谁将成为美国在开放重量级人工智能领域的领头羊？

从我之前的文章中就可以看出，我一直是开源技术的支持者。在职业生涯中，我也切实付诸行动，投资了 ClickHouse*等人工智能与数据基础设施领域的开源公司。我认为，开源企业是任何技术架构中不可或缺的组成部分，它们能够通过加速创新、降低成本、提升定制化水平，以及为用户提供更高的透明度与控制权，从而为整个生态系统带来积极影响。

我最早在 2023 年撰文探讨了人工智能领域开源与闭源的争论，当时支持那些资金不足但充满斗志的开源竞争者去对抗那些拥有雄厚资金的闭源对手。我将这一现象比作“人工智能界的 Linux 时刻”——开源阵营能够推动创新、让更多人能够使用人工智能技术，进而提升其普及率。

这场博弈的第二阶段发生在 2024 年，那一年开源模型与最先进的专有模型之间的能力差距正在迅速缩小。随着人工智能模型竞争的商业意义日益凸显，相关讨论也变得更加复杂，透明度、安全性以及监管问题开始被纳入讨论范畴。

如今已是 2026 年，关于开放权重与封闭权重 AI 的争论再度成为焦点。但这一次，地缘政治与全球 AI 领域的领导地位问题正处于讨论的核心位置。

7 月，中国 AI 公司 Moonshot AI 推出的开源模型 Kimi K3 一经亮相便风靡全球。它迅速成为全球最优秀的开源模型，其性能已足以与美国最先进的闭源前沿模型相抗衡（见上图）。它的崛起引发了关于通过蒸馏技术缩小差距的讨论，同时也引发了关于政府是否应限制人们使用中国模型的争论。

随后出现了诸多回应。OpenAI 的迪恩·鲍尔认为，“在开放权重模型占据主导地位的世界里，一种可能的结局便是彻底的 AI 共产主义”。Anthropic 也发表了自己对于开放权重模型的观点。就连 NVIDIA 的黄仁勋也加入了讨论，他在 X 平台上发布了首篇相关帖文，探讨了“开放权重与美国的 AI 领导地位”这一话题。

在封闭源代码技术领域，美国仍处于领先地位，但绝不能冒险在开放源代码领域落后。

正如本文首张图表所示，虽然美国开发的模型处于技术前沿，但它们几乎全是闭源的。Altimeter 公司的 Jamin Ball 在《美国的开源模型在哪里？》一文中探讨了这一现状，并指出，尤其是来自投资者的种种激励因素，是导致美国开源模型相对匮乏的主要原因。

包括 DeepSeek、MiniMax、Kimi、GLM 和 Qwen 在内的中国模型，正逐步填补开源 AI 领域的领先空白。凭借其开源优势，这些模型在下载量与代币市场份额方面的表现也越来越亮眼。

谁将成为美国开放权重 AI 领军的堡垒？

尽管我们在闭源技术领域应为美国的卓越成就感到自豪，但放弃开源领域的领先地位绝非小事，因为这一领域对全球人工智能竞争而言至关重要。

开源模型正逐渐成为企业和开发者构建人工智能系统时的重要组成部分。麦肯锡对 41 个国家的 700 家机构进行了调查，发现 63%的受访者会使用开源模型，而且通常还会同时采用前沿实验室开发的封闭源代码模型。Decagon 公司的杰西·张也解释了为何该公司 90%的产品都采用开源架构，他认为开源更适用于那些已经成熟的应用场景。Pinterest 的首席执行官比尔·雷迪在最近的财报电话会议上进一步表示：“任何不利用开源模型的 CEO，几乎都在浪费大量股东的资金。”

开源 AI 领域的意义太过重大，绝不能被忽视。鉴于近期的种种讨论，我开始更深入地思考美国的开源 AI 领导地位将会呈现怎样的面貌，以及谁会站出来塑造它的未来。

有人指出，政府可以通过采购以及直接为开源创新提供支持等主动措施来巩固美国在开源人工智能领域的领导地位，而非采取被动限制或禁止开源发展的做法。

学术界同样可以发挥重要作用。正如在数据基础设施等先前的技术领域一样，我们已经看到学术研究人员通过 DSPy 等项目为开源人工智能生态系统做出了重要贡献（在此要特别感谢我的母校斯坦福大学以及 Bigspin.ai*的教授克里斯·波茨！）。

但在我看来，最大的机遇在于一群“非传统参与者”：那些大型科技巨头和顶尖研究机构。回到鲍尔提到的激励因素问题：这些企业或许拥有最强烈的动力去培育一个繁荣发展的美国开源 AI 生态系统。而且时机也相当关键——在 Kimi K3 问世后的几周内，就有不少企业迅速采取行动，旨在加强美国在开源 AI 领域的优势地位。

• NVIDIA：该公司通过提供人工智能所需的计算资源与基础设施来创造利润。功能更强的开源模型能够推动人工智能的更广泛应用，进而提升对计算资源的需求，从而惠及 NVIDIA 的核心业务。因此，黄仁勋如此强调开源模型的重要性也就不足为奇了。此外，NVIDIA 还通过 Nemotron 等一系列举措积极投身于开源生态系统，上周更是发布了 Nemotron 3.5 Lightning 版本。

• Meta：作为一家在社交媒体和广告等领域拥有核心业务的垂直整合型平台，Meta 极为重视推出功能强大的开源模型，以此提升其生态系统内的用户关注度、参与度及留存率。实际上，Meta 凭借 Llama 系列模型成为了美国开源 AI 领域的先行者。虽然在推出了 Muse Spark 1.1 之后该公司转向了封闭式模型，但在过去一周里它又以更大力度回归到了开源道路：发布了 Muse Glimmer 的开源权重，宣布即将推出 Muse Spark 1.2 的开源版本，同时还发表了《未来属于每一个人》一文，进一步重申了对开源技术的承诺。