難得一見。
剛剛，英偉達創始人黃仁勳發出了自己人生第一條推特：
帳號是新註冊的，推文顯得有點倉促。
在老黃的第一篇帖子中，他分享了一封英偉達簽署的信函《開放權重與美國 AI 領導力》，闡述為什麼開源模型很重要。
他表示，人工智能將改變每個行業，賦能每個公司，並由每個國家構建。開源模型加強安全性和網絡安全，加速創新和傳播，並實現主權。世界需要前沿的閉源模型，也需要前沿的開源模型。
其實這是一封由 20 多家科技巨頭、創業公司和投資機構聯名簽署的公開信，其中既有英偉達、微軟、Meta，也有 Hugging Face、Mistral、YC。
他們現在看起來打算攜手「對抗」閉源巨頭 OpenAI 與 Anthropic。
以下是全文翻譯：
在 20 世紀 80 年代，開源軟體的早期先驅挑戰了當時盛行的觀念，即軟體只有在企業嚴格控制代碼的情況下才能進步。這場運動推動建立了一個透明的生態系統，讓世界各地的開發者都能學習、修改和改進軟體。如今，由開源社區開發的軟體支撐著互聯網的大部分功能，並為全球最大的科技公司、美國軍方和聯邦機構的科學研究、網路安全及其他關鍵任務系統提供底層支援。開源的意義遠不止於降低軟體成本；它還建立了一個共享的知識基礎，一代又一代的美國工程師和企業家正是在此基礎上建立了他們的機構自主權。
如今，美國在人工智慧領域也面臨著類似的抉擇。評判我們在 AI 領域的領導地位，並非取決於某一種前沿模型，而是取決於美國能否構建一個強大、開放的生態系統，並將其滲透到各個領域。這對於在全國範圍內創造創新和繁榮的機遇至關重要。這需要擴大 AI 的普及範圍，鼓勵競爭，構建強大的應用層，並賦予美國民眾對其依賴的技術更大的控制權。開放權重模型——任何人都可以下載、檢查、修改並在自己的基礎設施上運行的 AI 模型——是這一基礎的重要組成部分，因為它們使先進的 AI 更易於獲取、更靈活、更廣泛地應用。
開放權重擴大了 AI 經濟的准入範圍。初創企業、成熟企業、大學和公共機構無需從零開始訓練模型，也無需為每個任務支付前沿模型的高昂費用，即可利用先進模型進行構建。開放權重使每個組織都能以合適的成本為合適的任務匹配合適的模型，將前沿規模的能力保留給真正的前沿問題，並在其他所有領域運行高效的专业模型。這種自律性將使 AI 在經濟上可持續發展，尤其是在其應用擴展到數十億日常任務時。美國要想贏得人工智能時代，就必须將其普及到工廠、醫院、農場、教室和街頭商鋪的工作流程中。
開放權重擴大了 AI 經濟的准入範圍。初創企業、傳統企業、大學和公共機構無需從零開始訓練模型，也無需為每個任務支付前沿模型的高昂費用，即可利用先進模型進行構建。開放權重使每個組織都能以合適的成本為合適的任務匹配合適的模型，將前沿規模的能力保留給真正的前沿問題，並在其他所有領域運行高效的专业模型。這種自律性將使 AI 在經濟上可持續發展，尤其是在其應用擴展到數十億日常任務時。美國要想贏得人工智能時代，就必須將其普及到工廠、醫院、農場、教室和街頭商鋪的工作流程中。
開放權重還能增強競爭，而競爭正是確保 AI 成果廣泛共享而非集中在少數人手中的關鍵。通過允許眾多組織構建、調整和部署高級模型，開放權重不僅在模型開發者之間，而且在雲晶片、應用程式和服務之間都形成了競爭。這種競爭能夠刺激創新、降低成本，並將 AI 的益處廣泛惠及整個經濟。
開放權重還能賦予客戶更大的控制權。隨著各組織投資 AI，他們希望確保不會被單一供應商束縛，也不會丟失隨著時間累積的知識和能力。開放權重模型有助於提供這種保障，它允許組織掌控自身數據、評估模型並根據自身需求進行調整，並根據業務需要將其部署到任何需要的地方。此外，隨著組織利用 AI 創造價值，開放權重還能讓他們通過自我改進的模型、專業能力和累積的知識來擁有這些價值，從而推動美國的主權和繁榮。
誠然，開放權重確實存在一些獨特的風險。一旦發布，這些權重便脫離了原始開發者的控制，修改後的版本也難以追蹤或逆向操作。但應對這種風險的正確方法並非禁止開放權重。在網路安全攻擊者利用先進 AI 技術的時代，防禦者需要訪問具有類似能力的模型，以便檢測、模擬和應對新出現的威脅。開放模型能夠擴展防禦能力，提高透明度，並使多個團隊能夠發現和修復漏洞。
事實上，開放性可能是實現人工智慧安全的最重要途徑之一。僅僅依賴封閉模型並非絕對安全：它們可能被攻破、濫用，或出現外部人員無法察覺的故障。將先進的 AI 能力集中在少數封閉模型之後會加劇這種風險。這會導致少數單點故障，削弱競爭，並將關鍵技術掌握在少數供應商手中。另一方面，開放權重模型允許廣泛的研究人員和開發者群體檢驗其行為、識別漏洞、開發安全措施，並隨著時間推移不斷改進。正如開源軟體證明透明比隱蔽更安全一樣，AI 安全可能取決於讓更多人能夠測試和加強社會賴以生存的模型。它允許進行嚴格的基準測試和評估、紅隊演練，以及與實際存在的危害相關的保護措施，而不是想當然地認為封閉系統默認更安全。
強大的 AI 生態系統並非理所當然。政策制定者擁有重要的行動契機。這包括擴大初創企業和研究人員對計算資源的獲取渠道，投資共享訓練資源（數據集、工具、評估框架），並通過避免過早限制開放模型（這些限制會扼殺競爭或將創新導向海外）來保持前沿領域的多元化。這些措施還必須著眼於如何通過強大的應用層來擴大 AI 在整個經濟領域的自主應用。
在構建這一生態系統時，政策制定者應謹慎區分合法的模型開發技術與盜用行為。模型提煉，即利用一個模型的輸出結果來幫助訓練或改進另一個模型，是一種廣泛用於模型改進、評估和驗證的技術。它體現了長期以來從現有技術中學習、發展和改進的傳統，而這一傳統自開源軟體運動興起以來就一直推動著創新。相比之下，非法從封閉模型中榨取價值的行為則引發了合理的擔憂。這些擔憂應通過有針對性的法律和商業框架來解決，而不是對在 AI 創新中發揮重要作用的技術進行全面限制。
人工智能的時代可以是一個繁榮的時代。只要做出正確的選擇，開放的 AI 就能拓展機遇、增強競爭、鞏固美國的科技領導地位、降低風險，並確保這項非凡技術的益處惠及我們經濟的各個層面。這樣的未來值得我們去構建，而美國應該引領這一進程。
震撼海外的 Kimi K3
這一切的導火線，顯然源於 7 月 16 日發布並開源的最新大模型 Kimi K3。上個星期， Kimi The release of K3 has been a “nuclear-level” event in the tech community. It is not only the largest model currently accessible to the open-source community (with a total of 2.8 T parameters), but also achieves groundbreaking innovations in its underlying architecture, attaining programming capabilities close to Fable 5.
目前， Kimi K3 的編碼套裝和網頁端均出現售罄與限流情況，可見國內外技術社區對新模型的熱情。月之暗面表示，K3 將在 7 月 27 日之前開放完整模型權重。Hugging Face 現在甚至為 Kimi 新模型設置了一個倒計時的頁面：
全世界都在等待著。海外各大技術社區已開始流傳針對 K3 的《部署備戰指南》。
然而， Kimi K3 推出後，OpenAI 與 Anthropic 感到威脅，開始指控中國公司利用模型蒸餾（Model Distillation）技術竊取知識產權，並遊說美國官員。據報導，美國財政部等部門已開始考慮對部分中國開源 AI 模型實施禁用等措施。
此舉也引發了矽谷初創公司的恐慌。近 200 家公司與投資機構迅速組成的「小科技聯盟（Little Tech Association）」警告政府：若封殺廉價的開源模型，初創公司將被迫向 OpenAI 和 Anthropic 支付高昂的 API 費用，這將直接摧毀大量資金有限的美國創業公司。
Huang Renxun’s debut on X platform did not showcase GPUs or large models; instead, he directly released a joint open letter supporting open-weight AI, clearly demonstrating the concerns of Silicon Valley elites regarding the obstacles facing open-source models and pushing the debate between “open-source vs. closed-source” to its peak.
這場打壓開源的大戲，究竟會發展成什麼樣子？
參考內容：
https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight/
本文來自微信公眾號「機器之心」（ID：almosthuman2014），作者：關注開源的