标题： Open Weights and American AI Leadership 开放权重模型以及美国AI领导地位 来源： https://tinyurl.com/5ef4t62m (Microsoft/Nvidia/IBM/Palantir.....等数个公司都有放在官网上) 网址： https://tinyurl.com/5ef4t62m 内文： 以下为翻译 1980 年代，早期的开源软体先驱挑战了当时普遍的观念，即认为软体只有在公司对其程 式码保持严格控制的情况下才能进步。这场运动推动了一个透明的生态系统，让全球各地 的开发者都能研究、修改和改进软体。由开源社群开发的软体如今支撑着大部分的网际网 路，并构成了全球最大科技公司、美国军方，以及执行科学研究、网路安全和其他关键任 务的联邦机构所使用系统的基础。开源的贡献不仅仅是降低了软体成本；它更创造了一个 共享的知识基础，世世代代的美国工程师和企业家以此建立起他们在体制上的主导地位与 技术自主权。 如今，美国在人工智慧（AI）领域也面临着类似的选择。我们的 AI 领导地位不应仅由单 一的前沿 AI 模型来评判，而是取决於美国是否能建立一个强大、开放并能渗透到各个产 业的生态系统。这对於在全国创造创新与繁荣的机会至关重要。我们需要扩大对 AI 的获 取管道、鼓励竞争、建立稳健的应用层，并让美国人对其所依赖的技术拥有更大的控制权 。「开放权重模型」（Open-weight models）——即任何人都可以下载、检查、修改并在 自身基础设施上运行的 AI 模型——正是该基础的重要组成部分，因为它们让先进的 AI 变得更容易取得、更具适应性，且能被更广泛地使用。 开放权重扩大了参与 AI 经济的机会。新创公司、成熟企业、大学和公共机构可以基於先 进模型进行开发，而无需从头训练模型，也不必为每项任务支付前沿模型的高昂费用。开 放权重让每个组织都能以适当的成本为适当的工作匹配适当的模型，将前沿规模的能力保 留给真正的前沿难题，并在其他所有地方运行高效且专业的模型。随着 AI 的应用扩展到 数十亿的日常任务中，这种纪律正是让 AI 在经济上保持永续发展的关键。美国要在 AI 时代取胜，就必须将 AI 融入工厂、医院、农场、教室以及市井街头各种企业的工作流程 中。 开放权重同时也强化了竞争，而竞争正是确保 AI 带来的收益能被广泛分享，而非集中在 少数人手中的关键。透过允许许多组织建构、调整并部署先进模型，开放权重不仅在模型 开发者之间创造了竞争，也促进了云端晶片、应用程式与服务领域的竞争。这种竞争会激 发创新、降低成本，并将 AI 的好处广泛分配至整个经济体中。 开放权重也赋予了客户更大的控制权。当组织投资 AI 时，他们希望确保自己不会被单一 供应商绑定，也不会失去随着时间累积建立起来的知识与能力。开放权重模型藉由让组织 掌控自身数据、评估并根据自身需求调整模型，以及在业务需要的地方进行部署，从而提 供了这份保障。当组织利用 AI 创造价值时，开放权重让他们能够透过自我改进的模型、 专业能力以及累积的知识来拥有这些价值，进而推动美国的技术自主权与繁荣。 诚然，开放权重确实伴随着真实且独特的风险。权重一旦释出，便超出了原始开发者的控 制范围，且修改後的版本很难追踪或复原。但应对这种风险的正确做法并不是禁止开放权 重。在一个网路安全攻击者利用先进 AI 的世界里，防御者同样需要获得具备相当能力的 模型，以便侦测、模拟并应对新兴威胁。开放模型拓宽了防御能力、提高了透明度，并允 许在多个团队之间发现并修补漏洞。 事实上，开放性可能是通往 AI 安全与防护最重要的途径之一。仅仅依赖封闭模型并不能 保证绝对安全：它们可能会被骇客入侵、滥用，或以局外人无法察觉的方式发生故障。将 先进的 AI 能力集中在少数封闭模型背後，反而会加剧这种风险。这将导致少数单点故障 （single points of failure），削弱竞争，并让关键技术掌握在少数供应商手中。相反 地，开放权重模型让广大的研究人员与开发者社群能够检查其行为、识别漏洞、开发防护 措施，并持续改进。正如开源软体所证明的「透明比隐匿更安全」，AI 的安全可能同样 取决於赋予更多人测试与强化社会所依赖模型的能力。它允许进行严格的基准测试与评估 、红队演练（red teaming），并针对真实且已证实的危害制定保护措施，而不是预设封 闭系统自然比较安全。 一个强大的 AI 生态系统并非必然的结果。政策制定者拥有采取行动的重要机会。这包括 为新创公司和研究人员扩大算力资源的取得、投资共享的训练资产（数据集、工具、评估 框架），以及避免对开放模型实施过早的限制（这会扼杀竞争或将创新驱赶到海外），从 而保持前沿领域的多元化。这些措施还必须考虑强大的应用层如何能扩展整个经济体系 对 AI 的自主使用。 在塑造这个生态系统时，政策制定者应谨慎避免将合法的模型开发技术与盗用行为混为一 谈。「知识蒸馏」（Distillation）——即利用一个模型的输出结果来协助训练或改进另 一个模型——是一种广泛应用於模型改进、评估和验证的技术。它反映了自开源软体运动 兴起以来，从现有技术中学习、在此基础上建构并进行改进的悠久传统，这个传统一直推 动着创新的发展。相比之下，从封闭模型中非法提取价值的行为确实引起了合理的担忧。 这些担忧应透过具针对性的法律与商业框架来解决，而非对那些在 AI 创新中扮演重要角 色的技术实施全面性的限制。 AI 时代有潜力成为繁荣的时代。若能做出正确的选择，开放权重的 AI 将能扩大机会、 强化竞争、延续美国的技术领导地位、降低风险，并确保这项非凡技术的利益能广泛分享 於我们整个经济体系中。这样的未来值得我们去打造，而美国应该在其中扮演领导角色。 署名太多了，我只列出几个重要的 Arena CrowdStrike Dell Technologies Hugging Face IBM Meta Microsoft NVIDIA Palantir Perplexity Reflection ServiceNow Y Combinator 心得 卖铲子的、目前模型落後的都开始支持开放权重和开源AI 从字眼来看，他们也支持local的小模型、自己蒸馏自己想要的区域 身为供应链的一部分，我认为开放权重的小模型会带来更多机会 包括service provider、hardware，甚至打造hybrid model 特殊功能用途直接用agent去抓小模型，喇低赛用大模型 Again，这是我这种年营收10B废物传产的想法，不代表高端科技业言论 让硬体和铲子超人再次伟大! 但开源势必会造成一个问题，短期内data center军备竞赛会迅速降温 长期需求会分散但持续成长 但至少我们供给US Navy的设计可以开始使用AI了 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 1.163.68.38 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Stock/M.1784933141.A.D36.html 不 他们意思是应该针对开放权重AI去制定法律做出明确规范 现在基本上是没有这一块的，他们没想要白嫖 ※ 编辑: zzahoward (1.163.68.38 台湾), 07/25/2026 09:13:34