Coinbase首席执行官推销中国开源权重AI模型，称其为应对日益高涨账单的解决方案

Coinbase的首席执行官提议尝试使用更便宜的开源权重AI模型，以在代币消耗量攀升之际控制AI支出。

这一提议引发了对企业工作负载通过中国来源系统运行时的安全和地缘政治风险的担忧。

为什么公司要使用中国AI模型？ 

美国的出口管制使中国公司更难获得美国AI芯片，但这并未阻止它们构建具有竞争力的模型，并以更低的价格出售。 

例如，智谱的GLM 5.2每百万输入代币收费1.40美元，每百万输出代币收费4.40美元 相比之下，Anthropic的Opus 4.8 同等体量下收费为$5和$25。 

GLM 5.2在关键编码基准SWE-bench Pro上得分62.1，击败了OpenAI的GPT-5.5（58.6分）。一位AI研究人员表示，GLM 5.2“至少与Opus 4.8和GPT 5.5一样好”。

另一位研究人员称其为“第一个真正能与闭源系统竞争的开模型”。

Coinbase是否在使用中国AI模型

Coinbase的 首席执行官Brian Armstrong表示 控制不断上升的AI成本的最佳方法是使用更便宜的开源权重模型，包括来自中国的GLM 5.2等系统。 

Armstrong表示，公司不应在AI上投入越来越多的资金，而是需要“更好的默认设置、路由和缓存”。他建议使用中国模型，即使它们更便宜，也引发了关于安全和政治风险的担忧。 

除了定价便利外，GLM 5.2采用MIT许可证，这意味着公司可以下载、修改并在自己的服务器上运行它，从而消除了将敏感公司数据发送到外部API的任何风险。 

AI支出已成为一个真正的问题，导致公司撤回在运营中对该技术的使用。 

Cryptopolitan 最近报道 Uber在4月份就用完了其2026年的全部AI编码预算，现在将每位工程师每月使用每个工具的费用上限设定为1,500美元。 Meta发送了一份备忘录 警告AI使用量出现“指数级增长”，并开始建立支出控制措施。亚马逊取消了一个根据AI消耗量对员工进行排名的内部排行榜，因为人们通过作弊推高了成本。 

毕马威（KPMG）的一项调查发现，只有26%的公司完全了解其AI成本，而22%的公司仅在收到账单后才得知支出情况。高盛预测，到2030年，AI代币消耗量可能增加24倍，达到每月120万亿个代币。

国际数据公司（IDC）预测，到2028年，70%的领先AI驱动企业将使用多种模型，而不是依赖单一提供商。 

中国AI模型有哪些风险？

Z.ai的云API允许开发者和公司使用其AI模型（包括GLM 5.2），但根据中国《国家情报法》，它受到该法律的约束。这对于处理敏感信息的任何公司来说都引发了真正的担忧。 

美国议员在5月就中国来源AI模型在关键基础设施中的网络安全风险展开了正式调查。 

人们还担心，在不同法律体系下训练的模型可能带有未披露的行为。此外，一位AI构建者在调试任务中将GLM 5.2与GPT-5.5进行了测试，发现GLM 5.2“远远不及”OpenAI模型发现问题的能力，尽管有报道称中国模型的表现优于其更昂贵的竞争对手。 

Anthropic在一封致参议院银行委员会的公开信中披露，阿里巴巴Qwen操作员在4月至6月期间通过约25,000个虚假账户运行了2,880万次Claude交换。他们称这是已知最大的窃取模型能力活动。 

自托管开源权重消除了API数据路由风险，因为在自己服务器上运行模型的公司不会将数据发送到中国。但关于模型本身的担忧依然存在。