Mozilla 首席技术官 Raffi Krikorian 在 AI Codecon 与 Tim O’Reilly 对谈，主题是开源 AI。Mozilla 在 1990 年代末参与塑造开源运动；Firefox 虽后来被 Chrome 超越，却与 Apache、W3C 一起推动了开放 Web 标准，避免网络被当时的主导平台微软封闭。如今 Mozilla 把类似使命带向 AI，希望建立开放、基于标准的生态。
Krikorian 在 newsletter《Owners Not Renters》中提出核心主张：他不想要七个 AGI，而想要七十亿个。也就是每个人都应拥有一个能托管秘密、维护自身利益、值得信任的 AI，而不是一个优先服务开发者商业模式的系统。他借用早期浏览器“用户代理”的概念：浏览器应站在用户一边，让用户决定页面如何呈现，管理隐私与 cookie，并尽量防止用户被利用；AI 时代也需要这样的代理。
他引用一项研究说明风险：在模拟订票请求中，23 个模型里有 18 个在一半以上情况下推荐更贵的赞助选项，而不是更便宜的选项。类似“模型偏向商业利益而非用户福利”的选择，在其他行业也反复出现。
要实现个人化、可信的 AI，开源模型只是其中一部分。Krikorian 认为还需要围绕模型构建记忆（存放私人数据）、工具调用（让代理代为购物或预约）、运行环境，以及代理与代表他人的代理交互的规则。他把这些统称为 harness：评估、护栏、执行循环、工具调用和记忆都在这里发生，而这正是开源开发者可以发挥的空间。开源的意义是让人“挠自己的痒”，无需许可即可创新。
Mozilla 希望提供起点，帮助社区定义开放记忆协议、存储协议，以及带适当护栏的认证工具调用应是什么样。Krikorian 说，一旦开放标准明确，大量参与者就能互操作；这像互联网重演，可以在开放协议之上建立巨大的市场价值。
但易用性仍是短板。Mozilla《2026 开源 AI 现状》报告称，开放模型与前沿模型差距约 3%，却未以同等速度进入生产。Krikorian 解释，开源模型容易发布、难以部署：开发者仍需解决托管、资源供给、护栏和记忆。使用 OpenAI 或 Anthropic 的 API 只需交出信用卡；开源 AI 缺的是一个让组织内部“双击安装”的等价物。不过，真正投入采用开源 AI 的公司已经看到明显节省，因为开放模型对多数场景“够用”——“管理日历不需要法拉利”。
Krikorian 自己日常使用的代理助手是运行在 GLM 上的 Hermes。他预计苹果、微软或其他公司会在几年内把这类代理做成消费产品，他的母亲最终也会使用。但他认为当前仍处于创新曲线的不利位置：不写代码就很难把这一切跑起来。Tim 不同意，认为行业正处在开发者、创作者和发明者最兴奋的阶段，之后才会变得无聊并被少数大公司主导；Raffi 补充，现在正是把未来形式确定下来的时候。
Tim 还以“晾衣绳悖论”说明价值衡量问题。桌面 Linux 和 OpenOffice 并未像当年开源开发者期待的那样直接改变市场，但开源成为新一代 Web 应用的基础层，深藏于 Google、Amazon、Meta 等系统内部。Mozilla 报告称，现实中多达三分之一的 AI 使用已落在开放模型上，但模型层收入只有 4% 流向开源生态。Tim 认为这不是缺陷而是特征，许多重要技术“创造的价值大于捕获的价值”。Steve Baer 1975 年在 CoEvolution Quarterly 提出的晾衣绳悖论指出：用烘干机耗能会被计量，用阳光晾干所节省的能源却从账本中消失。Tim 因此一直认为，开源软件不是以专有软件的方式“获胜”，而是成为所有人构建其上的基础。
Krikorian 还认为把 AI 当产品是范畴错误。AI 公司倒闭，产品会消失；改变商业模式，可能撤走用户依赖的功能。需要主权 AI 的不只是个人：各国正立法规定数据在哪里处理、如何跨境，这些要求可能与大实验室的变现方式冲突。它们要的是基础设施——道路比承建商更长久。Krikorian 认为，开放、可下载的模型是提供长期基础基础设施的唯一方式。
OpenRouter 数据显示，中国模型目前供应的路由 token 多于美国模型。Tim 问这是否值得担忧；Krikorian 说问题不在中国，而在市场集中度。领先开放模型来自中国，领先闭源模型都来自美国，而无论哪一类，都可能被行政命令切断。今年 6 月，Anthropic 为遵守出口管制曾暂停对其 Fable 模型的访问。领先专有模型和领先开放权重模型各自集中在一个国家，这就是风险。
多样性是韧性基础。Krikorian 举例说，医院应下载本地模型作为备份；重要计算机不会没有不间断电源，医院用 AI 做分诊也不应只依赖一家智能提供商。政府可能限制开源，也可能限制前沿模型，存在多种“rug pull”风险，因此要有备份方案。
安全同样是基础。问答环节有人提到 OpenAI 和 Anthropic 近期的沙箱逃逸事件。Krikorian 开玩笑说，最有意思的是大家争相说明自己的模型多强大、多难控制；但他同意护栏确实是难题。要防止个人身份信息通过 LLM 调用泄露，不能只找社保号，还要识别更多信息。未来会有模型防御模型，但护栏的基础框架仍不够好。对话之后 NVIDIA 发布安全平台，也暗示更好的护栏可能需要放在模型之外实现。
Tim 在 AI Codecon 开场时指出，开放与封闭系统一直共存，认为其中一方会“赢”是错误。苹果、谷歌、OpenAI、Anthropic 等封闭系统可以服务普通人并为数十亿人创造价值；开放系统更利于创新、主权，以及把技术推向新国家和新市场。Raffi 最后提到，调优良好的 harness 在某些编程任务上可把模型性能提升多达 20%；不必成为机器学习工程师，也能在这一层做出贡献。