中国开放权重AI战略正在获胜

美国AI公司（如OpenAI和Anthropic）采用封闭专有模式，而中国公司则倾向于发布开放权重模型。这种策略差异源于不同的市场激励：美国公司被迫追求直接利润，而中国公司则通过开放获取生态系统效益。

美国政府对GPU实施出口管制，并限制与中国服务器共享数据。这导致中国公司虽然无法提供全球规模的集中式服务，但通过开放权重模型，它们能够将算力劣势转化为分发优势——模型可被自由托管、修改和适配，从而在全球范围内获得更广泛的应用。

AI模型本身作为产品几乎没有护城河，用户可以在ChatGPT和Claude之间轻松切换，对工作流影响甚微。在工程领域，通过API访问模型时，只需更换API端点即可使用相同提示。

尽管公司可以通过合同锁定客户，但长期来看，技术上的切换成本很低。用户会选择最适合其需求的模型，并在其他模型变得更好时更换供应商。这种动态使得封闭策略难以维持客户忠诚度。

美国前沿模型此前一直领先于开放模型，但这一差距正在缩小。Moonshot和阿里巴巴发布了声称能与OpenAI和Anthropic最佳模型匹敌的模型，且成本更低。这些快速发布表明，美国在AI前沿的领先优势正变得日益微弱。

a16z合伙人Martin Casado在《经济学人》中指出，80%的初创公司正在使用中国模型，中国模型有望占据领先地位。这进一步证实了中国开放策略的有效性。

开放技术通常会在基础设施采用中获胜，因为它们可以无需许可地使用，从而成为更多创新的中心。开放权重模型虽非完全开源，但具有可移植性和无需许可的特性，允许用户自由托管、实验、修改和适配。

中国通过开放权重模型，使制造业、科学研究等各个行业都能轻松集成这些模型，从而获得显著的生态系统效益。相比之下，美国公司的封闭策略限制了这种生态系统的形成。

美国经济目前很大程度上由AI支出驱动。如果AI支出泡沫破裂——考虑到上述动态，这很可能发生——后果可能十分严重。美国公司需要调整激励结构，从追求直接利润转向更注重生态系统效益。

作者呼吁美国采取更细致的战略，支持公共AI、联邦服务和开放研究等方向，以在公众利益和价值观下运行开放技术。