“開(kāi)源模型會(huì)越來(lái)越落后?！盋reate 2024百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏的這句話，以及在大會(huì)上發(fā)布的PPT，在網(wǎng)絡(luò)上廣為流傳，并引起了科技圈關(guān)于大模型開(kāi)源vs閉源的辯論。

引起對(duì)大模型是否要開(kāi)源的系統(tǒng)性討論的，還有李彥宏發(fā)表的關(guān)于大模型開(kāi)源的多個(gè)看法：

“開(kāi)源模型已經(jīng)很多了，不缺百度一家。”

 

“大家以前用開(kāi)源覺(jué)得開(kāi)源便宜，其實(shí)在大模型場(chǎng)景下，開(kāi)源是最貴的。”

 

“而且模型開(kāi)源也不是一個(gè)眾人拾柴火焰高的情況。這跟傳統(tǒng)的軟件開(kāi)源一比如Linux、安卓等等很不一樣，由于是模型帶來(lái)的開(kāi)源，我們也不知道參數(shù)為什么變成了那個(gè)樣子，這種情況下很難實(shí)現(xiàn)眾人拾柴火焰高。雖然Llama也鼓勵(lì)大家去貢獻(xiàn)各種各樣的數(shù)據(jù)、代碼，但是實(shí)際上大家明白最主要的開(kāi)發(fā)者就是Meta這些人，它并不是一個(gè)真正由大家一起來(lái)協(xié)同開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品?！?/p>

 

360創(chuàng)始人周鴻祎一直是開(kāi)源的信徒，很巧的是，他4月13號(hào)在哈佛有個(gè)演講，在演講中也提到了關(guān)于開(kāi)源的態(tài)度“沒(méi)有開(kāi)源就沒(méi)有Linux，沒(méi)有PHP，沒(méi)有MySQL，甚至沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)。包括在人工智能的發(fā)展上，如果沒(méi)有當(dāng)初谷歌開(kāi)源Transformer，就不會(huì)有OpenAI和GPT。我們都是受益于開(kāi)源成長(zhǎng)起來(lái)的個(gè)人和公司。”

網(wǎng)民猜測(cè)周鴻祎在“暗懟”李彥宏。周鴻祎隨后在4月20日再次發(fā)文澄清，“這兩天有人挑事兒，說(shuō)我攻擊李廠長(zhǎng)，我不是針對(duì)李廠長(zhǎng)，我還是從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來(lái)看開(kāi)源和閉源?！?/p>

其實(shí)，兩位科技企業(yè)的創(chuàng)始人關(guān)于大模型開(kāi)源vs閉源的爭(zhēng)論，不是簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的開(kāi)源好、還是閉源好的二元論問(wèn)題，而是一個(gè)關(guān)于復(fù)雜系統(tǒng)的爭(zhēng)論，涉及到多個(gè)問(wèn)題：

① 在大模型領(lǐng)域，開(kāi)源模型的能力是否永遠(yuǎn)會(huì)落后于閉源模型的能力？

② 開(kāi)源模型，是否可能有商業(yè)化落地的閉環(huán)？

③ 當(dāng)真正應(yīng)用大模型的時(shí)候，究竟是開(kāi)源還是閉源性價(jià)比更高？

④ 從科技發(fā)展的角度來(lái)講，大模型的開(kāi)源和傳統(tǒng)意義的開(kāi)源，究竟有什么不同？

開(kāi)源不僅是開(kāi)放源代碼這么簡(jiǎn)單

開(kāi)源（Open Source）的起源可以追溯到計(jì)算機(jī)技術(shù)初期，那時(shí)候軟件和硬件就像是一對(duì)連體嬰，用戶常常得自己動(dòng)手編寫(xiě)或修改軟件來(lái)解決問(wèn)題。到1955年，IBM為了讓大家都能深入研究他們的操作系統(tǒng)，搞了一個(gè)“IBM用戶組分享”。

70年代中葉，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，軟件開(kāi)始成為一種商品，而不再免費(fèi)地與硬件一起提供。這種變化導(dǎo)致了軟件的共享文化開(kāi)始受到限制。為了反對(duì)這種趨勢(shì)，自由軟件運(yùn)動(dòng)（Free Software Movement）開(kāi)始興起，Richard Stallman在1983年發(fā)起了GNU項(xiàng)目，并在1985年創(chuàng)立了自由軟件基金會(huì)（Free Software Foundation, FSF），推動(dòng)自由軟件的發(fā)展。

1998年，Eric Raymond和Bruce Perens成立了開(kāi)源促進(jìn)會(huì)（Open Source Initiative, OSI），并提出了“開(kāi)源定義”（Open Source Definition），這是對(duì)開(kāi)源軟件的正式定義。OSI的目標(biāo)是推廣開(kāi)源軟件，并為開(kāi)源項(xiàng)目提供認(rèn)證。

按照開(kāi)源促進(jìn)會(huì)的說(shuō)法，開(kāi)源軟件不光是把源代碼公開(kāi)那么簡(jiǎn)單，它還得滿足一些條件，比如允許大家自由地用、改和分享這個(gè)軟件，甚至基于它創(chuàng)造新的東西。但是，開(kāi)源軟件也不是啥都不管，它得在某種開(kāi)源許可證下發(fā)布，比如我們常聽(tīng)到的GPL、Apache、BSD和MIT這些許可證。

為何周鴻祎會(huì)特別提到，沒(méi)有開(kāi)源就沒(méi)有Linux、PHP、和MySQL，這三者和開(kāi)源的關(guān)系是什么？和現(xiàn)在的科技產(chǎn)業(yè)又有什么關(guān)系？

●Linux：Linux是一個(gè)開(kāi)源的操作系統(tǒng)內(nèi)核，由Linus Torvalds在1991年首次發(fā)布。 L inux內(nèi)核是許多現(xiàn)代操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)，包括Android和大多數(shù)服務(wù)器操作系統(tǒng)。 Linux的開(kāi)發(fā)模式——開(kāi)放源代碼、社區(qū)驅(qū)動(dòng)、協(xié)作開(kāi)發(fā)——成為了開(kāi)源軟件運(yùn)動(dòng)的一個(gè)標(biāo)志性案例。

●Apache HTTP Server：一個(gè)強(qiáng)大的Web服務(wù)器軟件，處理HTTP請(qǐng)求并提供Web頁(yè)面。Apache HTTP Server是互聯(lián)網(wǎng)上最常用的Web服務(wù)器之一，以其性能和可配置性而受到青睞。

●PHP：PHP是一種開(kāi)源的服務(wù)器端腳本語(yǔ)言，特別適用于Web開(kāi)發(fā)，并且是創(chuàng)建動(dòng)態(tài)網(wǎng)站和Web應(yīng)用的常用工具。PHP的開(kāi)源特性允許開(kāi)發(fā)者自由地使用、修改和增強(qiáng)其功能，從而推動(dòng)了Web開(kāi)發(fā)技術(shù)的發(fā)展。

●MySQL：MySQL是一個(gè)流行的開(kāi)源關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（RDBMS），廣泛用于網(wǎng)站和在線應(yīng)用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。MySQL的開(kāi)源性質(zhì)使得它能夠被社區(qū)廣泛采用和定制，成為許多網(wǎng)站和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用后端的關(guān)鍵組件。

這三者共同構(gòu)成了所謂的LAMP（Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl）棧的一部分，這是創(chuàng)建動(dòng)態(tài)網(wǎng)站和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的常用技術(shù)組合。Linux作為操作系統(tǒng)，Apache作為Web服務(wù)器，MySQL作為數(shù)據(jù)庫(kù)，而PHP（或其他語(yǔ)言如Python或Perl）作為腳本語(yǔ)言，共同支持了互聯(lián)網(wǎng)上的大量網(wǎng)站和應(yīng)用。

用通俗的語(yǔ)言解釋就是，LAMP就像是一個(gè)團(tuán)隊(duì)，里面有打地基的Linux，接待用戶的Apache，管理數(shù)據(jù)的MySQL，還有寫(xiě)代碼的PHP（或Python、Perl）。這個(gè)團(tuán)隊(duì)合作無(wú)間，可以說(shuō)是互聯(lián)網(wǎng)世界的基礎(chǔ)。

除了這些技術(shù)的發(fā)展和普及，開(kāi)源還為全球開(kāi)發(fā)者社區(qū)提供了一個(gè)共享知識(shí)、協(xié)作創(chuàng)新的平臺(tái)。通過(guò)開(kāi)放源代碼，這些項(xiàng)目能夠快速迭代，聚集全球開(kāi)發(fā)者的智慧，形成了強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)了整個(gè)軟件行業(yè)的進(jìn)步。

來(lái)到大模型時(shí)代，開(kāi)源變了嗎？

那么，來(lái)到大模型時(shí)代，開(kāi)源有什么不同了嗎？在早期的軟件時(shí)代，開(kāi)源主要是由個(gè)人和小型團(tuán)隊(duì)推動(dòng)的，重點(diǎn)在于共享代碼和協(xié)作解決問(wèn)題。開(kāi)源項(xiàng)目通常是由愛(ài)好者和志愿者社區(qū)維護(hù)的，商業(yè)化程度較低。例如，Linux操作系統(tǒng)的誕生和GNU項(xiàng)目的推動(dòng)，都是這一時(shí)期開(kāi)源生態(tài)的代表。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，開(kāi)源生態(tài)開(kāi)始加速發(fā)展，開(kāi)源項(xiàng)目開(kāi)始得到更廣泛的認(rèn)可和使用，如上文提到的LAMP，它們成為了構(gòu)建網(wǎng)站和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的基石。此外，開(kāi)源也開(kāi)始與商業(yè)模式相結(jié)合，如通過(guò)提供技術(shù)服務(wù)和支持來(lái)盈利。

到了云計(jì)算時(shí)代，云服務(wù)提供商開(kāi)始大量采用和貢獻(xiàn)開(kāi)源技術(shù)，如OpenStack和Docker等，它們成為了云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分。開(kāi)源軟件開(kāi)始與云服務(wù)緊密結(jié)合，提供更加靈活和可擴(kuò)展的解決方案。同時(shí)，云服務(wù)商通過(guò)提供基于開(kāi)源軟件的云服務(wù)來(lái)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，如AWS、Azure等。

大模型的技術(shù)浪潮，某種程度上也是由開(kāi)源開(kāi)啟，谷歌開(kāi)源了Transformer，才有了后來(lái)OpenAI引爆行業(yè)的ChatGPT。

但OpenAI不再Open，谷歌也不再那么Open，大模型的開(kāi)源大旗，反而被Meta以其Llama系列模型扛起，馬斯克開(kāi)源Grok模型，位于法國(guó)巴黎的Mistral AI，成為另外兩股最被關(guān)注的大模型開(kāi)源力量。

但是，Llama2剛剛發(fā)布后不久，就有批評(píng)說(shuō)，Llama2并不符合開(kāi)源促進(jìn)會(huì)（OSI）設(shè)定的定義，Llama2的許可證包含了一定的限制，比如禁止使用Llama2去訓(xùn)練其它語(yǔ)言模型，如果該模型用于每月用戶超過(guò)7億的應(yīng)用程序和服務(wù)，則需要獲得Meta的特殊許可證。

大模型時(shí)代的開(kāi)源，也變得更加復(fù)雜。

首先是開(kāi)源的方式，單單從最具代表性的Llama系列模型和Mistral系列模型，它們的開(kāi)源方式就不太相同。一位熟悉開(kāi)源生態(tài)的專家表示，它們的區(qū)別主要在于Restrict License（限制許可）VS Apache。Llama的開(kāi)源屬于前者，從前面描述的Llama2的限制方式可以看出，這種開(kāi)源方式是指在開(kāi)放源代碼的同時(shí)，對(duì)使用、修改和分發(fā)該模型的行為施加一定的限制。

這與完全開(kāi)放的開(kāi)源許可證（如MIT、Apache 2.0等）不同，后者通常允許用戶在幾乎不設(shè)限的情況下使用和修改軟件，而Mistral、谷歌的開(kāi)源模型Gemma都采取了這種方式，既開(kāi)源了模型的權(quán)重也開(kāi)源了模型的架構(gòu)。但是對(duì)于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練過(guò)程并不開(kāi)源。

除了開(kāi)源方式的不同，訓(xùn)練一個(gè)大模型通常需要大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算資源和專業(yè)知識(shí)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，這些資源往往只有大型科技公司或研究機(jī)構(gòu)才能提供。所以，大模型時(shí)代的開(kāi)源主體，往往是大型科技公司，或者資源優(yōu)勢(shì)強(qiáng)的創(chuàng)業(yè)公司，而不是個(gè)體；這也造成了，開(kāi)源雖然可能吸引更廣泛的社區(qū)參與，但由于技術(shù)門(mén)檻和資源需求，實(shí)際貢獻(xiàn)可能集中在有限的專家群體中；某些大公司的開(kāi)源，還有著占據(jù)競(jìng)爭(zhēng)生態(tài)位的考量，所以對(duì)于開(kāi)源條款的設(shè)計(jì)，也會(huì)有更加復(fù)雜的考慮。

這些變化呼應(yīng)了文章開(kāi)頭提到的李彥宏的觀點(diǎn)，“模型開(kāi)源不是一個(gè)眾人拾柴火焰高的情況。這跟Linux、安卓等傳統(tǒng)的軟件開(kāi)源很不一樣，由于是模型帶來(lái)的開(kāi)源，我們也不知道參數(shù)為什么變成了那個(gè)樣子。雖然Llama也鼓勵(lì)大家去貢獻(xiàn)各種各樣的數(shù)據(jù)、代碼，但是實(shí)際上大家明白最主要的開(kāi)發(fā)者就是Meta這些人，它并不是一個(gè)真正由大家一起來(lái)協(xié)同開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品。”

但是大模型的生態(tài)剛剛萌芽，從目前看來(lái)，確實(shí)是能夠獲取有限資源的少部分人，推動(dòng)了大部分的技術(shù)進(jìn)步，但是隨著算力資源成本的降低及門(mén)檻的下降，是否未來(lái)還能呈現(xiàn)“眾人拾柴火焰高”的情況，目前也無(wú)法下定論。

但是，大模型的生態(tài)發(fā)展究竟會(huì)如何演變？相對(duì)于開(kāi)源歷史，又會(huì)呈現(xiàn)出哪些不同的特點(diǎn)？這是值得科技界長(zhǎng)期關(guān)注和深度討論的問(wèn)題。

從Benchmark來(lái)看，開(kāi)源閉源模型的能力對(duì)比

基于大模型開(kāi)源生態(tài)的演進(jìn)，還有一個(gè)討論的焦點(diǎn)，“開(kāi)源大模型的能力，真的會(huì)越來(lái)越落后嗎？”

被稱為最強(qiáng)開(kāi)源大模型的Llama3在4月19日發(fā)布，有8B和70B的版本，并預(yù)告大版本的超過(guò)4000億參數(shù)的模型也將在晚些時(shí)候發(fā)布。Llama 3 在多項(xiàng)性能基準(zhǔn)上展現(xiàn)了最先進(jìn)的性能，提供了包括改進(jìn)的推理能力在內(nèi)的新功能。

從Benchmark看，僅僅70B的Llama 3在各項(xiàng)指標(biāo)上已經(jīng)能和據(jù)推測(cè)參數(shù)量為175B的Gemini Pro1.5相抗衡，聯(lián)合Claude 3給出的數(shù)據(jù)，70B的Llama3即使對(duì)敵GPT4，在各項(xiàng)benchmark上比較也已經(jīng)非常接近。這還是在Llama3未進(jìn)行微調(diào)的情況下達(dá)成的，這說(shuō)明它后續(xù)還有很大的提升空間。

同樣的，開(kāi)源界的另外兩個(gè)巨頭Mistreal 和 Grok近期放出的模型也都展示出與GPT-4“同代”的水平。Grok1.5V具有多模態(tài)能力，且各項(xiàng)指標(biāo)與GPT4不分伯仲。Mistreal近期流出的基于Llama2訓(xùn)練的Miqu 70B模型據(jù)EQbenchmark測(cè)試也和GPT4能力相近。

2023年，外國(guó)媒體報(bào)道谷歌曾經(jīng)流出一份文件，主題是“我們沒(méi)有『護(hù)城河』，OpenAI 也沒(méi)有。當(dāng)我們還在爭(zhēng)吵時(shí)，第三方已經(jīng)悄悄地?fù)屃宋覀兊娘埻搿_(kāi)源?！?/strong>

這份文件認(rèn)為，現(xiàn)在的一些開(kāi)源和閉源模型的差距正在以驚人的速度縮小。開(kāi)源模型更快、可定制性更強(qiáng)、更私密，而且功能性也不落下風(fēng)?！皫缀跞魏稳硕寄馨凑兆约旱南敕▽?shí)現(xiàn)模型微調(diào)，到時(shí)候一天之內(nèi)的訓(xùn)練周期將成為常態(tài)。以這樣的速度，微調(diào)的累積效應(yīng)將很快幫助小模型克服體量上的劣勢(shì)。”

連谷歌都不得不面對(duì)這樣的難題，開(kāi)源模型，正在從能力上不斷接近閉源模型，而從商業(yè)上，也在蠶食威脅閉源模型的護(hù)城河。

從技術(shù)發(fā)展的歷史規(guī)律來(lái)看。技術(shù)發(fā)展的曲線必然會(huì)經(jīng)歷從陡峭到放緩的階段，這就意味著，即使領(lǐng)先者一開(kāi)始“遙遙領(lǐng)先”，后來(lái)者也會(huì)逐漸追上，并逐漸縮短與領(lǐng)先者的差距。

隨著Llama3一起發(fā)布的，還有扎克伯格的一個(gè)專訪，他對(duì)于大模型的Scaling law這條路持有比較悲觀的態(tài)度，他認(rèn)為從現(xiàn)在開(kāi)始,進(jìn)展將是漸進(jìn)式的。2025年前不會(huì)有通用人工智能(AGI)出現(xiàn)。

這也就意味著大模型技術(shù)迭代速度可能會(huì)慢下來(lái)，是否開(kāi)源也會(huì)慢下來(lái)？開(kāi)源和閉源之間的差距，會(huì)縮小嗎？

開(kāi)源還是閉源，究竟如何選？

選擇開(kāi)源還是閉源？對(duì)于企業(yè)用戶來(lái)講，最優(yōu)先的問(wèn)題只有一個(gè)，哪個(gè)性價(jià)比更高？

清華大學(xué)汪玉教授曾經(jīng)在一次公開(kāi)演講上給出了使用GPT系列模型的推理成本，如下圖所示：

如果使用閉源模型做API運(yùn)營(yíng)，假設(shè)GPT-4 Turbo每天要為10億活躍用戶提供服務(wù)，每年的算力成本可能超過(guò)兩千億。目前很多公司的收入規(guī)模也就在億級(jí)，即使用戶規(guī)模不會(huì)有這么大，但是算力的成本也很難支撐自身業(yè)務(wù)，從而形成有盈利的商業(yè)閉環(huán)。

但如果用GPT3.5的話，推理價(jià)格會(huì)大大降低。OpenAI在定價(jià)策略上為了打壓競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，將GPT3.5的定價(jià)定的非常低廉，100萬(wàn)token只需要1美元，而與其對(duì)應(yīng)的同水平Llama2 70B模型在大多數(shù)情況下使用快速API，定價(jià)都要1美元/100萬(wàn)token乃至更高。Mixtral-8x7b的價(jià)格也要0.7美元/100萬(wàn)token，相對(duì)OpenAI的報(bào)價(jià)優(yōu)勢(shì)有限。當(dāng)然開(kāi)源模型還有本地部署的優(yōu)勢(shì)。在本地運(yùn)行的情況下，其成本就只有硬件費(fèi)用和電費(fèi)了，這對(duì)于有云服務(wù)能力或者硬件基礎(chǔ)的大公司來(lái)說(shuō)肯定是最經(jīng)濟(jì)的選擇。當(dāng)然這種底子并非人人都有。

對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)來(lái)講，想做個(gè)性化應(yīng)用，更多是先要擁有自己的專有微調(diào)模型。這就涉及到微調(diào)訓(xùn)練費(fèi)用的問(wèn)題。在開(kāi)源模型上進(jìn)行相應(yīng)的訓(xùn)練和微調(diào)的話，Llama2 的優(yōu)勢(shì)就很明顯了。云服務(wù)商Anyscale 提供的價(jià)格中，70b版本只需4美元/100萬(wàn)token。GPT3.5則比它整整貴一倍要8美元/100萬(wàn)token。所以當(dāng)你想真正為自己的業(yè)務(wù)建構(gòu)專用模型時(shí)，從成本角度看，開(kāi)源模型還是有一定優(yōu)勢(shì)的。

在節(jié)省成本這方面，創(chuàng)業(yè)公司還能再精細(xì)化一步。很多公司都選擇了多種模型混用。通用大模型的性能固然出色，但是在實(shí)際應(yīng)用中，使用中小型開(kāi)源模型，并用特定數(shù)據(jù)微調(diào)，最終達(dá)到的效果可能更好。

如果用閉源模型，100萬(wàn)token消耗速度很快，成本遠(yuǎn)高于0.6美元每小時(shí)。LeptonAI創(chuàng)始人賈揚(yáng)清曾經(jīng)在一次閉門(mén)活動(dòng)中分享過(guò)：在北美，很多企業(yè)都是先用閉源大模型來(lái)做實(shí)驗(yàn)（比如OpenAI的模型）。實(shí)驗(yàn)規(guī)模大概在幾百個(gè)million（百萬(wàn)token），成本大概為幾千美元。一旦數(shù)據(jù)飛輪運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)，再把已有數(shù)據(jù)存下來(lái)，用較小的開(kāi)源模型微調(diào)自己的模型?，F(xiàn)在這已經(jīng)變成了相對(duì)比較標(biāo)準(zhǔn)的模式。

國(guó)內(nèi)另外一家使用大模型構(gòu)建業(yè)務(wù)的公司的相關(guān)負(fù)責(zé)人也表示，“企業(yè)級(jí)應(yīng)用，不太會(huì)用到單一模型，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始按照應(yīng)用目的分模型了，但是跨系統(tǒng)調(diào)度的帶寬成本更高。所以，一個(gè)系統(tǒng)里面，有高中低（參數(shù)）模型混合的模式是企業(yè)應(yīng)用現(xiàn)在合理的方案。”

開(kāi)源與閉源，并不是企業(yè)考慮的最核心因素，最優(yōu)性價(jià)比、企業(yè)的數(shù)據(jù)安全，能助力企業(yè)未來(lái)戰(zhàn)略的發(fā)展，可能才是選擇的優(yōu)先點(diǎn)。

開(kāi)源閉源之爭(zhēng)，爭(zhēng)論的到底是什么？

李彥宏的開(kāi)源觀點(diǎn)，之所以引起這么大的關(guān)注，也是因?yàn)?，目前各家企業(yè)都在探索在大模型時(shí)代，如何找到PMF（Product Market Fit）。

百度對(duì)于公有大模型生態(tài)的布局，是比較早的，對(duì)于百度來(lái)說(shuō)，模型本身也是產(chǎn)品。

據(jù)媒體消息，金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎在行業(yè)微信群中表示：“GPT-4能實(shí)現(xiàn)90%以上的商業(yè)需求，開(kāi)閉源無(wú)所謂了，以后大模型API就是自來(lái)水的價(jià)格。但是用戶需要的是純凈水，氣泡水，烏龍茶……”

純凈水、氣泡水、烏龍茶是多樣化的產(chǎn)品形態(tài)思考，針對(duì)了用戶多樣化的需求。

發(fā)布會(huì)的第二天，賈揚(yáng)清在朋友圈發(fā)表了一個(gè)觀點(diǎn)“我覺(jué)得Robin這點(diǎn)說(shuō)得非常對(duì)，在初始的應(yīng)用嘗試過(guò)去之后，模型的特化會(huì)是一個(gè)從效果上和從性價(jià)比上更加make sense的選擇。”普通大眾的關(guān)注點(diǎn)，可能是李彥宏在發(fā)布會(huì)上究竟說(shuō)得對(duì)不對(duì)，產(chǎn)業(yè)內(nèi)的人，關(guān)注的其實(shí)是，開(kāi)源閉源爭(zhēng)論的背后，以模型作為產(chǎn)品的公司，究竟如何打造商業(yè)閉環(huán)，未來(lái)的增長(zhǎng)空間在哪里?！耙云脚_(tái)化產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)模型的特化部署、從訓(xùn)練到商業(yè)化落地、到模型迭代再訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)最高效率和最優(yōu)性價(jià)比?！?/p>

而開(kāi)源模型的頭部企業(yè)，如Meta，提供的是未經(jīng)封裝的更原始的技術(shù)創(chuàng)新。他們本身有雄厚的算力資源、研發(fā)團(tuán)隊(duì)及資金實(shí)力，能夠以技術(shù)影響力，實(shí)現(xiàn)生態(tài)布局。最終帶來(lái)商業(yè)價(jià)值的，可能不是產(chǎn)品本身，而是基于生態(tài)衍生出來(lái)的更多的技術(shù)服務(wù)費(fèi)用、咨詢費(fèi)用等。

扎克伯格專訪中表示，如果模型本身就是產(chǎn)品, Meta會(huì)考慮停止開(kāi)源，“也許模型最終更像是產(chǎn)品本身。我認(rèn)為這時(shí)候,是否開(kāi)源就是一個(gè)更棘手的經(jīng)濟(jì)考量了。”

堅(jiān)持Scaling law的閉源模型面對(duì)一個(gè)難解的矛盾，一方面，scaling law（規(guī)模定律）的路還沒(méi)走到盡頭，巨大的投入還將持續(xù)，而且不能公開(kāi)技術(shù)的秘密；另一方面，免費(fèi)、高質(zhì)量、有極高性價(jià)比的開(kāi)源模型，又讓持續(xù)燒錢(qián)的閉源大模型壓力巨大。

就在最近，OpenAI頂著壓力修改了API付費(fèi)模式，從先用后付，改成了pre-paid。對(duì)OpenAI來(lái)說(shuō)，這樣的模式減少了壞賬率、增加了資金回籠的速度，從某些方面來(lái)講，可以稍稍緩解資金的壓力。但是從應(yīng)用API的企業(yè)來(lái)講，按照之前的最長(zhǎng)60天左右的賬期，等于企業(yè)增加了60天的資金占用成本。OpenAI變相漲價(jià)了。

在這個(gè)定價(jià)策略推出不久，Llama3就發(fā)布了中小規(guī)模版本。一個(gè)能和GPT-4差不多，而且優(yōu)化過(guò)性能，可以在小算力硬件下運(yùn)行的模型，甚至直接給閉源模型帶來(lái)了一堆競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

性能優(yōu)秀的大規(guī)模開(kāi)源模型，為其它科研機(jī)構(gòu)及有更宏大目標(biāo)的商業(yè)機(jī)構(gòu)，提供了更好的技術(shù)參考路徑，可能大大提高科研效率、縮短到達(dá)目標(biāo)的時(shí)間。而中小規(guī)模模型，確是商業(yè)上閉源大模型的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

企業(yè)看到了基于開(kāi)源中小模型，自己擁有私有模型、保障數(shù)據(jù)安全、搭建應(yīng)用、上下游通吃，完成自我閉環(huán)的希望。

這全部的鏈條，其實(shí)也可以在模型公司的平臺(tái)上一站式完成，這部分的市場(chǎng)，其實(shí)被開(kāi)源模型“無(wú)心”地侵占了很多。

從競(jìng)爭(zhēng)的角度來(lái)講，如果Meta采取閉源的策略，在同一個(gè)賽道上，可能永遠(yuǎn)都不能顛覆OpenAI成為引領(lǐng)者，而另辟蹊徑的開(kāi)源策略，讓Meta搶到了開(kāi)源大模型的頭把交椅，暫時(shí)坐穩(wěn)了另外一個(gè)生態(tài)的王座。而迅速開(kāi)源Grok模型的馬斯克，也許暫時(shí)只是想給“Closed AI”和Sam Altman制造另外一個(gè)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手……

這場(chǎng)開(kāi)源與閉源之爭(zhēng)的另外一個(gè)焦點(diǎn)人物是，“開(kāi)源的堅(jiān)決擁護(hù)者”周鴻祎。 其實(shí)周鴻祎和李彥宏，兩個(gè)人根本不存在對(duì)立的觀點(diǎn)。 周鴻祎主要從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的宏觀方向來(lái)講，“我們要善用開(kāi)源、利用開(kāi)源，通過(guò)開(kāi)源來(lái)學(xué)習(xí)，快速提高人工智能的核心能力。 ”他也補(bǔ)充了自己的觀點(diǎn)，開(kāi)源和閉源是兩種不同的商業(yè)模式，沒(méi)有必要相互貶低。 安卓和iOS，Linux和Windows都是一個(gè)開(kāi)源一個(gè)閉源，也都活得很好。 ”

從商業(yè)角度來(lái)講，360并不是一家模型公司，而模型也不是360的主要產(chǎn)品，這和百度是有本質(zhì)區(qū)別的。360目前推出了AI瀏覽器，和AI辦公全家桶等基于模型的應(yīng)用。開(kāi)源生態(tài)越繁榮，這意味著，公司可以有更多樣的選擇。

也有公司選擇了既開(kāi)源又閉源的雙輪驅(qū)動(dòng)模式，以開(kāi)源切入大模型賽道的百川智能，在發(fā)布完Baichuan-7B、Baichuan-13B開(kāi)源大模型后，又拿出了Baichuan-53B閉源大模型。在Baichuan-53B發(fā)布會(huì)的媒體溝通會(huì)上，王小川被問(wèn)到為什么沒(méi)有繼續(xù)開(kāi)源，他回答稱：“模型變大之后沒(méi)有走開(kāi)源的這樣一種方式，因?yàn)榇蠹也渴鹌饋?lái)成本也會(huì)非常的高，就使用閉源模式讓大家在網(wǎng)上調(diào)用API”。

“1.關(guān)于開(kāi)閉源之爭(zhēng)，核心是要看誰(shuí)在開(kāi)源。2.雙輪驅(qū)動(dòng)，是一線創(chuàng)業(yè)AGI公司的唯一解?！备鶕?jù)第一財(cái)經(jīng)報(bào)道，百川智能CEO王小川在行業(yè)微信群討論中發(fā)表了以上觀點(diǎn)。王小川認(rèn)為，“從To B角度，開(kāi)源閉源其實(shí)都需要。未來(lái)80%的企業(yè)會(huì)用到開(kāi)源的大模型，因?yàn)殚]源沒(méi)有辦法對(duì)產(chǎn)品做更好的適配，或者成本特別高，閉源可以給剩下的 20%提供服務(wù)。二者不是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，而是在不同產(chǎn)品中互補(bǔ)的關(guān)系。”

開(kāi)源和閉源，本來(lái)就不是單選題，而是一個(gè)綜合應(yīng)用題。如果資源夠、決心夠，完全可以既通過(guò)開(kāi)源顯示技術(shù)實(shí)力、獲得更多的技術(shù)和數(shù)據(jù)反饋、打造開(kāi)源生態(tài)；又通過(guò)強(qiáng)大的閉源模型將其封裝為產(chǎn)品，直接實(shí)現(xiàn)商業(yè)化變現(xiàn)。

王小川也認(rèn)為，開(kāi)源和閉源并不像手機(jī)中iOS或者安卓操作系統(tǒng)只能二選一，開(kāi)源確實(shí)容易“建立人品”，“朋友多多的”，讓大家迅速了解和評(píng)測(cè)大模型的好壞。同時(shí)開(kāi)源也是為商業(yè)化做準(zhǔn)備，如果大家用起來(lái)覺(jué)得不錯(cuò)，當(dāng)需要更好的服務(wù)和更大的參數(shù)時(shí)，可以探索進(jìn)一步的商業(yè)化路徑。

一場(chǎng)關(guān)于開(kāi)源與閉源的爭(zhēng)論背后，其實(shí)是科技公司在大模型時(shí)代的開(kāi)端認(rèn)真思考的生態(tài)演變過(guò)程。

大模型的生態(tài)發(fā)展究竟會(huì)如何演變？大模型時(shí)代的開(kāi)源，又會(huì)呈現(xiàn)出哪些不同的特點(diǎn)？

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