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▲AI大(da)模型“开(kai)闭源”之争一直伴随其(qi)发展。图/IC photo
AI大(da)模型赛(sai)道风云再起——埃隆·马斯克携其(qi)旗下人工(gong)智能公司xAI的最新大(da)模型Grok3加(jia)入了(le)混(hun)战。北京时间2月18日，Grok3正式发布。这款被马斯克宣称(cheng)为“地球上最聪明的AI”，随即吸引了(le)各界关注的目光。
马斯克崇(chong)尚大(da)力出奇(qi)迹。某种意义上，Grok3也是大(da)力出奇(qi)迹的结果之一，其(qi)多(duo)项测(ce)试结果也领(ling)先了(le)诸多(duo)当前的热门AI。即便没能真(zhen)正赢得“最聪明AI”称(cheng)号，但(dan)在19个月内从零起步，冲(chong)进行业领(ling)先水平，也可以看出马斯克的决心，以及(ji)行业当前发展速度之快。
马斯克此次发布的新模型，建立在了(le)不计投入的成本之上。Grok3依托了(le)高达10万张Nvidia H100 GPU作为算力支撑，计算量是前代大(da)模型的10倍(bei)。此外(wai)，马斯克透露(lu)，还在筹集(ji)100亿美元资金，计划采购(gou)新一代 GB200 GPU，继续保持算力优势。
依靠高算力而堆(dui)出来的高性能模型，基于成本考虑，马斯克并未如外(wai)界所(suo)猜(cai)测(ce)那样，当场宣布开(kai)源，而只是宣布将在后续对上一代大(da)模型即Grok2进行开(kai)源，最新的Grok3 则仍然走了(le)闭源路线。
此前，中国AI大(da)模型DeepSeek横空出世，以其(qi)优秀(xiu)表现(xian)及(ji)开(kai)源模式，引发了(le)业界对大(da)模型“开(kai)闭”两(liang)种路线的思考，而这两(liang)种路线之争，或将左右大(da)模型的未来竞争与发展格局，值得更多(duo)关注与探(tan)讨。
成本和商业化场景是最大(da)限制
在AI大(da)模型业界，马斯克本人被认为是开(kai)源的强烈支持者，尤其(qi)是在OpenAI转向闭源之后，马斯克甚至发起诉讼要求OpenAI回归到开(kai)源路线来。国内DeepSeek开(kai)源大(da)模型的迅速崛(jue)起，也使得开(kai)源路线再度回归到主流视线。
但(dan)从马斯克及(ji)其(qi)xAI的真(zhen)实产品布局看，马斯克并未如外(wai)界所(suo)设想的一样，走“全开(kai)源”路线。实际上，马斯克尽管提倡开(kai)源，但(dan)其(qi)本人一直走的是“半开(kai)源”路线。
这种半开(kai)源模式，大(da)概(gai)可以比较模糊的视为“产品开(kai)放+核心算法封(feng)闭”，与此同时，为了(le)惠及(ji)行业发展，在新一代模型出现(xian)后，对上一代模型进行开(kai)源。
在高性能大(da)模型的探(tan)索(suo)中，当前基于成本和商业化场景限制，全开(kai)源或许仍然不是一个最成熟的选项。
务实地说，这种“半开(kai)源”策略有助(zhu)于维护技术领(ling)先性与商业竞争力，通过直接的收费策略来适当削平成本，同时，又可以借助(zhu)开(kai)放的部分能力，扩大(da)用户(hu)基础(chu)、收集(ji)多(duo)样化数据，从而推动AI模型的持续迭代。
由此可见(jian)，昂贵的算力和部署成本，与相(xiang)对有限的应(ying)用场景，迄今(jin)为止(zhi)仍然是悬挂在各家主流大(da)模型头上的难题。
也正因此，一些开(kai)源的大(da)模型可能会在早期阶(jie)段采用开(kai)源模式吸引开(kai)发者，但(dan)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，也源自于此。
行业内除了(le)DeepSeek，比较主流的开(kai)源玩家是Meta。但(dan)Meta的开(kai)源也同样是商业计算后的结果。
对于Meta来说，大(da)模型嵌入社交媒体带来的广告增值本身就是确定可计算的，同时，Meta在企业级客户(hu)等领(ling)域也天生有着(zhe)更多(duo)积累。
因此，Meta的开(kai)源不是一个商业策略的问(wen)题，而是公司战略本身的选择。
“半开(kai)源”可能是更务实的选项
从短期来看，完全开(kai)源尽管证明了(le)自身在模型迭代和研发上的效率优势，但(dan)仍然面临(lin)着(zhe)比较多(duo)的商业化现(xian)实挑战。
开(kai)源大(da)模型现(xian)在的商业模式，主要是“模型即服务”、增值服务或企业场景定制服务等方式来收费。至于建立开(kai)发者生态后通过广告分成等模式来收费，这些模式固然已经(jing)被验证卓有成效，但(dan)大(da)模型当前还不具备谈论这些商业模式的基础(chu)。
马斯克通过大(da)力出奇(qi)迹来迅速冲(chong)进行业前排(pai)，证明了(le)当前大(da)模型仍然处在普及(ji)爆发的前夜(ye)。谁能成为流量入口，有了(le)入口又能否建立起生态，有了(le)生态又能否探(tan)索(suo)出合理的商业模式，这些在短期内很难有确定的答(da)案。
面对高昂的成本、激烈的竞争和商业化的不确定性，很容易理解(jie)行业里尤其(qi)是创(chuang)新企业内心的疑虑。
DeepSeek的横空出世，是在行业疑惑丛(cong)生时陡然展现(xian)了(le)开(kai)源的魅力。DeepSeek在推理和交互(hu)上的创(chuang)新，迅速推动了(le)创(chuang)新的普惠、用户(hu)反馈驱动迭代的效率，以及(ji)最终的常识：创(chuang)新只有在更透明更开(kai)放的规则下，才能够出现(xian)并加(jia)速。
因此，关于行业内的开(kai)源闭源之争，或许可以还原为一个更基本的问(wen)题：在当前，商业化对你是否重要？
这可能不是一个绝对意义上的路线之争，而是不同创(chuang)新参与者在不同阶(jie)段的策略偏向，源于不同创(chuang)新者对当前行业、自身产品的判断(duan)。
如果需要迫切去(qu)探(tan)索(suo)商业化尤其(qi)是特定场景下的应(ying)用，则可能更希望闭源；而认定当前仍有突(tu)破性创(chuang)新的机会，希望抓住机会寻(xun)求关键性创(chuang)新，就更可能会倾(qing)向于开(kai)源。
从这个意义上看，马斯克的“半开(kai)源”，也算是一个折中妥协却也务实的选项：高成本的高性能模型去(qu)满足(zu)少部分付费用户(hu)和特殊场景需要，普惠版本则进行开(kai)源，为持续迭代提供支持。马斯克的意图，是既维护技术的领(ling)先性，同时保持商业的竞争力。