华尔街日报：美国也想打造像中国一样便宜的人工智能

硅谷的创业公司正在建立开放式运营模式，其中一些公司的预算非常有限。

Emil Lendof / WSJ，iStock

2026年8月1日晚上9:00（美国东部时间）

2025 年末，一家鲜为人知的硅谷初创公司将剩余的大部分资金押注在一个远大的目标上：构建它所能拥有的最强大的开源人工智能模型。

这家名为 Arcee AI 的初创公司仅用 33 天的预训练就成功开发出了人工智能系统，而且其资金远少于业内最大的实验室。最终成果是一款价格低廉的人工智能系统，用户可以下载并进行定制，堪称美国版的“人工智能”，与众多正在撼动人工智能领域格局的中国新兴模型形成鲜明对比。

硅谷和华盛顿日益担忧，中国的开源人工智能模型（包括Kimi、Qwen和DeepSeek）已接近美国顶尖模型的水平，并可能在未来数年威胁人工智能公司的盈利能力。一些本土企业已开始竞相开发能够与之匹敌的模型。部分用户希望使用美国模型。

一些美国开源人工智能先驱者面临的一个问题是资金。尽管越来越多的人呼吁美国发展更强大的开源人工智能以与中国竞争，但投资者却不愿支持其中一些初创公司。

Arcee 首席执行官Mark McQuade表示：“几乎所有顶级风险投资公司都拒绝了。 ”

马克·麦奎德， Arcee首席执行官。Arcee

包括 Arcee、Reflection AI 和Poolside在内的新一批开放式架构公司，押注于对性能卓越的开放式架构的需求增加，这些架构能够提供与中国架构相同的效率，但又没有地缘政治的复杂性。

“市场对一家能够生产最强大的开源人工智能的美国公司有着巨大的需求，”人工智能公司 Poolside 的联合首席执行官兼联合创始人Jason Warner表示。该公司于 7 月发布了其开源模型系列的新版本 Laguna S 2.1。

开放权重模型允许任何人下载其机器模型中存储的数十亿个参数的数值，这些数值被称为权重。这些原始信息使任何人都能在专用硬件上运行模型，并在此基础上进行扩展，通过添加额外数据来调整权重，这一过程称为微调。在业内，一些人也称之为“开源”模型，这类模型提供更高的透明度，使用户能够完全访问权重、训练代码和其他数据。

美国最初在开源人工智能模型领域处于领先地位，开源人工智能领域和工具大多围绕Meta Platforms的Llama系列模型发展而来。但中国很快就迎头赶上。

过去一年，随着企业人工智能支出成倍增长，许多公司开始转向中国的开源人工智能模型，因为这些模型通常价格更低。这一转变使开源人工智能以及中美之间日益扩大的差距再次受到关注。包括OpenAI在内的美国公司最近降低了部分高端模型的价格，以增强其竞争力。

微软风险投资基金M12的管理合伙人迈克尔·斯图尔特表示：“这是一个觉醒的开始，它预示着未来可能会出现这种情况——你使用的默认模型将是开源模型。”

英伟达及其首席执行官黄仁勋已成为开放人工智能最坚定的支持者之一。今年7月，英伟达签署了一封公开信，敦促各方加大对开放模型的支持力度，并呼吁政策制定者避免“过早限制”。

英伟达已构建了多个开源模型，包括名为 Nemotron 的模型系列。今年早些时候，英伟达与多家人工智能实验室结成联盟，共同开发开源模型。此外，英伟达也成为开源模型公司最大的支持者之一。该公司对 Reflection AI、Poolside 和 Thinking Machines Lab 等人工智能初创公司进行了大量投资。Reflection AI 融资超过 20 亿美元，预计将于今年晚些时候推出其首个开源模型；Thinking Machines Lab 则于今年 7 月发布了其首个开源模型Inkling。

除了英伟达及其支持的初创公司之外，美国的开源生态系统仍然很小，而中国的开源模式继续表现优异。

风险投资机构对开源人工智能业务缺乏投资兴趣，这无疑雪上加霜。许多投资者质疑，开发可免费使用的开源模型的公司能否真正盈利。他们也担心，投资这类技术可能会对OpenAI和Anthropic的业务造成冲击。

封闭式、专有的AI实验室继续占据主导地位，并与硅谷几乎所有顶级投资者建立了联系。仅在第一季度，AI初创公司就筹集了2555亿美元。据数据公司PitchBook的数据显示，其中近三分之二的资金来自三笔交易：OpenAI、Anthropic和xAI的融资轮。

“我不希望它成功。我不想投资，因为这会影响我在 Anthropic 或 OpenAI 的投资。我反复听到这些借口，”旧金山 Arcee 的早期投资者、Emergence Capital 的普通合伙人Joe Floyd说，他曾帮助这家初创公司筹集资金。

Arcee公司的麦奎德表示，他原本预期会吸引更多风险投资家的兴趣，但却遭遇了质疑和不信任。最近，越来越多的人公开支持X公司开发美国通用人工智能，以与中国竞争。

“我们就是一群埋头苦干的人，”麦奎德这样评价阿尔茜团队。 卢卡斯·阿特金斯

“几乎所有你看到的关于X的风险投资基金，我都跟他们聊过，”他说。“我是这么想的：我现在压力很大。我们正在实地培训和推广模型。我们不只是说说而已。我们正在努力让美国赶上并超越中国。”

麦奎德曾是开源人工智能平台 Hugging Face 的员工，此前在 Unity Connected Solutions 公司从现场技术员一路晋升为亚马逊网络服务 (AWS) 团队负责人。他于 2023 年与雅各布·索拉维茨和布莱恩·本尼迪克特共同创立了 Arcee ，最初并没有打算构建基础模型。麦奎德表示，在 Meta 公司似乎将重心从 Llama 模型转移之后，他看到了商机。

Arcee 最初使用了一个小型模型，参数量为 45 亿，之后扩展到 Trinity Large 模型。为了最大限度地利用其约 2000 万美元的预算，Arcee 精心策划，在 2048 颗英伟达 Blackwell B300 芯片上训练了该模型。Arcee 此前共融资 5000 万美元，估值达 2.4 亿美元。该公司目前约有 30 名员工。

麦奎德说：“我们这么做更多是为了证明，即使资金和资源如此有限，我们也能做到。我们只是一群埋头苦干的人——一群特立独行的人，但我们勇往直前，想要证明世人的看法是错的。”

Trinity Large 的规模仍然远小于顶尖的 AI 模型，并且在许多领先的基准测试中落后于 Anthropologie 和 OpenAI 的模型。Arcee 计划利用即将完成的新一轮融资的资金，构建更大、功能更强大的模型。

尽管面临筹款方面的困难，但该团队仍然对美国无差别级拳击生态系统的未来保持乐观。

7 月，这家初创公司与美国能源部合作，构建了一个专注于科学研究的人工智能模型。

“鉴于目前世界局势的发展，我们已经拥有了有利条件，”麦奎德说。“广泛应用只是时间问题。”

本文出处：https://www.wsj.com/tech/ai/the-race-to-build-an-american-alternative-to-cheap-ai-from-china-2e99a28a