人工智能竞赛的重心正从前沿领域转向更广泛的应用

今年夏天数周以来，人工智能领域关注的焦点集中在Anthropic的最新前沿模型以及华盛顿方面对模型访问权限的监管举措上。然而，尽管人们的注意力仍集中在技术前沿，开发者们却并未等待Anthropic或OpenAI等大型实验室的许可，而是继续开展开发工作。

今年春季，中国开源权重模型在Hugging Face上的下载量占比达到41%，超越了美国竞争对手。在OpenRouter平台上，排名前六的模型均来自中国企业的开源产品，包括腾讯、小米、DeepSeek、MiniMax和Z.ai。 截至本文撰写时，Anthropic的Claude Opus 4.7排名第七。Vercel的数据进一步显示，开放权重模型承担了大部分高流量的AI基础设施任务，而封闭模型则作为高端、高成本的层级存在。6月份，开放模型处理了该平台近三分之一的AI请求。

这些平台仅代表AI生态系统的一部分，未包含由主要实验室主办的会话——这些会话很可能推动了OpenAI和Anthropic的大部分使用量。然而，开源模型市场份额的不断增长引发了一个关键问题：如果大多数生产环境中的AI都运行在更便宜、可定制的替代方案上，前沿模型的实际意义究竟有多大？

一些专家认为，开源模型的崛起预示着最先进的模型最终将仅用于处理专业任务。 “几年后，前沿模型可能会被保留用于实验和高价值任务，而大多数生产工作负载将依赖私有或开源模型，”Hugging Face 首席执行官克莱姆·德朗格（Clem Delangue）在最近一期《Equity》播客中表示。

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Hugging Face 是一个以托管、共享并协助企业部署开源模型而闻名的平台和开发者社区。德朗格指出，客户越来越重视拥有 AI 模型而非租用模型的好处，而封闭式前沿模型在扩展时的高昂成本进一步加速了这一趋势。

“如果你是一家人工智能或科技公司，就不应该通过无法控制、监控或拥有的‘黑盒’API，将核心能力外包给其他实体，”德朗格解释道。

德朗格认为，这一转变在 Hugging Face 的运营中显而易见。该平台每 7 秒就会创建一个新代码库，目前托管着近 300 万个公开模型和 100 万个公开数据集。这与“一个模型统领一切”的说法相悖，反而表明企业倾向于使用针对特定用例定制的多样化模型。 他表示，半数《财富》500强企业都在使用Hugging Face来部署私有和开源模型。

开放模型日益普及的同时，中国人工智能实验室也频繁发布性能强劲的模型。

每隔几个月，一家中国人工智能公司就会发布一款功能强大的开放权重模型，其部署成本低于专有竞争对手，且更易于定制，这挑战了美国企业数十亿美元投资所建立的经济模式。 最近，总部位于北京的Z.ai发布了GLM-5.2，这是一款在代理编码方面表现卓越的开放权重模型，在安全漏洞检测方面可与Anthropic的最新模型一较高下。

德朗格并非唯一一位建议企业避免依赖单一模型供应商的高管。

微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）最近也警告不要陷入单一供应商的锁定，并强调数据控制应是人工智能用户的主要关切。

“虽然模型提供商基于公开数据进行训练的合理使用权推动了创新，但随后却对模型蒸馏施加限制性条款，并将从客户数据中学习的权利保留给自己，这确实颇具讽刺意味，”纳德拉表示。 “如果学习仅单向流动，经济价值将集中在基础设施所有者手中，而非知识创造者手中。因此，必须将学习基础设施分发给每一家企业，以便它们能够掌控自己的学习循环。”

开放模型的兴起也加剧了关于功能日益强大的模型是否应广泛开放的争论。

Anthropic首席执行官达里奥·阿莫德伊认为，扩展强大的开放模型权重可能很危险，因为一旦模型发布，就很难加以控制。其他人则认为，开放模型更容易被恶意行为者获取，他们可能会将其用于散布虚假信息、网络攻击或生物战。

德朗格对此权衡持不同看法。

“人工智能领域最大的风险在于权力的集中，”德朗格表示，“在我看来，让世界变得更安全，需要做到公平竞争并提高模型透明度。”

他解释道，透明度使防御者能够“修补开源模型可能利用的网络安全漏洞”。

这位Hugging Face高管认为，将强大的模型封存起来并不能消除先进AI的风险，部分原因在于前沿模型API的防护措施很容易被绕过，且权重可能被窃取并公开发布。德朗格指出，限制强大模型的做法只会将技术集中在少数几家公司手中，同时降低系统运作的透明度。

“将模型封闭在少数参与者手中并不能使其更安全，”德朗格表示，“这反而会因造成权力和能力上的不对称而使其更加危险。”