最新 7 月 20 日消息，据 Business Insider 报道，每隔一段时间，就会有一家中国企业发布新的 AI 模型，然后引发美国人的恐慌。

上周，中国 AI 公司月之暗面（Moonshot AI）发布 Kimi K3 模型后，这种情况再次出现。该模型在多项重要基准测试中取得亮眼成绩。从各方面来看，Kimi K3 的能力已经接近部分领先的美国 AI 模型，但成本却低得多。

这一新模型再次引发了美国对于中国正在缩小与美国 AI 差距的担忧。一些人甚至指责中国企业是在利用 Anthropic、OpenAI 和 Google 已完成的研究成果训练自己的模型。

如今，中美 AI 竞争的核心矛盾越来越集中在两种截然不同的发展路线：中国企业正在积极拥抱开源或开放权重模型，而美国企业大多仍坚持封闭模式。

所谓开放权重模型，是指开发者可以查看模型参数，并根据自身需求进行修改、定制和部署。

开源还是闭源，AI 行业爆发激烈争论

上周末，在 OpenAI 一名高管针对 Kimi K3 发布长篇评论后，X 平台上围绕 AI 开源与闭源模式展开了激烈讨论。

最新注意到，OpenAI 新任战略负责人 Dean Ball 曾担任美国总统唐纳德 · 特朗普的 AI 高级顾问。他在 X 上写道：“考虑到潜在风险，我个人很惊讶中国政府仍然允许如此强大的模型进行开源。”

他认为，开源模型可能具有“减速主义”倾向，因为它们会“抑制 AI 资本支出”。

不过，真正引发大量讨论的是他的另一番言论。

Ball 写道：“我猜测，特朗普政府最终会意识到，在这一领域最好的策略，是围绕中国开放权重模型的使用制造大量监管风险。”

他的观点是，通过监管流程制造恐惧、不确定性和怀疑，也就是业内常说的“FUD”，可能会让大多数美国企业避免采用开放模型。

随后，Ball 解释称，这只是他的预测，并非政策建议。他表示，自己支持开源模式，直到 AI 发展到过于危险的阶段，而那将是一个“令人悲伤的日子”。

他的言论迅速引发广泛回应。

一些批评者认为，通过制造监管混乱来保护美国 AI 实验室，很像“监管俘获”（regulatory capture）—— 即负责监管某个行业的政府机构，最终制定出有利于该行业企业发展的规则，而这些规则往往受到行业内部人士的影响。

OpenAI 和 Anthropic 坚持闭源路线

Anthropic 和 OpenAI 一直认为，它们的模型能力过于强大，不适合开放。两家公司认为，如果完全开放模型，任何人都可能利用这些工具实现各种目的，而缺少有效监管。相比之下，封闭系统能够让开发者对模型拥有更强控制力，包括安全机制、访问权限以及商业定价。

这两家 AI 公司也曾警告，中国推出的开放权重模型可能对国家安全以及自身商业利益构成威胁。

风险投资人 David Sacks 曾担任特朗普政府首任 AI 和加密货币负责人，并于今年 3 月转任总统科技顾问委员会联合主席。他批评“利用监管不确定性作为武器”的做法，称其“完全不可接受”。

Sacks 在回应 Ball 的帖子时写道：“我们正处于 AI 政策的关键转折点。领先的闭源实验室已经在 AI 模型收入方面形成双头垄断，现在它们希望政府消灭自己的开源竞争对手。”

他所说的“双头垄断”，指的是 OpenAI 和 Anthropic。

Sacks 表示：“它们已经亮出了自己的底牌。现在，是时候让硅谷其他力量 —— 绝大多数仍然重视开放竞争的人 —— 也表达自己的立场。”

支持开源者：开放才是 AI 的未来

Sacks 的“All-In”播客联合主持人、风险投资人 Chamath Palihapitiya 也表达了类似观点。他在 X 上写道：“未来属于开源。我们需要拥抱它，然后继续前进。”

知名软件工程师、企业家 Suhail Doshi 则表示，美国 AI 实验室训练自己的产品时，使用的是“全人类的数据，却没有支付一分钱”。他写道：“任何以‘模型蒸馏’为理由，试图推动禁止开放权重模型的游说或立法，都是完全胡扯。这实际上是在阻碍未来美国创新。”

不过，并非所有人都认同这一观点。

Citrini Research 分析师、X 平台用户 Jukan 反驳了 Ball 关于“中国 AI 将占据主导地位”的担忧。他认为，开源模型并不会自动让企业获得市场优势。

Jukan 以中国 AI 公司 DeepSeek 为例表示，该公司的竞争力来自自身运营效率，而不仅仅是开源框架。

他说，DeepSeek 之所以能够保持较低的 Token 成本，是因为其内部运营方式更高效，而不是单纯依靠开源。

Jukan 写道：“中国企业可能缺乏足够的计算能力，无法独自满足所有推理需求，但它们并不是在亏本销售，也不是无法收回训练成本。”