黄仁勋X首帖就“站队”开源AI，与OpenAI、微软等联手喊开放，Anthropic员工回怼“期待开源CUDA”引爆争议|openai|人工智能|开源ai|开源软件|微软|知名企业|黄仁勋

整理 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

近日，英伟达 CEO 黄仁勋刚刚开通社交媒体 X 账号，便发布了自己的首条公开动态。这条动态并非新品发布，也不是技术展示，而是直指当前 AI 行业最具争议的话题之一：开放权重模型。

他在转发这封名为《开放权重与美国人工智能领导力》的联合公开信之际表示：

“这是我的第一条帖子，我想分享一封由英伟达（@NVIDIA）签署的公开信，信中阐述了为什么开放模型至关重要。

AI 将改变每一个行业，赋能每一家公司，并由每一个国家共同构建。

开放模型能够增强安全性和网络安全能力，加速创新与技术普及，并帮助各国实现技术自主。

世界既需要前沿闭源模型，也需要前沿开放模型。”

这一表态，被外界视为黄仁勋公开为开放权重 AI 模型站台。

25 家科技公司联署：开放模型关乎美国 AI 竞争力

这封公开信由多家知名科技公司、AI 实验室共同签署，核心观点是：

美国在制定 AI 政策时，不应因为安全担忧而过度限制开放权重模型的发展。

各签署方普遍认为，开放模型不仅能够推动技术创新，也有助于扩大 AI 技术的普及范围，让更多企业、初创公司和研究机构参与其中。

目前，这封公开信已经获得微软、Google、OpenAI、SpaceX、英伟达、AMD 等诸多公司的支持。

微软 CEO 纳德拉发声明表示：“开放权重模型对于构建健康的 AI 生态至关重要。我们正与行业内其他伙伴一道，为开放权重模型探索一条发展路径，在保护国家安全的同时，增强美国竞争力，并扩大经济发展机遇。”

就连近来持续走闭源路线的 OpenAI CEO Sam Altman 也发帖支持，“我希望美国在开放模式和闭源模式下都能获胜。”

图灵奖得主杨立昆声援道：“这是一篇值得在所有媒体上传播的帖子，甚至包括眼下这个平台。”

O'Reilly Media 出版社创始人 Tim O’Reilly 也发声：

「我同样非常支持开放权重模型，但开源 AI 的内涵远不止于此。我们应该推动一种整体性的“参与式架构”。开源软件和互联网之所以取得成功，是因为它们降低了人们协作构建整个系统的门槛。模块化设计和开放协议同样至关重要！」

Anthropic 缺席后，其员工：“期待 CUDA 开源”

然而事情总是有两面性，看法也如此。就在 AI 圈内讨论的热火聊天之际，很快，外界注意到了一个重要缺席者：Anthropic。

作为当前 AI 行业的重要玩家，Anthropic 长期强调 AI 安全风险，并坚持 Claude 系列模型的闭源策略。

至于此次为什么没加入，似乎也可以理解，但随后其一名工程师 Julian Schrittwieser 发出了一条带有讽刺意味的回应：

“我太兴奋了！现在我坚信开源的力量，期待 CUDA 和 GPU 驱动程序的开源发布！”

这句话被认为是在调侃英伟达。原因在于，虽然英伟达支持开放权重模型生态，但其最核心的软件生态 CUDA 仍然是闭源体系，也是英伟达 AI 计算优势的重要组成部分。

随后 Julian Schrittwieser 还转发了微软 CEO 纳德拉的帖子，并表示：“迫不及待地想看到 Windows 和 MS Office 开源！”他还解释道：“看到有人直接得出结论，认为我一定想禁止开放权重模型，挺有意思的……实际上，我认为开放模型可能非常有用！但有趣的是，一些过去长期极力反对开源的公司，如今却突然都开始支持开放了。”

这番回应迅速引发争议。对此，吴恩达表示：“这是一种错误的类比。每个人都有权选择将自己的代码保持私有。问题在于，当有人试图阻止其他人将代码开源时，问题才真正出现。”

从软件开源到 AI 开放权重，这封公开信到底说了些什么？

那么，这封引发 AI 圈讨论的公开信，究竟提出了哪些观点？

简单来看，这封声明首先将当前开放权重模型的争论，与上世纪 80 年代的软件开源运动进行了类比。

公开信认为，开源软件虽然早期也曾遭遇质疑，但最终成为现代互联网的重要基础。因此，开放 AI 模型同样不应该在发展初期就受到过度限制。

整封信主要提出了三个核心观点。

第一，开放模型能够扩大 AI 技术的获取范围。公开权重模型能够降低初创企业、高校和研究机构使用先进 AI 技术的门槛，让更多参与者参与创新。

第二，开放模型能够避免 AI 技术过度集中。如果最先进的 AI 能力长期掌握在少数企业手中，可能导致市场竞争减少。开放生态能够帮助更多企业基于基础模型进行二次创新。

第三，开放模型可能提升 AI 安全性。支持者认为，开放模型允许更多研究人员分析模型行为、发现漏洞并提出改进方案，而不是依赖少数公司内部的安全团队。

公开信还为“蒸馏”（distillation）技术进行了辩护。蒸馏指的是利用一个模型的输出结果训练另一个模型。信中认为，这是一种长期存在且合法的研究方法，不应简单等同于技术窃取，尽管这一问题目前仍存在激烈争议。

从开源争议到中美 AI 竞争，背后是路线之争

这篇公开信发布之际，华盛顿正围绕是否限制中国开放权重模型展开讨论。其中，Moonshot AI（月之暗面）于 7 月 16 日发布的 Kimi K3 被认为是目前全球能力最强的模型之一。

这封公开信发布的时间点，也十分敏感。当前，美国正围绕是否限制中国开放权重模型展开讨论。

7 月 16 日，Moonshot AI（月之暗面）发布 Kimi K3，被认为是目前全球能力领先的开放模型之一。

此前，美国白宫科技顾问 Michael Kratsios 曾批评 Moonshot 使用蒸馏技术复制美国模型，用于开发 Kimi K3，这进一步加剧了围绕开放模型和技术共享的争论。

与此同时，黄仁勋此前多次表达对中国 AI 发展的认可。他曾表示“中国将赢得 AI 竞赛”，近期也在接受采访时表示，。

因此，这一次他首次登陆 X 平台，选择转发开放权重联合声明，也被认为具有特殊信号意义。

围绕开放权重模型的争论，本质上反映的是 AI 产业两种发展路线的碰撞。

支持者认为，开放能够促进创新，让更多企业和开发者参与 AI 发展，并形成类似开源软件生态的技术繁荣。

谨慎者则担忧，能力越来越强的开放模型可能降低技术滥用门槛，带来新的安全风险。

随着中国开放模型快速发展，以及美国 AI 产业内部路线分歧扩大，未来 AI 竞争或许不只是模型性能的竞争。它还将是一场关于：开放与封闭、创新与安全，以及谁能够构建更强 AI 生态体系的竞争。

以下为完整公开信内容：

上世纪 80 年代，开源软件早期先驱打破了当时的主流观点 —— 人们曾认为，只有企业牢牢掌控代码，软件才能持续发展。开源运动致力于打造透明生态，全球开发者可以研究、修改、优化软件。

如今，开源社区开发的软件支撑着互联网绝大部分基础设施，也为全球顶尖科技企业、美国军方以及负责科研、网络安全等关键任务的联邦机构提供底层系统。开源带来的改变远不止降低软件成本；它搭建起共享知识底座，一代又一代美国工程师与创业者依托这个底座，构筑起自身的技术主权。

如今美国在人工智能领域面临相似抉择。评判美国人工智能领导力的标准，不能只看单一前沿模型，而要看美国能否构建强大、开放的生态体系，让人工智能渗透到各行各业。这一点是在美国全域创造创新机遇、实现繁荣发展的关键。

为此，美国需要拓宽人工智能获取渠道、鼓励市场竞争、打造完善的应用层，同时让美国人能够更大程度掌控自身所依赖的技术。开放权重模型（即允许任何人下载、审查、修改，并在自有基础设施上运行的人工智能模型）正是这套体系的重要基石，它让先进人工智能更容易获取、适配、普及。

开放权重能够释放人工智能经济的发展活力。初创企业、成熟企业、高校与公共机构无需从零训练大模型，也不必为每项任务高价采购前沿模型，就能搭建先进人工智能系统。开放权重让各类机构能够根据自身业务需求与成本预算匹配合适模型：前沿规模算力用于攻克真正尖端难题，其余场景高效运行专用模型。这种资源配置模式，能够让人工智能大规模应用于亿万日常任务时，具备经济可持续性。美国想要赢得人工智能时代，就要推动人工智能融入工厂、医院、农场、课堂以及街边实体商户的日常运营。

开放权重同时能够强化市场竞争，而竞争能够让人工智能发展红利广泛共享，而非集中在少数主体手中。开放权重允许多家机构搭建、调整、部署先进模型，竞争不仅存在于模型研发商之间，还延伸至云算力、芯片、应用程序与各类服务领域。竞争能够激发创新、压低成本，让人工智能的效益广泛惠及全美经济。

开放权重还赋予客户更大自主权。各类机构布局人工智能时，都不希望被单一服务商锁定，也不愿长期积累的技术能力付诸东流。开放权重模型能够提供保障：机构可以自主管控数据，根据自身需求评估、调整模型，并在符合业务要求的任意场景部署。企业借助人工智能创造价值时，依托开放权重，能够通过持续迭代的模型、专属技术能力与不断沉淀的知识掌握价值主导权，夯实美国的技术主权与繁荣根基。

当然，开放权重确实存在独特风险。权重一经发布，原始开发者便无法继续管控，各类衍生修改版本也难以追踪、撤回。但应对风险的正确方式，并非禁止开放权重。当下网络攻击者已经在使用先进人工智能技术，防御方也需要拥有同等能力的模型，以此检测、模拟、应对新兴威胁。开放模型能够拓宽防御能力边界，提升透明度，便于多方团队共同发现漏洞、完成修复。

事实上，开放或许是保障人工智能安全最重要的路径之一。单纯依赖闭源模型，并不天然等同于安全：闭源系统同样可能遭到入侵、被滥用，或是出现外部人员无法察觉的故障。倘若顶尖人工智能能力集中在少数闭源模型中，还会进一步放大风险：形成少量单点故障节点、削弱市场竞争，关键技术落入少数服务商掌控。

与之相对，开放权重模型可以吸引广大科研人员与开发者共同审视模型运行逻辑、识别安全隐患、制定防护方案并持续优化。正如开源软件所证明的，透明体系往往比黑箱体系更加安全。人工智能安全同样如此：赋予大众测试、完善主流人工智能模型的能力，能够推动严谨的基准评测与多方协同，防护措施将立足于真实、可验证的危害风险，而非想当然地认定闭源系统天然更安全。

打造强大的人工智能生态并非水到渠成。政策制定者当下迎来关键行动窗口。相关举措包括：为初创企业与科研人员拓宽算力获取渠道、投入资源共建训练共享资产（数据集、工具、评估框架），避免过早限制开放模型，维持前沿赛道多元竞争格局，防止扼杀创新、迫使创新资源外流。政策制定同时需要研究，如何依托完善的应用层，推动人工智能在全美经济体系中实现自主可控的落地应用。

在搭建这套生态体系的过程中，政策制定者应当审慎区分合法模型研发技术与非法盗用行为。模型蒸馏（distillation），即利用一个模型的输出结果辅助训练或优化另一模型，是广泛应用于模型优化、评估与验证的技术手段。该做法延续了借鉴现有技术、在其基础上迭代创新的长期传统，自开源软件运动兴起以来，这一传统持续推动技术创新。与之不同，通过非法手段攫取闭源模型价值的行为确实值得警惕。针对这类问题，应当出台针对性法律与商业规则加以约束，而非一刀切限制人工智能创新不可或缺的技术手段。

人工智能时代有望成为繁荣发展的时代。只要做出正确抉择，开放权重人工智能能够拓展发展机遇、强化市场竞争、延续美国技术领先优势、管控安全风险，确保这项颠覆性技术产生的红利在整个经济体中广泛共享。这样的未来值得为之奋斗，美国应当牵头推动这一进程。

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10 月 16—17 日 · 深圳