红杉资本合伙人Dean Meyer与Konstantine Buhler近日在硅谷抛出文章《America's Open-Model Paradox》，引发热议。这篇报告的结论有些反直觉：美国虽然在闭源前沿模型上依然领跑，但整个AI产业正对中国开源模型产生深度依赖。

ATOM报告的数据印证了这一趋势。2024年1月，Qwen在新开源模型微调与适配中的占比仅为1%；到了2026年2月，这一数字已飙升至69%。中国开源模型已成为美国创业公司技术栈中无法绕开的基础组件。不过，红杉资本近期发布的这篇文章提出了一个更深层的判断：美国或许赢得了闭源模型的竞争，却正在开放模型生态的较量中面临新挑战。本文据此编译整理，头图由AI生成。

过去几年，美国AI产业的路径相当清晰：OpenAI手握最顶尖的闭源大模型，Anthropic借Claude打入企业市场，Google则靠Gemini串联起搜索、云计算和AI生态。单看模型能力，美国确实占据优势。但红杉的观点指出，局势正在发生微妙变化：美国可能赢了闭源赛道的局部胜利，却在开放生态的长期竞争中遭遇瓶颈。

在《America’s Open-Model Paradox》中，两位合伙人强调，开放模型正成为AI竞争的新变量。对单体企业来说，开放似乎会削弱商业壁垒；但对整个产业而言，开放反而决定了谁能构建更大的生态。这就是所谓的“开放模型悖论”。

一、AI竞争的逻辑变了：模型领先不等于生态主导

前些年，AI圈的核心逻辑很简单：谁拥有更强的模型，谁就掌握未来。因此，美国科技巨头们疯狂砸钱训练大型模型，追求更多数据、更大算力、更长训练周期以及更复杂的架构。闭源模式成了它们的核心护城河，OpenAI、Anthropic和Google通过限制访问和控制API接口，确立了商业优势。

但红杉认为，AI竞争已进入下半场。模型能力固然重要，但它正从“决定胜负的唯一因素”转变为“生态竞争的一环”。原因在于基础模型能力的快速扩散。新的研究成果、训练方法和工程经验不断公开，拉小了能力差距。未来真正拉开差距的，是看谁拥有最多开发者、连接最多企业、形成最大应用生态，并最终成为AI产业的基础设施。

正如文章所言：“The winners of AI will not just be those who build the best models, but those who build the largest ecosystems.”（AI时代的赢家，不只是打造最佳模型的人，而是建立最大生态的人。）

二、开放模型是AI生态的关键基础设施

以往人们常误以为，开放模型意味着放弃商业价值。红杉指出这是误解。开放模型的核心价值，不在于让大众免费使用，而在于扩大AI创新的参与者基数。

在封闭体系中，模型能力集中在少数公司手里。开发者只能调用API、购买服务或基于有限接口开发产品。而在开放体系下，开发者可以下载权重、修改结构、针对行业场景优化，甚至构建自己的AI系统。这种自由度带来了更快的创新速度。

红杉将这一逻辑类比于开源软件。几十年前，Linux并未成为某家公司的专属商品，却最终成为了云计算、企业服务器及全球互联网基础设施的重要组成部分。同理，开放模型有望成为AI时代新的基础设施层。

三、美国的战略矛盾：保护优势还是扩大生态？

开放模型带来的最大疑虑是：如果美国企业开放模型，是否会削弱自身领先优势？这是当前竞争中的核心矛盾。

对OpenAI、Anthropic等企业而言，闭源模式能带来更强的商业控制力、更高收入及更明确的壁垒。但封闭也限制了生态规模。红杉认为，AI产业发展高度依赖生态扩散。历史证明，技术平台的胜负往往取决于吸引参与者的能力。互联网时代，美国企业并非通过封闭网络获得优势，反而是开放的协议和创业生态造就了全球互联网产业。AI时代可能重演这一路径。

四、Meta的策略：为何开放Llama是战略优势？

在美国AI企业中，Meta选择了不同路线。不同于OpenAI和Anthropic的闭源策略，Meta推动Llama开放模型。

表面上看，这似乎放弃了部分控制权。但红杉认为，Meta押注的是生态优势。这类似移动互联网时代的格局：苹果选择封闭生态，Google选择开放Android。苹果获得了更高的单用户价值，Android则凭借开放赢得了更大的市场覆盖。

AI时代可能出现类似局面：闭源模型试图成为“AI时代的iPhone”，开放模型则瞄准“AI时代的Android”。最终决定胜负的，不仅是模型性能，更是谁成为开发者和企业的默认选择。

五、开放模型的竞争力：非免费，而是创造商机

红杉强调，开放模型并不排斥商业化。相反，开放生态能催生更多商业层级。未来的机会可能出现在：提供更低成本、更灵活AI能力的模型服务；围绕行业需求打造的AI解决方案；以及帮助部署、优化和管理模型的开发工具。

相关基础设施包括AI云服务、推理优化、数据管理和安全体系。历史上，最大的商业价值往往不直接来自基础技术本身，而是源于其之上形成的生态。

六、终极竞争：平台之争而非模型之争

红杉的核心判断是，未来AI产业不会止步于模型竞争，而将扩展至完整生态。

这意味着，未来最具价值的公司未必是拥有最强模型的企业，而可能是成为AI生态入口的平台。

七、美国真正的优势：开放生态而非封闭壁垒

红杉最后提出，美国AI产业的长期优势，不只在于几家领先的模型公司。更重要的是世界级的科研体系、强大的创业生态、成熟的风投体系以及全球开发者网络。

若过度限制模型开放，美国虽能保护少数公司的短期优势，却可能削弱整个产业的创新速度。文章指出，若无开放网络，美国科技产业难以发展到今日。同样，保持开放可能是美国维持领先地位的关键条件。

结语：警惕失去开放生态，而非担心中国模型

《America’s Open-Model Paradox》的价值在于揭示了一个深层规律：在AI时代，领先的模型能力并不必然转化为生态主导地位。

过去几十年，美国科技产业的优势很大程度上得益于开放。开放的互联网数据推动了大模型训练，开放的软件生态孕育了全球开发者创新，开放的基础设施使美国科技公司成为全球标准的制定者。

如今，AI提出了新问题：如果美国最先进的模型被锁在商业围墙内，而其他国家的开源模型向全球开发者敞开，未来的生态主导权将归属何方？

红杉报告的警示在于：美国可能不是输给了某个具体模型，而是正在输给“开放”本身。若继续将顶级AI能力封闭，而开放模型持续吸引全球开发者，AI格局或将出现新悖论：美国拥有最强模型，中国开源模型却拥有更广的生态影响力。

本内容由作者授权发布，观点仅代表作者本人，不代表虎嗅立场。如对本稿件有异议或投诉，请联系 [email protected]。

【站点差异】本稿将发布到 zonglanpress.com。请换一种措辞、句式与段落节奏，避免与发往其他站点的版本雷同；事实与数字仍必须与原文一致。