如果说 AI 是一场全民淘金热，谷歌、OpenAI 是那批卖铲子的人，那么现在的风向变了。

人们发现金矿里混进了大量的黄铁矿，于是，一门新的生意——Deepfake 检测与安全正在崛起。

01 这一通电话，价值2500万美元

我们把时钟拨回一个寻常午后。

香港，一家跨国公司的高级财务职员收到了一封来自总部 CFO 的邮件，起初他认为是钓鱼邮件，并不在意。

紧接着，总部 CFO 组织一场多人视频会议，屏幕里，不仅有 CFO，还有其他几位他熟悉的总部高管。大家相谈甚欢，CFO 的声音、神态，甚至连那标志性的停顿和口音都一模一样。

会议结束后，CFO 用 WhatsApp、电子邮件和一对一视频通话与他保持联系。

没有任何犹豫，他按下了转账键，2亿港元（约2560万美元），瞬间蒸发。

直到他向总部汇报工作，才发现那天视频会议里除了他自己，所有人都是假的。

这听起来像电影剧情，但这是过去发生的事情。

图 1：多位高管同时在线的 Deepfake 视频会议诈骗示意图

根据 Resemble AI 发布的最新数据，仅今年一年，由 Deepfake 技术（深度伪造）导致的商业损失就高达 15.6亿美元。而德勤（Deloitte）的预测更加让人心惊：随着生成式 AI 的普及，到 2027 年，这个数字在美国将飙升至 400亿美元。

400亿美元是什么概念？相当于蒸发掉了大半个百度的市值。

就在前不久，一家名为 Resemble AI 的初创公司，刚刚完成了 1300万美元 的融资（累计融资2500万美元）。这些资本的背后，是 Google Ventures、Okta Ventures 等一众顶级机构。

更有意思的是，这家公司能拿到这笔钱，还是因为在几年前，它曾是那个致力于让 AI 声音“以假乱真”的“造假者”。

02 当屠龙少年曾是恶龙

在硅谷，转型 是一个既性感又残酷的词。

它意味着承认失败，也意味着重获新生。Resemble AI 的故事，就是一部标准的 AI 创业转型教科书。

从“技术崇拜”到“红海厮杀”

时间回到 2018 年。那是生成式 AI 爆发的前夜，Resemble AI 在多伦多和旧金山成立。

那时的创始团队，包括 CEO Zohaib Ahmed，是一群标准的技术极客。他们的初心非常纯粹且符合当时的潮流：语音克隆。他们想做的是，只需录入几句话，AI 就能完美复刻你的声音，去读有声书、配音游戏角色、生成虚拟助手。

在那个阶段，他们是技术崇拜者。他们觉得能把死板的机器音变成有情感的人声，是一件极酷的事情。

然而，商业世界的残酷在于，当你觉得一件事很酷的时候，往往已经有几百个团队在做了。

图 2：2022年后极度拥挤的 AI 语音生成赛道

进入 2022 年，随着 OpenAI 的崛起和 ElevenLabs 等独角兽的出现，语音生成的门槛被彻底踏平了。

• 技术贬值： 以前需要几小时录音才能克隆声音，现在只需要 3 秒。
• 价格战： 巨头们把 API 的价格压到了地板上，初创公司毫无还手之力。
• 同质化： 市面上有几十款语音生成工具，功能大同小异，用户凭什么选你？

单纯做 生成工具，Resemble AI 发现自己陷在了一个拥挤的电梯里，周围全是持械的敌人，不仅面临激烈的价格战，还随时可能被巨头顺手碾死。毕竟，对于 OpenAI 来说，语音只是 ChatGPT 的一个插件，但对于 Resemble AI 来说，却是全部身家。

从“造假”到“打假”的惊险一跃

转机往往隐藏在客户最焦虑的提问里。

Zohaib Ahmed 敏锐地发现，销售团队带回来的反馈变了。越来越多的企业客户，不再追问“怎么把声音做得更像”，而是开始问：“如果别人用你们的技术冒充我，去诈骗我的员工，我该怎么办？”

客户的需求变了。

Ahmed 意识到：既然我们最懂怎么“造假”，那我们也最懂怎么“打假”。

他们花了几年时间研究各种生成模型架构，制造了海量的合成语音数据，研究了每一个模型留下的微小瑕疵。这就像是一个造假币的老师傅，突然决定去银行研究验钞机，没人比他更懂假币的纹理。

于是，Resemble AI 决定 从生成赛道，全面切入安全赛道。

这一转型，直接让它从红海跳到了蓝海。在生成赛道，它是巨头阴影下的无名之辈；在安全赛道，它是拿着作弊代码的顶级专家。

03 用魔法打败魔法

如果只是简单地转型做检测，Resemble AI 依然可能死得很惨。因为传统的检测技术，在现在的 Deepfake 面前，简直不堪一击。

为什么传统防御不行？

早期的 Deepfake 检测工具，逻辑很简单：找伪影。比如视频里的人眨眼不自然，或者音频的波形有明显的拼接痕迹。

这就像是老师改小学生作文，找错别字很容易。

但现在的生成式 AI，写出来的是大学论文，以至于它们生成的音频在人类听觉上已经 无懈可击。

更糟糕的是，攻击者非常狡猾。他们不会直接发原文件，他们会通过电话播放录音，或者对音频进行压缩、加噪。

创始人 Ahmed 一针见血地指出：“大多数检测模型都非常脆弱。如果你加上一个滤镜或者压缩一下音频，模型就会失效。”

逆向工程：锁匠的逻辑

Resemble AI 拿出的杀手锏，逆向生成模型。

我们用个通俗的类比来解释：

传统的检测器像是一个 小区保安，他只有一张嫌疑人的照片，如果嫌疑人整容了，小区居民就遭殃了。

而 Resemble AI 就像是一个 锁匠。因为他们太了解锁（生成模型）是怎么造出来的，他只要看一眼锁孔留下的痕迹，就知道这不是原厂。（他们知道生成模型在预测下一个 Token 时，必然会遵循某种数学概率）

图 3：传统检测（保安）与逆向工程检测（锁匠）的逻辑对比

基于这个逻辑，他们推出了 Detect-3B Omni 模型。

• 参数量： 30亿。这是目前行业内最大的检测模型之一。
• 准确率： 98%。
• 能力： 跨语言（支持40多种语言）、跨模态（查音频、视频、图片、文本），甚至能实时听出电话录音里的“猫腻”。

最关键的是，这个模型不需要预先知道 CEO 的声音是什么样，它只需要分析声音本身，就能判断“这是人嘴发出的声波”还是“机器合成的信号”。

技术有了，卖给谁？

Resemble AI 极其聪明地放弃了 C 端市场。普通用户不会为了“防止被骗”每个月付 9.9 美元，但企业会。

对于企业来说，一次 CEO 诈骗就是 2500 万美元的损失。所以，Resemble AI 直接切入 B 端，与 Okta 这样的身份验证巨头合作，把检测能力植入到企业的安全防线里。

让模型成了像防火墙一样的 企业基础设施。

04 行业群像

当我们把视线拉高，会发现 Resemble AI 的故事绝非孤例。

在这波 AI 淘金热中，最终活得最好的，往往是懂得变通的那一批人。

看看这些耳熟能详的名字，哪一个不是半路出家？

• Hugging Face
  
  2016 年，Hugging Face 刚成立时，它是一个针对青少年的 AI 聊天机器人，功能类似早期的 Siri，主打娱乐。结果呢？在拥挤的市场上根本找不到立足之地，2017 年天使轮融资仅拿到了区区 120万美元，差点旱死。
  创始团队痛定思痛，发现比起那个没人理的机器人，他们开发的底层工具库反而更受开发者欢迎。于是，2018 年他们果断转型，做开源社区，成了 “AI 界的 GitHub”。如今估值 45 亿美元，成为了 AI 行业的流量入口。

• Crusoe
  
  这家公司本来是搞 加密货币挖矿 的，利用油田废气发电来挖比特币。结果币圈崩盘，公司差点挂掉。
  生死存亡之际，他们灵机一动：既然我们有廉价的能源和数据中心，为什么不挖更值钱的东西？于是，他们把矿机改造成了 AI 算力中心。随着大模型爆发，算力需求上天，Crusoe 摇身一变，估值冲到了 100亿美元，融资总额近 40 亿美元。

• Flip
  
  Flip 最初是个做 交通运输客服 的 AI 平台，结果因为行业太传统、需求太分散，处处碰壁。
  后来他们发现，零售和医疗行业对自动化的需求更迫切且付费能力更强。于是果断切入零售垂直赛道，服务 Under Armour 等大客户，立刻拿到了 3100万美元 融资，实现了 3 倍的年增长。

这些故事都在反复验证一个道理：在技术变革的暴风眼中，灵活变通才是解药。

创业没有标准答案，最初的那个 Idea 往往只是你的门票。进场之后，你得根据风向，随时准备换一艘船，才能走得更远。

05 一场没有终点的军备竞赛

Resemble AI 拿到 Google 和 Okta 的钱，释放了一个极其强烈的信号：

AI 安全，已经成了“必选项”。

图 4：Resemble AI

而对于 Resemble AI 来说，这笔 1300 万美元的融资只是开始。

造假者的技术在按月迭代，Resemble AI 的 CEO Ahmed 坦言：“这很难，因为深伪技术演变得太快了。”

道高一尺，魔高一丈。打假的矛会越来越利，造假的盾必然越来越厚。

这恰恰是最好的生意，如果病毒能被彻底消灭，杀毒软件公司就倒闭了。正是因为病毒永远存在且不断变异，网络安全公司才能成为千亿级的巨头。

对于 Resemble AI 们来说，只要骗子还在，这门生意就永远有钱赚。

在这条赛道上，挖到金子的毕竟是少数，卖铲子的人（基础设施）和卖筛子的人（安全公司），注定活得更久、更滋润。