文/觀察者網(wǎng) 張廣凱

2025開年伊始，國內(nèi)大模型行業(yè)似乎正醞釀著一場劇烈的格局變動(dòng)。

一邊是零一萬物與阿里云達(dá)成合作，不再獨(dú)立追求超大模型的預(yù)訓(xùn)練；另一邊，以豆包為代表的大廠模型仍在快速進(jìn)化，“不差錢”的DeepSeek更是以創(chuàng)新架構(gòu)，讓人看到超越OpenAI的可能性。

這似乎印證了一段時(shí)間以來的流言：國內(nèi)大模型企業(yè)將進(jìn)一步收斂，一些過去的頭部玩家也開始掉隊(duì)？

另一個(gè)有趣的現(xiàn)象是，此前一直走閉源路線的MiniMax，最近突然發(fā)布了自己的開源模型。開源是弱勢方爭奪市場的捷徑，還是本身就具備比閉源更好的商業(yè)邏輯閉環(huán)？

當(dāng)然，美國對(duì)中國愈加嚴(yán)厲的政策限制，一直都是不容忽視的巨大風(fēng)險(xiǎn)。國產(chǎn)大模型行業(yè)準(zhǔn)備好迎接進(jìn)一步脫鉤了嗎？

圍繞上述話題，我們邀請(qǐng)AI生態(tài)專家、曾任零一萬物開源及開發(fā)者生態(tài)負(fù)責(zé)人的林旅強(qiáng)，以及Hugging Face工程師王鐵震進(jìn)行對(duì)話，收獲了不少新穎的觀點(diǎn)。

林旅強(qiáng)

王鐵震

摘要如下：

·中國大模型行業(yè)的研發(fā)能力與OpenAI沒有明顯差距，即使放棄預(yù)訓(xùn)練的團(tuán)隊(duì)，也并非因?yàn)橛?xùn)練效果不佳，只是更好的商業(yè)選擇。

·隨著主流模型能力基本夠用，一味追求模型能力最強(qiáng)或許是個(gè)誤區(qū)。以操作系統(tǒng)為例，性價(jià)比才是大規(guī)模應(yīng)用的決定性因素。

·當(dāng)算力成本進(jìn)一步降低，開源模型的性價(jià)比將更加突出。

·開源的優(yōu)勢還在于更容易成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

·開源的AI開發(fā)工具鏈，對(duì)大模型的國產(chǎn)化替代意義巨大。

以下為對(duì)話全文：

放棄預(yù)訓(xùn)練，不是能力不夠

觀察者網(wǎng)：可以聊聊最近零一萬物預(yù)訓(xùn)練團(tuán)隊(duì)并入阿里的事嗎？這是不是意味著，國內(nèi)頭部大模型公司之間的能力已經(jīng)在分化，零一發(fā)現(xiàn)自己預(yù)訓(xùn)練的效果不夠好？

林旅強(qiáng)：完全不是這樣的。零一的團(tuán)隊(duì)很強(qiáng)，預(yù)訓(xùn)練出來的東西也很強(qiáng)，去年5月發(fā)布的Yi-Large，10月發(fā)布的Yi-Lightning都很好，尤其是Yi-Lightning，可以說是當(dāng)時(shí)時(shí)間點(diǎn)上最強(qiáng)的之一。

但是模型強(qiáng)不強(qiáng)，跟商業(yè)上能不能走通是兩回事。零一絕對(duì)不是沒能力做預(yù)訓(xùn)練，而是作為一個(gè)小公司，必須面對(duì)現(xiàn)實(shí)——你投入巨大的資源去做預(yù)訓(xùn)練，能不能做到self sustainable？是不是對(duì)投資人負(fù)責(zé)？

所以一個(gè)公司最終還是要去找到符合商業(yè)規(guī)律的生存之道。

王鐵震：對(duì)，我非常同意。我要補(bǔ)充一下，其實(shí)中國的research非常強(qiáng)，這兩年中國的大模型追得非?？欤ㄗ罱腄eepSeek，甚至讓OpenAI都感到一些危機(jī)。

如果說中國跟美國的頭部模型存在一些差距，我覺得不能說是人的問題，主要還是因?yàn)橘Y金的分配、公司的政策方向等等。像零一這樣的中國公司，有最優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)，有開復(fù)老師的領(lǐng)導(dǎo)，那么如果給它像OpenAI一樣的資金，它絕對(duì)也能做出同樣好的產(chǎn)品。但是這樣的條件在中國是很稀缺的。

大部分中國公司，不可能把無止境的資金投入到一個(gè)非常燒錢的項(xiàng)目里。在“六小虎”中，所有人一開始都是to b也要做，to c也要做，to developer也要做，foundamental research也要做，但是很快大家就會(huì)發(fā)現(xiàn)，我不可能每一件事情都做得好，每一件事情的競爭都是非常激烈的，我需要把所有的精力放到某一個(gè)自己很擅長的事情上面，才能做出最好的效果。

可能零一也經(jīng)歷了這樣一波周期，發(fā)現(xiàn)必須把全部精力集中在做APP，或者專注做to b。我覺得這完全沒有問題，因?yàn)楹苌儆泄灸軌蛳馜eepSeek或者阿里巴巴一樣，有另外賺錢的業(yè)務(wù)去養(yǎng)活不賺錢的foundamental research。

所以我覺得國內(nèi)做預(yù)訓(xùn)練的公司會(huì)越來越少，其實(shí)是一個(gè)好事，是更好的資源調(diào)配。想做預(yù)訓(xùn)練的人也可以更集中，資金也可以更集中，可能最后只有四五家模型，但每家都可以得到非常多的資金支持，可以走得更遠(yuǎn)更好。

中國很多行業(yè)都走過了類似的路，比如說電動(dòng)汽車、光伏，都經(jīng)歷了自然淘汰的過程，從無序競爭到有序收斂，這是一個(gè)市場比較理想的狀態(tài)。

觀察者網(wǎng)：也就是說國內(nèi)的大廠也好，“六小虎”也好，在大模型能力上還沒有顯著差距。

王鐵震：我認(rèn)為還在牌桌上的玩家，水平都沒有太大的差距，有差距的自己已經(jīng)放棄了，所以牌桌上的玩家確實(shí)在減少。

林旅強(qiáng)：很多行業(yè)應(yīng)用，也未必非要去做預(yù)訓(xùn)練。例如百川很早就宣布把重點(diǎn)放在醫(yī)療，那么醫(yī)療大模型是不是一定需要做預(yù)訓(xùn)練？基于別人的基座大模型，拿行業(yè)數(shù)據(jù)去做后訓(xùn)練是不是足夠了？

所以退出牌桌的人，也不一定是失敗，而是調(diào)整。所有公司都要找到適合自己的路。

觀察者網(wǎng)：那么當(dāng)初為什么大家一擁而上都去做預(yù)訓(xùn)練？是戰(zhàn)略選擇錯(cuò)誤，還是擔(dān)心使用別人的模型，不是好的商業(yè)模式？

林旅強(qiáng)：首先，你要向資本市場講一個(gè)故事。2023年上半年，資本市場會(huì)覺得一個(gè)團(tuán)隊(duì)能做預(yù)訓(xùn)練，代表團(tuán)隊(duì)的能力是很扎實(shí)的。

另一個(gè)原因是當(dāng)時(shí)的基座模型還不夠強(qiáng)，后續(xù)去做fine-tune的效果也不好，所以只能自己去做基座。

現(xiàn)在，很多大模型效果已經(jīng)好到一定的程度，甚至10B以下的小模型都比當(dāng)時(shí)強(qiáng)很多了，對(duì)很多場景來說完全夠用了。所以大家不會(huì)再盲目追求超大模型。

王鐵震：對(duì)，剛開始的時(shí)候，你必須向資本市場證明自己的團(tuán)隊(duì)實(shí)力。只做fine-tune的團(tuán)隊(duì)，估值不會(huì)很高，后續(xù)做很多事情就會(huì)非常受限。而且最開始的那段時(shí)間，市場上資金是最充裕的，越往后融資越難，如果開始拿不到足夠資金，后面可能很快就死了。

還有很重要的一點(diǎn)，是對(duì)人才的爭奪。那個(gè)時(shí)候大模型人才是相當(dāng)稀缺的，很多公司都需要開出非常高的薪水挖人。

做預(yù)訓(xùn)練更有利于去培養(yǎng)自己的團(tuán)隊(duì)。如果只是做微調(diào)，你只能看到世界的一小部分，只有懂預(yù)訓(xùn)練的人才能告訴你，一個(gè)問題到底應(yīng)該用預(yù)訓(xùn)練解決，還是后訓(xùn)練解決。

但在今天這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，基于很多開源模型去做后訓(xùn)練，已經(jīng)能達(dá)到比較好的效果，預(yù)訓(xùn)練可能就更多是一種情懷了。

最好的大模型，未必要最強(qiáng)

觀察者網(wǎng)：那么在今天這個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，開源模型跟閉源模型的能力還有差距嗎？

林旅強(qiáng)：我想先correct一下這個(gè)問題本身。模型就是模型，不會(huì)因?yàn)樗情_源或者閉源就更強(qiáng)或更弱，模型強(qiáng)弱跟是否開源是完全兩個(gè)維度的事情。

觀察者網(wǎng)：但是最早Llama之所以選擇做開源，可能是因?yàn)樗粔驈?qiáng)，要通過開源來搶市場。

林旅強(qiáng)：開源確實(shí)有利于搶占市場，但是它想搶市場，跟它夠不夠強(qiáng)，不能建立直接關(guān)系?，F(xiàn)在DeepSeek也是開源，難道是因?yàn)樗粔驈?qiáng)？所以我個(gè)人覺得Llama只是開源中一種情況，并不代表開源的本質(zhì)。

開源和閉源的參與者也是動(dòng)態(tài)變化的，比如之前一直閉源的MiniMax，最近突然也做開源了，這并不只是取決于模型強(qiáng)弱。

王鐵震：這是一個(gè)經(jīng)常被問到的問題，最近我剛好也有一些新的想法。

首先就像前面提到的，沒有開源強(qiáng)的閉源模型已經(jīng)死掉了，所以結(jié)果就變成，閉源模型永遠(yuǎn)是大于等于開源模型。

之前我也覺得，開源模型跟最頭部的閉源模型相比，還是有非常大的差距。但是最近DeepSeek發(fā)布的成果，以及國內(nèi)在推理模型上面的進(jìn)展，都讓我覺得差距沒有那么大了，反而是OpenAI更應(yīng)該感到焦慮。

視頻生成模型也是一個(gè)很好的觀察角度。Sora是一個(gè)閉源模型，它剛出來的時(shí)候大家都驚嘆，中國跟它的差距非常大。但是現(xiàn)在大家驚嘆的反而是，Sora怎么一直都像個(gè)期貨，好像還不如中國的開源模型給力。

所以開源模型是可以很強(qiáng)的。但這個(gè)問題仍然很有價(jià)值，我會(huì)想問，如果開源模型廠商真的做出了比OpenAI更好的模型，它們還會(huì)不會(huì)繼續(xù)開源？整個(gè)開源生態(tài)本身已經(jīng)在收斂，如果再有更多廠商放棄開源預(yù)訓(xùn)練，對(duì)行業(yè)將是巨大損失，因?yàn)闆]有市場競爭的話，很難保證大家都還愿意在這個(gè)牌桌上玩。

觀察者網(wǎng)：所以仍然可以說，閉源模型大于等于開源模型？究竟有沒有哪家開源模型，能夠達(dá)到跟OpenAI差不多的能力？

林旅強(qiáng)：其實(shí)對(duì)于開發(fā)者跟行業(yè)來說，很多開源模型的能力是足夠的。那么在同等能力情況下，如果有開源的選擇，我一定選開源，因?yàn)樾詢r(jià)比就是開源強(qiáng)。

所以你怎么去評(píng)判強(qiáng)不強(qiáng)？論性價(jià)比開源超強(qiáng)。你的問題其實(shí)暗含了一個(gè)假設(shè)，認(rèn)為模型能力一定要達(dá)到最強(qiáng)，這件事情是很重要的。如果從科研角度或者公司估值的角度，追求最強(qiáng)確實(shí)是有意義的，但是從我們開發(fā)者角度，性價(jià)比高才能普及。

我舉個(gè)例子，PC端操作系統(tǒng)，最強(qiáng)的肯定是Windows或者macOS，但是Linux對(duì)于全球行業(yè)的影響力或許更大。你看得到的機(jī)器上跑的都是Windows或者macOS，你看不到的機(jī)器上跑的基本都是Linux，后者的數(shù)量可能更多。

Linux甚至根本不需要一家公司去推動(dòng)，它成立一個(gè)基金會(huì)，IBM、谷歌都會(huì)捐錢。每家捐幾百萬美元，就能換來持續(xù)可用的操作系統(tǒng)，而且不會(huì)被人卡脖子。

所以究竟是Linux最強(qiáng)，還是macOS比較強(qiáng)，現(xiàn)在已經(jīng)沒有人care這一點(diǎn)了。

觀察者網(wǎng)：有支持閉源的人，說開源模型是“智商稅”，認(rèn)為即使從成本來看，閉源也比開源要低。

林旅強(qiáng)：我尊重他們的選擇，但我不認(rèn)同這個(gè)結(jié)論，開源相比閉源成本一定是低的。因?yàn)橘徺I一個(gè)閉源模型本身就是很大的支出，在此之外，開源不會(huì)比閉源增加任何成本。

王鐵震：一些現(xiàn)在做閉源的公司，其實(shí)在過去的時(shí)代也在做開源，對(duì)NLP、OCR等領(lǐng)域都有很大幫助。后來在大模型領(lǐng)域轉(zhuǎn)向閉源，雖然很可惜，但是一定是經(jīng)過了深思熟慮，甚至可能也有激烈的內(nèi)部討論。那么一旦選定了技術(shù)路線，對(duì)外也只能這樣說。

開源的好時(shí)代還在后面

觀察者網(wǎng)：大模型的開源方式，跟Linux這樣的傳統(tǒng)開源方式也有很大區(qū)別。

林旅強(qiáng)：完全不一樣，現(xiàn)在的開源大模型并沒有把關(guān)鍵素材開放出來。

Open Source的基本邏輯，第一是透明，第二是可復(fù)現(xiàn)。但大部分開源模型的tech report都不夠透明，比如用了什么樣的數(shù)據(jù)集，這是各家的秘方，是不可能拿出來的。

傳統(tǒng)的開源軟件，所有代碼都會(huì)公開在GitHub上，你能夠完全去復(fù)現(xiàn)這套軟件，并且做出進(jìn)一步貢獻(xiàn)。比如你發(fā)現(xiàn)一個(gè)bug，可以去提交修復(fù)。但所謂的開源大模型，仍然是一個(gè)黑盒子，我無法去修改這個(gè)黑盒子，無法改善它，只能夠基于它去做后訓(xùn)練。所以它更像是開源和閉源之間的一個(gè)中間態(tài)。

真正開源的大模型，其實(shí)Hugging Face上也是有的，比如BigScience項(xiàng)目，可以給出完全開源的數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練代碼，但是大部分開源模型做不到這一點(diǎn)，我認(rèn)為把它們叫做開放模型更合適。

觀察者網(wǎng)：真正意義上Open Source的開源模型團(tuán)隊(duì)有哪些，主要在國外嗎？

王鐵震：這是一個(gè)很有意思的現(xiàn)象，國內(nèi)做開源的主要是大公司，或者能拿到國家資助的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，而在海外有很多自發(fā)的組織，他們可能只是依靠一些捐贈(zèng)，或者就是幾個(gè)學(xué)生做著玩，然后得到一些企業(yè)幫助。

據(jù)我了解，國內(nèi)真正滿足開源標(biāo)準(zhǔn)的團(tuán)隊(duì)，主要有兩個(gè)。一個(gè)是RWKV（元始智能），他們最早用Stable Diffusion的幾百張卡一直在默默做預(yù)訓(xùn)練，現(xiàn)在也逐漸開始尋求商業(yè)轉(zhuǎn)化。另一個(gè)是MAP，他們是一個(gè)虛擬的在線組織，成員主要是國內(nèi)大廠的研發(fā)人員，會(huì)進(jìn)行一些跨機(jī)構(gòu)的合作，發(fā)布過真開源的模型MAP-NEO，以及春運(yùn)數(shù)據(jù)集等等。

海外的開源大模型團(tuán)隊(duì)大家可能更熟悉，除了Hugging Face的項(xiàng)目，還有艾倫AI研究院（Allen Institute for AI），后者得到了蓋茨基金會(huì)的支持。

觀察者網(wǎng)：真開源項(xiàng)目少，是不是大模型的訓(xùn)練成本過高造成的？因?yàn)榧词归_放出來也很少有人能去復(fù)現(xiàn)。大模型領(lǐng)域不太可能產(chǎn)生類似開源軟件的生態(tài)？

林旅強(qiáng)：對(duì)，我們回過頭看Linux生態(tài)是怎么長出來的，一個(gè)重要原因是個(gè)人電腦很便宜。

最早發(fā)起自由軟件運(yùn)動(dòng)的人，理查德·斯托曼，當(dāng)時(shí)在MIT的人工智能實(shí)驗(yàn)室任職。他認(rèn)為軟件應(yīng)該是自由開源的，可是當(dāng)時(shí)的電腦太貴，他在實(shí)驗(yàn)室里想要做軟件編譯，都得排隊(duì)去申請(qǐng)使用電腦，就像今天的大模型研究者排隊(duì)求分配顯卡，這種資源稀缺的情況是無法做開源的。

到Linux出來的時(shí)候，PC已經(jīng)便宜到讓野生開發(fā)者都能夠在自己家里面寫代碼，這是摩爾定律帶來的算力民主化。

所以我認(rèn)為當(dāng)下的 AI大模型，還處在當(dāng)年的實(shí)驗(yàn)室階段。等到算力成本繼續(xù)降低，AIPC能夠讓每一個(gè)人在自己家里就能跑得起大模型，或者訓(xùn)練一些小模型，開源的百花齊放就會(huì)來臨。

觀察者網(wǎng)：摩爾定律在GPU領(lǐng)域還能繼續(xù)有效嗎？

王鐵震：討論摩爾定律，一方面我們可以期待下一個(gè)世代的硬件進(jìn)步，甚至量子計(jì)算有怎樣的前景。另一方面，軟件或許也有一些辦法能夠讓摩爾定律延續(xù)，比如MiniMax、RWKV嘗試的Linear Attention（線性注意力機(jī)制），就是降低算力成本的另一條途徑。

其實(shí)芯片領(lǐng)域的摩爾定律之所以一直能延續(xù)，不是因?yàn)樽钤绲募夹g(shù)能一直延續(xù)，而是行業(yè)在不停地變換技術(shù)棧，尋找摩爾定律的新的解釋方式。我覺得AI行業(yè)肯定也能做到這一點(diǎn)，比如用更小的模型就能獲得現(xiàn)在很大模型的效果，或者用超越傳統(tǒng)Transformer的架構(gòu)來取得對(duì)算力需求的數(shù)量級(jí)下降。甚至未來是不是可能專門為大模型設(shè)計(jì)一種ASIC，效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越通用GPU。

所以我們不用太悲觀，至少現(xiàn)在英偉達(dá)的GPU還在快速進(jìn)步，未來也有很多替代路線可以探索。

開源是一場標(biāo)準(zhǔn)之爭

觀察者網(wǎng)：即使解決了成本問題，做開源模型的回報(bào)在哪里？一些大廠，比如阿里云、字節(jié)，可以用其他業(yè)務(wù)變現(xiàn)。但是像“六小虎”這樣的企業(yè)，為什么要開源？

林旅強(qiáng)：每一個(gè)企業(yè)做開源，一定是符合商業(yè)理性的，一定要能促成他的商業(yè)邏輯閉環(huán)。我不認(rèn)為開源只是靠情懷。

扎克伯格當(dāng)初寫了一篇文章，解釋為什么要把Llama開源。文章標(biāo)題是Open Source AI Is the Path Forward，開源是未來之道。

扎克伯格表達(dá)了兩個(gè)觀點(diǎn)：一是開源能夠避免重復(fù)造輪子，把自己的一些成功拿出來給大家用，能夠降低整個(gè)行業(yè)的研發(fā)成本；二是開源也有助于形成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

我想大企業(yè)做開源，真正的動(dòng)機(jī)肯定不只是第一點(diǎn)，幫別人省錢。而是這個(gè)錢省了之后，他就會(huì)落入到我的生態(tài)系統(tǒng)，他的根就在我這邊，我在這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)里擁有絕對(duì)影響力。那么以后這個(gè)行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)路線，都是要跟我掛鉤的。

從商業(yè)的角度來講，標(biāo)準(zhǔn)等于壟斷，制定標(biāo)準(zhǔn)的人賺最多錢。

我曾經(jīng)在華為從事開源項(xiàng)目，華為為什么做那么多開源？第一他不想被卡脖子，第二他也希望能定出標(biāo)準(zhǔn)。華為的開源項(xiàng)目是放在產(chǎn)業(yè)與標(biāo)準(zhǔn)部門里的。過去在通信領(lǐng)域，像3G、4G、5G，或者藍(lán)牙這樣的通信協(xié)議，是有行業(yè)聯(lián)盟來制定標(biāo)準(zhǔn)的。但是到了軟件領(lǐng)域，華為發(fā)現(xiàn)沒辦法做聯(lián)盟，開源形成的事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)，把聯(lián)盟壟斷的路子都給斷了，搞標(biāo)準(zhǔn)只能從開源切入。

觀察者網(wǎng)：零一為什么要做開源？

林旅強(qiáng)：對(duì)一些企業(yè)來說，做開源也有秀肌肉的作用。通過一個(gè)很厲害的產(chǎn)品，讓市場認(rèn)識(shí)一家公司，這是后進(jìn)者能夠讓自己傳播的一種方式。

還有很多企業(yè)，會(huì)同時(shí)做開源免費(fèi)版和商業(yè)收費(fèi)版兩種產(chǎn)品。通過開源的方式，能更快得到客戶，然后只要開源免費(fèi)版的基礎(chǔ)夠大，我也可以通過一些產(chǎn)品設(shè)計(jì)，滿足更多的商業(yè)訴求，變成付費(fèi)版本。

在國內(nèi)主流的大模型公司里，零一已經(jīng)算是入局比較晚的，所以必須開源。但我加入零一，首先是因?yàn)樗麄兊哪Ｐ妥銐驈?qiáng)，因?yàn)殚_源生態(tài)非常依賴于產(chǎn)品強(qiáng)不強(qiáng)。

零一選擇了開源閉源并進(jìn)的策略，認(rèn)為最強(qiáng)的模型必須是閉源的，同時(shí)也去建設(shè)開源生態(tài)。但這未必是大模型開源的唯一解，有時(shí)也會(huì)讓客戶感到矛盾。通義千問全部做開源，其實(shí)也是很好的思路。

觀察者網(wǎng)：對(duì)客戶來說，開源的安全性會(huì)是個(gè)問題嗎？

林旅強(qiáng)：包括央國企在內(nèi)的大模型招標(biāo)，通常不會(huì)在標(biāo)書上要求是開源還是閉源。開源完全能夠滿足安全性的要求。因?yàn)榘踩灾饕蝗Q于開源閉源，它們都是黑盒子，沒有區(qū)別。安全性主要靠大量的測試，比如做各種滲透測試，或者紅軍藍(lán)軍對(duì)抗。

王鐵震：其實(shí)從安全的角度上來講，開源模型反而能允許你做更多的測試，而且這些攻擊行為不會(huì)被泄露到第三方。從這個(gè)角度上來講，開源模型實(shí)際上更安全。

林旅強(qiáng)：沒錯(cuò)，很多白帽黑客可以自己去拿開源模型做攻擊測試，把結(jié)果在行業(yè)中交流，讓大家知道如何防范。但是你不能去攻擊一個(gè)閉源模型，這是違法的。

開源圈內(nèi)有句話，只要眼球足夠多，所有bug都現(xiàn)形，對(duì)大模型也是適用的。

應(yīng)對(duì)卡脖子，開源工具鏈也很重要

觀察者網(wǎng)：還有另一個(gè)維度的安全性，人們會(huì)擔(dān)心一家商業(yè)公司控制的大模型未必符合公共利益，提出了“對(duì)齊”的概念。開源模型有助于“對(duì)齊”嗎？

林旅強(qiáng)：所有模型都會(huì)承載一些價(jià)值觀，會(huì)對(duì)用戶產(chǎn)生特定的影響，這是一定會(huì)發(fā)生的事情。開源模型會(huì)成為整個(gè)價(jià)值觀光譜中很好的補(bǔ)充，但未必一定要靠開源。在一個(gè)好的市場中，社會(huì)價(jià)值觀本身就是相互沖突和平衡的，市場的力量自然也會(huì)讓大模型取得平衡。

政治因素也會(huì)產(chǎn)生影響，李開復(fù)老師也說過一個(gè)概念，叫做一國一模型，每個(gè)國家的法律不同，道德觀念不同，大模型也是要經(jīng)過一些調(diào)整的。

王鐵震：開源能給大家更多的選擇，每個(gè)國家、每一個(gè)人都可以根據(jù)自己的需求去做定制模型，那么實(shí)際上是一種技術(shù)普惠。

其實(shí)大家選擇模型的時(shí)候會(huì)有很多不同考慮。前段時(shí)間國外網(wǎng)友有個(gè)帖子，說通義千問很好，但是我不能用。因?yàn)閲夤疽矔?huì)有一些policy，不允許使用中國模型。

觀察者網(wǎng)：地緣政治正在成為更大的威脅。如果美國加強(qiáng)對(duì)中國的GPU和大模型制裁，開源對(duì)國產(chǎn)化有什么幫助？

林旅強(qiáng)：我不是地緣政治專家，但我覺得“卡脖子”是必然要發(fā)生的事，因?yàn)槊绹鵁o論哪個(gè)黨執(zhí)政，對(duì)中國的政策都沒有太大區(qū)別了。既然他要搞，我們就要因應(yīng)，國產(chǎn)化芯片能夠接得住的地方，就要全面導(dǎo)向國產(chǎn)化，接不住的地方也要尋找迂回的方式。

當(dāng)然美國也是一個(gè)很多力量在拉扯的的國家，像英偉達(dá)這樣的大企業(yè)也有動(dòng)機(jī)去阻止禁令，也會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。

王鐵震：如果說大模型層面，其實(shí)得益于開源工具鏈的發(fā)展，現(xiàn)在模型之間的切換是比較容易的。如果你要換用一個(gè)新模型，只要把prompt調(diào)整一下，把模型ID換一下就好了。除非一些架構(gòu)比較獨(dú)特的模型，比如DeepSeek，因?yàn)樗ぞ哝溕系募嫒莶煌陚洌蠹蚁胍阉咝阅艿嘏芷饋磉€是有一些困難。

在AI基礎(chǔ)框架上，百度做過一些很好的工作，比如開源的PaddlePaddle（飛槳）是國內(nèi)最好的AI框架之一。只可惜百度在大模型時(shí)代沒有繼續(xù)走開源路線，否則在大模型的加持下，PaddlePaddle生態(tài)會(huì)有更加巨大的發(fā)展。

林旅強(qiáng)：我認(rèn)為PaddlePaddle就是中國第一的AI框架，但華為的開源框架MindSpore（昇思）現(xiàn)在有很好的機(jī)會(huì)，因?yàn)槿A為只要決定做，哪怕慢一點(diǎn)，也會(huì)堅(jiān)持下去。

AI從硬件到軟件，大致可以分為4層，華為都有布局。芯片層面的昇騰，對(duì)標(biāo)英偉達(dá)CUDA的CANN計(jì)算架構(gòu)，然后就是MindSpore，以及最后的模型層。

華為目前的模型能力不是最好的，但是如果能把從下到上的整個(gè)stack做起來，還是會(huì)非常厲害。

不過雖然華為有開源框架，但它整個(gè)生態(tài)可能還是封閉的，有利于獨(dú)占商業(yè)化回報(bào)，別人是不愿意加入的。

觀察者網(wǎng)：華為能夠從哪些方面更好地幫助國內(nèi)開源生態(tài)嗎？

林旅強(qiáng)：舉個(gè)例子，零一萬物跟昇騰就有過合作。其實(shí)在很早之前，昇騰的朋友就來問過我們，能不能把零一的開源模型拿到昇騰上。我們不反對(duì)別人把模型拿過去，但問題在于，我們本來就是開源的，沒有收入，如果還要來自己花人力去適配昇騰，最后昇騰大賣，我們能夠得到什么回報(bào)？

這其實(shí)不是華為一家的問題。熟悉海外開源生態(tài)的人都知道，做開源不能只讓開發(fā)者去奉獻(xiàn)，他們一定需要得到某種回報(bào)。國內(nèi)的開源生態(tài)建設(shè)，還有很多需要提升的地方。