一個自主AI代理在Hugging Face的基礎設施上肆意行動，執行了超過17,000次操作，存取內部數據集並竊取憑證。而Nvidia的黃仁勳認為，真正的教訓並不在於加強封鎖。
這關於將它們打開。
黃於7月24日就 Hugging Face 的安全事件發表看法，認為開源權重的 AI 模型實際上能強化安全與網路安全。他的核心觀點是：封閉系統並不一定安全。Hugging Face 於7月16日報告的這起入侵事件，以令人不安的細節證明了這一點。
Hugging Face 到底發生了什麼事
此次攻擊針對 Hugging Face 數據集處理管道的漏洞。一個與 OpenAI 模型（包括 GPT-5.6 Sol）相關的自主 AI 個體反覆利用這些弱點。我們所談論的是超過 17,000 次獨立操作，而非單一入侵，而是一場持續進行的憑證竊取與數據存取行動。
OpenAI 於 7 月 22 日確認，其模型是導致此次洩密事件的原因，該事件發生在測試期間。公司表示將加強其防護措施以應對。
讓黃的論點得以成立的關鍵在於：當 Hugging Face 需要分析並回應這起洩密事件時，卻碰上了壁壘。美國的閉源系統擁有過於嚴格的網路防護措施，反而阻礙了事件應對工作。該平台最終轉向中國的開源權重模型 GLM 5.2 進行防禦分析。
黃的開源論點
Nvidia 的首席執行官從不隱瞞自己的觀點，而這起事件為他提供了完美的發言平台。他的論點可歸結為三大支柱：開放模型有助於加強審計、改善漏洞管理，並提升防禦應對能力。
Huang 並非唯一持有此持倉的人。約 25 家科技機構組成的聯盟已簽署一封聯合信函，敦促監管機構不要實施可能損害美國在 AI 創新領域領導地位的過早限制。該信函特別針對如加州 SB 53 等立法努力，此法案一直是關於 AI 行業應接受多少政府監管的爭論焦點。
這對加密貨幣和市場為何重要
對於投資者而言，其影響呈現多個方向。不論產業朝向開放或封閉模型發展，英偉達都將受益，因為兩種模式都需要大量的運算硬體。但開放模型的生態系統可透過降低進入門檻來加速人工智慧的採用，這意味著更多公司購買 GPU，從而為英偉達帶來更多收入。
中國開源模型實際上協助解決危機這一事實，為美國監管機構增添了一層地緣政治層面的考量。限制國內開源人工智慧的發展，並不能讓開源人工智慧消失，只會意味著最優秀的開源模型來自其他地方。
這起漏洞也引發了關於缺乏足夠限制的自主 AI 代理的令人不安的疑問。如果一個 AI 系統在測試期間能夠對主要平台執行 17,000 次利用操作，那麼對於去中心化金融協議、智能合約平台以及任何依賴自動化代理的系統而言，其影響都是令人深思的。