AI人工智能2026流行關鍵字：什麼叫做開源？ 報新聞 報新聞/張 杰倫 記者張杰倫報導 https://n.yam.com/Article/20260815158228 最近 AI 領域熱鬧非凡。從 DeepSeek 到 Kimi，再到輝達執行長黃仁勳發起「開放安全 AI 聯盟」，全世界的科技巨頭都在討論一個詞——「開源」（Open Source）。 你可能常聽到誰家推出了最新的開源大模型，但你有沒有想過，在 AI 的世界裡，把模型 「開源」到底指的是「開」了什麼？ 開源到底「開」了什麼？ 很多人以為，大模型開源就是把整套程式碼打包發到網路上，其實沒那麼簡單。要理解開 源開了什麼，得先看一個 AI 模型是怎麼做出來的。 一個大模型從零到生成，大致會經歷：選擇訓練數據、設計模型架構與參數規模、搭建訓 練基礎設施（如 GPU 算力群）、進行預訓練與微調、最終生成「模型權重」（Model Wei ghts），以及最後的部署與發佈技術報告。 根據開放程度的不同，目前 AI 業界主要分為三種類型： 第一種是閉源（Closed Source）。例如 OpenAI、Anthropic 與 Google 的主流模型。廠 商把模型鎖在自家伺服器裡，用戶只能透過 API 或網頁介面使用，完全摸不到裡面的技 術細節。 第二種是完全開源（Open Source）。這需要把訓練數據、訓練程式碼、中間過程到技術 報告無保留地全拿出來。但在商業競爭下，目前能做到這一步的極少。 第三種則是現在主流的開放權重（Open Weights）。廠商把訓練出來的最核心成果——「 模型權重」和基礎推理程式碼發佈出來。這就像是打包好的蛋糕成品，雖然你不知道麵粉 與雞蛋的最精準配方，但你可以直接拿去吃，甚至可以在上面加裝飾進行微調。 過去像 Meta 的 Llama 系列主要就是開放權重。而近期的 DeepSeek 和 Kimi 更是將這 件事推向新高度，他們不僅開放權重，還把內部的工程工具鏈與極為詳細的技術報告一併 公佈，讓全球開發者都能站在他們的肩膀上繼續創新。 不收授權費，開源公司怎麼賺錢？ 你可能會好奇，把幾百億甚至上兆參數的模型直接送給全世界免費下載，這些公司要怎麼 存活？ 事實上，開放模型不等於放棄商業化，而是轉變了商業模式： 1. 帶動雲端基礎設施消費：對於像阿里這樣擁有雲端業務的公司來說，開源模型是吸引 用戶的「入口」。模型免費，但要順暢運行龐大的模型， enterprise 需要購買 GPU 算 力、存儲與網路服務服務。 2. 客製化與企業部署服務：金融、醫療或政府等對數據隱私要求極高的機構，不願把資 料傳給外部 API，希望把模型部署在自家伺服器。模型公司便能向他們出售私有化部署、 安全評測與長期維護等高價服務。 3. 平台與授權許可：像 Kimi 推出的新許可協議，雖然對絕大多數中小開發者免費，但 對於月活用戶超高或年收入數千萬美元的雲端代管服務商，則需要另外簽署商業協議並付 費。 對硬體廠商（如輝達、AMD）來說，開源意味著會有更多企業與個人購買晶片來自行搭建 伺服器；「鏟子商」永遠是開源浪潮中最開心的獲益者。 開源與閉源的世紀大對決 現在，AI 領域已經演變成兩條路線的競爭。 開源派認為，開放模型極大地降低了全球開發者的創新門檻。企業不用擔心哪天因為國際 政策或服務商停業而瞬間失去模型使用權；同時，藉由全球社群的共同維護，開源模型的 進步速度正以肉眼可見的速度追趕閉源模型。 閉源派（以 Anthropic 為代表）則提出了擔憂。他們認為，最頂尖的模型若直接開放權 重，可能帶來嚴重的安全風險——惡意人士可以輕易繞過安全限制，將其用於發動網路攻 擊或製造危險資訊。此外，過度依賴蒸餾（Distillation）與借鑑頂尖模型，也可能削弱 突破性創新的原創動力。 無論這場爭論最終如何，開放權重已經成為推動這波 AI 技術浪潮的最核心力量。它打破 了少數科技巨頭的技術壟斷，讓世界各地的開發者與企業都能參與這場人工智慧的革命。 ____ 前面有聊過閉源開源，這篇說的更仔細，把權重開源也說明，這剛好也是我目前在做的項 目，不得不說用龍蝦布署是真的容易又快速方便，視客戶需求將模型調整到地端，還不用 投資太高的硬體，有機會可以聊聊我養龍蝦心得。 --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.140.221.243 (臺灣) ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/AI/M.1786764103.A.02C.html ※ 編輯: xinyi101 (223.140.221.243 臺灣), 08/15/2026 11:22:10