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本帖最后由 晨枫 于 2026-7-26 13:27 编辑 & R( C# x, _' a0 D) x4 \/ x! Z. t" f
E' N" L: W2 N4 k$ N* U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?) R5 T) R+ r# h- w3 X
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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。
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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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8 C# _( d) W0 W( u4 j' P% j5 g4 w+ K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。
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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。6 g% Q& s& a$ p1 Q# m7 g3 i. c0 X
, H- e/ R$ \& u. B0 d" l) R3 I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。" y8 k" a1 `5 C
: ~/ R0 c6 K! O5 A) \% B E5 b) h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。 @& R: d+ Z) J- k6 Y: U0 f
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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。
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" ^+ K4 X6 \$ q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。8 o9 u& e1 u, ~: S/ m- p. W' Y
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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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+ J1 H$ t7 y8 j6 P- _: p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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1 M5 H$ Z7 Y( M' U# _0 Z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。
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+ {& ~6 b, ^1 n9 S4 `% c* |' l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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" m/ j g" W& Q- |" _# v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。
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: _/ B% m D+ M; F3 z% C在赛博世界,“小院高墙”都难。& ?2 W! k U+ n
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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。/ y* Q; n4 ^/ [+ ^
: `) G3 K; q9 }$ Y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。# B% T7 K- }! Q$ R9 \9 p7 [, b
2 A3 }$ F5 I% P7 C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。# n1 p) U2 D2 Y( h
1 d6 Z" O: f: H2 a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。
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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。, c/ M: i' X8 r v; n5 m! g& ^0 g
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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?0 r3 ^# C/ A/ u
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AI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?$ J& p! ]% d u; F; X
. U) |2 x. Y. A3 ^ \6 M# H, R不知道,问AI吧。 |
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