美国AI被锁定且专有，它正在失去优势

# 美国的人工智能受限于封闭且专有，正在败退。 来源：https://werd.io/american-ai-is-locked-down-and-proprietary-its-losing/ AI (https://werd.io/tag/ai/)中国的开放权重AI战略正在获胜：其公司正领跑。美国封闭优先、锁定策略注定失败——它可能拖垮美国经济。 链接：*中国对美国AI主导地位给予双重打击，作者：Robert Hart，文章来源：The Verge*（https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/967781/chinese-ai-models-open-source-moonshot-kimi-k3-alibaba-qwen?utm_source=flipboard&utm_medium=activitypub） AI模型作为一种产品本身，几乎没有护城河，除了品牌忠诚度和表面的切换成本。真正的护城河在于围绕它们的企事业服务：交易和合同、与企业系统的连接质量以及企业场景下的生活质量特性。 如果只考虑模型本身，在它们之间切换很容易：可能今天用ChatGPT，明天用Claude，对工作流程影响极小。这在工程领域尤其如此，模型通过API访问：你可以替换API并使用相同的提示词。 那些公司可以通过交易锁定客户，但实际上，长期来看没有多少技术上的动机非要使用某一家供应商。你只需根据需求选择最佳模型，如果另一个模型变得更好，就更换模型和供应商。 美国政府已对GPU实施出口管制。还有严格的规定（合理地）防止与中国的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算力来*训练*模型，但它们无法真正提供我们看到的OpenAI和Anthropic那样的全球规模的集中式服务——至少不能以同样的方式做到。 在基础设施采用方面，开放几乎总是胜出。开放技术可以无需许可使用，因此可以成为更多创新的中心。你可以将它们托管在任何地方，进行实验、修改和调整以适应你的使用场景。开放权重模型并非开源，但它们*确实*是可移植且无需许可的。 考虑到这一切，中国开放其AI模型是有道理的。它将美国造成的算力劣势转化为分发优势；它使得美国公司赚钱的层次商品化；并创造了一个比通过锁定式集中式服务所能建立的更有效的全球生态系统。在我看来，显而易见的是，从制造业到科学研究，中国各地都能获得生态系统优势——每个行业只需接入这些模型。 美国公司的可取之处在于美国前沿模型一直优于开放模型。这个差距正在缩小（https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/967781/chinese-ai-models-open-source-moonshot-kimi-k3-alibaba-qwen）： > “Moonshot和阿里巴巴发布了他们声称能够以更低成本与OpenAI和Anthropic的最佳模型一较高下的模型。快速接连的发布表明，美国在AI前沿的领先优势正日益缩小，而这项技术正成为国家安全、经济实力和地缘政治影响力的核心。” 即使没有这些新能力，这一战略已经奏效。a16z合伙人Martin Casado在《经济学人》中指出，任何一家初创公司使用中国模型的概率高达80%（https://www.economist.com/business/2025/08/21/china-is-quietly-upstaging-america-with-its-open-models），并且中国模型准备领先（https://www.interconnects.ai/p/on-chinas-open-source-ai-trajectory）。 值得退一步思考一下令人惊讶的潜在动态。我们认为中国是一个封闭的社会——在很多方面确实如此。我严重担心这些模型可能如何反映中国政府的观点（试着问它们关于天安门广场的问题（https://www.rfa.org/english/opinions/2025/06/09/opinion-china-tiananmen-ai/））。但正是美国公司牢牢控制着自己的技术，而不是尽可能开放地发布它。这与美国政府支持开放互联网背后的战略形成鲜明对比，这是一个巨大的反差。 对于一项没有真正护城河但具有显著潜在生态系统优势的技术，采用封闭的商业实践显然是一种失败的策略；而以开放、协作的方式允许发布则显然是成功的。但美国的激励机制并非如此：相反，这些公司被迫追求首要利润而非生态系统优势，而政府则试图通过严厉的出口管制等强制手段来倾斜天平。我们应该考虑需要改变什么才能使这些激励机制更加一致。鉴于美国经济当前有多少是由AI支出驱动的（https://www.epi.org/blog/how-ai-spending-is-impacting-the-u-s-economy/），这一点尤为重要。如果这项支出崩盘——基于这些动态，我认为它显然会——结果可能很严重。 我关心的是拥有能够为公共利益运行、符合公众价值观的开放技术。像公共AI（https://publicai.network/）、联邦服务和开放研究这样的路径已经获得牵引力，但需要支持。在美国实现这一目标需要比我们今天看到的更细致的战略和支持。