AI开源和闭源的趋势讨论

爬山虎

AI开源还是闭源，可能我们正站在一个历史的十字路口。


到目前为止，我们能看到的商业流向，都是AI闭源公司在主导的，很大比例的营业流水也都流向了来这些公司。 AI产业的发展，最初是由风险资本主导，现在普通民众资金跟随，因为利润在哪里，投资就会在哪里。 以上产业逻辑，获得美国政府的政策支持和几乎所有头部企业的肯定，所有的市场定价基本也是遵循这个逻辑来的。  

但是，现在开源似乎变成了一个可以用的选项，AI时代最宝贵的东西是大数据，模型和算力基础设施。

从大数据来看，使用了闭源模型的大企业，实际上是把所有企业的数据喂给了AI模型，短期看提高了工作效率，长期把知识产权拱手让给了模型公司，现有的数据保密协议很难在AI时代产生效力，模型巨头可以通过大模型的黑箱进化来垄断知识和数据。理论上来说，只要OPENAI愿意，他们可以轻易用成熟的AI复制出无数个竞争对手，如果去法院告他们又告不动，因为很难证明，他们侵犯了你的知识产权。如果付费企业客户看到这个趋势，有可能重新考虑开源的可行性。   开源模型可以把Ai做本地部署，把最先进的知识产权控制在自己手里。（假如市场还是选择了闭源，那么那些靠行业壁垒来设立竞争优势的企业会在未来10年不断跌价，比如生物药物研发，可能会出现很多中小公司）

从模型的供应来看，现在中国系的开源模型差距不断缩小，价格相对低廉，功能对大部分企业来说已经够用了。 本地部署的模型不需要全能，制药公司推理药物模型，无需知道天气预报或者自动驾驶的数据，本地部署难度更大，但是相应的知识产权会得到更多保护。（PS，知识产权最后值多少钱很难说，一旦AI成长起来了，可能会彻底颠覆行业，比如医院病人的数据。）

从算力基础来看，短期市场是整体短缺的，但是长期（5~10年）来看，物理瓶颈会逐一被突破，算力变成付费就可以获得的公开市场资源，和现在矿产一样。 不存在太多的获得壁垒

lucas097

我甚至觉得AI的开源和闭源其实是个伪命题，因为AI并不像其他项目那样给你source code，然后按照source code一行行执行代码，但AI的开源并不把所有的训练数据给到你，然后让你重新再按照这个方式做一遍训练能够完全重复获得一样的结果。

pcpop

中国模型开源是一种折衷的选择，要是中国显卡随便买的话八成也不会开源

superdigua

同意 Acemoglu  的看法.

DeepSeek 和开源模型的竞争会迫使 OpenAI 和 Anthropic 以边际成本定价，利润归零。
https://mp.weixin.qq.com/s/CucuIniul09emXMd8TUqMg

clovedsm

superdigua 发表于 2026-7-23 10:24
同意 Acemoglu  的看法.

DeepSeek 和开源模型的竞争会迫使 OpenAI 和 Anthropic 以边际成本定价，利润归零 ...

我不赚钱 你也别想赚到

nineyes

因为没有实际的门槛，并且用户转移损失极小，所以卷，因为卷所以开源，开源后会更卷

maxinfang

开源安全点 ai 要透明化

爬山虎

有几个层面的解读，

第一，开源是相对的，个人和小企业几乎不可能理解模型，即便开源，世界最后可能只有几万人相对了解AI是怎么回事。开源更多是在国家层面和超大型公司层面，个人能选择的是使用哪个平台而已。  

第二，大企业的数据很重要，比如一个医生拥有1000万个病例，也许不同的AI可以进化出略微不同的模型，但整体来说，比人类要更准确一些。 但是拥有1千，1万，10万案例和1000万案例，得出的准确度可能有所差距。  

第三，长远看，只要AI之间彼此蒸馏吸收，这个差距最后快速减少，直到消失。
  
如果差距会消失，那么不同模型间的溢价也可能会慢慢消失，在今天之前我的看法是快鱼吃慢鱼，未来的世界赢家通吃，如果开源有了竞争力，也许未必是这样的结果。可能会有若干的分散部署，也大大增加了彼此攻击的可能性，AI核弹技术在两三个国家间，可能彼此威胁后彼此妥协多一些，但是核弹如果被少许弱势的极端国家和组织也拿走了，会发生什么情况，很难想象。

社区

爬山虎 发表于 2026-7-23 14:20
有几个层面的解读，

第一，开源是相对的，个人和小企业几乎不可能理解模型，即便开源，世界最后可能只有几 ...

你根本不用理解模型。openAi也未必理解自己的模型。搭个本地模型能解决问题就行了。不过大模型本地服务器架设也很贵。chatgpt給的月之暗面硬件报价是1.2M

eguan88

lucas097 发表于 2026-7-23 10:20
我甚至觉得AI的开源和闭源其实是个伪命题，因为AI并不像其他项目那样给你source code，然后按照source code ...

虽然不是source code但是可以不用担心法律问题的蒸馏

philguo

本地部署了deepseek, gema, qwen等几个模型。根本不需要花钱买token了。随便写作不说，作图做视频还不用审查。所以很多需求都是伪需求。大公司完全可以搭建自己的AI模型培训。我给我儿子就做了几个学习模型。99%的问题都能解决不需要问老师补课了。包括老师资源不够的拉丁和ukcat.

achilles

LLM就是个过渡品，开源闭源的都无所谓了

APSTNDP

结论：美国的模型是好的，中国的模型是差的

不用麻烦ai写那么一大堆

inandbr

现在的AI本来就没有价值，只是把数据最大化利用。数据才是价值，AI只是好工具；随着竞争加剧，工具的价值会变低

但是如果AI自己可以产生有价值的数据，那游戏规则就完全变了

爬山虎

APSTNDP 发表于 2026-7-23 20:20
结论：美国的模型是好的，中国的模型是差的

不用麻烦ai写那么一大堆

我的观点都是敲出来的，没有使用AI辅助。

最近梁文峰说的，，美国的模型还是处于领先地位， 不过差距在缩小，没有好和差的绝对判断。中国模型在架构的时候，就把单位成本纳入考虑，这是完全不同的商业模式，如果单纯按照市场来选择，未来普及的可能性更大。 这两天美国股市杀估值，说KIMI的发布影响，我觉得夸张了，但是不能否认确实多少有一点影响。 这也是发帖的本意，不纠结个人观点对错，更多的是想看看大家对于股市未来的趋势看法，感觉市场会有一波大的回调，也许延续昨天的下跌，还是起起落落跌到明年，整体逻辑不变，主因是估值泡沫重构，算力分流，资本尝试多元化也可能产生助力。

未来AI还是会逐渐得到更多的应用，中期来看，美国科技股还是有先发优势的，股票还是会逢低买入，判断基于国家保护主义和意识形态的对抗，会让美国公司保持竞争优势。更长走起来看，绝大多数使用场景，有价格低廉的开放模型叠加本地部署是足够的。

现在西方投行开始看多人民币，我会关注这个趋势，打算看看如何少量投资中国的高科技股票。

爬山虎

inandbr 发表于 2026-7-23 22:11
现在的AI本来就没有价值，只是把数据最大化利用。数据才是价值，AI只是好工具；随着竞争加剧，工具的价值会 ...

赞成你的对于游戏规则的看法

如果有一天AI 超越了人类的想象力框架，会颠覆人类社会的所有基础定义和游戏规则，比如比较粗浅的基于社会关系的定义，什么是财富，什么是社会资源再分配，还有对疾病的征服导致的生命延长对人口架构的变化，AI主导的社媒导致的政党分裂碎片化，导致的未来政府权力结构碎片化等。 下个层面的东西，关于时间和生命形态的原始定义，比如AI让人类达到数字永生，说的不是人类想象的简单数字化，而是真正的可以有触感和情感反馈，能持续成长的“活着”数据化状态。生命升维到数据空间里，非常方便超远距离传输，如果需要肉体的愉悦，就3D打印出来一个，马斯克的殖民外星球，也就成为了可能。  

说的有点魔幻了

yzh1999

lucas097 发表于 2026-7-23 10:20
我甚至觉得AI的开源和闭源其实是个伪命题，因为AI并不像其他项目那样给你source code，然后按照source code ...

用软件的开源闭源标准来类比开源AI的确是伪命题。
先说就算给了训练代码和训练数据，不是巨头也训不了，就算能训也出不了完全一样的checkpoint，甚至拿到checkpoint，每次inference的结果都不一定一样，即使temperature=0。训练代码也是根据训练环境特制的，大量黑科技超参数。