人工智慧競賽的焦點從前沿領域轉向更廣泛的應用

今年夏天數週以來，人工智慧界聚焦於 Anthropic 的最新前沿模型，以及華盛頓方面對其存取權限的監管努力。然而，儘管關注點仍集中在技術前沿，開發者們卻未等待 Anthropic 或 OpenAI 等大型實驗室的許可，便持續進行開發。

今年春季，中國的開放權重模型佔據了 Hugging Face 下載量的 41%，超越了美國競爭對手。在 OpenRouter 平台上，排名前六的模型全都是來自中國企業的開源產品，包括騰訊、小米、DeepSeek、MiniMax 和 Z.ai。 截至撰文時，Anthropic 的 Claude Opus 4.7 排名第七。Vercel 的數據進一步顯示，開放權重模型承擔了大部分高流量的人工智慧基礎設施，而封閉模型則作為高階、高成本的層級存在。六月份，開放模型處理了該平台上近三分之一的人工智慧請求。

這些平台僅代表 AI 生態系統的一部分，未包含由主要研究實驗室主辦的會話——這些會話很可能驅動了大部分 OpenAI 和 Anthropic 的使用量。然而，開源模型不斷增長的市場佔有率引發了一個關鍵問題：如果大多數生產環境中的 AI 都是運行在更便宜、可自訂的替代方案上，那麼前沿模型究竟有多大相關性？

部分專家認為，開源模型的崛起預示著最先進的模型最終將僅服務於專業化任務。 「再過幾年，前沿模型可能會被保留用於實驗和高價值任務，而大多數生產工作負載將依賴私有或開源模型，」Hugging Face 執行長 Clem Delangue 在最近一集的《Equity》播客中表示。

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Hugging Face 是一個以託管、分享及協助企業部署開放式模型而聞名的平台與開發者社群。德朗格指出，客戶越來越重視擁有 AI 模型而非租用模型所帶來的優勢，而封閉式前沿模型在擴展時的高昂成本，更加速了這項趨勢。

「若您是 AI 或科技公司，就不應透過無法控制、監控或擁有的『黑盒子』API，將核心能力外包給其他實體，」德朗格解釋道。

德朗格指出，這種轉變在 Hugging Face 的運作中顯而易見。該平台每七秒就會創建一個新的儲存庫，目前託管著近三百萬個公開模型和一百萬個公開資料集。這與「一個模型統治一切」的論調相悖，反而表明企業傾向於使用針對特定應用場景量身定制的多元模型。 他表示，半數《財星》500 強企業都使用 Hugging Face 來部署私有及開源模型。

開放式模型日益普及的趨勢，正與中國人工智慧實驗室頻繁推出強大模型的現象相呼應。

每隔幾個月，就有一家中國人工智慧公司發布一款強大的開放權重模型，其部署成本低於專有競爭對手，且更易於客製化，這對美國企業數十億美元投資所建立的經濟模式構成了挑戰。 最近，總部位於北京的 Z.ai 發布了 GLM-5.2，這是一款在代理編碼方面表現卓越的開放權重模型，在安全漏洞檢測方面可與 Anthropic 的最新模型一較高下。

德朗格並非唯一一位建議企業避免依賴單一模型供應商的高管。

微軟執行長薩提亞·納德拉（Satya Nadella）近期也警告應避免陷入單一供應商的鎖定困境，並強調資料控制權應是人工智慧使用者的首要考量。

「雖然模型供應商基於合理使用權利用公開數據進行訓練能推動創新，但諷刺的是，他們卻對模型蒸餾施加限制性條款，並保留從客戶數據中學習的權利，」納德拉表示。 「如果學習只朝一個方向流動，經濟價值就會集中在基礎設施所有者手中，而非知識創造者身上。因此，將學習基礎設施分發給每家企業至關重要，這樣他們才能掌控自己的學習迴路。」

開放式模型的興起，也加劇了關於日益強大的模型是否應廣泛開放的爭論。

Anthropic 執行長達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）認為，擴大規模強大的開放式模型權重可能帶來危險，因為一旦模型公開，便難以控制。其他人則主張，開放式模型更容易被惡意行為者取得，他們可能會利用這些模型進行虛假資訊傳播、網路攻擊或生物戰。

德朗格對這種權衡有不同的看法。

「人工智慧最大的風險在於權力的集中，」德朗格表示。「在我看來，要讓世界變得更安全，就必須建立公平的競爭環境，並提高模型的透明度。」

他解釋道，透明度能讓防禦者「修補開源模型可能利用的網路安全漏洞」。

這位 Hugging Face 高層主張，將強大的模型封閉起來並不能消除先進 AI 的風險，部分原因在於前沿模型 API 的防護措施容易被繞過，且權重可能被竊取並公開散佈。德朗格認為，限制強大模型的流通，只會將技術集中於少數幾家企業手中，同時降低系統運作的透明度。

「將模型封存於少數參與者手中，並不會讓它們變得安全，」德朗格表示。「這反而會因造成權力與能力的失衡，使它們變得更加危險。」