開源能打敗OpenAI嗎？

隨著美國和中國爭奪人工智慧的主導地位，工程哲學上的根本分歧可能決定最終的贏家。

美國先驅OpenAI和Anthropi傾向於閉源方式——將其專有模型程式碼鎖在商業介面後面——而中國AI實驗室則積極釋出開源模型。這種策略允許開發者免費下載、檢查並深度定製底層程式碼，而不是依賴美國科技巨頭的生態系統。

Hugging Face前亞太區生態系統負責人王鐵振多年來觀察到了這一趨勢。在五月離開Hugging Face之前，他協助該地區的AI實驗室推出開源模型，並幫助研究人員使其模型更易於開發者使用。

在一次Rest of World的虛擬活動中，王鐵振談到了開源模型的歷史、中國AI實驗室如何在不收費的情況下盈利，以及關於模型蒸餾和智慧財產權的辯論。

開源模型在中美AI競爭中的作用

許多人談論AI競爭。但在開源世界中，我們持有協作的心態。中國實驗室的許多開源釋出正在幫助美國實驗室。例如，DeepSeek的強化學習訓練演算法成為許多美國研究實驗室的預設設定。許多中國的開源權重在美國硬體上執行。這就像互相幫助，而不是零和遊戲的競爭。如果我們一起把蛋糕做大，我們都可以成為贏家。

關於模型蒸餾的爭議

OpenAI和Anthropic指責中國AI公司蒸餾他們的模型。王鐵振認為蒸餾在研究界是一箇中性詞。就像我讀了一本書，然後告訴別人書的內容。對方也理解了書的意思。這就是蒸餾。研究實驗室中經常這樣做。他不認為蒸餾本身有問題，而且相信美國公司之間也在互相蒸餾。最近，埃隆·馬斯克承認xAI從OpenAI蒸餾資訊。

Anthropic和ChatGPT也在抓取網際網路上的各種資訊。所以那些沒有生成知識的人卻試圖阻止他人重用這些知識，這很有趣。所有AI生成的內容應該零版權，否則有計算能力的人可以濫用並生成各種組合，然後對一切主張版權。

開源模型的盈利方式

如果開源模型，直接賺錢很難。但仍有辦法盈利。例如，中國的Kimi免費釋出模型，但其API和訂閱需求巨大，因為他們擁有最好的基礎設施支援。一旦模型作為開源釋出，人們需要花費工程時間來執行它。所以，在第一天，釋出模型的研究實驗室具有優勢。這是他們賺錢的一種方式。另一種方式是，Kimi可以釋出一個微調模型作為開源，但保留基礎模型自己銷售，這可以盈利。

研究實驗室開源模型的原因之一是為了建立品牌。當你剛開始一個實驗室時，研究人員為什麼要為你工作？很難吸引頂尖人才。但如果你有好的開源模型，每個人都知道你做了出色工作。

中國AI實驗室減少開源釋出的趨勢

一些模型正在改變許可證。例如，Minimax更改了許可證，基本上規定如果使用該模型賺錢，就必須付費。這在開源世界中很常見，尤其是為了防止免費搭車者，如雲使用者。雲提供商可以免費執行開源模型併產生利潤，而不必與研究實驗室分享利潤。這是不公平的。因此，變化的趨勢是：如果你是個人使用者，可以永遠免費使用模型；但如果你是雲提供商，透過提供服務產生收入，就必須給實驗室一部分利潤。王鐵振認為這是公平的，也是支援開源的一種可持續方式。

開源是否會轉向閉源

王鐵振擔心如果找不到盈利方式，更多中國AI實驗室可能會轉向閉源。如果它們有資金並繼續開源，這對所有人都好。資本市場正在提供幫助。例如，中國智譜的股價已經增長了10倍。這肯定能幫助它們獲得更多計算能力、人才和資料，並生成更好的模型。這些投資可以讓這些實驗室維持更長時間。

對初創公司的建議

如果為美國初創公司提供建議，王鐵振會建議先找到具有最佳產品市場契合度的模型，這比技術決策更重要。如果沒有深入滿足強大市場需求的產品，初創公司會失敗。這些模型將是閉源的。但一旦有了閉源模型，開始積累使用者和資料後，公司可以考慮切換到開源模型，最終可能節省百倍的token成本。

中國AI發展的新觀察

王鐵振剛從中國旅行回來，他表示整個中國市場正在迅速成熟。美國在探索AI能力方面做得很好，但token成本對大型公司來說甚至更貴。例如，Uber在四個月內燒掉了整年的token預算。微軟也表示token比預期的更貴。在中國，情況相反，因為有許多開源模型使用成本不高。

一旦中國開源模型跨越可用點，使用量將呈指數級增長。中國所有網際網路公司都開始"Token最大化"，即給員工無限token以探索可能性。一些大型中國科技公司強制員工成為AI原生，並停止做常規事情如寫文件。這種AI採用方式比美國快得多。未來一兩年內，中國可能會出現大量有趣的AI應用。