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▲AI大模型(xing)“开闭源”之争一直伴随其发展(zhan)。图/IC photo
AI大模型(xing)赛道风(feng)云再(zai)起——埃隆·马斯克携其旗下人工(gong)智能公司xAI的最新大模型(xing)Grok3加入了混战。北京(jing)时间2月18日，Grok3正式发布。这(zhe)款(kuan)被马斯克宣称为“地球上最聪(cong)明的AI”，随即吸引了各界关注的目光。
马斯克崇尚大力出奇迹。某种意义上，Grok3也是大力出奇迹的结果之一，其多项测试结果也领先了诸多当前的热门AI。即便没能真正赢得(de)“最聪(cong)明AI”称号，但在19个月内从零起步，冲进(jin)行业领先水平，也可以看出马斯克的决心，以及行业当前发展(zhan)速度(du)之快。
马斯克此次发布的新模型(xing)，建立在了不计投入的成本之上。Grok3依托了高达(da)10万张Nvidia H100 GPU作为算力支撑(cheng)，计算量是前代大模型(xing)的10倍。此外，马斯克透露，还在筹集100亿美元资金，计划采购新一代 GB200 GPU，继续(xu)保(bao)持算力优势。
依靠高算力而堆出来的高性能模型(xing)，基于成本考虑，马斯克并未(wei)如(ru)外界所猜(cai)测那样(yang)，当场宣布开源，而只是宣布将在后续(xu)对(dui)上一代大模型(xing)即Grok2进(jin)行开源，最新的Grok3 则仍然走了闭源路线(xian)。
此前，中国AI大模型(xing)DeepSeek横空出世，以其优秀表现及开源模式，引发了业界对(dui)大模型(xing)“开闭”两种路线(xian)的思考，而这(zhe)两种路线(xian)之争，或将左右大模型(xing)的未(wei)来竞争与发展(zhan)格局，值得(de)更多关注与探讨。
成本和商业化场景是最大限制
在AI大模型(xing)业界，马斯克本人被认为是开源的强(qiang)烈支持者，尤其是在OpenAI转向闭源之后，马斯克甚至发起诉讼要求OpenAI回归到(dao)开源路线(xian)来。国内DeepSeek开源大模型(xing)的迅速崛起，也使得(de)开源路线(xian)再(zai)度(du)回归到(dao)主流(liu)视线(xian)。
但从马斯克及其xAI的真实产品布局看，马斯克并未(wei)如(ru)外界所设(she)想的一样(yang)，走“全开源”路线(xian)。实际上，马斯克尽(jin)管提倡(chang)开源，但其本人一直走的是“半开源”路线(xian)。
这(zhe)种半开源模式，大概可以比较模糊的视为“产品开放+核心算法封闭”，与此同时，为了惠及行业发展(zhan)，在新一代模型(xing)出现后，对(dui)上一代模型(xing)进(jin)行开源。
在高性能大模型(xing)的探索中，当前基于成本和商业化场景限制，全开源或许(xu)仍然不是一个最成熟的选项。
务实地说(shuo)，这(zhe)种“半开源”策(ce)略有助(zhu)于维护技术领先性与商业竞争力，通过直接的收费策(ce)略来适当削平成本，同时，又可以借助(zhu)开放的部分能力，扩大用(yong)户(hu)基础、收集多样(yang)化数据，从而推动AI模型(xing)的持续(xu)迭代。
由此可见，昂(ang)贵的算力和部署(shu)成本，与相对(dui)有限的应用(yong)场景，迄今(jin)为止仍然是悬挂在各家主流(liu)大模型(xing)头上的难(nan)题。
也正因此，一些开源的大模型(xing)可能会在早期阶段采用(yong)开源模式吸引开发者，但一旦具备商业价值，迫于各种压力，会迅速转向闭源。OpenAI的争议，也源自(zi)于此。
行业内除了DeepSeek，比较主流(liu)的开源玩家是Meta。但Meta的开源也同样(yang)是商业计算后的结果。
对(dui)于Meta来说(shuo)，大模型(xing)嵌入社交(jiao)媒(mei)体带来的广告(gao)增值本身就是确定可计算的，同时，Meta在企业级(ji)客户(hu)等领域(yu)也天生有着更多积累(lei)。
因此，Meta的开源不是一个商业策(ce)略的问题，而是公司战略本身的选择。
“半开源”可能是更务实的选项
从短期来看，完全开源尽(jin)管证明了自(zi)身在模型(xing)迭代和研发上的效率(lu)优势，但仍然面临着比较多的商业化现实挑战。
开源大模型(xing)现在的商业模式，主要是“模型(xing)即服务”、增值服务或企业场景定制服务等方式来收费。至于建立开发者生态后通过广告(gao)分成等模式来收费，这(zhe)些模式固然已经被验证卓有成效，但大模型(xing)当前还不具备谈论这(zhe)些商业模式的基础。
马斯克通过大力出奇迹来迅速冲进(jin)行业前排，证明了当前大模型(xing)仍然处在普及爆发的前夜。谁能成为流(liu)量入口，有了入口又能否建立起生态，有了生态又能否探索出合(he)理(li)的商业模式，这(zhe)些在短期内很难(nan)有确定的答案。
面对(dui)高昂(ang)的成本、激烈的竞争和商业化的不确定性，很容易理(li)解行业里尤其是创新企业内心的疑虑。
DeepSeek的横空出世，是在行业疑惑丛生时陡(dou)然展(zhan)现了开源的魅力。DeepSeek在推理(li)和交(jiao)互上的创新，迅速推动了创新的普惠、用(yong)户(hu)反馈驱动迭代的效率(lu)，以及最终的常(chang)识：创新只有在更透明更开放的规则下，才(cai)能够出现并加速。
因此，关于行业内的开源闭源之争，或许(xu)可以还原为一个更基本的问题：在当前，商业化对(dui)你是否重要？
这(zhe)可能不是一个绝对(dui)意义上的路线(xian)之争，而是不同创新参(can)与者在不同阶段的策(ce)略偏(pian)向，源于不同创新者对(dui)当前行业、自(zi)身产品的判断。
如(ru)果需(xu)要迫切去探索商业化尤其是特定场景下的应用(yong)，则可能更希望(wang)闭源；而认定当前仍有突破性创新的机会，希望(wang)抓住机会寻求关键性创新，就更可能会倾向于开源。
从这(zhe)个意义上看，马斯克的“半开源”，也算是一个折中妥(tuo)协(xie)却(que)也务实的选项：高成本的高性能模型(xing)去满足少部分付(fu)费用(yong)户(hu)和特殊场景需(xu)要，普惠版本则进(jin)行开源，为持续(xu)迭代提供(gong)支持。马斯克的意图，是既维护技术的领先性，同时保(bao)持商业的竞争力。