老黄来推特了，第一篇就是重磅炸弹，联合多家机构写了一篇，句句不提KIMI，句句都是KIMI，字里行间对Claude的封闭持有否定，值得一看。

《开放权重与美国的AI领导地位》

上世纪80年代，早期的开源软件先驱挑战了当时的主流观念——软件只有在公司对代码严格控制的前提下才能进步。这场运动推动建立了一个透明的生态，让全世界的开发者都能研究、修改、改进软件。如今，开源社区的软件支撑着互联网的大部分基础，也是全球最大科技公司、美国军方以及从事科研、网络安全等关键任务的联邦机构所依赖的系统底座。开源做到的不只是降低软件成本；它创造了一个共享的知识地基，几代美国工程师和创业者在其上建立了自己的机构主权。

美国如今在人工智能上面临类似的抉择。美国的AI领导地位，不取决于某一个前沿模型，而取决于美国能否建成一个渗透到各行各业的、强大而开放的生态。这对全国范围的创新与繁荣至关重要。它要求扩大AI的可及性、鼓励竞争、发展强大的应用层，并让美国人对自己所依赖的技术拥有更大掌控权。开放权重模型——任何人都可以下载、审查、修改并在自己的基础设施上运行的AI模型——是这个地基的重要组成部分，因为它让先进AI更易获得、更可定制、更广泛可用。

开放权重扩大了进入AI经济的通道。初创公司、成熟企业、大学和公共机构可以在先进模型之上构建，而不必从头训练，也不必为每个任务都支付前沿模型的价格。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——把前沿级能力留给真正的前沿问题，其余场景跑高效的专用模型。这种纪律性，正是AI在扩展到数十亿日常任务时保持经济可持续的关键。美国赢得AI时代的方式，是让AI渗透进工厂、医院、农场、教室和街边小店的工作流。

开放权重还会强化竞争，而竞争正是让AI的收益被广泛分享、而非集中于少数人之手的保障。通过允许众多组织构建、改造和部署先进模型，开放权重制造的竞争不仅发生在模型开发商之间，还贯穿云、芯片、应用与服务。这种竞争刺激创新、压低成本，并把AI的收益广泛分配到整个经济。

开放权重还给客户更大的掌控权。组织在投入AI时，希望确保自己不会被锁死在单一供应商手里，也不会失去长期积累的知识与能力。开放权重模型提供了这种保障：组织可以掌控自己的数据、按需评估和改造模型，并在业务需要的任何地方部署。而当组织用AI创造价值时，开放权重让它们通过自我改进的模型、专有能力和累积的知识真正拥有这些价值——这些正是驱动美国主权与繁荣的东西。

诚然，开放权重带有真实而独特的风险。一旦发布，权重就脱离了原开发者的控制，修改后的版本难以追踪或撤回。但对这种风险的正确回应不是禁止开放权重。在网络攻击者也在使用先进AI的世界里，防御方需要能力相当的模型，才能检测、模拟并响应新兴威胁。开放模型扩大了防御能力、增加了透明度，并让漏洞能被众多团队发现和修复。

事实上，开放可能是通往AI安全最重要的路径之一。只依赖封闭模型并不天然安全：它们可能被攻破、被滥用，或以外部无法察觉的方式失灵。而把先进AI能力集中在少数封闭模型背后，会放大这种风险——制造少数单点故障、削弱竞争、把关键技术留在少数供应商手中。开放权重模型则让广泛的研究者与开发者社区能审查模型行为、发现漏洞、开发防护并持续改进。正如开源软件证明了透明可以比隐匿更安全，AI安全或许同样取决于让更多人有能力去测试和加固社会所依赖的模型。它支持严格的基准测试与评估、红队演练，以及基于真实的、被证实的危害——而非「封闭默认更安全」这一假设——的保护措施。

强大的AI生态并非注定出现。政策制定者现在有重要的行动窗口：为初创公司和研究者扩大算力供给；投资共享训练资产（数据集、工具、评估框架）；避免对开放模型施加过早限制——那会扼杀竞争或把创新逼到海外——以保持前沿的多元。这些措施还应考虑如何借助强大的应用层，在整个经济中扩大AI的主权化使用。

在塑造这一生态时，政策制定者应注意不要把正当的模型开发技术与侵占行为混为一谈。蒸馏——即用一个模型的输出来帮助训练或改进另一个模型——是模型改进、评估与验证中被广泛使用的技术。它延续了学习、借鉴并改进既有技术的悠久传统，这一传统自开源软件运动兴起以来一直在驱动创新。相比之下，从封闭模型中非法抽取价值的行为确实值得关切。但这些关切应通过有针对性的法律与商业框架来解决，而不是对在AI创新中扮演重要角色的技术施加一刀切的限制。

AI时代可以是一个繁荣的时代。做出正确选择，开放权重AI能扩大机会、强化竞争、延续美国的技术领导地位、缓解风险，并确保这项非凡技术的收益在整个经济中被广泛分享。这样的未来值得建设，而美国应当引领它的建设。

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