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▲AI大模型“开闭源”之争一(yi)直伴随其发展。图(tu)/IC photo
AI大模型赛(sai)道风云再(zai)起(qi)——埃隆(long)·马斯克携其旗下人工智能公司(si)xAI的最新大模型Grok3加入了混战。北京时间(jian)2月(yue)18日(ri)，Grok3正式发布。这款(kuan)被马斯克宣称为“地球(qiu)上最聪明的AI”，随即吸引了各界关注的目光。
马斯克崇尚大力出奇(qi)迹。某(mou)种意义上，Grok3也是大力出奇(qi)迹的结果之一(yi)，其多项测试结果也领先了诸多当(dang)前的热门AI。即便没能真正赢得“最聪明AI”称号，但在19个月(yue)内(nei)从零起(qi)步，冲进行业领先水平(ping)，也可以看(kan)出马斯克的决(jue)心，以及行业当(dang)前发展速度之快。
马斯克此(ci)次发布的新模型，建立在了不计投入的成本之上。Grok3依托了高达10万张(zhang)Nvidia H100 GPU作为算力支撑，计算量是前代大模型的10倍。此(ci)外，马斯克透露，还(hai)在筹集100亿美(mei)元资金，计划采购新一(yi)代 GB200 GPU，继续保(bao)持算力优势(shi)。
依靠高算力而堆(dui)出来(lai)的高性(xing)能模型，基于成本考虑，马斯克并未如外界所猜测那样，当(dang)场宣布开源，而只是宣布将(jiang)在后续对上一(yi)代大模型即Grok2进行开源，最新的Grok3 则仍然走了闭源路线。
此(ci)前，中(zhong)国AI大模型DeepSeek横空(kong)出世，以其优秀表(biao)现及开源模式，引发了业界对大模型“开闭”两种路线的思考，而这两种路线之争，或将(jiang)左右大模型的未来(lai)竞争与发展格局，值得更(geng)多关注与探讨。
成本和商业化场景是最大限制
在AI大模型业界，马斯克本人被认为是开源的强烈支持者，尤其是在OpenAI转向闭源之后，马斯克甚至发起(qi)诉讼(song)要求OpenAI回归到开源路线来(lai)。国内(nei)DeepSeek开源大模型的迅速崛起(qi)，也使得开源路线再(zai)度回归到主流视线。
但从马斯克及其xAI的真实产品布局看(kan)，马斯克并未如外界所设想的一(yi)样，走“全(quan)开源”路线。实际上，马斯克尽管提倡开源，但其本人一(yi)直走的是“半开源”路线。
这种半开源模式，大概可以比较模糊的视为“产品开放+核心算法封闭”，与此(ci)同时，为了惠及行业发展，在新一(yi)代模型出现后，对上一(yi)代模型进行开源。
在高性(xing)能大模型的探索中(zhong)，当(dang)前基于成本和商业化场景限制，全(quan)开源或许仍然不是一(yi)个最成熟的选项。
务实地说，这种“半开源”策略有助于维护技术领先性(xing)与商业竞争力，通过直接的收费策略来(lai)适当(dang)削(xue)平(ping)成本，同时，又(you)可以借助开放的部分能力，扩(kuo)大用户基础、收集多样化数据，从而推动AI模型的持续迭代。
由此(ci)可见(jian)，昂贵的算力和部署成本，与相对有限的应用场景，迄今为止仍然是悬(xuan)挂在各家主流大模型头(tou)上的难题。
也正因此(ci)，一(yi)些开源的大模型可能会(hui)在早(zao)期阶段采用开源模式吸引开发者，但一(yi)旦具备商业价值，迫于各种压力，会(hui)迅速转向闭源。OpenAI的争议，也源自于此(ci)。
行业内(nei)除了DeepSeek，比较主流的开源玩家是Meta。但Meta的开源也同样是商业计算后的结果。
对于Meta来(lai)说，大模型嵌入社交媒(mei)体带来(lai)的广告增值本身就是确定可计算的，同时，Meta在企(qi)业级客户等领域也天生有着更(geng)多积累。
因此(ci)，Meta的开源不是一(yi)个商业策略的问题，而是公司(si)战略本身的选择。
“半开源”可能是更(geng)务实的选项
从短期来(lai)看(kan)，完全(quan)开源尽管证明了自身在模型迭代和研发上的效率优势(shi)，但仍然面临着比较多的商业化现实挑战。
开源大模型现在的商业模式，主要是“模型即服(fu)务”、增值服(fu)务或企(qi)业场景定制服(fu)务等方式来(lai)收费。至于建立开发者生态后通过广告分成等模式来(lai)收费，这些模式固然已经被验证卓有成效，但大模型当(dang)前还(hai)不具备谈(tan)论这些商业模式的基础。
马斯克通过大力出奇(qi)迹来(lai)迅速冲进行业前排，证明了当(dang)前大模型仍然处在普及爆发的前夜。谁能成为流量入口，有了入口又(you)能否建立起(qi)生态，有了生态又(you)能否探索出合理的商业模式，这些在短期内(nei)很难有确定的答案。
面对高昂的成本、激烈的竞争和商业化的不确定性(xing)，很容易理解行业里尤其是创新企(qi)业内(nei)心的疑(yi)虑。
DeepSeek的横空(kong)出世，是在行业疑(yi)惑丛生时陡然展现了开源的魅力。DeepSeek在推理和交互上的创新，迅速推动了创新的普惠、用户反馈驱动迭代的效率，以及最终的常识：创新只有在更(geng)透明更(geng)开放的规则下，才能够出现并加速。
因此(ci)，关于行业内(nei)的开源闭源之争，或许可以还(hai)原(yuan)为一(yi)个更(geng)基本的问题：在当(dang)前，商业化对你是否重要？
这可能不是一(yi)个绝对意义上的路线之争，而是不同创新参与者在不同阶段的策略偏向，源于不同创新者对当(dang)前行业、自身产品的判断(duan)。
如果需要迫切去探索商业化尤其是特(te)定场景下的应用，则可能更(geng)希望闭源；而认定当(dang)前仍有突破性(xing)创新的机会(hui)，希望抓住机会(hui)寻(xun)求关键性(xing)创新，就更(geng)可能会(hui)倾向于开源。
从这个意义上看(kan)，马斯克的“半开源”，也算是一(yi)个折中(zhong)妥协却也务实的选项：高成本的高性(xing)能模型去满(man)足少(shao)部分付费用户和特(te)殊场景需要，普惠版本则进行开源，为持续迭代提供(gong)支持。马斯克的意图(tu)，是既维护技术的领先性(xing)，同时保(bao)持商业的竞争力。