人工智慧（AI）技術的快速發展正在重塑科技行業的格局，而開源與閉源AI模型之間的競爭已成為這一變革的核心議題。2025年，隨著Meta、Google、Open AI等科技巨頭在開源與閉源策略上的分歧日益明顯，這一議題變得更加複雜且具有深遠影響。本文將深入探討開源與閉源AI模型的現狀、資金動態、性能比較、安全與道德考量，以及未來趨勢，並分析企業在這一變革中的應對策略。
開源與閉源模型的現狀
開源模型的支持者，如Meta和xAI，主張透明性和可定制性。Meta的CEO Mark Zuckerberg多次公開表示，Meta致力於開源AI，並認為開源生態系統將成為未來的標準。Meta的Llama 3.1模型和xAI的Grok-1模型是開源領域的代表，這些模型的權重和部分技術細節被公開，允許開發者自由研究、運行和修改。這種開放性被認為能夠促進創新和知識共享，從而推動整個行業的進步。
然而，閉源模型的支持者，如OpenAI、Anthropic和Google，則認為保持模型的專有性是實現商業化成功的關鍵。閉源模型的細節和權重不對外公開，這使得開發者無法自由修改或分析這些模型。百度CEO曾李彥宏在公司內部備忘錄中指出，閉源模型能夠為公司帶來收入，而只有通過收入才能吸引更多的計算資源和頂尖人才。這種觀點反映了閉源模型支持者對商業化潛力的信心。
資金與市場動態
自2020年以來，閉源AI模型開發者已獲得375億美元的風險投資，而開源開發者僅獲得149億美元。這一巨大的資金差距反映了投資者對閉源模型的偏好，認為其商業化潛力更大。OpenAI在2024年的收入預計達到37億美元[1]，而開源模型的收入則相對有限。例如，Stability AI在2022年的收入僅為800萬美元，且在2024年第一季度虧損超過3000萬美元。這種收入差距使得開源開發者在資金和資源上處於劣勢，難以與閉源模型競爭。
性能與市場整合
儘管開源模型在性能上逐漸接近閉源模型，但閉源模型仍然在發布時間和性能上保持領先。例如，Meta的Llama模型在MMLU（大規模多任務語言理解）測試中表現出色，但OpenAI和Google的閉源模型仍然在性能上佔據優勢。這種性能差距使得閉源模型在高端應用中更具吸引力，而開源模型則更多地被用於邊緣計算和專業應用。
市場整合趨勢也日益明顯，大型科技公司和私人市場的領先者主導了前沿模型的開發。OpenAI、Anthropic和Google等公司在資金、技術和市場份額上佔據主導地位，而開源開發者則面臨著巨大的競爭壓力。這種整合趨勢使得開源開發者不得不轉向商業化閉源模型或專注於小型、專業化的開源模型。
安全與道德考量
開源模型的安全性受到廣泛質疑，批評者擔心這些模型可能被惡意使用，例如生成有害信息或用於網絡攻擊。此外，開源模型的開放性還引發了國家安全方面的擔憂，特別是在軍事應用和情報技術領域。閉源模型則通過人類反饋強化學習（RLHF）等技術來限制有害內容的生成，從而提高安全性。
然而，開源支持者認為，增加對基礎模型的訪問將通過透明度和知識共享提高安全性。Mozilla的聯合聲明指出，開源模型的透明性有助於發現和修復潛在的安全漏洞，從而確保AI技術的安全發展。這種觀點反映了開源支持者對透明性和知識共享的信心。
未來趨勢
未來，開源與閉源AI模型的競爭將繼續加劇。閉源模型將繼續主導高端市場，只有少數科技巨頭能夠承擔開發競爭性開源模型的成本。開源開發者將轉向商業化閉源模型或專注於小型、專業化的開源模型。例如，Mistral AI已開始銷售其閉源模型的API，而Aleph Alpha則專注於開發小型、開源模型。
小型開源模型將在邊緣計算和專業應用中獲得廣泛應用。Google的Gemma、Microsoft的Phi和Apple的OpenELM等小型模型已經在市場上獲得了一定的成功。這些模型具有較少的參數，訓練成本低，易於運行，特別適合於邊緣設備和專業應用。例如，微軟在2024年第二季度的財報電話會議中表示，其小型語言模型Phi已經被多家企業用於實際應用。
企業的選擇
面對開源與閉源模型的競爭，企業將採用混合策略。閉源前沿模型將被用於處理最複雜的應用，而開源小型模型則將被用於邊緣計算和專業需求。這種策略將幫助企業在保持靈活性的同時，充分利用AI技術的優勢。例如，一家跨國健康保險公司的機器學習副總裁表示，小型語言模型在處理醫療行政負擔方面具有巨大潛力，並不需要依賴大型專有模型。
總的來說，企業需要根據自身需求選擇合適的模型策略，以在這一快速變化的市場中保持競爭力。無論是選擇閉源模型以獲得高端性能，還是採用開源模型以實現靈活性和透明性，企業都需要在這一變革中找到適合自己的發展道路。
另一方面，開發生成式AI應用的公司必須充分了解開源與閉源AI模型的特點，因為這對他們所採用的基礎設施具有至關重要的影響。根據當前的趨勢，CB Insights的分析師預期以下幾點發展：
(1) 前沿模型的整合：來自OpenAI、Anthropic和Google等公司的閉源模型將主導市場。只有像Meta、Nvidia和阿里巴巴這樣的科技巨頭才有可能承擔開發開源模型的成本，並使其在性能上與專有模型競爭。根據Epoch AI的數據，前沿模型的訓練成本每年增長2.4倍，這主要受到硬件、人員和能源需求的驅動。
(2) 收入與投資差距威脅開源模型開發者的生存能力：儘管閉源領導者如Anthropic和OpenAI在資金、收入和商業吸引力方面領先於私人市場，但它們也在大量燒錢。開源開發者面臨類似的成本，但在收入生成和資本投資吸引方面卻舉步維艱（自2020年以來，開源開發者獲得149億美元，而閉源開發者獲得375億美元）。這表明開源開發者可能會轉向商業化其閉源模型 （例如Mistral AI），或者轉向開發更小、更專業化的產品（例如Aleph Alpha）。
(3) 小型模型推動開源採用：行業領導者以及一系列小型公司正在發布更小、更專業化的開源模型，例如Microsoft的Phi、Google的Gemma和Apple的OpenELM。這表明企業在評估市場時將面臨一個雙層結構：閉源前沿模型用於最複雜的應用，而開源小型模型則用於邊緣計算和專業用例。[2]
結論
開源與閉源AI模型的競爭將繼續塑造科技行業的未來。企業需要根據自身需求，選擇合適的模型策略，以在這一快速變化的市場中保持競爭力。無論是選擇閉源模型以獲得高端性能，還是採用開源模型以實現靈活性和透明性，企業都需要在這一變革中找到適合自己的發展道路。
備註：
[1] 「聊天機器人ChatGPT開發商OpenAI預期，2024年營收達37億美元，但全年仍將虧損50億美元。」；時報資訊，2024年9月29日
[2] The foundation model divide: Mapping the future of open vs. closed AI development, CB Insights, January 8, 2025
