隔离只做在了
显示层
它不是一篇投资研究，是一份工程审计报告。素材来自 ClusterMAX 3.0 的实测：4 月到 7 月、四个月、25 家 GPU 云厂商、32 个集群。
最需要先说清楚的一件事：他们没有开发任何新东西。用的全是互联网上已经公开的漏洞描述（有些超过三年）、对这类系统的使用经验，以及充足的模型调用预算。作者自己写道：这篇文章里不会挂上任何属于他们的 CVE。
就用这套工具，他们在其中一家的监控后台里，读到了银行、电信运营商、大学、研究机构、AI 实验室，以及某个 GDP 全球前十国家的情报机构的日志与指标。原因不是什么高深的零日——是租户隔离只做在了展示面板上，底下那把 Prometheus API 密钥是全权限的。
本篇要讲六件事：这次体检怎么做的；作者自己都没料到的一个统计结果；四个真实故事（监控、InfiniBand、容器逃逸、网卡里的那台电脑）；一个反讽——防守方被自己的模型挡在门外；以及报告结尾对英伟达、AMD 与所有芯片创业公司的推论。
① SemiAnalysis 不出股票评级、不给目标价。本篇没有「买入 / 中性」，也没有目标价。它产出的是可以被后续版本号、公告与厂商行为检验的工程判断。
② 全篇遵循责任披露原则。所有在 ClusterMAX 3.0 中提供过集群的厂商都已收到通知；本篇只披露互联网上已有公开描述的漏洞；作者称所设的 90 天时钟没有一次走到期满，每一例都拿到了书面的升级/修补确认，或由他们自行验证。因此绝大多数厂商在原文里是匿名的，本站同样不作任何补名或指认。
③ 本篇术语密度高，共配了 10 个浮窗。如果你只带走一句话，请带走这句：对一家 GPU 云来说，「租户隔离」不是附加功能，它就是产品本身——客户买的是「一段算力，且只有我能碰」，隔离失效等于产品失效。
这次体检是怎么做的
三个阶段，25 家，32 个集群，四个月
ClusterMAX 的测试分三个阶段，一个比一个长、一个比一个狠：审计（audit）→ 性能（performance）→ 可靠性（reliability），涉及数十项基准测试与模拟硬件故障，分别压测算力、网络、存储、监控与健康检查。审计跑几分钟；性能测试要几小时；可靠性测试要几天，且至少需要 4 个节点。
与前两代相比，这一轮换了做法：从 ClusterMAX 1.0/2.0 时期「检查软件是不是最新版」，升级成免费给厂商做完整的安全审计。他们还把审计部分开源成了一个 CLI（pip install clustermax，然后 cmax audit security），会自动识别 Slurm 集群、Kubernetes 集群、独立虚拟机、裸金属与容器，拿它们和一份基线版本清单比对。
作者也明确划了这个 CLI 的边界：它只覆盖「从客户视角能测到的东西」。真正完整的分析还包括对终端客户与厂商本身的大量访谈，用来核对他们在编排软件、操作系统供给、固件管理、网络与存储上的架构决策——这些是 CLI 测不出来的。
报告给了两条理由：
① Anthropic 的 Project Glasswing 与 OpenAI 的 Daybreak 正在工业级标准软件里发现新漏洞，构建概念验证利用代码，并把细节写进 CVE 描述。
② 开源模型在安全基准上集体上台阶——报告点名 Kimi K3、GLM-5.2、DeepSeek V4、Qwen 3.8、MiMo V2.5、MiniMax M3、Nemotron、Gemma、Inkling，在 Cybench、NYU CTF Bench、AutoAdvExBench、Cyberseceval 3 等基准上都在上升。这让黑帽从一份 CVE 描述反推出可用的利用代码变得容易，因为他们可以绕过模型护栏。
本站提示：这两条是报告写的「动机」，而不是它测出来的结论——恰恰相反，下一节会看到，作者出发时期待的那个结论，数据并没有给他们。
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