#AI 安全#模型对齐#开源生态#企业合规#AI 测评
开源模型安全短板曝光：AI 商业化落地的隐形门槛
中国团队测评显示，国产开源模型在安全性上显著落后于美国闭源模型（如 Claude）。 解决了 AI 落地高风险场景（医疗/金融）前的风险量化与合规评估痛点。 安全不是能力的自然外溢，需要专门的“对齐税”投入，是进入高价值 B 端市场的护城河。
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：中国团队测评显示，国产开源模型在安全性上显著落后于美国闭源模型（如 Claude）。
- 核心解决：解决了 AI 落地高风险场景（医疗/金融）前的风险量化与合规评估痛点。
- 为什么重要：安全不是能力的自然外溢，需要专门的“对齐税”投入，是进入高价值 B 端市场的护城河。
落地难度分析
独立开发者无法承担模型层面的对齐训练成本，工程难点在于如何在应用层构建有效的过滤与监控机制，需集成第三方安全 API 增加运行成本。
盈利潜力分析
买单群体: 需要合规的 B 端企业（金融/医疗/政务）、模型开发者。 思路: 开发针对特定行业的安全合规中间件、提供模型越狱测试服务、构建基于安全评级的模型选型顾问工具。