#模型蒸馏#AI合规风险#API数据爬取
大模型蒸馏攻防战：技术灰色地带的商业博弈
用竞品API输出当训练数据喂自家模型，被指控为“功能窃取” 解决闭源模型无法直接学习的问题，低成本快速提升模型能力 法律上难界定侵权，技术上难取证，属于行业潜规则级护城河
落地难度
4.0
搞钱系数
3.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 是什么：用竞品API输出当训练数据喂自家模型，被指控为“功能窃取”
- 核心解决：解决闭源模型无法直接学习的问题，低成本快速提升模型能力
- 为什么重要：法律上难界定侵权，技术上难取证，属于行业潜规则级护城河
落地难度分析
需搭建大规模自动化调用系统+清洗过滤+指令微调，易触发API风控封号，且需处理数据版权模糊性问题
盈利潜力分析
买单群体: 中小AI创业公司、出海工具开发者、垂直领域模型定制商 思路: 卖“蒸馏增强版”行业小模型（如法律/医疗问答）、提供API反爬对抗SaaS工具、做合规蒸馏咨询服务