中国的开放权重人工智能战略正在获胜

人工智能模型本身作为一种产品，除了品牌忠诚度和表面转换成本之外，几乎没有什么护城河。相反，护城河在于它们周围的企业服务：交易和合同、与企业系统的连接以及企业环境中的生活质量功能。如果我们考虑模型本身，那么它们之间的切换很容易：有人可能今天使用 ChatGPT，明天使用 Claude，对他们的工作流程影响很小。在工程领域尤其如此，因为模型是通过 API 访问的：您可以换出 API 并使用相同的提示。这些公司可以通过达成交易来锁定客户，但实际上，很少有长期的技术激励来选择使用一个供应商而不是另一个供应商。您可以选择最适合您需求的型号，如果另一种型号变得更好，则可以更改型号和供应商。美国政府对 GPU 实施出口管制。还有严格的法规（合理地）阻止与中国服务器共享某些类型的数据。结果是，虽然中国公司有足够的计算能力来训练模型，但他们无法真正提供我们从 OpenAI 和 Anthropic 中看到的那种全球范围的中心化服务——至少不能以同样的方式提供。在基础设施采用方面，开放几乎总是获胜。开放技术可以无需许可地使用，因此可以成为更多创新的中心。您可以将它们托管在您想要的位置、试验它们、更改它们并进行调整以适合您的用例。开放权重模型不是开源的，但它们是可移植且无需许可的。考虑到这一切，中国公开发布其人工智能模型是有道理的。它将美国造成的计算劣势转变为分布优势；它将美国公司赚钱的层面商品化；它创造了一个比通过锁定的集中服务建立的更有效的全球生态系统。对我来说，很明显，从制造到科学研究，整个中国都有生态系统效益；每个部门都可以插入这些模型。美国公司的可取之处在于，美国前沿模式的表现优于开放模式。这一差距现在正在缩小：“Moonshot 和阿里巴巴推出了他们声称可以与 OpenAI 和 Anthropic 的最佳模型相媲美的模型，而成本却只是后者的一小部分。