@ClementDelangue: 如何？与其让闭源的前沿实验室秘密且孤立地运行相同的训练，开放科学和开放…

X AI KOLs Following 2026/07/04 12:43 新闻

open-source open-science ai-spending frontier-models efficiency

摘要

Clement Delangue 认为，开放科学和开源AI可以让AI支出更高效，对比了美国和中国的人工智能投资策略。

如何？与其让闭源的前沿实验室秘密且孤立地运行相同的训练，开放科学和开源AI允许它们将支出和算力进行统筹，从而使效率提升一个数量级！

查看原文

查看缓存全文

缓存时间: 2026/07/06 14:09

怎么做？与其让闭源前沿实验室在秘密和孤岛中重复同样的训练流程，开放科学和开源AI则能让它们共同分摊支出与算力，从而将效率提升一个数量级！

Rand Group (@randgroup): 🇺🇸 美国在2027年将在AI上花费1万亿美元。

🇨🇳 中国将花费1230亿美元，却仍能推出前沿模型。

怎么做？

相似文章

Reddit r/artificial

一篇分析文章，认为中国的开源AI模型正在缩小与美国闭源模型的性能差距，并且尽管美国有所顾虑，开放路线将塑造AI的未来。

X AI KOLs Timeline

针对人工智能被少数人控制的担忧，Hugging Face 首席执行官 Clement Delangue 呼吁开放科学和开源人工智能，以分散能力与权力。

X AI KOLs Following

Clement Delangue 认为开源AI模型不是网络安全风险，而是防御手段，因为攻击者已经可以越狱任何封闭系统，而防御者需要透明度来保障AI安全。

X AI KOLs Following

Clement Delangue 呼吁美国 AI 社区强调其对开放的国际 AI 模型（尤其是来自中国）的依赖，以此在特朗普总统和习近平主席的外交会晤中展示开源的价值。

X AI KOLs Following

一篇评论文章指出，限制对前沿AI模型的访问而偏向闭源替代方案适得其反，因为强大的开源模型正在缩小差距，而外国生态系统则从开放性中受益。