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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 |
