为什么中国AI实验室选择开源并将继续开源

在当前的全球AI领域，关于中国AI实验室为何开源模型的讨论充满了猜测和困惑。许多人认为开源是一种国家战略，甚至是政府补贴的亏损行为。然而，实际情况恰恰相反：这是一种商业策略，是这些实验室在当前行业环境下所能采取的最佳选择。

以阿里巴巴在2024年9月底举办的AI大会ApSara为例，其YouTube视频在24小时内观看量不足50次，而OpenAI或Anthropic的同类视频通常能获得至少10万次观看。这表明，即使像阿里巴巴这样的巨头，在中国以外也几乎没有影响力。对于MiniMax、Kimi、Z.ai等小型实验室而言，挑战更加严峻。

那么，这些实验室如何参与全球对话？如果他们只能通过自家云API访问模型，谁会愿意在已经满意GPT和Claude的情况下尝试它们？开源模型正是答案。通过开源，这些实验室驱动了YouTube、Reddit、X等平台上的数千次讨论，并最终进入科技媒体甚至主流媒体，而它们在2023-2024年间几乎没有任何国际营销团队。

开源模型并非商业风险，因为几乎没有人能有效本地运行这些模型，很少有公司具备管理和后训练它们的能力，且模型很快会过时。真正的风险在于推理提供商与实验室竞争，但2026年的非商业许可协议正在解决这个问题。

开源还有其他好处。即使是谷歌也开源了其小型模型Gemma，目的是在终端用户和设备端模型之间建立亲和力，因为未来的推理将是本地与云端的混合。谷歌希望在这两种情况下都成为首选。

2026年，我们将看到具有专有内存系统或递归能力的开源模型发布——这些模型没有标准，每个实验室都希望成为定义新标准的一方，就像OpenAI和Anthropic在推理API领域所做的那样。此外，独立实验室还将销售微调和后训练的开源模型，帮助设定标准。

总而言之，开源有许多商业益处。只要中国实验室缺乏强大的国际营销和销售能力，他们就会继续开源模型，因为别无选择。他们的业务依赖于免费提供模型——开源就是真正的公关。