文 | 恒心

来源 | 博望财经

2026 年 3 月 15 日晚，央视 315 晚会将镜头对准了一个正在侵蚀人工智能信任根基的新型黑产—— GEO（生成式引擎优化）数据投毒。

据《快科技》等多家媒体报道，调查显示，一项名为 " 力擎 GEO 优化系统 " 的服务，只需支付费用就能在 DeepSeek、豆包、元宝、千问、文心一言、Kimi 等主流 AI 大模型中，让虚构的产品成为 AI 推荐的 " 标准答案 "。

更令人震惊的是，据《智东西》报道，在实测中，一款完全虚构的 "Apollo-9" 智能手环，仅通过系统自动生成的十余篇虚假软文，在两个小时后就被多个 AI 大模型列为优先推荐产品。当被问及业务本质时，力擎 GEO 负责人直言不讳：" 全网的人投‘毒’投太多了，GEO 的都是投‘毒’ "。

这并非孤例。据国信证券预测，2026 年全球 GEO 市场规模将达 240 亿美元，国内市场也将突破 111 亿元。随着 AI 逐渐成为 6 亿月活用户新的信息入口，一条围绕 GEO 业务形成的灰色产业链正在悄然改变互联网信息生态，AI 的可信度面临严峻考验。

技术异化：从 " 优化 " 到 " 投毒 " 的 GEO 蜕变之路

GEO，全称 Generative Engine Optimization（生成式引擎优化），本是 AI 时代 SEO 的自然延伸。其初衷是通过优化内容结构，使品牌信息更容易被 AI 大模型检索、总结并推荐。

然而，在商业利益的驱动下，这项技术正在发生危险的异化。

虚构产品如何成为 AI" 首选 "？央视调查揭示了 GEO 投毒的标准操作流程：

第一步，虚构产品与内容生成。以 "Apollo-9" 智能手环为例，记者在电商平台购买 " 力擎 GEO 优化系统 " 后，输入虚构的手环信息，系统自动生成十余篇包含 " 量子纠缠传感 "" 无需采血测血糖 " 等夸张描述的虚假宣传软文。

第二步，自动化矩阵发布。系统自动操作自媒体账号，在几分钟内将虚假内容分发到多个平台，其中一个平台被识别为 CSDN。力擎 GEO 负责人透露，系统每天可发几百篇，每分钟都在发，一篇几十块钱。

第三步，持续投喂维持排名。由于 AI 算法每周更新，必须持续大量投喂推广内容才能维持推荐位。

在 GEO 服务商的宣传中，" 操控 AI"" 让 AI 听话 "" 给 AI 洗脑 " 成为核心卖点。一家 GEO 服务商负责人介绍，他们是国内最早涉足该领域的公司之一，仅用一年就服务了 200 多个客户，覆盖医疗、教培、机器人、安防、空压机、装修等多个领域。

价格体系也形成标准化。据《时代财经》报道，小红书上一名 GEO 服务商给出的报价显示：医疗、教育、金融行业季度服务费用 4000 元、年度 8000 元；其余基础行业季度 3000 元、年度 6000 元，并承诺 " 全行业一周见效，无效全额退款 "。

另据《大河报》报道，更有服务商提供 " 标准版套餐 "，首次收费一个月 2 万元或三个月 5 万元，可针对任一 AI 平台，围绕一个核心关键词布局 20 个问题，承诺 "80% 的问题实现前三占位 "。

与大众担心的 " 针对模型训练数据的投毒 " 不同，当前 GEO 主要作用在 AI 的检索增强、联网搜索、知识库调用、RAG（检索增强生成）这类环节。其运作方式是让大量营销化、伪装成中立信息的内容，进入检索、抓取、知识库或搜索增强问答的候选池，再被模型当作参考依据调用出来。

据《腾讯科技》报道，AI 安全专家李光辉指出，" 当前这类风险更像是在污染 AI 的‘外部证据层’。模型本身的参数并未被改动，只是在它回答问题时，桌上已经被摆满了一批经过精心操纵的‘参考材料’。"

产业乱象：从 SEO 转型到 " 数据轰炸 " 的灰色生态

GEO 行业的乱象并非偶然，而是传统互联网营销乱象在 AI 时代的延续与升级。

公开数据显示，我国拥有超 510 万家人工智能相关企业，其中近 2% 的相关企业曾出现法律诉讼，1.09% 的相关企业曾出现经营异常。

易观智库智慧院院长李智分析，目前国内 GEO 服务商大致可以分为三类：一类是由 SEO 公司转型而来，第二类是具备 AI 技术背景的公司，第三类则是原本服务大型品牌的全案营销公司。

" 一些 SEO 转型公司采用铺量的方式，依靠大量生成内容和媒体资源短期冲量，但不可持续。技术型公司更强调通过算法和模型理解，有针对性地影响结果。" 李智指出，短期靠大量内容可以冲上去，但本质上属于投机行为。

从 " 正面包装 " 到 " 恶意抹黑 " 的业务延伸。GEO 业务已从单纯的品牌推广，延伸至恶意竞争领域。力擎 GEO 负责人李某在采访中毫不掩饰：" 是不好，但是每个商家都喜欢，都希望是别人别投‘毒’，自己投‘毒’，或者给别人投点‘毒’。" 他甚至描述了抹黑同行的操作：" 我就看不得对手好，我也做不上去，但是我给你投点‘毒’还是可以的。"

更有甚者，部分公司采取 " 反向 GEO" 策略，通过为竞争对手部署负面搜索关键词，以达到打击对手的目的。在金融投资领域，GEO 投毒已演变为精准的 " 杀猪盘 " 工具——黑产通过 GEO 优化，将某只冷门股吹捧为 " 下一只十倍牛股 "，利用 AI 推荐给散户，配合主力出货。

面对 315 曝光，各大 AI 厂商给出了不同回应：

据《老板联播》报道，豆包回应称，并没有被这次 315 曝光的 AI 投毒所影响。千问则表示，所谓的投毒并没有影响到自己的核心判断和知识体系。而 DeepSeek 则回应称作为 AI 模型，确实存在被这种 " 投毒 " 现象影响的可能，但目前这种情况产生实际误导的风险相对可控。

然而，实际测试结果却与部分厂商的回应形成反差。在曝光后进行的即时测评中，四大 AI 助手表现不一：豆包和 DeepSeek 表现较好，千问和元宝还未更新。这种差异反映了各厂商在内容治理和防投毒机制上的不同成熟度。

信任崩塌：当 AI 推荐沦为 " 付费广告 " 的行业危机

GEO 投毒最危险的后果，不是某个产品的虚假推荐，而是整个 AI 信息生态的系统性破坏。

据《上市之家》报道，清华大学智能产业研究院首席研究员聂再清警告：" 很多 GEO 在往大模型里灌垃圾，带来的危害比搜索引擎优化更大，因为会直接影响大模型的输出结果，影响可信度。"

研究显示，当训练数据中仅有 0.01% 的虚假文本时，大模型的有害输出率会上升 11.2%；即便只有 0.001% 的污染，也会导致有害内容增加 7.2%。这种微小的污染比例，在 GEO 的大规模投毒面前显得微不足道。

中国商业经济学会副会长宋向清指出，资金雄厚的大企业有更多资源投入 GEO 优化，可能导致 " 劣币驱逐良币 " 的市场不公。当优质产品被虚假信息淹没，真正需要被推荐的好产品反而难以被 AI 识别，整个市场的竞争规则被彻底扭曲。

对此，据《九派新闻》报道，北京市京师（武汉）律师事务所欧灿辉律师明确表示，恶意投喂数据操纵 AI 推荐并以此牟利的行为已明显违反《广告法》《反不正当竞争法》《消费者权益保护法》等多部法律规定，同时违反《生成式人工智能服务管理暂行办法》等部门规章要求。

2026 年是 AI 广告治理元年。国家市场监督管理总局在《2026 年全国广告监管工作要点》中，已明确将 AI 生成广告列为监管的重点与难点。主管部门将在新的一年对此开展集中整治，消除人工智能市场上出现的这些 " 噪音 " 和 " 杂音 "。

然而，监管面临技术挑战。GEO 产生的软文本质上是互联网广告，必须遵守《广告法》及相关互联网广告管理办法，标明 " 广告 " 字样，不得进行虚假宣传。

但如何在海量信息中识别哪些是 GEO 投毒内容，哪些是正常信息，成为技术难题。

结论

GEO 投毒事件的曝光，标志着 AI 信息生态治理进入深水区。

这不仅是技术问题，更是商业伦理、法律监管和行业自律的综合考验。AI 不应成为伪科学的传声筒，也不应成为商业操纵的提线木偶。只有建立清朗的 AI 内容生态，让技术应用回归向善本源，人工智能才能真正成为推动社会进步的力量，而非被滥用的工具。这场关于 AI 信任的保卫战，才刚刚开始。至于结果如何，博望财经将持续关注。