黃仁勛入駐X後第一條推文 簽署公開信力挺開源AI模型

按：隨著 7 月 27 日Kimi K3開源時間的逼近，引發了美國各界對開源和閉源AI路線的分歧，且愈演愈烈。美國有人揚言要封禁中國頂尖AI模型，也有很多人支持中國開源 AI 模型。

在持續幾天的討論後，7 月 24 日，英偉達創始人黃仁勛站出來公開站隊力挺開源AI。這是他在社交媒體X上開通賬號後發表的第一篇推文，英偉達簽署公開信支持開源模型。他表示，AI將變革各行各業，賦能每家公司，並由每個國家共同構建。開源模型能夠加強安全和網路安全，加速創新和普及，並保障國家主權。世界既需要前沿的閉源模型，也需要前沿的開源模型。

並代表英偉達聯合微軟、Meta、IBM、Huggingface、a16z、Dell、Palantir、Y Combinator等眾多知名美國企業簽署了一份聯合生明，金色財經善歐巴編譯。如下：

開放權重與美國AI領導力

20 世紀 80 年代，早期開源軟體先驅挑戰了一個主流的觀點——軟體只有在企業嚴格控制代碼的情況下才能進步。這場運動推動建立一個透明的生態系統，讓全球開發者都能研究、修改和改進軟體。由開源社區開發的軟體如今支撐着網路的大部分，也是全球最大科技公司所用系統的基礎，同時也是美國軍方和聯邦機構開展科學研究、網路安全及其他關鍵任務的底層支撐。開源不僅僅降低了軟體成本，更創造了一個共享的知識基礎，幾代美國工程師和企業家在此基礎上建立了他們的制度性主權。

美國如今在人工智慧領域面臨類似的選擇。我們的 AI 領導力將不由某一個前沿 AI 模型來評判，而取決於美國是否構建了一個強大、開放的生態系統，並將其滲透到每一個行業。這對於在全國範圍內創造創新與繁榮的機遇至關重要。它要求擴大 AI 的可及性、鼓勵競爭、構建強健的應用層，並賦予美國人對他們所依賴的技術更大的控制權。開放權重模型——即任何人都可以下載、審查、修改並在自己的基礎設施上運行的 AI 模型——是這一基礎的重要組成部分，因為它們使先進 AI 更加可及、可適配、可廣泛獲取。

 初創企業、成熟企業、大學和公共機構可以在先進模型的基礎上構建應用，而無需從零訓練一個模型，也無需為每項任務支付前沿模型的高昂價格。開放權重讓每個組織都能以合適的成本，將合適的模型匹配到合適的任務上——將前沿級別的算力留給真正的前沿問題，而在其他所有地方運行高效、專用的模型。正是這種紀律性，將使 AI 在其使用規模擴展到數十億日常任務時，仍能保持經濟上的可持續性。美國贏得 AI 時代的方式，是將 AI 滲透到工廠、醫院、農場、教室和街頭商鋪的工作流中。

開放權重也強化了競爭——而競爭正是讓 AI 的紅利被廣泛分享、而非集中於少數人手中的關鍵。 通過允許眾多組織構建、適配和部署先進模型，開放權重不僅在模型開發者之間，也在雲、晶片、應用和服務之間創造了競爭。這種競爭激發創新、壓低成本，並將 AI 的收益廣泛分配於整個經濟。

隨著組織在 AI 上投入越來越多，他們希望確認自己不會被鎖定在單一供應商上，也不會失去隨時間積累的知識與能力。開放權重模型通過允許組織控制自己的數據、評估並適配模型以滿足自身需求、並在業務需要的任何地方部署模型，提供了這種保障。當組織用 AI 創造價值時，開放權重使他們能夠通過自我改進的模型、專用能力和積累的知識來擁有這些價值，從而驅動美國的主權與繁榮。

誠然，開放權重確實承載着真實且獨特的風險。 權重一旦發布，便超出原始開發者的控制範圍，修改後的版本也難以追溯或逆轉。但應對這一風險的正確方式不是禁止開放權重。在一個網路攻擊者使用先進 AI 的世界裡，防禦者需要獲得具有相當能力的模型，以便他們能夠檢測、模擬和應對新興威脅。開放模型拓寬了防禦能力，增加了透明度，並允許漏洞被眾多團隊發現和修復。

事實上，開放性可能是通向 AI 安全與安保的最重要路徑之一。 單純依賴封閉模型並不天然安全：它們可能被攻破、被濫用，或以外部人無法察覺的方式失效。而將先進 AI 能力集中在少數封閉模型背後，則加劇了這一風險——它製造了少數單點故障，削弱了競爭，並將關鍵技術置於少數提供商手中。開放權重模型則相反，它允許一個廣泛的研究者和開發者社區審查模型行為、識別漏洞、開發防護措施，並隨時間改進模型。正如開源軟體所證明的——透明可以比封閉更安全——AI 安全或許取決於賦予更多人測試和強化社會所依賴模型的能力。它使得嚴格的基準測試與評估、紅隊測試，以及針對真實且可證實危害的防護措施成為可能，而非默認假設封閉系統更安全。

強大的 AI 生態系統並非理所當然。 政策制定者有一個重要的行動窗口。這包括：擴大初創企業和研究者獲取算力的渠道，投資於共享訓練資產（數據集、工具、評估框架），以及通過避免對開放模型施加過早的限制——那些會扼殺競爭或將創新驅往海外的限制——來保持前沿的多元性。這些措施還必須着眼於強健的應用層如何能在整個經濟中擴大 AI 的主權化使用。

在塑造這一生態系統的過程中，政策制定者應謹慎，不要將合理的模型開發技術與不當挪用混為一談。 蒸餾（distillation），即利用一個模型的輸出來幫助訓練或改進另一個模型，是一種被廣泛用於模型改進、評估和驗證的技術。它延續了從現有技術中學習、在其基礎上構建並加以改進的悠久傳統——這一傳統自開源軟體運動興起以來便一直推動着創新。相比之下，從封閉模型中非法提取價值的行為確實引發了合理關切。這些關切應通過有針對性的法律和商業框架來解決，而非對那些在 AI 創新中扮演重要角色的技術施加一刀切的限制。

AI 時代可以是一個繁榮的時代。 做出正確的選擇，開放權重 AI 可以擴大機遇、強化競爭、延伸美國的技術領導力、降低風險，並確保這項非凡技術的收益被廣泛分享於整個經濟。這個未來值得去建設，而美國應當引領這一建設。

聯合簽署機構

美國創新者聯盟、a16z、Arcee AI、Arena、黑森林實驗室、Box、克勞德斯特萊克、戴爾科技、Emergence Capital、Hugging Face、IBM、Linux 基金會、馬里亞納礦業、Meta、微軟、Mistral、Mozilla、英偉達、Palantir、Perplexity AI、Reflection、Replit、ServiceNow、Telnyx、Y Combinator 創業孵化器。

來源：金色財經

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