Six Reasons I Think Open AI Models Will Win

我认为开源 AI 模型将获胜的六个原因 - Gradient Flow

我认为开源 AI 模型将获胜的六个原因

作者

Ben Lorica

2026年9月28日

分类

未分类

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在与开发者和 AI 团队的交流中，我注意到越来越多的人正在考虑将更多推理工作负载转移到开源模型上。我之前曾讨论过一些原因，但这次我想更深入地探讨未来趋势。我必须承认自己对开源的偏爱。在互联网泡沫时期我就亲历了 Linux 取代 Solaris、开源数据库挑战 Oracle 等商业产品的发展历程。我认为 AI 模型领域也将出现类似趋势。

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• 开源模型不需要是最好的，只要足够好即可。专有模型在复杂任务上仍占优势，但开源模型的进步速度更快。目前性能差距估计约为四个月，而当更便宜的模型已经能够完成任务时，这种优势的重要性正在下降。

• 在大规模应用时，经济性优势变得难以忽视。一项比较发现，一个开源模型在每项任务完成成本仅为 Anthropic 模型五分之一的情况下，几乎达到了两个 Anthropic 模型的性能水平。当公司需要处理数十亿个 token 时，这些成本节约会迅速累积。

• 这一转变已经在生产环境中发生。8月份通过 Vercel AI Gateway 的 token 有56%由开源模型处理，较12月的7%显著增长，而开源模型仅占预估支出的14%。企业正在学习将常规任务分配给更便宜的模型，而将昂贵的前沿模型保留用于复杂任务。

• 企业希望掌控关键基础设施。开源权重使团队能够选择模型运行位置、为特定任务定制模型，并在生产环境中保留经过验证的版本。这还减少了对可能随时调整价格、退役模型或进入客户业务的专有供应商的依赖。

• 竞争范围已超越模型本身。一旦权重开放，多个供应商可以运行相同模型并就价格、速度和可靠性展开竞争。共享的推理软件使这种模式在不同硬件上越来越可行，推动推理服务向大宗商品定价发展。

• 开源生态系统具有强大的经济激励。当能力强大的模型广泛可用时，云服务商、芯片制造商和应用公司都能受益。他们可以通过基础设施和服务盈利，而非模型权重本身，这为他们持续投资开源模型提供了动力。

当然，我的判断可能有误。也许开源模型最终会像 Android 一样，而闭源前沿模型则像 iOS 一样，开源模型占据大部分使用量，而专有供应商则获取大部分利润。如果闭源模型在复杂任务上保持显著优势，特别是当其集成产品更容易部署和管理时，这种情况也可能发生。开源模型在工具链、授权和运行成本方面仍面临挑战。

尽管如此，我的判断是 AI 模型将变得如此重要，以至于不能完全交由少数专有供应商掌控。企业将越来越希望拥有运行、修改和控制所依赖模型的自由。最终，我认为开源模型将取得胜利，就像开源在计算其他关键层中取得的胜利一样。