高盛正在悄然但顯著地押注：企業人工智慧的未來並非僅限於專有模型。該銀行的人工智慧領導層一直強調將開放權重和開源模型納入考量，反對傾向於採用來自 OpenAI 和 Anthropic 等常見廠商的封閉系統。
保持選擇開放的理由
高盛的策略以多模型方法為核心。該銀行於2025年初率先試點的GS AI助手，並未鎖定單一供應商，而是結合開源方案與專有安排，將查詢路由至包括開源模型在內的多個供應商。
中國人工智能公司如開發了Kimi模型的月之暗面，以及推出GLM系列的智譜，已陸續發布日益複雜的開源權重模型，與其閉源的西方對手競爭。範例包括月之暗面Kimi K3和智譜GLM-5.2。
這些中國開發者也開創了一條有趣的中間路徑：「付費權重」。核心模型是開放的，但某些商業應用需要支付授權費，從而建立了一條無需將所有功能鎖定在 API 付費牆後的盈利途徑。
高盛的分析師提出了更反直覺的觀點：更便宜的開源模型實際上可能增加對計算資源的需求。當 AI 的部署成本降低時，更多公司會採用它，從而產生更多的推論工作負載和對雲端基礎設施的更高需求。分析師特別以 AT&T 將模型成本降低 56% 作為 AI 應用程式計算成本潛在降低的範例。
認知萎縮問題
負責銀行人工智慧工作小組的克里斯·丘奇曼（Chris Churchman）提出了一個大多數科技高管不願公開討論的擔憂：認知退化風險。他認為，當金融專業人員過度依賴人工智慧進行分析、研究和決策時，他們自身的分析能力會逐漸削弱。丘奇曼並未建議完全避開開放式模型——他的警告更廣泛地針對所有類型模型的人工智慧依賴問題。
這對人工智慧領域意味著什麼
過去六個月，高盛在其公開聲明中並未發布任何關於使用開放模型的監管警告。在合規顧慮通常會扼殺創意的行業中，沒有紅色警報本身已具有重要意義。
如果高盛的觀點正確，即開放模型將推動企業更廣泛地採用人工智慧，那麼雲端供應商將因計算需求增加而受益，而致力於打造讓開放模型適合企業使用的工具的公司——如保障機制、微調平台和監控系統——也將變得更有價值。高盛在其最近的公開通訊中並未對使用開放模型發布任何監管警告，這表明該銀行認為在合規框架內部署開放模型在運營上是可行的。