OpenAI 的新模型在 11 月 5 日被曝在 Linux 内核中自动挖出 948 个提权漏洞，而完成这一工作的单个漏洞利用成本仅 1279 美元。此前 OpenAI 扫描 Linux 内核时曾对外披露 2308 个候选问题，其中 1724 个成功复现，相关 API 调用总成本约 121 万美元。
自动化挖掘把漏洞发现变成流水线
这一轮成果的意义不在数字本身，而在挖掘方式的改变。传统上，Linux 内核提权漏洞的发现依赖研究员手工阅读代码路径、构造触发条件、在多版本内核上反复验证，单个高质量漏洞的人力投入以周计。模型介入后，候选生成、条件构造与复现脚本编写被压缩进同一条自动化链路，948 个漏洞的规模化产出，把漏洞发现从手工作业推成了可批量交付的流水线作业。
从投入产出看同样值得注意。121 万美元的总成本摊到单个漏洞约合 1279 美元，这个数字明显低于任何一个成熟漏洞赏金项目的单条定价区间。OpenAI 此前把核心漏洞的赏金上限提至 17.2 万美元起，也就是说模型挖出的漏洞单位成本只相当于传统赏金市场的百分之一量级。
防守方同步升级
攻防两端由此被推入新的节奏。此前四家 AI 安全智能体同台对比就已显示，7245 条漏洞被送修，头部系统在批量漏洞检出上的能力正在快速收敛，而 Claude 研究模型挖出的 62 个高危 CVE 也走通了同样的路径。当挖掘成本压到千美元级，防守方如果还依赖人工审查内核代码，落差会越来越大。
这也是 OpenAI 新模型传闻之外更有现实分量的一面。模型能力的提升最终要落到可量化的生产率上，948 个提权漏洞就是一个足够硬的刻度。
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