不想再幫 OpenAI 打白工了！矽谷掀起 AI 逃亡潮：法律、醫療新創紛紛改用中國開放模型，背後原因超現實

今年 3 月，獲得紅杉資本（Sequoia Capital）青睞的美國法律科技新創 Harvey 針對旗下 AI 代理（AI Agent）推出重大更新，隨之而來的卻是一場戲劇性的財務危機：雖然企業客戶的使用量呈爆發式成長，但公司的毛利率卻一路自由落體，從年初約 50% 的健康水準，在短短三個月內重挫至 6 月的 -50%。這意味著用戶每發出一次法律檢索指令，Harvey 就要自掏腰包倒貼巨額的專利模型調用費用，淪為替模型巨擘打白工的典型苦主。

流量暴衝卻淪為 API 打工仔

這場毛利率由正轉負的震撼教育，徹底打破了「調用最頂級模型就是最佳解」的迷思。為了解決每分每秒都在失血的財務黑洞，Harvey 在 8 月果斷推出自家客製化模型，核心架構轉向採用由中國月之暗面（Moonshot AI）打造的開放權重模型 Kimi K3。

知情人士指出，Kimi K3 的推論與理解表現已相當逼近 Anthropic 的頂級模型，但授權與運算成本卻大幅銳減。結合內部對 AI 調用流程的路由分流與架構重構，這項大膽的技術換血策略迅速發揮成效，成功讓 Harvey 的毛利率在歷經數月虧損後重新由負轉正。

當應用端用戶規模擴大，專有封閉模型的昂貴計費機制就成了鎖喉的枷鎖。Harvey 的及時停損證明了一件事：在商業現實面前，過度依賴單一巨頭的 API，無異於將企業的生命線拱手讓人。

軟體新創集體倒戈開放權重與客製化

Harvey 的轉變絕非個案，一場針對 OpenAI 與 Anthropic 的「逃離潮」正在各領域蔓延。

醫療科技新創 Abridge 近期宣布，正運用輝達（NVIDIA）的開放模型訓練專門用於臨床醫療情境的客製化基礎模型；AI 客服公司 Decagon 則透露，旗下目前已有高達 80% 的客戶查詢由自建模型接手；就連在金融科技領域甫於 6 月完成 7.5 億美元融資的 Ramp 以及 Rogo，也首度著手探索自建模型。而在程式輔助領域，現已隸屬於 SpaceX 的 Cursor 與估值高達 480 億美元的 Cognition，更早在第一線驗證了客製化模型的性價比優勢。

「以前自建模型對我們而言太過昂貴，但現在開放權重系統的演進速度完全改變了遊戲規則，」Ramp 共同執行長卡里姆・阿蒂耶（Karim Atiyeh）直言不諱地指出，一年前自建模型根本毫無商業合理性，但在算力成本持續攀升的今天，「身為管理者如果不考慮這件事並加以最佳化，完全是不負責任的行為」。

對紅杉資本與 General Catalyst 等頂級風投而言，鼓勵旗下投資企業採用具性價比的開放模型，不僅能替新創守住最大的營運開銷，更能奪回技術主控權。

這股逃亡潮對正摩拳擦掌準備首次公開募股（IPO）的 OpenAI 與 Anthropic 來說，無疑是個嚴峻警訊。同時，在各界對先進 AI 是否該放緩發展的監管爭論聲中，擁抱開放權重模型也成了新創企業最關鍵的未雨綢繆避險棋局。

自建模型背後的人才與成本暗礁

然而，並非所有矽谷投資人都對這股「自建模型狂熱」照單全收。

Anthropic 投資方、Menlo Ventures 合夥人馬特・克拉寧（Matt Kraning）便公開潑下冷水，指出並非每家新創都具備開發客製化模型的本錢。訓練與微調模型不僅需要極高昂的前期資本支出，更仰賴市場上最稀缺且薪資高昂的頂尖機器學習人才；若盲目跟風，反而可能在尚未降低調用成本前，就先被自建研發的固定成本壓垮。

「問一家公司『有沒有自己的模型』，這個問題本身就問錯了方向，」克拉寧直言，在大多數情況下，許多新創宣稱自研模型往往只是迎合市場炒作的行銷噱頭。在商業化落地的殘酷戰場上，究竟是算力解放還是資源虛耗，端看企業能否在模型性能、前期開銷與長遠利潤之間找到精準的平衡點。