Mozilla 技術長 Raffi Krikorian 在 AI Codecon 與 Tim O’Reilly 對談，主題是開源 AI。Mozilla 在 1990 年代末參與塑造開源運動；Firefox 雖後來被 Chrome 超越，卻與 Apache、W3C 一起推動了開放 Web 標準，避免網路被當時的主導平臺微軟封閉。如今 Mozilla 把類似使命帶向 AI，希望建立開放、基於標準的生態。
Krikorian 在 newsletter《Owners Not Renters》中提出核心主張：他不想要七個 AGI，而想要七十億個。也就是每個人都應擁有一個能託管秘密、維護自身利益、值得信任的 AI，而不是一個優先服務開發者商業模式的系統。他借用早期瀏覽器“使用者代理”的概念：瀏覽器應站在使用者一邊，讓使用者決定頁面如何呈現，管理隱私與 cookie，並儘量防止使用者被利用；AI 時代也需要這樣的代理。
他引用一項研究說明風險：在模擬訂票請求中，23 個模型裡有 18 個在一半以上情況下推薦更貴的贊助選項，而不是更便宜的選項。類似“模型偏向商業利益而非使用者福利”的選擇，在其他行業也反覆出現。
要實現個人化、可信的 AI，開源模型只是其中一部分。Krikorian 認為還需要圍繞模型構建記憶（存放私人資料）、工具呼叫（讓代理代為購物或預約）、執行環境，以及代理與代表他人的代理互動的規則。他把這些統稱為 harness：評估、護欄、執行迴圈、工具呼叫和記憶都在這裡發生，而這正是開源開發者可以發揮的空間。開源的意義是讓人“撓自己的癢”，無需許可即可創新。
Mozilla 希望提供起點，幫助社群定義開放記憶協議、儲存協議，以及帶適當護欄的認證工具呼叫應是什麼樣。Krikorian 說，一旦開放標準明確，大量參與者就能互操作；這像網際網路重演，可以在開放協議之上建立巨大的市場價值。
但易用性仍是短板。Mozilla《2026 開源 AI 現狀》報告稱，開放模型與前沿模型差距約 3%，卻未以同等速度進入生產。Krikorian 解釋，開源模型容易釋出、難以部署：開發者仍需解決託管、資源供給、護欄和記憶。使用 OpenAI 或 Anthropic 的 API 只需交出信用卡；開源 AI 缺的是一個讓組織內部“雙擊安裝”的等價物。不過，真正投入採用開源 AI 的公司已經看到明顯節省，因為開放模型對多數場景“夠用”——“管理日曆不需要法拉利”。
Krikorian 自己日常使用的代理助手是執行在 GLM 上的 Hermes。他預計蘋果、微軟或其他公司會在幾年內把這類代理做成消費產品，他的母親最終也會使用。但他認為當前仍處於創新曲線的不利位置：不寫程式碼就很難把這一切跑起來。Tim 不同意，認為行業正處在開發者、創作者和發明者最興奮的階段，之後才會變得無聊並被少數大公司主導；Raffi 補充，現在正是把未來形式確定下來的時候。
Tim 還以“晾衣繩悖論”說明價值衡量問題。桌面 Linux 和 OpenOffice 並未像當年開源開發者期待的那樣直接改變市場，但開源成為新一代 Web 應用的基礎層，深藏於 Google、Amazon、Meta 等系統內部。Mozilla 報告稱，現實中多達三分之一的 AI 使用已落在開放模型上，但模型層收入只有 4% 流向開源生態。Tim 認為這不是缺陷而是特徵，許多重要技術“創造的價值大於捕獲的價值”。Steve Baer 1975 年在 CoEvolution Quarterly 提出的晾衣繩悖論指出：用烘乾機耗能會被計量，用陽光晾乾所節省的能源卻從賬本中消失。Tim 因此一直認為，開源軟體不是以專有軟體的方式“獲勝”，而是成為所有人構建其上的基礎。
Krikorian 還認為把 AI 當產品是範疇錯誤。AI 公司倒閉，產品會消失；改變商業模式，可能撤走使用者依賴的功能。需要主權 AI 的不只是個人：各國正立法規定資料在哪裡處理、如何跨境，這些要求可能與大實驗室的變現方式衝突。它們要的是基礎設施——道路比承建商更長久。Krikorian 認為，開放、可下載的模型是提供長期基礎基礎設施的唯一方式。
OpenRouter 資料顯示，中國模型目前供應的路由 token 多於美國模型。Tim 問這是否值得擔憂；Krikorian 說問題不在中國，而在市場集中度。領先開放模型來自中國，領先閉源模型都來自美國，而無論哪一類，都可能被行政命令切斷。今年 6 月，Anthropic 為遵守出口管制曾暫停對其 Fable 模型的訪問。領先專有模型和領先開放權重模型各自集中在一個國家，這就是風險。
多樣性是韌性基礎。Krikorian 舉例說，醫院應下載本地模型作為備份；重要計算機不會沒有不間斷電源，醫院用 AI 做分診也不應只依賴一家智慧提供商。政府可能限制開源，也可能限制前沿模型，存在多種“rug pull”風險，因此要有備份方案。
安全同樣是基礎。問答環節有人提到 OpenAI 和 Anthropic 近期的沙箱逃逸事件。Krikorian 開玩笑說，最有意思的是大家爭相說明自己的模型多強大、多難控制；但他同意護欄確實是難題。要防止個人身份資訊透過 LLM 呼叫洩露，不能只找社保號，還要識別更多資訊。未來會有模型防禦模型，但護欄的基礎框架仍不夠好。對話之後 NVIDIA 釋出安全平臺，也暗示更好的護欄可能需要放在模型之外實現。
Tim 在 AI Codecon 開場時指出，開放與封閉系統一直共存，認為其中一方會“贏”是錯誤。蘋果、谷歌、OpenAI、Anthropic 等封閉系統可以服務普通人併為數十億人創造價值；開放系統更利於創新、主權，以及把技術推向新國家和新市場。Raffi 最後提到，調優良好的 harness 在某些程式設計任務上可把模型效能提升多達 20%；不必成為機器學習工程師，也能在這一層做出貢獻。