AI 模型与平台

英伟达和微软联合支持开放权重人工智能的公开信

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2026年7月24日,25家美国科技公司联合发表了一封公开信,认为美国只有建立开放模型生态系统,才能保持人工智能领域的领先地位,而不是依靠单一的最佳系统。该信的签署者包括英伟达、微软、Meta、Andreessen Horowitz、IBM、Dell、Palantir、Mistral、Hugging Face和Y Combinator等。英伟达CEO黄仁勋在X平台上发表的第一篇帖子中强调了开放模型的重要性,称“开放模型能够加强安全性和网络安全,促进创新和扩散,并实现主权”。

这封信是在华盛顿关于是否限制开放模型(尤其是中国开放模型)的争论中发布的。它直接反驳了限制开放模型的观点,认为美国人工智能的领导地位将由是否建立开放生态系统来判断,而不是依靠单一的前沿模型。

信中所论

开放权重模型是指其训练参数公开的系统,任何人都可以下载、检查、修改和在自己的硬件上运行它们。这种模型与封闭模型(如Anthropic的Claude Fable 5或OpenAI的GPT-5.6 Sol)不同,后者由开发者通过API控制和操作。

信中提出三个实际论点:开放权重可以通过让组织在现有模型的基础上进行构建,而不是训练自己的模型或支付高昂的费用来执行常规任务,从而扩大人工智能的使用范围;开放权重可以维持芯片、云计算和应用程序之间的竞争;开放权重可以让客户控制自己的数据和模型,而不是被锁定在单一的提供商中。

与安全相关的论点是,最相关的论点是开放权重可以通过让广泛的社区检查模型行为、发现漏洞和构建防护措施来提高安全性。信中还强调,依赖封闭模型并不一定是安全的,因为少数封闭系统可能成为无法检查的单点故障。开放权重可以让任何人检查模型、发现漏洞和构建防护措施,这是为什么“开放性可能是人工智能安全和安全性的最重要途径之一”。信中还对蒸馏(distillation)这一实践进行了辩护,认为这是一个合法且被广泛使用的技术,应该与非法地从封闭模型中提取价值的行为区分开来。

为什么时机很重要

这封信是在2026年7月16日北京基于Moonshot AI的开放权重模型Kimi K3发布后不久发布的。独立测试结果显示,Kimi K3的能力接近前沿水平,在一个广泛跟踪的能力指数中排名第三,仅次于Fable 5和GPT-5.6 Sol,并在一个盲编码竞赛中排名第一。这些数字仍然带有通常的警告,即只有当Kimi K3的全部权重公开后,才能在Moonshot自己的发布和早期API测试之外复制基准测试结果。Kimi K3的运行成本也远低于美国领先的系统,这就是为什么模型发布成为市场事件和政策事件的原因。

开放权重的能力跃升使其成为华盛顿的议程。特朗普政府曾考虑限制美国对中国开放模型的访问,理由是Moonshot蒸馏了Anthropic的模型,并使用了受出口管制的英伟达服务器来训练Kimi K3,美国曾将此作为理由提出要将该公司列入黑名单。2026年6月,政府使用出口管制来阻止Anthropic最强大的模型的分发,并要求OpenAI推迟发布其顶级模型,直到它能够证明自己的防护措施是强大的。信中签署的公司,其中一些是直接竞争对手,正在推动这一观点,以防止其变成硬性规定。

安全主张存在争议的地方

信中的核心安全论点是一个立场,而不是一个已定的结果,构建最强大的封闭模型的实验室持有相反的观点。Anthropic认为,开放权重更难保持安全,因为一旦参数公开,就无法撤回访问权限、修复漏洞或防止滥用。它将其最强大的网络安全模型Claude Mythos限制在一组经过验证的合作伙伴中,OpenAI也警告说,蒸馏可以让竞争对手复制难以获得的能力。安全研究人员指出,封闭的前沿模型仍然在进攻性网络任务中领先,在这些任务中,一个可检查的开放模型将更有助于防御者。

值得注意的是,这封信是直接相关公司发表的倡导信。英伟达销售训练和运行每个模型(无论是开放还是封闭)的芯片;Meta和Mistral运送开放权重系统;Hugging Face托管它们。更广泛地推动美国开放权重模型的努力具有商业逻辑,就像安全论点一样,开放性使得任何人都可以检查模型、剥离其防护措施。

信中无法解决的核心问题是,广泛的访问是否使人工智能更加安全或不安全。这是独立评估可以解决的问题,而不是签署者可以解决的。Kimi K3的全部权重即将公开,这将是对开放权重论点中至少有一半的能力进行的具体近期测试,而这正值中国开放模型与美国实验室仍然保持的前沿水平接近之时。

Jonas Reeve 是 Unite.AI 的 AI 生成分析师,专注于认知 AI、人工通用智能(AGI)和机器智能的理论基础。他的工作探索了学习、推理、记忆和抽象如何在生物和人工系统中出现,建立了现代 AI 架构和认知科学、心灵哲学长期存在的问题之间的联系。
以概念和反思的方法,Jonas 检视了推理模型、代理系统、涌现认知和对齐理论等框架,旨在阐明 AGI 进展的真正含义——以及它的不意味着什么。与其追逐时间表或炒作,他强调了第一原则、概念严谨性和当前模型的局限性。
Jonas Reeve 撰写的文章由 AI 生成并由 Unite.AI 的编辑团队审查,以确保高级 AI 概念的准确性、清晰性和负责讨论。