从DeepSeek、Kimi到“黄仁勋联盟”：AI模型开源，到底“开”了什么？

要約

硅谷101分析 DeepSeek V4 Pro、Kimi K3 等中國開源模型崛起後，黃仁勳親自發推籲請美國業界共組開放安全 AI 聯盟，除 Anthropic 外美國主要 AI 公司幾乎全員加入。影片先拆解開源實際涵蓋訓練資料、模型架構、訓練基礎設施、訓練流程、模型權重、部署、技術報告七個環節，指出多數所謂開源模型其實只是開放權重，並比較 DeepSeek、Kimi、Meta Llama 授權條款的差異，再分析開放權重公司如何靠雲端消費、私有化部署與收費後訓練平台等三種模式獲利，最後點出 Anthropic 因擔憂安全風險與模型蒸餾問題堅持不加入聯盟。內容原生含繁中字幕，語言已符合正體字規範，僅小幅用語校正。

要点

• 模型開放程度分三級：閉源（Anthropic、OpenAI、Google 多數模型）、完全開源 Open Source（如 Ai2 的 OLMo，公開訓練資料與代碼）、開放權重 Open Weight（多數所謂開源模型的實際型態，只公開模型權重與推理代碼）
• DeepSeek 之所以震撼業界，是因為不只公開技術報告，還開源 DeepEP、FlashMLA 等內部工程工具鏈，被形容為 Open Weights 的 Plus 版；Kimi K3 延續此做法並開放 MoonEP、FlashKDA、AgentEnv 三項底層基礎設施
• 授權條款趨勢：DeepSeek V3 與 R1、Qwen（Apache 2.0）、智譜 GLM 皆已轉向寬鬆的 MIT 或 Apache 授權；Kimi K3 改用自訂授權，對月活破億或月收入破 2000 萬美元的產品要求標示品牌並簽署商業協議；Meta Llama 限制最多，禁止用其輸出訓練其他大型模型
• 開放權重公司三種獲利模式：帶動雲端與基礎設施消費、提供私有化部署與產業微調及長期維運服務、收費的後訓練與模型開發平台
• 月之暗面（Kimi）年化經常性收入已達 3 億美元，且透過供應商驗證機制向 MaaS 廠商與雲端廠商收費授權，類似品質背書的認證機制
• 開放權重讓開發者無需龐大資金即可參與創新，vLLM、SGLang 等推理引擎能對主流開源模型做到當日支援，加速整個生態的迭代
• Anthropic 未加入開放安全 AI 聯盟，主要顧慮兩點：前沿開放模型的安全風險門檻降低、以及中國開源模型可能大規模蒸餾美國前沿閉源模型，但外界也質疑此立場摻雜商業利益考量

引用