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华尔街日报：美国竞相打造中国低价AI的本土替代品 2025年底，一家鲜为人知的硅谷初创公司把大部分剩余资金押在一个宏大目标上：打造能力最强的开放权重AI模型。 这家公司名为Arcee AI。经过33天的预训练，它以远低于行业顶尖实验室的资金投入实现了目标。最终产品是一套成本低廉、可供用户下载和定制的人工智能系统，成为一系列搅动全球AI竞赛的中国新兴模型的美国替代方案。 硅谷和华盛顿越来越担心，包括Kimi、通义千问和DeepSeek在内的中国开放权重模型正接近美国顶尖产品的水平，并可能在未来多年威胁AI公司的盈利能力。少数美国本土企业已经展开竞赛，试图开发足以与之抗衡的模型。部分用户担心中国模型存在审查或安全风险，因此希望获得美国替代产品。中国模型开发商否认其模型构成安全风险。 一些美国开放权重AI先行者面临的一个问题是融资。尽管要求美国发展更强本土开放权重AI、与中国竞争的呼声日益高涨，投资者仍不愿支持部分相关初创企业。 Arcee首席执行官麦奎德（Mark McQuade）说：“几乎所有一线风险投资机构都拒绝了我们。” 包括Arcee、Reflection AI和Poolside在内的新一批开放权重企业押注，市场对高性能开放模型的需求将会上升。这些模型既具备中国模型的高效率，又没有相关地缘政治顾虑。 AI公司Poolside联合创始人兼联席首席执行官沃纳（Jason Warner）表示：“市场非常、非常希望看到一家美国公司，能够开发出能力最强的开源人工智能。” Poolside今年7月发布了旗下Laguna S系列开放权重模型的新版Laguna S 2.1。 开放权重模型允许任何人下载模型内部数十亿个参数各自对应的数值，也就是所谓的“权重”。有了这些原始数据，任何人都可以在专用硬件上运行模型，并以模型为基础进行二次开发，还可通过“微调”过程加入额外数据，调整模型权重。业内也有人使用“开源模型”这一说法。开源模型的透明度更高，用户不仅能获得完整权重，还能查看训练代码和其他数据。 美国最初在开放权重AI模型领域处于领先地位。开放AI领域的许多企业和工具，都是围绕Meta Platforms旗下Llama系列模型发展起来的。但中国很快开始迎头赶上。 过去一年，许多企业眼看AI开支成倍增长，开始转向中国的开放权重模型，因为这些模型的成本通常低得多。这一转变让开放权重AI重新受到关注，也凸显出美国与中国之间不断扩大的差距。包括OpenAI在内的美国公司最近已经下调价格，希望提高部分高端模型的竞争力。 微软风险投资基金M12管理合伙人迈克尔·斯图尔特（Michael Stewart）说：“人们开始意识到，这种情况确实可能发生，未来大家默认使用的模型，可能会是开源模型。” 英伟达及其首席执行官黄仁勋已经成为开放AI最坚定的支持者之一。今年7月，英伟达签署了一封公开信，呼吁加大对开放模型的支持，并要求政策制定者避免实施“过早的限制”。 Anthropic和OpenAI的负责人也普遍支持开放模型，但同时指出这类模型存在取舍。Anthropic首席执行官阿莫代伊最近在一篇博客文章中表示，这些模型可能被滥用于网络攻击或生物攻击。 英伟达已经开发了多个开放模型，其中包括Nemotron系列。今年早些时候，公司还与多家AI实验室组建联盟，共同为开放模型作出贡献。英伟达也成为开放权重企业最大的支持者之一，对多家公司进行了大额投资。 这些公司包括Reflection AI。这家人工智能初创企业已融资超过20亿美元，预计将在今年晚些时候推出首款开放模型。英伟达还投资了Poolside和Thinking Machines Lab，后者于7月发布首款开放权重模型Inkling。 除英伟达及其支持的初创公司外，美国开放权重生态系统仍然规模有限，中国的开放模型也继续保持更强表现。 风险投资行业对开放权重AI企业缺乏兴趣，也令情况进一步恶化。许多投资者质疑，一家开发免费开放权重模型的公司能否获得真正的收入。投资者也担心，支持这类技术可能会削弱OpenAI和Anthropic的业务。 封闭式专有AI实验室仍然占据主导地位，并与硅谷几乎所有顶级投资者建立了关系。仅今年第一季度，AI初创公司便筹集了2555亿美元。数据公司PitchBook表示，其中近三分之二来自OpenAI、Anthropic和xAI的三轮融资。 旧金山Arcee的早期投资者、Emergence Capital普通合伙人弗洛伊德（Joe Floyd）曾帮助这家公司融资。他说：“我不希望这件事成功。我不想投资，因为这会损害我对Anthropic或OpenAI的投资，这些都是我反复听到的借口。” 麦奎德原本预计风险投资机构会表现出更大兴趣，结果面对的却是怀疑和不信任。最近，X平台上开始出现更多公开呼声，支持美国发展开放权重AI，与中国竞争。 他说：“你在X平台上看到的风险投资基金，我可能几乎都接触过。现在我心里憋着一股劲。我们是真正在一线训练并发布模型，不是只会讨论。我们正努力帮助美国赶上并超越中国。” 麦奎德曾在开源AI平台Hugging Face工作，也曾在Unity Connected Solutions从现场技术员一路晋升为亚马逊云计算服务团队负责人。2023年，他与索拉韦茨（Jacob Solawetz）和本尼迪克特（Brian Benedict）共同创办Arcee，最初并没有开发基础模型的打算。麦奎德表示，在Meta似乎开始把重点从Llama模型上移开后，他看到了机会。 Arcee最初开发了一款仅有45亿个参数的小型模型，随后扩大规模，训练出Trinity Large。公司动用了2048块英伟达Blackwell B300芯片，并严密规划整个训练过程，力求最大限度利用约2000万美元的预算。Arcee此前共融资5000万美元，估值为2.4亿美元，目前约有30名员工。 麦奎德说：“我们更主要是想证明，即使资本和资源如此有限，我们也能做到。我们就是一群埋头苦干的人，一群不按常理出牌的人。我们愿意拼下去，证明全世界都错了。” Trinity Large的规模仍远小于顶尖AI模型，在许多主流基准测试中的表现也落后于Anthropic和OpenAI的模型。 Arcee计划利用新一轮融资的资金开发规模更大、能力更强的模型。这轮融资预计很快完成。 尽管融资过程困难重重，团队仍然看好美国开放权重生态系统的未来。 今年7月，这家初创公司与美国能源部展开合作，共同开发一款面向科学研究的AI模型。 麦奎德说：“鉴于全球正在发生的一切，现在大环境已经站在我们这边。开放模型被广泛采用，只是时间问题。”   来源： https://www.wsj.com/tech/ai/the- ... 8a?mod=hp_lead_pos3 By Kate Clark and Sam Schechner Aug. 1, 2026 at 9:00 pm ET |
