Coinbase首席執行官提出採用中國開放式權重人工智能模型來應對失控的紙幣。

Coinbase 的首席執行官提議嘗試使用更便宜的開源 AI 模型，以控制隨着代幣消耗量攀升而增加的 AI 支出。.

該提議引發了人們對通過中國系統傳輸企業工作負載所帶來的安全和地緣政治風險的擔憂。.

爲什麼企業會使用中國的人工智能模型？ 

美國出口管制使得中國企業更難獲得美國人工智能芯片，但這並沒有阻止他們製造出具有競爭力的型號，並以低得多的價格出售。. 

例如，Zhipu 的 GLM 5.2 每百萬個輸入代幣的成本爲 1.40 美元，每百萬個輸出代幣的成本爲 4.40 美元， 而 Anthropic 的 Opus 4.8 相同數量的成本分別爲 5 美元和 25 美元。 

GLM 5.2 在關鍵的編碼基準測試 SWE-bench Pro 中獲得了 62.1 分，超過了 OpenAI 的 GPT-5.5 的 58.6 分。一位人工智能研究人員表示，GLM 5.2“至少與 Opus 4.8 和 GPT 5.5 一樣好”。

另一位人士稱其爲“第一個真正能夠與閉源系統競爭的開放模型”。

Coinbase是否使用了中國人工智能模型

Coinbase 首席執行官 Brian Armstron， 控制不斷上漲的人工智能成本的最佳方法是使用更便宜的開放權重模型，包括來自中國的 GLM 5.2 等系統。 

Armstron表示，企業與其在人工智能上投入更多資金，不如更需要“更好的默認設置、路由和緩存”。他建議使用中國模型，即使它們更便宜，但這引發了人們對安全和政治風險的擔憂。. 

除了價格實惠之外，GLM 5.2 還採用 MIT 許可證，這意味着公司可以下載它、修改它，並在自己的服務器上運行它，從而消除將敏感的公司數據發送到外部 API 的任何風險。. 

人工智能支出已成爲一個真正的問題，導致企業減少在運營中使用該技術。. 

Cryptopolitan 近期報道稱 ，Uber 在 4 月份就用完了 2026 年的全部人工智能編碼預算，現在將工程師每月每個工具的預算上限設爲 1500 美元。Meta 發出備忘錄 警告稱人工智能的使用量將呈“指數級增長”，並開始建立支出控制機制。亞馬遜取消了根據員工人工智能使用量進行排名的內部排行榜，因爲有人作弊推高了成本。 

畢馬威的一項調查發現，只有26%的公司能夠全面瞭解其人工智能成本，而22%的公司是在收到賬單後才發現這筆支出。高盛預測，到2030年，人工智能代幣的消耗量可能會增長24倍，達到每月120千萬億枚。.

國際數據公司預測，到 2028 年，70% 的領先人工智能驅動型企業將使用多個模型，而不是依賴單一供應商。. 

是什麼讓中國人工智能模型存在風險？

Z.ai 的雲 API 允許開發者和企業使用其 AI 模型（包括 GLM 5.2），而該 API 受中國《國家情報法》管轄。這對於任何處理敏感信息的公司來說都構成真正的隱患。. 

美國國會議員於 5 月正式啓動一項調查，以查明源自中國的 AI 模型對關鍵基礎設施造成的網絡安全風險。. 

此外，人們還擔心在不同法律體系下訓練的模型可能存在未公開的行爲。不僅如此，一位人工智能開發者在調試任務上測試了GLM 5.2與GPT-5.5，發現GLM 5.2在發現問題方面的能力“遠不及”OpenAI的模型，儘管有報道稱中國模型的性能優於價格更高的同類模型。. 

Anthropic 在一封致參議院銀行委員會的公開信中披露，阿里巴巴 Qwen 的運營者在 4 月至 6 月期間，通過約 25,000 個虛假賬戶進行了 2880 萬次 Claude 交易。他們稱這是迄今爲止已知規模最大的竊取模型能力的活動。. 

自託管開放權重可以消除 API 數據路由風險，因爲在自有服務器上運行模型的公司無需將數據發送到中國。但人們對模型本身的擔憂依然存在。.

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