7 月 24 日，黃仁勛破天荒地注冊了 X，他的第一條推文就是一篇長文。字母 AI 對這篇長文進行了歸納總結(jié)。

雖然文件沒有明說，但是字里行間都是在幫，像 DeepSeek、智譜、Kimi 這樣的中國 AI 公司說話。文件強調(diào)，開源模型對美國，乃至對全球 AI 發(fā)展都是起到了極為重要的作用。

一

文件首先回顧了開源軟件的發(fā)展歷史。

20 世紀 80 年代，開源先驅(qū)挑戰(zhàn)了 " 只有企業(yè)嚴密控制代碼，軟件才能進步 " 的觀念。此后，開源軟件逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)、科技公司、美國軍方和聯(lián)邦科研機構(gòu)的重要基礎(chǔ)。它不僅降低了軟件成本，還形成了共享知識體系，為美國的技術(shù)創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)生態(tài)和自主能力提供了長期支撐。

文件認為，美國當前在 AI 領(lǐng)域面臨類似選擇。

想要獲得在 AI 上的領(lǐng)導(dǎo)地位，不能只依靠某一個最先進的閉源模型，還取決于能否建立一個開放、具有競爭力并能深入各行業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)。

開源模型雖然不一定公開訓(xùn)練數(shù)據(jù)和完整訓(xùn)練流程，但可以顯著提高先進 AI 的可定制性以及傳播。

隨后，文件具體描述了開放權(quán)重模型所具有的價值。

第一，降低 AI 應(yīng)用門檻。

企業(yè)、大學(xué)、科研機構(gòu)和公共部門無須從頭訓(xùn)練模型，也不必為所有任務(wù)支付前沿閉源模型的高昂費用。它們可以根據(jù)成本和需求選擇合適的模型，把最強能力留給真正困難的問題，在日常任務(wù)中采用更高效的專用模型。

這有利于 AI 進入工廠、醫(yī)院、農(nóng)場、學(xué)校和中小企業(yè)。

第二，促進市場競爭。

開放權(quán)重讓更多組織能夠開發(fā)、調(diào)整和部署先進模型，由此推動模型、芯片、云服務(wù)和應(yīng)用之間的競爭。競爭可以加快創(chuàng)新、降低價格，防止 AI 被少數(shù)大型企業(yè)壟斷。

第三，增強用戶控制權(quán)。

組織可以自行掌控數(shù)據(jù)、調(diào)整模型并選擇部署環(huán)境，減少對單一供應(yīng)商的依賴。同時，企業(yè)能夠保留通過模型改進、專業(yè)能力和知識積累創(chuàng)造的價值，從而提高技術(shù)自主性。

第四，提升安全與防御能力。

文件承認，模型權(quán)重一經(jīng)公開便難以撤回，修改版本也不容易追蹤。

文件認為，禁止開放權(quán)重是錯誤的。

因為當攻擊者使用先進 AI 時，網(wǎng)絡(luò)安全防御者也需要獲得能力相當?shù)哪Ｐ?。開放模型能夠接受更廣泛的檢查、紅隊測試和漏洞研究，避免先進能力集中在少數(shù)閉源系統(tǒng)中形成單點故障。

文件強調(diào)，閉源并不天然等于安全，透明性反而可能幫助社會更快發(fā)現(xiàn)并修復(fù)問題。

文件建議美國擴大初創(chuàng)企業(yè)和研究人員獲得算力的渠道，投資共享數(shù)據(jù)集、開發(fā)工具和評估框架，并避免對開放模型實施過早、過度寬泛的限制，以免壓制競爭或迫使創(chuàng)新轉(zhuǎn)移到海外。

文件還特別區(qū)分了 " 模型蒸餾 " 與非法竊取。

文件表示，利用一個模型的輸出訓(xùn)練或改進另一個模型，是常見的模型優(yōu)化、評估和驗證技術(shù)，不應(yīng)被一概視為侵權(quán)。針對閉源模型的非法價值攫取，應(yīng)通過有針對性的法律和商業(yè)規(guī)則處理，而不是全面限制正常的技術(shù)研究。

二

以下為全文翻譯：

20 世紀 80 年代，早期的開源軟件先驅(qū)對當時占主導(dǎo)地位的一種觀念提出了挑戰(zhàn)：只有企業(yè)牢牢控制自己的代碼，軟件才能不斷進步。這場運動倡導(dǎo)建立一個透明的生態(tài)系統(tǒng)，讓世界各地的開發(fā)者都能研究、修改和改進軟件。如今，由開源社區(qū)開發(fā)的軟件支撐著互聯(lián)網(wǎng)的大部分基礎(chǔ)設(shè)施，也是全球最大科技公司所使用系統(tǒng)的底層基礎(chǔ)；美國軍方和聯(lián)邦機構(gòu)在開展科學(xué)研究、網(wǎng)絡(luò)安全及其他關(guān)鍵任務(wù)時，同樣依賴這些軟件。開源不僅降低了軟件成本，還建立了一個共享的知識基礎(chǔ)，一代又一代美國工程師和企業(yè)家在此基礎(chǔ)上構(gòu)筑起自身的制度自主能力。

如今，在人工智能領(lǐng)域，美國面臨著一個類似的選擇。衡量美國 AI 領(lǐng)導(dǎo)力的標準，不會是某一個前沿 AI 模型，而是美國能否建立一個強大、開放并滲透至各個行業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)。這對于在全國范圍內(nèi)創(chuàng)造創(chuàng)新與繁榮的機會至關(guān)重要。要實現(xiàn)這一目標，就必須擴大 AI 的可及性、鼓勵競爭、建設(shè)強健的應(yīng)用層，并讓美國人對自己所依賴的技術(shù)擁有更大的控制權(quán)。開放權(quán)重模型，也就是任何人都可以下載、檢查、修改并在自有基礎(chǔ)設(shè)施上運行的 AI 模型，是這一基礎(chǔ)不可或缺的一環(huán)。這類模型能夠讓先進 AI 變得更加易于獲取、便于適配，并得到更廣泛的應(yīng)用。

開放權(quán)重擴大了人們進入 AI 經(jīng)濟的機會。初創(chuàng)企業(yè)、成熟企業(yè)、大學(xué)和公共機構(gòu)無須從零開始訓(xùn)練模型，也無須為每一項任務(wù)支付前沿模型的價格，就能在先進模型的基礎(chǔ)上開展開發(fā)。開放權(quán)重讓每個組織都能以適當?shù)某杀?，為具體工作匹配適當?shù)哪Ｐ停褐挥姓嬲那把貑栴}才調(diào)用前沿規(guī)模的能力，其余場景則運行高效的專用模型。隨著 AI 的應(yīng)用擴展至數(shù)十億項日常任務(wù)，正是這種合理配置資源的做法，才能確保 AI 在經(jīng)濟上具備可持續(xù)性。美國要贏得 AI 時代，就必須讓 AI 融入工廠、醫(yī)院、農(nóng)場、課堂以及街區(qū)中小企業(yè)的日常工作流程。

開放權(quán)重還能加強競爭，而競爭正是確保 AI 帶來的收益得到廣泛共享、而不是集中在少數(shù)人手中的關(guān)鍵。開放權(quán)重使眾多組織都能夠開發(fā)、調(diào)整和部署先進模型，因此不僅會促進模型開發(fā)者之間的競爭，也會推動云服務(wù)、芯片、應(yīng)用和各類服務(wù)之間的競爭。這種競爭能夠激發(fā)創(chuàng)新、降低成本，并讓 AI 的紅利廣泛惠及整個美國經(jīng)濟。

開放權(quán)重還賦予客戶更大的控制權(quán)。隨著各類組織加大對 AI 的投入，它們希望確認自己不會被鎖定在單一供應(yīng)商的平臺上，也不會失去長期積累的知識和能力。開放權(quán)重模型讓組織能夠掌控自身數(shù)據(jù)，按照自身需求評估和調(diào)整模型，并根據(jù)業(yè)務(wù)要求在任何合適的環(huán)境中部署模型，從而為這種自主權(quán)提供保障。當組織利用 AI 創(chuàng)造價值時，開放權(quán)重還使它們能夠真正擁有這些價值，包括不斷自我改進的模型、專業(yè)化能力和持續(xù)積累的知識；這些都將推動美國的自主能力與繁榮。

誠然，開放權(quán)重確實帶有真實且獨特的風(fēng)險。權(quán)重一經(jīng)發(fā)布，便不再受原始開發(fā)者控制；經(jīng)過修改的版本也很難追蹤或撤回。然而，應(yīng)對這種風(fēng)險的正確方式并不是禁止開放權(quán)重。在網(wǎng)絡(luò)攻擊者使用先進 AI 的世界里，防御者也需要獲得能力相當?shù)哪Ｐ?，才能發(fā)現(xiàn)、模擬并應(yīng)對新出現(xiàn)的威脅。開放模型可以拓展防御能力、提高透明度，并讓眾多團隊共同發(fā)現(xiàn)和修復(fù)漏洞。

事實上，開放性可能是實現(xiàn) AI 安全與保障最重要的路徑之一。僅僅依賴閉源模型并不天然安全：它們同樣可能遭到攻破、被濫用，或者以外部人員無法察覺的方式發(fā)生故障。把先進 AI 能力集中在少數(shù)閉源模型中，反而會加劇這種風(fēng)險。這會形成少數(shù)幾個單點故障，削弱競爭，并把關(guān)鍵技術(shù)掌握在少數(shù)供應(yīng)商手中。相比之下，開放權(quán)重模型讓廣泛的研究人員和開發(fā)者群體都能檢查模型行為、識別漏洞、建立防護措施，并持續(xù)改進模型。正如開源軟件已經(jīng)證明，透明可能比隱蔽更加安全；AI 安全或許同樣取決于能否讓更多人有能力測試并強化社會所依賴的模型。開放性有助于開展嚴格的基準測試與評估、紅隊測試，并針對真實且已經(jīng)得到證實的危害建立防護措施，而不是想當然地把閉源系統(tǒng)視為更加安全。

一個強大的 AI 生態(tài)系統(tǒng)不會自然而然地形成。政策制定者目前擁有一個重要的行動窗口?？刹扇〉拇胧┌ǎ簲U大初創(chuàng)企業(yè)和研究人員獲取算力的渠道；投資建設(shè)共享訓(xùn)練資源，如數(shù)據(jù)集、工具和評估框架；避免過早限制開放模型，以免壓制競爭或迫使創(chuàng)新轉(zhuǎn)移到海外，從而確保前沿 AI 領(lǐng)域保持多元化。這些措施還必須考慮如何通過強大的應(yīng)用層，將具有自主可控能力的 AI 應(yīng)用擴展到整個經(jīng)濟體系。

在塑造這一生態(tài)系統(tǒng)時，政策制定者應(yīng)當謹慎，不要把正當?shù)哪Ｐ烷_發(fā)技術(shù)與不當占用他人成果混為一談。蒸餾，即利用一個模型的輸出幫助訓(xùn)練或改進另一個模型，是一種廣泛用于模型改進、評估和驗證的技術(shù)。這延續(xù)了一項悠久傳統(tǒng)：學(xué)習(xí)現(xiàn)有技術(shù)、在其基礎(chǔ)上繼續(xù)開發(fā)并加以改進。自開源軟件運動興起以來，這一傳統(tǒng)一直在推動創(chuàng)新。相比之下，以非法方式從閉源模型中攫取價值，確實會引發(fā)合理的擔憂。對此，應(yīng)通過有針對性的法律和商業(yè)框架加以解決，而不是對那些在 AI 創(chuàng)新中發(fā)揮重要作用的技術(shù)實施寬泛限制。

AI 時代完全可以成為一個繁榮的時代。只要作出正確選擇，開放權(quán)重 AI 就能擴大機會、加強競爭、延續(xù)美國的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地位、緩解風(fēng)險，并確保這項非凡技術(shù)帶來的收益在整個經(jīng)濟體系中得到廣泛共享。這樣的未來值得建設(shè)，而美國應(yīng)當在建設(shè)這一未來的過程中發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用。

本文來自微信公眾號：字母 AI，作者：苗正