自從今年1月DeepSeek橫空出世之后，中國的人工智能發(fā)展就奠定了開源模式的基礎(chǔ)。

DeepSeek本身成本很低，性能優(yōu)越，選擇開源模式很受歡迎。

而且梁文峰本人就堅定地認(rèn)為，人工智能這樣的頂尖技術(shù)，必須依靠眾人的智慧，單憑一家公司開發(fā)一個所有人都能用的人工智能不現(xiàn)實。

所以他堅定選擇了開源模式。其他中國人工智能大模型也選擇了開源。

這個開源模式現(xiàn)在看起來很成功，因為世界上很多國家，很多公司，都沒有自己的人工智能大模型，有了開源模型，大家都能拿去研究拿去用。

最關(guān)鍵的是，在人工智能目前仍是最領(lǐng)先的美國，它的大部分頂尖產(chǎn)品，都選擇了閉源。

所以其他國家只能選擇中國的大模型。

因為大模型真正部署起來，需要結(jié)合本地的一些數(shù)據(jù)，無論公司還是一些機(jī)構(gòu)，其實都不方便把自己的數(shù)據(jù)透露給外界，所以他們都需要開源模型，然后進(jìn)行本地部署。

所以這個需求是存在的，而且非常大?，F(xiàn)在中國開源了大量的大模型，而美國公司選擇閉源，那么現(xiàn)在的全球市場，在大模型的研發(fā)和部署方面，肯定是中國領(lǐng)先了。當(dāng)然在應(yīng)用方面，美國的chtgpt等，還是有優(yōu)勢的。

不過現(xiàn)在美國那邊就有些擔(dān)憂，擔(dān)心未來全球市場都被中國占據(jù)了。而且開源模型帶來的外部創(chuàng)新，最后都被中國吸收走了。所以美國很擔(dān)心。

那美國為什么要選擇一條讓自己越走越窄的道路？

其實美國背后是在押注，這是一個很大的賭注。

這里涉及對人工智能未來的定性問題。

美國當(dāng)然也知道開源可以引入創(chuàng)新，可以占據(jù)市場。

但還有另一種情況。

那就是，如果美國公司，憑借自己的閉源獨(dú)家技術(shù)，如果它能獲得顛覆性突破，也就是說，如果有一家美國公司，真的研發(fā)出來了具有相當(dāng)于人類智力的人工智能產(chǎn)品，也就是通用人工智能，那么這個時候美國就不需要開源，甚至不能開源。

美國當(dāng)然不會把自己的獨(dú)家技術(shù)開源給大家。但前提就是，它要研發(fā)出這個獨(dú)門秘技。

所以這個押注就是，到底能不能開發(fā)出一個通用型人工智能，真正具有智力的人工智能。

因為現(xiàn)在的大模型人工智能，說白了其實就是在玩文字游戲，確實，文字游戲玩得很好，比人還好，但它不具備真正的智能。

這個就是問題所在了。

如果美國一直無法獲得突破，只能繼續(xù)玩語言大模型，那么美國的閉源模式，就無法獲得優(yōu)勢。而中國的開源模式，將不僅占據(jù)市場，還能吸收開源創(chuàng)新。

從目前的形勢而言，大語言模型要向真正的人工智能進(jìn)化幾乎不可能。因為語言模型所基于的語言，它本身是第二性的，它是對現(xiàn)實世界的一種描述。而我們知道，對現(xiàn)實世界的描述可以有很多種，它不是唯一的。

在這種情況下，美國的閉源模型，前景堪憂。

當(dāng)然，這不是說大語言模型沒什么用。雖然不是真正的通用型人工智能，不具備真正的智力，但也能發(fā)揮很大的作用。對我們處理日常的文字工作，整理資料，作為小助手，甚至進(jìn)行科學(xué)研究，都會有很大的幫助。

只不過，這種人工智能，距離真正的人工智能還太遠(yuǎn)。

所以很有可能，美國這次是壓錯注了。

而且美國很難有翻身的機(jī)會。以前美國具有領(lǐng)先優(yōu)勢，這個科技樹沒成，還有另一個。

但現(xiàn)在，美國后面緊追著中國。如果美國的人工智能沒成，它的科技泡沫就會破滅，將很難再積聚優(yōu)勢研發(fā)下一個科技前沿。

這是美國面臨的重大困境。