开放的迷途，与关起门来的神祇
—— 开源的中国 vs 闭源的美国

有些事，总在脑子里盘旋。

就说去年夏天吧，Meta 把 Llama 2 开源协议扔进场子，像一声枪响。Hugging Face 那边，光是中国 IP 的下载量，几周就冲破了 15 万。 一夜之间，百川、智谱、通义千问……几十个名字挤上牌桌，参数大大小小，闹哄哄的，你方唱罢我登场。 可地球另一头，那个名字里还带着“Open”的某实验室，却悄悄地把门关得更紧了。

这到底是分道扬镳，还是一场更大棋局的开场？

有个说法，我一直觉得很有意思：当技术逼近那个看不见的临界点，它的创造者，往往会先背叛自己。

你看美国。这个曾用 GNU、Apache、Git 这些东西给整个互联网文明打下地基的国家，如今在 AI 这个最前沿的阵地，守门的却换成了一水的律师和投资人。OpenAI，这名字本身就是一份写给全人类的承诺书，现在呢？成了一座最坚固的堡垒。它的 API 像一条极细的管子，你是可以付费取水，但休想看一眼水源地的模样。

讽刺的是，大洋彼岸的中国，反倒在“开源”这条路上跑出了加速度。

但我并不觉得，这是一种多么纯粹、多么理想主义的选择。

说真的，这更像一种……嗯，一种落后半个身位时的必要姿态。人家已经建好了宏伟的罗马万神殿，你再去一砖一瓦地模仿，太慢了。最快的办法，就是把不知从哪儿泄出来的建筑图纸贴满大街，发动一场“人民战争”，让成千上万的工匠、泥瓦匠，甚至纯粹的好事者，都跑来掺和一脚，在自家后院里叮叮当当地敲。

这里头，有喧哗，有泡沫，但也有那股最原始的、烫手的活力。

我想起去年，跟一个刚从大厂“毕业”出来创业的朋友聊天。他眉飞色舞地给我看他捣鼓出来的客服机器人，就是用开源模型微调的，前后两周，成本不到五万块。他拍着桌子说：“GPT-4 好是好，可太贵了，我的数据也不敢传给它。现在这个，是丑，可它是我的。”

我看见他眼睛里有光。

那种光，一半是创造的喜悦，另一半，是被“赋权”的激动。

就是这种“赋权感”，正在催生一个庞大到有些混乱的市场。法律咨询、情感陪伴、营销文案、代码生成……数不清的中小企业和独行侠，正靠着开源模型的力量，用极低的成本往自家产品里塞进 AI。他们绕开了 OpenAI 那道昂贵的窄门，也摆脱了对单一巨头的依赖。于是，一个去中心化的、毛细血管似的创新网络，就这么野蛮地长了出来。

可风险，也埋在这片繁荣底下。这种模式太容易导致“重复造轮子”和低水平的价格战了。当所有人都趴在 Llama 或 Qwen 的地基上修修补补时，谁去想下一代架构的事？这种所谓的“开放”，会不会最终，只是变成了一种更巧妙、更难察觉的技术依附？

不止一位在硅谷的朋友跟我说过：真正的基础模型研究，是只有国家队和顶级财团才能上桌的豪赌。那需要几万块 A100 芯片烧上几个月，需要几百个顶尖的脑袋凑在一起。这早就不是一个“社区”或“集市”能扛得住的了。在他们看来，OpenAI 的“封闭”是必然。为了保护天价的投入，也为了在通往 AGI 的路上，能绝对纯粹、高效地执行。

从某种意义上说，他们是对的。

一个封闭的系统，确实能最大限度地集中资源，去办那些最难的事。

然而，牌桌上空，总有政策和地缘政治的幽灵在盘旋。美国对华的高性能芯片禁运，像一只看不见的手，死死扼住了咽喉。这让“集中力量办大事”的叙事，一下子听着有些苍白。所以，中国这边的开源选择，就又多了几分对冲风险的现实意味：用模型的“量”来补芯片的“质”，用生态的广度，去换取在窄路相逢时的腾挪空间。

上海人工智能实验室他们搞的“书生·浦语”（InternLM），就是这么个例子。它不光开源模型，还想把数据、预训练、微调、评估这一整条链都给开源了。这背后的心思其实更深：就算我们暂时造不出最锋利的矛，那也得先建一个最繁荣的兵工厂，让每个人都能拿起武器。

这或许生不出一个能跟 GPT-5 正面对抗的“大神”。

但它能确保这片土地上，永远有无数个持械的、不肯认输的战士。

当然，会有人说，这不过是在建一个“局域网”式的技术孤岛。

但有时，孤岛也是一种避难所。

于是，我眼前就浮现出这么一幅奇特的双螺旋图像。美国，正沿着一条精英主义的路线向上爬，想靠少数天才的智慧，为全人类——或者说，为它的付费用户——定义未来。而中国，在一种实用主义的驱动下，向下扎根，想用群体智慧的广度，去试探所有可能的应用场景。

一条路，通往神坛；另一条路，通往田野。

前者关起门来，创造神祇；后者敞开大门，迎接信徒。

谁能走到最后？我不知道。

因为历史已经无数次证明，最坚固的堡垒，有时会从内部腐烂。而最混乱的集市，也可能在某个角落里，诞生出颠覆性的火种。

我们啊，就站在这岔路口，看着两条路在在迷雾中延伸，越走越远，再没有交集。

火种已经撒下去了，可风，会往哪边吹呢？