▲AI大模型“開閉源”之爭一直伴隨其發(fā)展。圖/IC photo
AI大模型賽道風(fēng)云再起——埃隆·馬斯克攜其旗下人工智能公司xAI的最新大模型Grok3加入了混戰(zhàn)。北京時間2月18日，Grok3正式發(fā)布。這款被馬斯克宣稱為“地球上最聰明的AI”，隨即吸引了各界關(guān)注的目光。
馬斯克崇尚大力出奇跡。某種意義上，Grok3也是大力出奇跡的結(jié)果之一，其多項(xiàng)測試結(jié)果也領(lǐng)先了諸多當(dāng)前的熱門AI。即便沒能真正贏得“最聰明AI”稱號，但在19個月內(nèi)從零起步，沖進(jìn)行業(yè)領(lǐng)先水平，也可以看出馬斯克的決心，以及行業(yè)當(dāng)前發(fā)展速度之快。
馬斯克此次發(fā)布的新模型，建立在了不計(jì)投入的成本之上。Grok3依托了高達(dá)10萬張Nvidia H100 GPU作為算力支撐，計(jì)算量是前代大模型的10倍。此外，馬斯克透露，還在籌集100億美元資金，計(jì)劃采購新一代 GB200 GPU，繼續(xù)保持算力優(yōu)勢。
依靠高算力而堆出來的高性能模型，基于成本考慮，馬斯克并未如外界所猜測那樣，當(dāng)場宣布開源，而只是宣布將在后續(xù)對上一代大模型即Grok2進(jìn)行開源，最新的Grok3 則仍然走了閉源路線。
此前，中國AI大模型DeepSeek橫空出世，以其優(yōu)秀表現(xiàn)及開源模式，引發(fā)了業(yè)界對大模型“開閉”兩種路線的思考，而這兩種路線之爭，或?qū)⒆笥掖竽Ｐ偷奈磥砀偁幣c發(fā)展格局，值得更多關(guān)注與探討。
成本和商業(yè)化場景是最大限制
在AI大模型業(yè)界，馬斯克本人被認(rèn)為是開源的強(qiáng)烈支持者，尤其是在OpenAI轉(zhuǎn)向閉源之后，馬斯克甚至發(fā)起訴訟要求OpenAI回歸到開源路線來。國內(nèi)DeepSeek開源大模型的迅速崛起，也使得開源路線再度回歸到主流視線。
但從馬斯克及其xAI的真實(shí)產(chǎn)品布局看，馬斯克并未如外界所設(shè)想的一樣，走“全開源”路線。實(shí)際上，馬斯克盡管提倡開源，但其本人一直走的是“半開源”路線。
這種半開源模式，大概可以比較模糊的視為“產(chǎn)品開放+核心算法封閉”，與此同時，為了惠及行業(yè)發(fā)展，在新一代模型出現(xiàn)后，對上一代模型進(jìn)行開源。
在高性能大模型的探索中，當(dāng)前基于成本和商業(yè)化場景限制，全開源或許仍然不是一個最成熟的選項(xiàng)。
務(wù)實(shí)地說，這種“半開源”策略有助于維護(hù)技術(shù)領(lǐng)先性與商業(yè)競爭力，通過直接的收費(fèi)策略來適當(dāng)削平成本，同時，又可以借助開放的部分能力，擴(kuò)大用戶基礎(chǔ)、收集多樣化數(shù)據(jù)，從而推動AI模型的持續(xù)迭代。
由此可見，昂貴的算力和部署成本，與相對有限的應(yīng)用場景，迄今為止仍然是懸掛在各家主流大模型頭上的難題。
也正因此，一些開源的大模型可能會在早期階段采用開源模式吸引開發(fā)者，但一旦具備商業(yè)價值，迫于各種壓力，會迅速轉(zhuǎn)向閉源。OpenAI的爭議，也源自于此。
行業(yè)內(nèi)除了DeepSeek，比較主流的開源玩家是Meta。但Meta的開源也同樣是商業(yè)計(jì)算后的結(jié)果。
對于Meta來說，大模型嵌入社交媒體帶來的廣告增值本身就是確定可計(jì)算的，同時，Meta在企業(yè)級客戶等領(lǐng)域也天生有著更多積累。
因此，Meta的開源不是一個商業(yè)策略的問題，而是公司戰(zhàn)略本身的選擇。
“半開源”可能是更務(wù)實(shí)的選項(xiàng)
從短期來看，完全開源盡管證明了自身在模型迭代和研發(fā)上的效率優(yōu)勢，但仍然面臨著比較多的商業(yè)化現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。
開源大模型現(xiàn)在的商業(yè)模式，主要是“模型即服務(wù)”、增值服務(wù)或企業(yè)場景定制服務(wù)等方式來收費(fèi)。至于建立開發(fā)者生態(tài)后通過廣告分成等模式來收費(fèi)，這些模式固然已經(jīng)被驗(yàn)證卓有成效，但大模型當(dāng)前還不具備談?wù)撨@些商業(yè)模式的基礎(chǔ)。
馬斯克通過大力出奇跡來迅速沖進(jìn)行業(yè)前排，證明了當(dāng)前大模型仍然處在普及爆發(fā)的前夜。誰能成為流量入口，有了入口又能否建立起生態(tài)，有了生態(tài)又能否探索出合理的商業(yè)模式，這些在短期內(nèi)很難有確定的答案。
面對高昂的成本、激烈的競爭和商業(yè)化的不確定性，很容易理解行業(yè)里尤其是創(chuàng)新企業(yè)內(nèi)心的疑慮。
DeepSeek的橫空出世，是在行業(yè)疑惑叢生時陡然展現(xiàn)了開源的魅力。DeepSeek在推理和交互上的創(chuàng)新，迅速推動了創(chuàng)新的普惠、用戶反饋驅(qū)動迭代的效率，以及最終的常識：創(chuàng)新只有在更透明更開放的規(guī)則下，才能夠出現(xiàn)并加速。
因此，關(guān)于行業(yè)內(nèi)的開源閉源之爭，或許可以還原為一個更基本的問題：在當(dāng)前，商業(yè)化對你是否重要？
這可能不是一個絕對意義上的路線之爭，而是不同創(chuàng)新參與者在不同階段的策略偏向，源于不同創(chuàng)新者對當(dāng)前行業(yè)、自身產(chǎn)品的判斷。
如果需要迫切去探索商業(yè)化尤其是特定場景下的應(yīng)用，則可能更希望閉源；而認(rèn)定當(dāng)前仍有突破性創(chuàng)新的機(jī)會，希望抓住機(jī)會尋求關(guān)鍵性創(chuàng)新，就更可能會傾向于開源。
從這個意義上看，馬斯克的“半開源”，也算是一個折中妥協(xié)卻也務(wù)實(shí)的選項(xiàng)：高成本的高性能模型去滿足少部分付費(fèi)用戶和特殊場景需要，普惠版本則進(jìn)行開源，為持續(xù)迭代提供支持。馬斯克的意圖，是既維護(hù)技術(shù)的領(lǐng)先性，同時保持商業(yè)的競爭力。
這既可以被視為一種野心，也可以說是一種貪心?；蛟S，馬斯克其實(shí)已經(jīng)認(rèn)定，這種融合模式的半開源，才是“路線之爭”的最佳答案——起碼，在當(dāng)前情況下是這樣。這無疑也頗值得各大AI大模型玩家投入更多關(guān)注與思考。
撰稿 / 王曉凱（媒體人）
編輯 / 何睿
校對 / 張彥君
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