OpenAI 高管批 Kimi K3 開源，硅谷多方駁斥其觀點

每隔一段時間，中國企業發布新的AI模型就會引發美國業界的關注與討論。上週，中國AI公司月之暗面（Moonshot AI）推出Kimi K3模型，在多項重要基準測試中表現亮眼，能力已接近部分領先的美國AI模型，但成本卻大幅降低。這一進展再次引發美國對於中國正在縮小與美國人工智慧差距的擔憂，甚至有人指責中國企業是利用Anthropic、OpenAI和Google已完成的成果來訓練自己的模型。與此同時，中美AI發展路線的差異也越發鮮明：中國企業積極擁抱開源或開放權重模型，而美國企業多數仍堅持封閉模式。開放權重模型允許開發者查看模型參數，並根據需求進行修改、定製與部署。 上週末，OpenAI新任戰略負責人Dean Ball在X平台上針對Kimi K3發布長篇評論，引發了關於AI開源與閉源模式的激烈辯論。Ball曾擔任美國總統特朗普的AI高級顧問，他在貼文中寫道：「考慮到潛在風險，我個人很驚訝中國政府仍然允許如此強大的模型進行開源。」他認為開源模型可能具有「減速主義」傾向，因為它們會「抑制AI資本支出」。不過，真正引發大量討論的是他的另一番言論。Ball表示：「我猜測，特朗普政府最終會意識到，在這一領域最好的策略，是圍繞中國開放權重模型的使用製造大量監管風險。」他的觀點是，透過監管流程製造恐懼、不確定性和懷疑（即業界常說的FUD），可能讓大多數美國企業避免採用開放模型。隨後Ball解釋，這只是他的預測，並非政策建議，並表示自己支持開源模式，直到AI發展到過於危險的階段，而那將是一個「令人悲傷的日子」。 Ball的言論迅速引發廣泛回應。批評者認為，透過製造監管混亂來保護美國AI實驗室，很像「監管俘獲」（regulatory capture）——即負責監管某個行業的政府機構，最終制定出有利於該行業企業發展的規則，而這些規則往往受到行業內部人士的影響。Anthropic和OpenAI長期以來堅持閉源路線，認為它們的模型能力過於強大，不適合開放。兩家公司主張，如果完全開放模型，任何人都可能利用這些工具達成各種目的，而缺乏有效監管。相比之下，封閉系統能讓開發者對模型擁有更強控制力，包括安全機制、訪問權限以及商業定價。這兩家AI公司也曾警告，中國推出的開放權重模型可能對國家安全以及自身商業利益構成威脅。 風險投資人David Sacks曾擔任特朗普政府首任AI和加密貨幣負責人，並於今年3月轉任總統科技顧問委員會聯合主席。他嚴厲批評「利用監管不確定性作為武器」的做法，稱其「完全不可接受」。Sacks在回應Ball的貼文中寫道：「我們正處於AI政策的關鍵轉折點。領先的閉源實驗室已經在AI模型收入方面形成雙頭壟斷，現在它們希望政府消滅自己的開源競爭對手。」他所說的「雙頭壟斷」指的是OpenAI和Anthropic。Sacks強調：「它們已經亮出了自己的底牌。現在，是時候讓矽谷其他力量——絕大多數仍然重視開放競爭的人——也表達自己的立場。」

支持開源的一方也紛紛發聲。Sacks的「All-In」播客聯合主持人、風險投資人Chamath Palihapitiya在X上寫道：「未來屬於開源。我們需要擁抱它，然後繼續前進。」知名軟體工程師、企業家Suhail Doshi則表示，美國AI實驗室訓練自己的產品時，使用的是「全人類的數據，卻沒有支付一分錢」。他寫道：「任何以『模型蒸餾』為理由，試圖推動禁止開放權重模型的遊說或立法，都是完全胡扯。這實際上是在阻礙未來美國創新。」

不過，並非所有人都認同上述觀點。Citrini Research分析師、X平台用戶Jukan反駁了Ball關於「中國AI將佔據主導地位」的擔憂。他認為，開源模型並不會自動讓企業獲得市場優勢。Jukan以中國AI公司DeepSeek為例指出，該公司的競爭力來自自身運營效率，而不僅僅是開源框架。他說，DeepSeek之所以能夠保持較低的Token成本，是因為其內部運營方式更高效，而不是單純依靠開源。Jukan補充道：「中國企業可能缺乏足夠的計算能力，無法獨自滿足所有推理需求，但它們並不是在虧本銷售，也不是無法收回訓練成本。」

這場圍繞Kimi K3開源與否的爭論，不僅反映了中美AI發展路線的深層分歧，也凸顯了矽谷內部對於開放與封閉模式的不同立場。OpenAI和Anthropic等閉源陣營擔憂開源模型可能帶來的安全風險與商業威脅，並試圖透過監管手段限制競爭；而開源支持者則強調開放創新與自由競爭的重要性，認為透過監管打壓開源只會扼殺未來的美國創新。隨著Kimi K3等模型的持續進化，這場辯論恐怕還會持續升溫，並影響全球AI產業的未來走向。