文作者为 字母AI，钛媒体经授权发布）

文 | 字母AI

以前AI工具就像科技公司里的免费自助餐——谁家模型好用，就先端上桌；谁家代码工具顺手，就先拿来写；不知道怎么吃，就来几盘“龙虾”开开胃。token像餐盘里的薯条一样一把一把往外盛。

结果到了2026年上半年，自助餐厅开始查券了。

今年3月前后，谷歌因容量不足限制Meta对Gemini的使用。Meta想购买更多Gemini相关计算资源，但谷歌无法满足全部需求。

4月22日，据《洛杉矶时报》报道，谷歌大多数员工因为安全原因，被禁止使用Claude Code、Codex等竞争对手工具，但可以申请例外；与此同时，部分DeepMind团队，包括Gemini、内部应用和开源模型相关团队，仍在使用Claude Code。

5月14日，The Verge披露，微软开始取消大部分Claude Code内部许可证，把开发者导向自家的GitHub Copilot CLI。

6月10日，微软又因为Anthropic的数据留存要求，限制员工使用Claude Fable5。

6月28日，《金融时报》披露了谷歌限制Meta使用Gemini的细节，原本发生在幕后的算力短缺，以“巨头之间限量供应模型容量”的形式浮出水面。

紧接着，6月29日，The Information披露Meta内部文件：公司正在限制员工在AI模型构建中使用Claude和Codex。

随着模型越来越先进，AI变成了大厂的核心生产资料，AI大厂之间的关系也因此变得微妙。

AI大厂彼此之间既是客户也是竞争对手，他们既要调用对方最强的模型能力，又怕自己的数据、代码、工作流和模型路线被对方吸走。

AI的自由试用期结束了。AI大厂，正在互相设防。

AI大厂开始互相限制了

只看今年被报道出来的事件，Google是最早被看到“内外两头设闸”的大厂之一。

据《金融时报》报道，早在3月前后，谷歌就已经开始限制Meta对Gemini的使用。

从报道口径看，并不是谷歌不想卖，是Meta想购买的Gemini相关计算容量太大，超过了谷歌当时能够提供的规模。

换句话说，Meta想多拿一些Gemini，但谷歌的“后厨”供不上，所以只能限量供应。

大模型调用不同于传统软件授权，即使客户愿意付钱，也不一定能买到足够的容量。每一次调用背后都是真实的算力需求。

谷歌一边在外部给Meta设限，一边也在内部给自己人设限，不让自家员工使用竞争对手的AI编程工具。

4月22日，《洛杉矶时报》报道称，谷歌大多数员工因为“安全担忧”，被禁止使用Claude Code、Codex等竞争对手工具，如果能证明有业务理由，则可以申请例外。

与此同时，部分DeepMind团队，包括Gemini、内部应用和开源模型相关团队，仍在使用Claude Code。

这件事让谷歌公司内部出现了所谓“Claude haves and have-nots”，用还是不用，这是个问题。

谷歌在这种情况下显得非常矛盾：一边，公司正在推动员工更积极地使用AI，一些工程师甚至被设定了具体AI使用目标，并可能影响绩效评估；另一边，不同团队能拿到的AI工具并不一样。

据报道，部分员工认为谷歌内部模型在编码能力上不如Claude，于是“能不能用Claude”就不只是工具偏好，直接变成了效率的差异。

从谷歌的立场上来看，它也不是不知道Claude Code、Codex好用——关键AI团队仍然在使用这些外部工具，至少说明外部AI编程工具在谷歌的一线研发里仍有不可忽视的价值（就连它自己都承认了Coding落后）。

公开报道没有披露谷歌“安全担忧”的具体细节，但从企业内部使用AI编程工具的场景看，这类担忧通常会涉及代码、内部文档、产品信息和工作流数据进入外部模型。

说完了谷歌，微软也有类似的担忧。

The Verge 5月14日报道称，微软开始取消大部分Claude Code内部许可证，把开发者导向自家的GitHub Copilot CLI。

据报道，Claude Code在微软内部很受欢迎，但它毕竟是Anthropic的工具。把员工导向GitHub Copilot CLI，一方面可以控制成本，另一方面也是把内部AI编程工作流重新放回微软和GitHub自己的体系里。

不久后，微软又开始限制Claude Fable 5。

6月10日，据The Verge报道，微软因Anthropic的数据留存要求，限制员工使用Claude Fable 5。

报道称，微软法律团队正在评估员工内部是否可以使用这个模型，担心点主要集中在客户数据、内部代码和机密信息。

到6月底，Meta也开始跟进，给外部模型设闸。

The Information 6月29日披露，Meta内部文件显示，公司正在限制员工在AI模型构建中使用Claude和Codex。

报道标题直接点出了原因：Meta担心竞争对手模型的输出可能进入自家的训练数据，从而触发蒸馏、法律和竞争风险。

Anthropic的条款可是明确禁止用户使用Claude输出训练与Anthropic竞争的模型，也禁止支持第三方这样做；OpenAI的条款也写明，用户不得使用OpenAI服务的输出开发与OpenAI竞争的模型。

这些大厂并不是同一种限制，但共同说明了一件事：AI工具已经不再是可以随便试用的效率插件了。

它消耗算力，流过代码，接触客户数据，影响产品入口，甚至可能成为训练下一代模型的原料。

大厂不是不用彼此的模型，是不敢再随便用了。

大厂给AI的三道防线

一个员工多装一个软件、多开一个网页、多试一个工具，通常不会影响公司的底层资源分配。

但AI不一样，每一次模型调用背后，都是算力、token、代码、数据、权限和输出资产。

当AI变成了公司的核心生产资料，公司对待它的态度自然也发生了变化。

把这段时间的信息串在一起看，大厂开始给AI工具设三道闸。

第一道闸是资源。

算力和token都不能无限用。

大模型不是传统软件。传统软件卖出去以后，边际成本很低，但大模型每一次调用，背后都是真实的算力账单。尤其是长上下文、代码任务、Agent工作流，消耗的资源远比普通问答更重。

问题是，AI竞争已经进入算力紧缺的阶段。

路透社今年多次提到，微软、亚马逊、Alphabet和Meta等巨头2026年AI相关资本开支已达到数千亿美元量级；其中2月报道提到约6000亿美元，3月转述S&P Global Visible Alpha的口径则约为6350亿美元。这是一场历史级别的资本开支，但即便如此，市场仍然在讨论这些钱什么时候能转化成足够的可用算力。

最近的存储和内存价格上涨，也是一个非常直观的信号。

路透社6月援引摩根士丹利（Morgan Stanley）报告称，受大型科技公司AI基础设施投资推动，内存芯片价格在过去一年已经上涨约6倍。摩根士丹利把这种现象称为 “芯片通胀（chipflation）”：最初只是AI基础设施瓶颈，现在已经外溢到硬件利润率、设备价格、云成本、资本开支和供应链延迟。

谷歌限制Meta使用Gemini，就是最直接的资源侧限制。路透社转述称，这一短缺影响并推迟了Meta的部分内部AI项目，其他谷歌客户也受到影响，只是程度较轻。与此同时，Meta已经要求员工更高效地使用AI tokens。

也就是说，连Meta这种大客户愿意付钱，也不一定能买到足够模型容量；连谷歌这种云和AI基础设施巨头，也不得不在客户之间分配算力。

第二道闸是数据。

代码、客户信息和内部机密，不能随便进入外部模型。

这不是大厂过度敏感，他们已经有过前车之鉴。

早在2023年，三星半导体部门员工就被曝多次把敏感信息输入ChatGPT，包括用于排查问题的源代码和内部会议内容。随后，三星临时禁止员工在公司设备上使用ChatGPT等生成式AI工具。

员工一旦把代码、会议记录和内部资料输入外部模型，数据就已经离开了公司的可控边界。

这类行为也不是孤例。Cyberhaven早期监测显示，ChatGPT上线后，4.7%的员工至少一次把敏感公司数据粘贴进ChatGPT；员工粘贴到ChatGPT的内容中，约11%属于敏感数据。

AI研发场景里的数据风险更大，做开发的人都知道，发布代码前检查API key有没有被误提交是基本操作。到了AI数据集、模型训练和开源样本共享场景里，这个问题会被放大。

同为2023年，微软AI研究团队就曾在分享开源训练数据时，因为错误配置Azure存储访问token，导致38TB私有数据暴露，其中包括私钥、密码、内部Teams消息和员工工作站备份。

在AI Coding已成趋势的现在，大厂员工使用AI时，反而更需要注意数据的边界。

本地部署可以把数据留在公司自己的环境里，减少代码、日志、客户信息进入外部模型的风险。对于一些安全要求很高的场景，比如内部代码审查、日志分析、客服数据处理、合规文档整理，本地模型或者私有云部署会越来越重要。

但当模型的能力和工作效率挂钩，员工想用的往往不只是“一个能用的模型”，而是当下最强、最顺手、最会写代码的工具。本地部署一个开源模型或许能解决一部分数据边界问题，但很难复刻外部工具的完整体验和能力。

这也是为什么谷歌会因为安全担忧限制大多数员工使用Claude Code、Codex，为什么微软会因为Anthropic的数据留存要求限制Claude Fable 5。

本质上，这种限制是对公司数据的保护。

第三道闸是资产。

模型输出，不能随便进入竞争对手的研发流水线。

资产闸有两个开关，在模型提供商和模型使用商的两边。

对模型提供商来说，他们要防蒸馏：Anthropic的条款禁止用户使用Claude输出训练与Anthropic竞争的模型；OpenAI也禁止用户使用OpenAI服务的输出开发与OpenAI竞争的模型。

也就是说，模型可以被调用，但输出不能随便拿去训练下一个竞争模型。

大模型公司的核心资产不只是模型权重，也包括模型输出中体现出来的能力：代码能力、推理方式、任务拆解、合成数据、评测样本、某类问题的标准解法。如果竞争对手可以大规模调用一个强模型，再把这些输出整理成训练数据，就等于用别人的能力给自己的模型补课。

所以，模型提供商必须在条款里把这件事堵住。他们的这道闸写在条款里。

对模型使用商来说，他们则要自证清白。

这道闸和第二道闸几乎是一件事情的两面：数据闸关心我的数据会不会进入外部模型，资产闸则关心外部模型的输出会不会影响我。前者防的是自己的数据流出去，后者防的是别人的能力流进来。

合规问题是不得不考虑的一环。

Meta限制Claude和Codex，限制的是模型构建场景。据The Information 披露的Meta内部文件，公司担心Claude或Codex的输出进入自己的模型构建流程，比如训练数据、合成数据生成、评测、模型优化或代码基础设施。

因为一旦这些输出进入研发流水线，就可能被对方认为：你在用我的模型能力训练或改进你的模型。

更进一步，如果这种调用变成大规模、系统性抓取，就可能被模型提供商视为蒸馏攻击。

路透社6月24日报道，Anthropic在给美国参议员的信里提出指控，称与阿里巴巴及Qwen AI实验室相关的操作者，在2026年4月22日至6月5日之间，使用近2.5万个虚假账号与Claude进行了2880万次交互，试图通过蒸馏提取Claude能力。虽然这条消息还不是公开诉讼，但它已经进入了政策和监管语境。

说来好笑，《连线》杂志6月29日报道称，Meta的一个承包商项目让数百名外包人员伪装成未成年人，去测试ChatGPT、Gemini、Character.AI等竞争对手的聊天机器人。项目由Meta承包商Covalen管理，内部代号Cannes，至少到2026年4月21日仍在运行。

这些承包商被要求创建虚假的未成年人账号，向竞争对手的聊天机器人提问多种高风险内容，有时还会发送图片，再把回复复制进表格。

Meta的说法是，这是标准的安全测试和benchmarking。但就事论事的话，很难说没有触犯到模型的竞争边界。

资产闸，可以看做大厂给自己的模型研发流程留出的合规余地。

不然，未来一旦出现模型能力争议、合同纠纷或监管审查，公司很难证明自己的模型没有借用竞争对手的输出。

AI行业进入了新的竞合阶段

“三”这个数字很有意思，请容许我偏一点题：在希腊神话体系下，从世界秩序到命运走向，从神灵权柄到英雄宿命，“三”无处不在。

希腊神话里，进入冥界要通过三道关卡：先渡过冥河，由摆渡人卡戎带路；然后遇到守门犬刻耳柏洛斯；最后进入审判体系。其中刻耳柏洛斯是三头犬，十字路口坐着冥界的三位判官，就连冥界本身也分为三层。

现在，AI大厂的入口也多了三道防线：

资源不能无限用，数据不能随便流，输出不能随便拿去训练。

透过这三道防线，我们可以看到，AI行业正在进入一个新的竞争合作阶段。

在这个阶段，每家公司都同时有两种身份。

一方面，它们是模型提供方，它们当然希望自己的模型被更多人使用，被接进更多产品、被放进更多企业工作流里。

另一方面，它们也是模型使用方。没有哪家公司可以闭门造车，最强的模型、最好的编程工具、最成熟的云基础设施、最丰富的企业入口，往往分布在不同公司手里。

这些大厂考虑的事情很多，它们既想让别人用自己的模型，又不能让别人拿自己的输出训练竞品；它们既想用别人的模型提高效率，又不能让自己的数据、代码和研发流程失去控制。

合作还会继续，但大厂之间的AI合作已经不会是过去那种“应有尽有”的关系了。

在云计算时代，大厂之间也会互为客户。Netflix可以跑在AWS上，苹果可以使用Google Cloud，微软的软件也可以服务竞争对手。那时候，基础设施和应用之间的边界相对清楚：你租我的服务器，我提供算力、存储和网络；你的数据、产品逻辑和业务流程还在你自己的系统里。

当然，云时代也有安全、合规和供应商锁定问题，不过，从整体来看，它还像一种基础设施租赁关系。

但这套逻辑在大模型上已经难以适用了，因为大模型不仅仅是基础设施，还是能力本身。

你调用我的模型，本质上是在付费使用我的模型能力；你把我的输出接进你的流程，不只是拿到一个结果，也可能把我的能力沉淀到你的体系里。

这条连接会带来效率，也会带来风险。

大厂之间的连接因此变得更加敏感。过去只是流程细节的问题，现在都变成了合作的前置条件：谁能用、用多少、数据怎么进出、输出能不能复用……

早些年，当AI只是效率插件时，谁好用就用谁，但当AI变成了核心生产资料，它就必须被权限化、配额化、审计化和边界化。

AI工具自由试用期，已经结束了。

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