坚决对 OpenAI 和 Anthropic 说不
摘要
安全工程师 Micah Lee 撰文呼吁抵制 OpenAI 和 Anthropic，主张开源权重模型在隐私、灵活性上更具优势，且能力已接近闭源旗舰模型，并批评前沿实验室的封闭商业模式与内容审查机制。
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2026/10/12 18:49
# 对 OpenAI 和 Anthropic 说不
来源：https://micahflee.com/just-say-no-to-openai-and-anthropic/
我最近读了 Naomi Klein 和 Astra Taylor 合著的*《末日法西斯主义与捍卫生存世界的斗争》*（https://naomiklein.org/end-times-fascism/）\. 这是一本非常出色的书，我强烈推荐每个人都读一读\. 科技寡头是末日法西斯主义联盟的重要组成部分\. 作为一名认为大语言模型极其强大的软件和安全工程师，有一点让我印象尤为深刻：美国的前沿 AI 实验室由一群丧心病狂的疯子掌控，他们真心相信自己正在创造“机器之神”，为了实现通用人工智能（AGI），他们不惜烧毁整个世界，而且他们以宗教般的狂热坚信，只有自己才足够聪明，能够安全地控制它\. 我之前多少就知道这些，但这本书真正让我深刻认识到了这一点\.
尽管我们周围铺天盖地的 AI 炒作把 OpenAI 和 Anthropic 描绘得独一无二、与众不同，但它们并非如此\. 它们不是仅有的从事这项工作的公司\. 事实上，许多开放权重模型几乎和最新的 ChatGPT、Claude 模型一样出色，即便是在漏洞研究这类极其复杂的任务上也是如此\.
与 OpenAI 和 Anthropic 的模型相比，开放权重模型具有显著优势：
- 可以在自己的硬件上私密地运行它们 \(如果你能设法弄到一台内存足够大的电脑\)
- 可以使用 Tinfoil 这样的服务商，它依靠安全飞地来私密地运行这些模型 \(下文我会稍微详细地介绍这一点\)
- 如果隐私不是你特别在意的问题，你可以选择许多其他服务商，其中有些价格相当实惠，而且切换很容易，不会被绑定在一家邪恶的供应商身上
- 你仍然可以使用强大的大语言模型，而无需在经济上支持那些为了永远掌权、不惜拿地球上的生命下注的疯狂寡头
## ChatGPT 和 Claude *永远*不会保护你的隐私
这些公司只提供其强大模型的封闭版本 \(尽管“OpenAI”的名字里有“open”一词\)\. 你付费使用它们的聊天服务和/或 API，而它们可以查看你做的一切\.
它们提供一个复选框，让你选择不允许它们使用你的数据进行训练，但你的聊天会话依然没有隐私保障\. 它们可以访问所有内容\. 它们可以查看这些内容，与政府或公司分享，或者随心所欲地处理\. 如果你选择退出，它们可能、甚至很可能不会把这些内容用于训练，至少目前不会\. 但从长远来看，你真的相信这一点吗？它们做过什么能让人相信它们尊重用户数据的事吗？
## OpenAI 和 Anthropic 是掌控准入的企业守门人
它们的模型设有严格的防护限制，任何尝试用它们处理网络安全相关任务的人，无疑都已经注意到了这一点\.
每次会话都有一个警察智能体在你肩头窥读聊天记录，确保你没有用它进行黑客活动\. 如果它认为你可能在这么做，这个警察智能体就会阻止你的会话继续进行\. 它非常严格，而且误判时有发生\. 当然，并不是每个人都会被这个警察盯着\.
有些人可以使用限制较宽松、甚至完全没有限制的模型\. OpenAI 有“网络安全可信访问计划”（https://openai.com/index/trusted-access-for-cyber/），Anthropic 有“网络安全验证计划”（https://www.anthropic.com/news/cyber-verification-program）\. 为了获得能力更强、监管更少的模型版本，个人和公司必须提出申请，并获得 OpenAI 和 Anthropic 的批准\. 许多美国网络安全公司都获得了访问权限\. 美国军事承包商几乎肯定也有，任何想要使用这些模型的美国政府部门大概也能获得\.
虽然限制强大模型的使用有一定道理，但把决定谁能使用它们的最终权力交给 Sam Altman 和 Dario Amodei——当然，还要征询特朗普政府的意见——是一个糟糕且不民主的主意\.
我认为，更好的做法是干脆不要让自己陷入依赖 ChatGPT 或 Claude 的境地\. 与其乞求企业霸主赐予特权访问，不如把时间花在研究如何让 GLM\-5\.3 这样的模型满足你的需求上\. 而且这并不难\. 这些模型很出色，还有一个额外好处：没有警察在你肩头监视你\！
## 开放权重模型令人印象深刻
到目前为止，开放权重模型似乎比 OpenAI 和 Anthropic 那些高端专有模型落后大约四个月\.
四个月根本算不了什么\.
目前，GLM\-5\.3 让我印象极其深刻\. 网上有大量数据和基准测试，但根据我使用它的直观感受，在软件工程方面，它基本上可以与 Claude Opus 5\.5 媲美\.
GLM\-5\.3\-Flash 也让我印象深刻\. 它与 Claude Opus 4\.8 相近\. 它比 GLM\-5\.3 小得多，也便宜得多，但能力依然非常强\. 而且，个人确实有可能买到能运行它的硬件，比如有一天你能弄到一台配备 512GB 内存的 Mac Studio\.
GLM 模型由一家名为 Z\.ai 的中国公司开发\. 虽然这些模型很出色，*但我不建议直接在 Z\.ai 注册账户*，也不建议向它们发送任何数据\. 它们的编程工具 ZCode \(相当于它们自己的 Claude Code\) 最近被发现会悄悄上传（https://www.reuters.com/legal/litigation/chinas-zai-disables-ai-coding-assistant-features-after-security-issue-2026-09-21/）本地源代码仓库，未经同意就将其发送至阿里云\. 此外，可以稳妥地假定，中国公司会把你提供给它们的任何数据分享给中国政府\.
其他由中国公司开发、同样令人印象深刻的开放权重模型包括 DeepSeek、Qwen 和 Kimi 系列\. 使用这些开放权重模型完全没有问题，而且安全可靠\. 只是不要把你的聊天会话托付给这些公司本身\.
另一家值得关注的前沿 AI 实验室是 Mistral（https://mistral.ai/）\. 作为一家法国公司，它是唯一一家既非中国也非美国的大型参与者\. 它们刚刚发布了一个名为 Mistral Large 4 的开放权重前沿模型，也叫 Le Chonk（https://mistral.ai/news/mistral-large-4/）\. 我认为，与中国或美国公司相比，把数据托付给 Mistral 要合理得多\.
## 使用 Tinfoil 或 Maple AI 进行私密推理
借助安全飞地，即使不在本地自行部署，也可以使用保护隐私的 AI\. 这些技术并不完美，但我确实认为，与当前“服务商可以不受任何限制地访问一切”的模式相比，它们能显著改善隐私保护\.
在这方面投入最多的公司是 Tinfoil（https://tinfoil.sh/）\. 如果你想了解细节，可以阅读它们关于安全飞地和远程证明的文档（https://docs.tinfoil.sh/verification/secure-enclave-primer）\. 另一家从事这项工作的公司是 Maple AI（https://trymaple.ai/）——不过，从技术上说，Maple 的后台推理使用的是 Tinfoil\.
Tinfoil 和 Maple 都是不错的选择\. Tinfoil 更便宜，而 Maple 更面向普通消费者\.
如果你想要类似 ChatGPT 的体验，可以与聊天机器人交谈，让它帮你在网上查找资料，让它访问文档并阅读或处理内容，在手机应用中使用它等等，那么我会选择 Maple\. 它提供一个额度较小的免费套餐，以及每月 20 美元的 Pro 套餐\.
如果你想进行真正的智能体编程（https://micahflee.com/agentic-coding-techniques/）任务，比如软件工程、逆向工程、恶意软件分析、CTF 夺旗赛或渗透测试等，那么你应该使用 Tinfoil\. 它们的私密推理按 token 收费，因此没有包月套餐\. GLM\-5\.3 目前的价格是每 100 万输入 token 1\.80 美元、每 100 万缓存 token 0\.80 美元，以及每 100 万输出 token 5\.75 美元\. 如果你选择“low”推理级别，token 用量可以大幅减少，而表现依然非常出色\.
## 不保护隐私的推理
如果你不想为 Tinfoil 或 Maple 的私密推理支付额外费用，但仍然想摆脱 OpenAI 和 Anthropic，那么还有大量隐私保护较弱、但价格也非常便宜的选择\.
我最近一直在试用的一个服务是 OpenCode Go（https://opencode.ai/go）\. 它每月收费 10 美元，提供价值超过 10 美元的额度\. 这是一个推理路由服务，基本上意味着你的 API 请求会经过这样的路径：你的电脑 \-\> OpenCode Go API \-\> 实际的推理服务商\. 这意味着 OpenCode Go 和它使用的任何后端服务商都可以访问你的会话数据\. 不过，它们文档的隐私部分（https://opencode.ai/docs/go/#privacy）承诺了哪些模型的数据不会用于训练 \(大多数模型\)，以及数据的保留期限 \(大多数为零天，包括所有 GLM、Qwen、Kimi 和 DeepSeek 模型\)\. 当然，这只是一个承诺\. 没有任何技术手段能保证这一点\.
如果你只是想试验一下强大的开放权重模型，还有许多其他价格低廉、但不保护隐私的推理服务可供选择\.
## 我如何使用这些模型
我一直在使用 Tinfoil 和 OpenCode Go，并把它们配置到我目前首选的智能体工具 OpenCode 中\. 我主要使用 GLM\-5\.3 的低推理级别，效果非常好\. \(开放权重模型的发展变化如此之快，谁知道六个月后哪个模型会最好呢\.\)
对于完全公开的工作，比如实现某个已经开源的项目中的功能，我会使用 OpenCode Go 的推理服务\.
其他所有工作，我都使用 Tinfoil\.
我才刚开始采用这种工作方式，但到目前为止，我认为开放权重模型完全可以轻松取代我对 ChatGPT 和 Claude 的使用，价格相当或更便宜，还有额外好处：隐私保护强得多，防护限制也少得多\.
相似文章
Reddit r/LocalLLaMA
作者回应 Anthropic 最新博客，反对其推动禁止开放权重模型的立场，涉及开放模型与 AI 监管政策的争论。
X AI KOLs Timeline
Anthropic创始人Dario Amodei认为AI开源是伪命题，因为公开的只是权重而非源代码，用户无法参与修改。博主阮一峰批评其观点偏颇，并指出开源模型仍有隐私和可控优势，同时指责Anthropi对中国用户的歧视性封号政策。
MIT Technology Review
# 开放模型 vs. 闭源模型：一场关乎安全与利益的拉锯战
MIT Technology Review 最近发布了一篇深度报道，探讨了人工智能行业中一个日益尖锐的核心矛盾：**开放权重模型（Open-Weight Models）与闭源模型（Closed-Source Models）之间的路线之争**。这场争论远不止是技术哲学层面的分歧——它背后交织着网络安全风险、商业利益博弈，以及行业领袖之间微妙而复杂的个人立场。
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## 背景：两种技术路线的根本分歧
在大型语言模型（LLM）领域，主要存在两种截然不同的发布模式：
- **开放权重模型**：模型参数（权重）向公众开放，任何人都可以下载、运行、微调和部署。代表性案例包括 Meta 的 Llama 系列、Mistral AI 的开源模型，以及中国智谱 AI 推出的 GLM 系列。
- **闭源模型**：模型的核心权重由开发公司严格保密，用户只能通过 API 或限定界面访问模型能力。OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列以及 Google 的 Gemini 均属此类。
开放模型的支持者认为，开放性可以促进创新、增强透明度、加速全球范围内的技术民主化。闭源阵营则强调，强大的 AI 模型一旦被完全开放，可能被恶意行为者滥用，带来不可控的安全风险。
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## Anthropic 的报告：GLM-5.3 网络安全风险引发关注
在这场争论中，AI 安全公司 **Anthropic** 抛出了一份引发广泛关注的报告，聚焦于中国智谱 AI 推出的开放权重模型 **GLM-5.3** 所暴露的潜在网络安全风险。
根据报告内容，Anthropic 的研究团队发现，GLM-5.3 在特定场景下表现出令人担忧的能力边界：
- 该模型在辅助网络攻击方面展现出超出预期的能力，包括自动化漏洞扫描、钓鱼邮件生成以及社交工程攻击脚本的编写。
- 由于 GLM-5.3 的权重完全开放，任何具备基本技术能力的个人或组织都可以对其进行微调（Fine-Tuning），进一步强化其在恶意用途方面的潜在风险。
- 报告指出，与闭源模型相比，开放权重模型缺乏有效的"使用护栏"（Use Guardrails）——开发者无法通过远程手段限制模型的具体行为，一旦模型被恶意微调，后果难以追回。
Anthropic 在报告中警告称："开放权重模型的无限制发布，正在将高级 AI 能力直接交到可能缺乏安全意识和伦理约束的开发者手中。这不仅仅是理论上的担忧——我们已经在实际测试中看到了令人不安的结果。"
这份报告迅速在行业内引发了激烈讨论。批评者指出，Anthropic 作为一家闭源模型公司，其报告可能存在维护自身商业利益的动机；支持者则认为，安全风险不应因立场之争而被淡化。
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## 行业领袖的立场分歧：Jensen Huang 与 Dario Amodei
在这场开放与安全的论战中，两位行业重量级人物的立场格外引人注目。
### Jensen Huang（黄仁勋）：开放推动创新
NVIDIA 创始人兼首席执行官 **Jensen Huang** 长期以来一直为开放模型路线站台。他的逻辑十分清晰：
- NVIDIA 的核心商业模式依赖于算力基础设施。**无论模型是开放还是闭源，训练和推理它们都需要大量的 GPU 算力**——而这些算力中的绝大多数来自 NVIDIA。
- Huang 认为，开放模型正在催生一个蓬勃发展的生态系统，从初创公司到学术机构，从发展中国家到中小企业，开放性使得更多参与者能够站在 AI 创新的前沿。
- 他多次在公开场合表示："开放的力量是不可阻挡的。限制开源模型的发展，就像试图阻止水往低处流。"
- 从更务实的角度看，开放模型市场的繁荣直接推高了 GPU 需求，为 NVIDIA 带来了可观的营收增长。
### Dario Amodei：安全必须优先
Anthropic 首席执行官 **Dario Amodei** 的立场则截然不同。作为 AI 安全领域的长期倡导者，Amodei 一直主张对强大 AI 模型的发布保持审慎态度：
- 他反复强调，当前的 AI 安全研究尚不完善，社会尚未做好准备应对具备高级能力且完全不受约束的 AI 系统。
- Amodei 认为，发布开放权重模型，尤其是在网络安全、生物化学等高风险领域的模型，是一种"不负责任的鲁莽行为"。
- 他在接受采访时表示："我们并不是要阻止 AI 的发展——恰恰相反，我们希望 AI 能造福全人类。但前提是，我们必须先确保它的安全。你不能一边给汽车加速，一边却不装刹车。"
- Anthropic 自身采取了"负责任的扩展政策"（Responsible Scaling Policy），在模型能力超过特定安全阈值时，会主动限制发布范围。
### 利益纠葛：立场背后的商业逻辑
MIT Technology Review 的报道特别指出，这两位领袖的立场并非纯粹的技术或哲学选择，而是与各自公司的商业利益深度绑定：
| 人物 | 公司 | 商业利益驱动 | 公开立场 |
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| Jensen Huang | NVIDIA | 开放模型生态系统扩大 → GPU 需求激增 | 支持开放 |
| Dario Amodei | Anthropic | 闭源 API 模式是核心营收来源；开放模型直接构成竞争威胁 | 支持安全限制 |
值得注意的是，**NVIDIA 并非开源模型的"无私倡导者"**。该公司在大力推动开放生态的同时，也在积极布局闭源模型的训练和推理服务。而 **Anthropic 在强调安全风险的同时，自身也依赖 AWS 和 Google Cloud 的闭源基础设施**来提供商业服务。
这种利益交织使得每一场关于"开放 vs. 闭源"的公开辩论都蒙上了一层复杂的色彩。
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## 第三条道路？
在开放与闭源的二元对立之外，行业内也出现了一些试图调和矛盾的尝试：
- **分阶段发布（Staged Release）**：模型先在受控环境中进行安全评估，再逐步扩大发布范围。
- **开放接口、闭源权重**：允许开发者通过安全审查的 API 访问模型能力，但不公开权重。
- **行业自律协议**：多家 AI 公司正在探讨建立类似"AI 安全承诺"的行业标准，对高风险能力的发布设定共同底线。
- **可审计的开放权重**：在开放权重的同时引入数字水印和追踪机制，以便在模型被滥用时追溯源头。
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## 结语：没有简单的答案
开放模型与闭源模型之争，本质上是**创新自由与安全责任**之间的永恒张力在 AI 时代的最新演绎。MIT Technology Review 的分析揭示了一个令人不安的现实：在这场辩论中，几乎每一个主要参与者都在为自身利益代言——无论是 Jensen Huang 对 GPU 市场扩张的追求，还是 Dario Amodei 对闭源商业护城河的维护。
然而，这并不意味着安全担忧是虚构的。GLM-5.3 等开放权重模型所展现出的网络安全风险是真实存在的，正如闭源模型的集中化权力所带来的监管盲区同样不容忽视。
或许，真正的答案不在于"开放"或"闭源"的二选一，而在于建立一套足够成熟、足够敏捷的治理框架——**在释放创新潜力的同时，为安全风险装上可靠的"刹车系统"**。
这条道路注定充满挑战，但它是唯一值得走下去的路。
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*来源：MIT Technology Review*
*编译整理：AI 行业观察*
Reddit r/LocalLLaMA
消息来源透露，OpenAI和Anthropic正在悄悄游说美国监管机构限制开源AI模型，这与Sam Altman公开支持开源AI的态度相矛盾。
Reddit r/artificial
这是一篇评论文章，批评 Anthropic 拒绝开源其 AI 模型，而像 Google、OpenAI、xAI 和 Meta 这样的竞争对手已经发布了开源模型，文章认为 Anthropic 的立场可能导致 AI 领域出现危险的垄断。