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▲AI大模型“开闭源”之(zhi)争一直伴随其发展(zhan)。图/IC photo
AI大模型赛道(dao)风云再起——埃隆·马斯(si)克携其旗下人工智能公司xAI的最新大模型Grok3加入了混战。北(bei)京时间2月18日，Grok3正式发布。这款被马斯(si)克宣称为“地球上最聪明的AI”，随即吸(xi)引了各界关注的目光。
马斯(si)克崇尚大力出奇迹。某种意义上，Grok3也是(shi)大力出奇迹的结果(guo)之(zhi)一，其多项测试结果(guo)也领(ling)先了诸多当前的热(re)门AI。即便没能真正赢得“最聪明AI”称号(hao)，但在19个月内从(cong)零起步，冲进行业领(ling)先水平，也可以看出马斯(si)克的决心，以及行业当前发展(zhan)速度之(zhi)快。
马斯(si)克此次发布的新模型，建立在了不计投入的成(cheng)本之(zhi)上。Grok3依(yi)托了高达(da)10万张(zhang)Nvidia H100 GPU作为算力支撑，计算量是(shi)前代大模型的10倍。此外，马斯(si)克透露，还在筹(chou)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(yi)靠高算力而堆出来的高性能模型，基于成(cheng)本考(kao)虑，马斯(si)克并未如外界所猜(cai)测那样，当场宣布开源，而只是(shi)宣布将在后(hou)续对上一代大模型即Grok2进行开源，最新的Grok3 则仍然走了闭源路(lu)线。
此前，中国AI大模型DeepSeek横空(kong)出世，以其优秀表现及开源模式，引发了业界对大模型“开闭”两种路(lu)线的思考(kao)，而这两种路(lu)线之(zhi)争，或将左右大模型的未来竞争与(yu)发展(zhan)格局(ju)，值得更多关注与(yu)探讨。
成(cheng)本和商业化场景是(shi)最大限制
在AI大模型业界，马斯(si)克本人被认为是(shi)开源的强(qiang)烈支持者，尤其是(shi)在OpenAI转向闭源之(zhi)后(hou)，马斯(si)克甚至(zhi)发起诉(su)讼(song)要求OpenAI回归到开源路(lu)线来。国内DeepSeek开源大模型的迅速崛(jue)起，也使得开源路(lu)线再度回归到主流视线。
但从(cong)马斯(si)克及其xAI的真实(shi)产品布局(ju)看，马斯(si)克并未如外界所设想的一样，走“全开源”路(lu)线。实(shi)际上，马斯(si)克尽管提倡开源，但其本人一直走的是(shi)“半(ban)开源”路(lu)线。
这种半(ban)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(yu)此同时，为了惠及行业发展(zhan)，在新一代模型出现后(hou)，对上一代模型进行开源。
在高性能大模型的探索中，当前基于成(cheng)本和商业化场景限制，全开源或许仍然不是(shi)一个最成(cheng)熟的选项。
务实(shi)地说，这种“半(ban)开源”策略有助于维护技术(shu)领(ling)先性与(yu)商业竞争力，通过直接的收费策略来适当削平成(cheng)本，同时，又可以借(jie)助开放的部分能力，扩大用户基础、收集(ji)多样化数据，从(cong)而推动(dong)AI模型的持续迭代。
由此可见，昂贵的算力和部署成(cheng)本，与(yu)相(xiang)对有限的应(ying)用场景，迄今为止仍然是(shi)悬挂(gua)在各家主流大模型头上的难题(ti)。
也正因此，一些开源的大模型可能会在早期阶段采用开源模式吸(xi)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，也源自于此。
行业内除了DeepSeek，比较主流的开源玩家是(shi)Meta。但Meta的开源也同样是(shi)商业计算后(hou)的结果(guo)。
对于Meta来说，大模型嵌入社交媒体带来的广(guang)告增值本身就是(shi)确(que)定可计算的，同时，Meta在企(qi)业级客户等领(ling)域也天生(sheng)有着更多积累。
因此，Meta的开源不是(shi)一个商业策略的问题(ti)，而是(shi)公司战略本身的选择。
“半(ban)开源”可能是(shi)更务实(shi)的选项
从(cong)短(duan)期来看，完全开源尽管证明了自身在模型迭代和研发上的效率优势，但仍然面临(lin)着比较多的商业化现实(shi)挑战。
开源大模型现在的商业模式，主要是(shi)“模型即服务”、增值服务或企(qi)业场景定制服务等方式来收费。至(zhi)于建立开发者生(sheng)态(tai)后(hou)通过广(guang)告分成(cheng)等模式来收费，这些模式固然已经(jing)被验证卓有成(cheng)效，但大模型当前还不具备谈论这些商业模式的基础。
马斯(si)克通过大力出奇迹来迅速冲进行业前排，证明了当前大模型仍然处在普(pu)及爆发的前夜。谁能成(cheng)为流量入口，有了入口又能否建立起生(sheng)态(tai)，有了生(sheng)态(tai)又能否探索出合理的商业模式，这些在短(duan)期内很难有确(que)定的答案(an)。
面对高昂的成(cheng)本、激(ji)烈的竞争和商业化的不确(que)定性，很容(rong)易理解行业里尤其是(shi)创新企(qi)业内心的疑(yi)虑。
DeepSeek的横空(kong)出世，是(shi)在行业疑(yi)惑丛生(sheng)时陡(dou)然展(zhan)现了开源的魅力。DeepSeek在推理和交互上的创新，迅速推动(dong)了创新的普(pu)惠、用户反馈驱(qu)动(dong)迭代的效率，以及最终(zhong)的常识：创新只有在更透明更开放的规则下，才能够出现并加速。
因此，关于行业内的开源闭源之(zhi)争，或许可以还原为一个更基本的问题(ti)：在当前，商业化对你(ni)是(shi)否重要？
这可能不是(shi)一个绝对意义上的路(lu)线之(zhi)争，而是(shi)不同创新参与(yu)者在不同阶段的策略偏向，源于不同创新者对当前行业、自身产品的判断。
如果(guo)需(xu)要迫切去探索商业化尤其是(shi)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)破性创新的机(ji)会，希望抓住机(ji)会寻求关键性创新，就更可能会倾向于开源。
从(cong)这个意义上看，马斯(si)克的“半(ban)开源”，也算是(shi)一个折中妥协却也务实(shi)的选项：高成(cheng)本的高性能模型去满足少(shao)部分付费用户和特殊场景需(xu)要，普(pu)惠版本则进行开源，为持续迭代提供支持。马斯(si)克的意图，是(shi)既维护技术(shu)的领(ling)先性，同时保持商业的竞争力。