【黄仁勋：开放权重与美国AI领导力】
这是我发布的第一篇帖子，想和大家分享一封英伟达联署的公开信，谈谈开放模型为何如此重要。 AI将变革每一个行业，赋能每一家公司，并由每一个国家共同建设。 开放模型能够增强安全与网络防护，加速创新与技术普及，并让各国真正掌握属于自己的AI主权。 这个世界既需要顶尖的封闭模型，也需要顶尖的开放模型。

上世纪80年代，开源软件的先驱们挑战了当时的主流观念，即软件只有在公司严格掌控代码的情况下才能进步。这场运动推动建立了一个透明的生态系统，让世界各地的开发者都能研究、修改和改进软件。

如今，开源社区开发的软件支撑着互联网的绝大部分基础设施，也是全球顶尖科技公司所依赖的底层系统，美国军方以及从事科学研究、网络安全等关键任务的联邦机构同样离不开它。开源的意义不仅在于降低了软件成本，更在于它构建了一个共享的知识根基，一代又一代美国工程师和创业者正是在这个根基之上，建立起了自身的技术自主权。

如今，美国在人工智能领域面临着相似的抉择。衡量我们AI领导力的标准，不应是某一个前沿模型，而是美国能否建立起一个强大、开放、渗透到各行各业的生态系统。这对于在全国范围内创造创新与繁荣的机会至关重要。这需要扩大AI的可及性、鼓励竞争、构建强健的应用层，并让美国民众对自己所依赖的技术拥有更多掌控权。开放权重模型，即任何人都可以下载、审查、修改并部署在自有基础设施上的AI模型，正是这一根基的重要组成部分，因为它让先进的AI变得更易获取、更易定制、更加普及。

开放权重扩大了人们参与AI经济的机会。

初创公司、成熟企业、高校和公共机构都可以基于先进模型进行开发，而无需从零开始训练模型，也不必为每一项任务支付前沿模型的高昂费用。开放权重让每个组织都能以合适的成本，为合适的任务匹配合适的模型：把前沿级的算力留给真正的前沿难题，在其他场景则运行高效的专用模型。正是这种精打细算，才能让AI在扩展到数十亿日常任务时保持经济上的可持续性。美国要赢得AI时代，靠的是让AI融入工厂、医院、农场、课堂和街头巷尾中小企业的日常工作流程。

开放权重还能强化竞争，而竞争正是确保AI红利被广泛共享、而非集中在少数人手中的关键。通过让众多组织都能构建、调整和部署先进模型，开放权重不仅在模型开发者之间形成了竞争，还将这种竞争延伸到云服务、芯片、应用和各类服务领域。这种竞争激发创新、压低成本，并让AI的红利在整个经济体中广泛分配。

开放权重也让客户拥有更多掌控权。企业在投入AI时，希望确保自己不会被单一供应商锁定，也不会失去长期积累的知识和能力。开放权重模型恰好提供了这份保障：组织可以自主掌控数据，根据自身需求评估和调整模型，并按照业务要求将其部署到任何地方。而当组织通过AI创造价值时，开放权重让他们能够真正拥有这份价值，包括持续自我改进的模型、专有的能力，以及不断积累的知识，而这些正是推动美国技术自主与繁荣的动力。

诚然，开放权重确实存在真实而独特的风险。权重一旦发布，就脱离了原开发者的控制，被修改的版本也难以追踪或撤回。但应对这种风险的正确方式不是禁止开放权重。在网络攻击者已经开始利用先进AI的时代，防御方必须获得能力相当的模型，才能检测、模拟并应对新出现的威胁。开放模型能够扩大防御能力，提高透明度，让众多团队共同发现并修复漏洞。

事实上，开放很可能是通往AI安全与可靠的重要路径之一。仅仅依赖闭源模型并不天然安全：闭源模型同样可能被攻破、被滥用，或以外部无法察觉的方式失效。而将先进AI能力集中在少数几个闭源模型手中，只会放大这种风险：形成少数几个单点故障，削弱竞争，并把关键技术交由少数供应商掌控。相比之下，开放权重模型允许广大研究者和开发者社区审视其行为、识别漏洞、开发防护措施并持续改进。正如开源软件已经证明"透明可以比隐蔽更安全"，AI安全或许也取决于让更多人有能力去检验和加固整个社会所依赖的模型。开放权重支持严格的基准测试与评估、红队演练，以及基于真实、可验证危害的防护机制，而不是想当然地认为封闭系统就更安全。

一个强大的AI生态并非水到渠成，政策制定者手中握着重要的行动机会。这包括：为初创企业和研究者扩大算力资源、投资共享的训练资产（数据集、工具、评估框架），以及避免对开放模型施加过早的限制以保持前沿领域的多元竞争，因为这类限制会扼杀竞争或将创新逼向海外。这些举措还应关注如何通过强健的应用层，推动AI在全经济范围内的自主应用。

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