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本帖最后由 晨枫 于 2026-7-26 13:27 编辑
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2 w0 S$ H8 A# B, N- z% _美国经济已经高度受到AI投资的驱动，但AI投资是否会有足够的回报越来越受到怀疑。一旦AI投资的回报期望不能兑现，美国经济会因此“脱底”吗？
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这本来就是近几年悬在美国经济头上的达摩克里斯之剑。也正是因为没人能确切回答这个问题，达摩克利斯之剑一直悬在那里，而美国的AI投资还在疯狂继续，2025年达到4100亿美元，全球一级市场AI融资有接近80%流向美国。2026年势头不减，亚马逊、谷歌、微软、Meta和甲骨文的规划投资就达6500-8000亿美元，其中75%投向高性能芯片、服务器和AI数据中心建设。$ x5 {& n* r* o+ F+ B
7 E( ?4 y$ ]6 k, L回报仍然处在“局部业务减小、整体现金流承压”状态，但各家的AI投资已经入戏太深、进入“太大而不能倒”的疯狂。只有继续烧钱，才有希望坚持到回报的那一天。现在放弃，那前面的投资就全砸水里了。
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9 \7 O7 m* o- U7 T1 A( F; a' t' [美国AI的商业逻辑是：最先进的AI只能是闭源的，而且掌握在少数（美国）公司手里，用户必须持续高额付费才能获得使用权，以确保自己不被AI列车甩下。) g7 w7 S! ~+ ^ O# e& q, B
% e4 J: G0 s4 I7 t- b+ q现在，DeepSeek证明了中国可以更低的成本训练出“差不多和美国顶级闭源模型一样好的开源AI”，打破了美国AI“价高才有好货”的迷思。但Kimi K3则证明了中国AI不仅开源、低成本，而且在性能方面也赶上甚至超过美国。根据月之暗面公布的数据，Kimi K3拥有2.8万亿参数，是目前全球规模最大的开源模型之一。第三方机构如Arena.ai、Artificial Analysis等评测显示，它在代码开发、网页工程、复杂推理，以及智能体（Agent）任务上，已经达到或甚至部分超越OpenAI和Anthropic旗舰模型的水平。' l, A9 Z3 N, A" V4 k/ i
2 e1 _) R$ [: B1 t0 a& `; V开源更加确切地说是开放权重，而不是开放源代码。但大家都用开源AI的说，那就沿用，与闭源AI相对应。开源AI意味着开放，容易形成更大的用户圈，吸引更多的外来贡献者，最终形成高效、高活力、低成本的开发生态。但开源有事不只是低成本，开源的优越性在于：用户不仅能够使用模型，还能够下载、修改和部署模型。这是闭源在本质上就不可能比拟的。
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; c) N# b" A5 w" j, Z对许多企业而言，这意味着不必把所有数据和业务流程交给外部的AI供应商。在把知识产权视同生命的现在，这个特点对企业的重要性是怎么说也不过分的。反过来，过度依赖闭源AI可能导致核心知识产权流失，包括沉淀多年的业务工作流、内部修正记录和专有知识。当这些商业机密“拱手相让”后，原本自己的竞争优势成为AI巨头的竞争优势，用户还要自掏腰包，为闭源AI供应商的“双赢”作出不菲的贡献。6 e4 M- i7 A9 V: r
8 H$ K/ N: R. C/ r在理论上，用户的商业机密得到保密协议的保护。在现实中，知识和经验一旦融化到知识结构中去，尤其是“去特征化”和“去参数化”后，就很难区分来源了。这不是有意偷技的罪过，而是知识本身特点所致。在操作层面上，这也和有经验的员工跳槽一样，只要不涉及明显的特征性的东西，一般很难追究知识产权侵权的事情，在很多时候，连当事人都未必说得清楚自己的想法到底有没有明确的出处。说到底，很多东西是捅破一层纸的事，但与闭源AI供应商捆绑，就是在帮助捅破这层纸。+ H$ X' v% s" T4 d$ \+ g
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在这样的情况下，开源AI不仅是付多少费（开源不一定免费，但一般费用低于闭源）的问题，更是知识产权保护的问题。# G0 u. C/ W9 L, Z" U }8 F9 }
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事实上，美国科技界也认识到这个问题，黄仁勋力挺题为《开放权重与美国在AI领域的领导地位》的联合公开信。这封信由英伟达、Meta、微软、Palantir、IBM、Hugging Face等20多家科技巨头与知名机构共同签署，鼓励开放权重模型，鼓励允许用户自行下载、修改并在自有基础设施上运行，强化市场竞争，确保技术红利“被广泛共享，而非集中在少数人手中”。他们当然没有那么大公无私，也不只是在嫉妒少数闭源AI的利益独吞，而是看到闭源AI主导的真实危害。
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9 _- Q, B9 G9 p+ |7 B+ z开源模型具有模型发布后就会超出开发者控制范围的风险，但闭源模型同样可能被破解、滥用，或以外界无法察觉的方式发生故障。将先进的AI能力集中在少数几个闭源模型背后，反而增加“单点故障”的风险。
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$ P% H, \6 ?" I7 W6 h3 |英伟达等也不是在鼓吹“挺开源、灭闭源”，而是主张两条腿走路，尤其是避免用立法形式封杀开源AI。: \/ I h* s# ~' J& ~
2 e; T1 ^4 I s* Z/ i8 h0 ?有意思的是，美国三大闭源AI供应商OpenAI、Anthropic和谷歌没有联署公开信。
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6 Z8 r, N+ d2 h开源从根本上危害他们的商业逻辑，但回避是没用的，尤其是在闭源AI已经无法保证领先的情况下。他们的护城河只有美国的保护主义，但保护主义也解决不了企业的知识产权焦虑。1 g: H( f/ n% E* g# {
7 j; ^4 I ?$ q! S V在赛博世界，“小院高墙”都难。2 ^, m6 {" w9 ] D6 {
. A9 k$ D0 b6 x" C$ o问题在于美国的开源AI不给力，在闭源AI的压力下，已经明显跟不上自家的闭源AI，也跟不上中国的开源AI。对于美国来说，最危险的情况是最终形成美国的闭源AI与中国的开源AI的对垒。要是AI竞赛只是赛诗会，这无所谓，但AI竞赛关系到工业4.0，这是人类发展完成从实体向虚拟跨越的关键一步。
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( ]! J& y2 E% w5 f# _( s3 P这不是说以后世界就虚拟化了，而是在实体的维度上，增加了虚拟的维度。而且不是简单的假发，而是彻底的由内到外、由外到内的三观级变化。要是闭源AI走错了路，“美国世纪”就一点救的药都没有了。) ^ F# z. r. s( g8 u3 @( Z8 _
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有意思的是，开源AI的两大优点可能在世界上不同的地方有不同的发威方式。在发达世界，低成本依然重要，但数据主权可能才是压过闭源AI的主要推动力；在全球南方，低成本则是主要动力。
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时代不同了，全球南方的“数字疆土”可能和殖民地时代的物理疆土一样重要。欧洲靠大航海赢得殖民化的先机，殖民地对滋养欧洲有巨大作用，战后英国衰落与丢失殖民地有直接关系。数字化和网络化可以看做“数字大航海”，AI开启了“数字殖民地”时代，尽管没人用这样政治不正确的说法。低成本的开源AI好比大航海时代的帆船，自以为是的闭源AI则好比马车。帆船不取代马车，但比马车要跑得远得多。
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闭源AI会是在走错路吗？看看操作系统就知道了。在PC世界里，微软纵有万般不是，但对MacOS的优势还是显而易见的；在手机世界里，安卓对iOS也有巨大优势。5 G$ a. O. [: n# p! i' t- l
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这同样说明：闭源有闭源的好，不会被开源斩尽杀绝，但好处抵不上开源的活力和低成本。
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: \: d- X" `' g4 @2 C* O2 E1 k回到前面的问题，要是中国的开源AI打爆了美国的闭源AI，至少使得后者不能形成预期的回报，美国经济会爆吗？
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. T' k* S! N- \. ~9 ]& CAI投资已经占美国GDP增长的1/4。抽调这1/4，还有3/4。但AI代表最有活力的增长，把活力抽调了，经济靠什么增长？美国股市“七武士”几乎都在不同程度上是“AI大户”，加起来占S&P约1/3。不要说这1/3都消失，即使发生大一点的地震，都足以“吓坍”整个美国股市。美国经济已经高度货币化，政府运转依靠美债，经济运转依靠股市，社会运转依靠寅吃卯粮。
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经济的底层逻辑在于提供有用性的实物，自己不能造，就需要通过贸易来取得。贸易从交换有用性开始，但可以货币所代表的有用性作为中介。问题是，当美元所代表的信用越来越空洞化，越来越缺乏实物基础，美国经济不再是稳定的金字塔，而成为叠叠乐。多年来，美国经济的持续货币化正像叠叠乐游戏，一块一块抽走，但还是不倒。AI会是抽走既倒的哪一块吗？
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7 d0 e- W8 U1 q5 t4 q' `9 _$ V不知道，问AI吧。 |
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