黄仁勋首次发推：半个硅谷，力挺Kimi K3开源

活久见了。

刚刚，英伟达创始人黄仁勋发出了自己人生第一条推特：

号是新注册的，推文是有点着急的。

在老黄的第一篇帖子中，他分享了一封英伟达签署的信函《开放权重与美国 AI 领导力》，阐述为什么开源模型很重要。

他表示，人工智能将改变每个行业，赋能每个公司，并由每个国家构建。开源模型加强安全性和网络安全，加速创新和传播，并实现主权。世界需要前沿闭源模型，也需要前沿开源模型。

其实这是一封有着 20 多家科技巨头、创业公司和投资机构联名签署的公开信，里面既有英伟达、微软、Meta，也有 Hugging Face、Mistral、YC。

他们现在看起来打算携起手来「对抗」闭源巨头 OpenAI 与 Anthropic 了。

以下是全文翻译：

20 世纪 80 年代，开源软件的早期先驱们挑战了当时盛行的观念，即软件只有企业严格控制代码才能进步。这场运动推动建立一个透明的生态系统，让世界各地的开发者都能学习、修改和改进软件。如今，开源社区开发的软件支撑着互联网的大部分功能，并为全球最大的科技公司、美国军方和联邦机构开展科学研究、网络安全和其他关键任务的系统提供底层支持。开源的意义远不止降低软件成本；它还创建了一个共享的知识基础，一代又一代的美国工程师和企业家正是在此基础上建立了他们的机构自主权。

如今，美国在人工智能领域也面临着类似的抉择。评判我们 AI 领域的领导地位，并非取决于某一种前沿模型，而是取决于美国能否构建一个强大、开放的生态系统，并将其渗透到各个领域。这对于在全国范围内创造创新和繁荣的机遇至关重要。这需要扩大 AI 普及范围，鼓励竞争，构建强大的应用层，并赋予美国民众对其所依赖的技术更大的控制权。开放权重模型 —— 任何人都可以下载、检查、修改并在自己的基础设施上运行的 AI 模型 —— 是这一基础的重要组成部分，因为它们使先进的 AI 更易于获取、更灵活、更广泛地应用。

开放权重扩大了 AI 经济的准入范围。初创企业、成熟企业、大学和公共机构无需从零开始训练模型，也无需为每个任务支付前沿模型的高昂费用，即可利用先进模型进行构建。开放权重使每个组织都能以合适的成本为合适的任务匹配合适的模型，将前沿规模的能力保留给真正的前沿问题，并在其他所有领域运行高效的专业模型。这种自律性将使 AI 在经济上可持续发展，尤其是在其应用扩展到数十亿日常任务时。美国要想赢得人工智能时代，就必须将其普及到工厂、医院、农场、教室和街头商铺的工作流程中。

开放权重还能增强竞争，而竞争正是确保 AI 成果广泛共享而非集中在少数人手中的关键。通过允许众多组织构建、调整和部署高级模型，开放权重不仅在模型开发者之间，而且在云芯片、应用程序和服务之间都形成了竞争。这种竞争能够刺激创新、降低成本，并将 AI 的益处广泛惠及整个经济。

开放权重还能赋予客户更大的控制权。随着各组织投资 AI，他们希望确保不会被单一供应商束缚，也不会丢失随着时间积累的知识和能力。开放权重模型有助于提供这种保障，它允许组织掌控自身数据，评估模型并根据自身需求进行调整，并根据业务需要将其部署到任何需要的地方。此外，随着组织利用 AI 创造价值，开放权重还能让他们通过自我改进的模型、专业能力和积累的知识来拥有这些价值，从而推动美国的主权和繁荣。

诚然，开放权重确实存在一些独特的风险。一旦发布，这些权重就脱离了原始开发者的控制，修改后的版本也难以追踪或逆向操作。但应对这种风险的正确方法并非禁止开放权重。在网络安全攻击者利用先进 AI 技术的时代，防御者需要访问具有类似能力的模型，以便检测、模拟和应对新出现的威胁。开放模型能够扩展防御能力，提高透明度，并使多个团队能够发现和修复漏洞。

事实上，开放性可能是实现人工智能安全的最重要途径之一。仅仅依赖封闭模型并非绝对安全：它们可能被攻破、滥用，或者出现外部人员无法察觉的故障。将先进的 AI 能力集中在少数封闭模型之后会加剧这种风险。这会导致少数单点故障，削弱竞争，并将关键技术掌握在少数供应商手中。另一方面，开放权重模型允许广泛的研究人员和开发人员群体来检验其行为，识别漏洞，开发安全措施，并随着时间的推移不断改进。正如开源软件证明透明比隐蔽更安全一样，AI 安全可能取决于让更多人能够测试和加强社会赖以生存的模型。它允许进行严格的基准测试和评估、红队演练，以及与实际存在的危害相关的保护措施，而不是想当然地认为封闭系统默认更安全。

强大的 AI 生态系统并非理所当然。政策制定者拥有重要的行动契机。这包括扩大初创企业和研究人员的计算资源获取渠道，投资共享训练资源（数据集、工具、评估框架），并通过避免过早限制开放模型（这些限制会扼杀竞争或将创新导向海外）来保持前沿领域的多元化。这些措施还必须着眼于如何通过强大的应用层来扩大 AI 在整个经济领域的自主应用。

在构建这一生态系统时，政策制定者应谨慎区分合法的模型开发技术与盗用行为。模型提炼，即利用一个模型的输出结果来帮助训练或改进另一个模型，是一种广泛用于模型改进、评估和验证的技术。它体现了长期以来从现有技术中学习、发展和改进的传统，而这一传统自开源软件运动兴起以来就一直推动着创新。相比之下，非法从封闭模型中榨取价值的行为则引发了合理的担忧。这些担忧应通过有针对性的法律和商业框架来解决，而不是对在 AI 创新中发挥重要作用的技术进行全面限制。

人工智能时代可以是一个繁荣的时代。只要做出正确的选择，开放的 AI 就能拓展机遇、增强竞争、巩固美国的科技领先地位、降低风险，并确保这项非凡技术的益处惠及我们经济的各个层面。这样的未来值得我们去构建，而美国应该引领这一进程。

震撼海外的 Kimi K3

这一切的导火索，显然源于 7 月 16 日发布并开源的最新大模型 Kimi K3。上个星期，Kimi K3 的发布堪称科技圈的「核弹级」事件。它不仅是目前开源社区能接触到的最大规模模型（总参数量 2.8 T），更在底层架构上做出了突破性的创新，实现了接近于 Fable 5 的编程能力。

目前，Kimi K3 的编码套餐和网页端都出现了售罄、限流情况，可见国内外技术社区对于新模型的狂热程度。月之暗面表示，K3 将在 7 月 27 日之前开放出完整模型权重。Hugging Face 现在甚至为 Kimi 新模型设置了一个倒计时的页面：

全世界都在等待着。海外各大技术社区已开始流传针对 K3 的《部署备战指南》。

然而，Kimi K3 推出后，OpenAI 与 Anthropic 感到威胁，开始指控中国公司利用模型蒸馏（Model Distillation）技术窃取知识产权，并游说了美国官员。据报道，美国财政部等部门已开始考虑对部分中国开源 AI 模型实施禁用等措施。

此举也导致了硅谷初创公司的恐慌。近 200 家公司、投资机构火速组成的「小科技联盟（Little Tech Association）」警告政府：如果封杀廉价的开源模型，初创公司将被迫向 OpenAI 和 Anthropic 支付高昂的 API 费用，这将直接摧毁大量资金有限的美国创业公司。

黄仁勋在 X 平台的首秀，没有秀 GPU、没有发大模型，直接是一纸联名公开信，力挺开放权重 AI，足以见得硅谷大佬对于开源模型遇阻的担忧，将这场关于「开源 vs 闭源」的路线之争推向了高潮。

这场打压开源的大戏，究竟会发展成什么样？

参考内容：

https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight/