甘肃泡沫板胶厂家 《思考》Vol.05 英伟达为什么宁愿让DeepSeek变强，也不愿AI被少数公司关起来？

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大好，我是X,INTJ,从事AI法交易；《思考》，AI业内视角，拆解热点背后的趋势与机会。

“业内视角，透过热点，看见未来”

本周大过得好吗？

本周国内AI界火的就是那篇流传很广的梁文锋“四小时投资人会议”整理稿。

梁圣不愧是梁圣，做AI法这么多年，我已经太习惯行业里的人谈壁垒、垄断、赢通吃，所以触动我的，并不是他对AGI的宏大预测，而是那种少见的克制：

公司已经站在全球AI桌上，却仍然愿意承认，不把每道门都锁上，也不拿走所有利润，也可以成功。

商业世界当然不会永远励克制，但当个仍然身处竞争中心的人主动谈论克制，它就不只是种姿态，而是种长远的商业判断：未来值钱的，未是把智能关起来的人，而是让智能流向多地的人。

有趣的是，与此同时，海外AI界发生了件看起来很反常的事，让梁文锋，英伟达，，Meta走到了起。

7月24日路透社报道，英伟达、微软、Meta、IBM等二十多公司公开联名，要求美国政府不要过早限制开放权重模型。

它们当然知道，今天有竞争力的开放模型，并不只来自美国。DeepSeek、Kimi等模型正在用低价格、开放的式进入全球开发者的电脑、服务器和企业系统。

它们也知道，模型旦开放权重，就比闭源API难控制：开发者可以下载、修改、微调和私有部署，监管者也很难再通过关闭个接口，让它从世界上消失。

那么问题来了：

为什么这些美国科技巨头，宁愿承担开放模型继续变强的风险，也不愿AI被少数闭源公司关起来？

答案可能没有“开放、创新、造福人类”那么理想主义。

因为在AI产业里，每公司害怕的东西并不样。

闭源模型公司害怕的是模型失去稀缺；英伟达害怕的是模型停止扩散；微软害怕的是自己永远只能接受少数模型公司的价格；Meta害怕的是下代计入口被别人锁住。

它们表面上在讨论技术路线，真正争夺的却是：

未来所有人使用智能时，究竟要向谁交过路费。

这不是场“开源与安全”的单纯争论

7月24日，英伟达CEO黄仁勋公开支持封致美国立法者的联名信。签署者包括英伟达、微软、Meta、IBM等公司和机构。

这封信的核心要求是：不要以安全为由，对开放模型施加过早、笼统的限制。技术盗窃和违法使用应当由有针对的法律与商业框架处理，而不应该直接封住整个开放生态。

支持者认为，开放模型能够降低企业部署AI的成本，让公司把模型运行在自己的数据中心里，也允许多研究者检查漏洞、开发护措施。反对者则担心，旦能力模型可以自由下载，它可能被用于网络攻击、生物风险、信息等危险用途。

这里还需要区分个经常被混用的概念。

严格来说，许多被媒体称为“开源AI”的模型只是“开放权重”：它们公开训练完成后的参数，允许别人下载和微调，却未公开完整训练数据、训练代码和全过程。因此，本期讨论的并不是所有要素都透明的理想化开源，而是现实的开放权重生态。

安全问题当然存在，但如果这只是场安全争论，简单的联盟应该是：美国公司共同限制开放模型。

现实却不是这样，英伟达、微软和Meta选择反对“刀切”。这说明在国别竞争之外，还存在另条的利益分界线：

你是依靠垄断模型赚钱，还是依靠模型被多人使用赚钱？

看清这点，联盟就不再奇怪。

英伟达支持的不是谁，而是“多模型”

先看英伟达，对英伟达来说，DeepSeek赢还是OpenAI赢，当然会影响客户结构，却未改变它底层的生意。

因为英伟达出售的不是某个模型的答案，而是训练和运行所有模型所需要的计能力。

如果未来只有少数几闭源模型公司，它们集中训练、统提供API，整个行业的模型数量、私有部署需求和下游实验空间都会受到限制。模型公司越集中，采购者越少，议价权也越可能从芯片供应商转向少数客户。

但如果模型权重开放，世界会发生什么？

每云厂商都想托管模型，每大企业都想私有部署，每个国都想拥有“主权AI”，每创业公司都可以微调自己的行业模型。原本只有少数实验室能够参与的竞赛，会扩散成成千上万次训练、理、适配和部署。

论后谁赢甘肃泡沫板胶厂家，这些活动都需要芯片、网络、内存、电力和数据中心。

所以英伟达真正需要的不是个永远获胜的模型，而是个永不结束的模型战争。

对铲子的人来说，重要的不是谁挖到了金子，而是多人相信自己也能下矿。

这也是为什么黄仁勋可以边服务美国强的闭源实验室，边肯定开放模型对产业扩散的价值。

他不是在替某公司站台。他是在保护英伟达大的潜在市场：个任何企业、任何国都可以拥有和运行AI的世界。

微软为什么也不愿模型公司垄断智能

微软的立场有意思，它与OpenAI关系厚，也是闭源模型繁荣的主要受益者之。可微软同时拥有Azure云、企业软件、开发者工具和遍布全球的大客户。

这意味着微软既希望顶闭源模型继续进步，又不能接受自己的云和客户永远被绑定在单模型上。

如果模型层只有少数供应商，微软就要承担三种风险：

，模型API价格居不下，企业AI的毛利被上游拿走；

二，产品迭代和安全策略受制于模型公司；

三，客户担心数据、规和业务机密，不愿把核心工作流交给外部黑箱。

开放模型恰好提供了另条路：客户可以在Azure里部署、微调和管理自己的模型，微软则继续从云计、数据库、安全、身份认证和企业软件中赚钱。

所以微软真正需要的不是“所有模型都开源”，而是模型之间保持竞争，让智能的采购成本下降，让多企业敢于使用AI。

对于云厂商来说，模型越便宜，未意味着生意越小。相反，它可能意味着原本舍不得使用AI的数百万公司开始持续消耗力。

这就像电价下降不会消灭电力产业，而会创造多电器。

Meta要做的，是让竞争对手的核心资产变便宜

Meta的逻辑又不同，Meta的主要利润并不来自出售模型API，而来自广告、社交网络、荐系统、智能眼镜和未来的计入口。

如果下代智能被闭源模型公司控制，Meta每增加个AI，都可能要向别人支付费用，并接受别人的接口、规则和节奏。

但如果水平模型逐渐成为费的公共组件，Meta就可以把竞争移到自己有优势的地：用户、分发、内容、广告、设备和应用场景。

这是种经典的商业策略：把别人的核心产品变成商品，把自己的优势保留为稀缺品。

Google当年支持Android，PVC管道管件粘结胶并不是因为它不想赚钱，而是不愿智能手机操作系统被苹果控制；Meta支持开放模型，也不是因为它放弃商业利益，而是不愿AI时代的入口由另公司收税。

于是我们会发现，英伟达、微软和Meta虽然站在同封联名信上，盘却不同：

英伟达希望多模型消耗多力；

微软希望模型竞争降低成本，扩大云和企业AI需求；

Meta希望模型商品化，把价值留在流量、广告和终端入口；

IBM等企业技术公司，则可以从私有部署、咨询、理与混云中获利。

他们支持开放，不是因为利益消失了，而是因为利益的位置变了。

梁文锋的四小时会议，揭开了另半答案

DeepSeek创始人梁文锋“四小时投资人会议”中有三条判断，与这场开放模型之争形成了非常有意思的呼应。

，他认为，开源并不影响DeepSeek的商业模式，前提是公司追求的是“理利润”，而不是试图拿走百倍的回报。

二，他明确判断，基础模型公司不可能拿走AI产业的大部分利润。

三，在他看来，模型竞争终看三件事：成本、时间和用户体验，其中成本排在。

这三句话连起来，几乎就是开放AI的商业底：

当模型市场足够大时，公司没有要先把所有入口锁住，才有机会赚钱。相反，降低价格、开放权重、让多人使用模型，可能有利于它获得开发者、人才、声誉、反馈和生态位置。

梁文锋还把“克制”描述为种策略：放弃眼前的部分产品、流量和利润甘肃泡沫板胶厂家，把组织资源集中在AGI和下次技术突破上。

我们当然不全盘接受这种理想主义叙事。商业世界终仍然要面对现金流、股东回报、监管和竞争。

但他提出了个重要的问题：

如果AI终可能影响全球经济的巨大部分，模型公司真的需要垄断整个价值链，才能成为伟大的公司吗？

也许恰恰相反。

如果模型公司试图同时控制基础模型、云、应用、入口、数据和用户，它会立刻与所有下游公司成为敌人。而开放模型主动让出部分控制权，反而可以减少敌人，换取广泛的采用。

这也解释了为什么DeepSeek的开源理念，与英伟达、微软、Meta的商业利益会在某个节点相遇。

它们并不是价值观致。

DeepSeek谈的是克制、普惠和提AGI成功概率；英伟达想扩大力需求；微软想降低上游依赖；Meta想阻止竞争对手垄断入口。

但不同动机可以向同个结果：

模型不应该成为AI时代唯的收费站。

《大教堂与集市》：真正的竞争，是谁能组织多人的智慧

这让我想到埃里克·雷蒙德的经典著作《大教堂与集市》。

“大教堂”代表种封闭、集中、由少数在墙内完成的开发式；“集市”则允许大量开发者公开试验、快速迭代、共同发现问题。

书中的判断是：只要有足够多双眼睛，很多问题都会变得容易发现。

闭源前沿模型像大教堂。它需要巨额资本、顶人才和集中管理，能够在短时间里攀登能力上限。

开放模型像集市。它未总能先创造强的基础能力，却能够让模型进入多语言、设备、公司和行业，让数开发者寻找原团队从未想过的用途。

但是，AI时代的“集市”比传统软件复杂得多。

下载权重不等于拥有训练数据；能够微调不等于有能力训练前沿模型；看得见参数，也不等于真正理解模型为何做出某个决定。力和能源仍然度集中，安全风险也不会因为“开放”两个字自动消失。

因此，未来不太可能是集市摧毁大教堂。

可能的结构是：大教堂负责冲击能力上限，集市负责把能力扩散到社会；闭源模型出售前沿、便利的智能服务，开放模型成为企业、国和开发者可以掌控的智能基础设施。

真正决定胜负的，也许不是谁单次发布的模型分数，而是谁能让多人围绕自己的技术创造价值。

预测

预测：世界将形成“闭源智能服务＋开放智能基础设施”两套体系

未来，大多数人日常使用的AI可能仍然来自少数闭源产品，因为它们体验完整、新快速、责任边界清楚。

但政府、大型企业、金融机构、医院、制造业和关键基础设施，不会愿意把全部智能能力托付给个法查看、法迁移、可能随时涨价或停止服务的外部接口。

它们会要求模型可以私有部署、定制、审计和替换。

所以开放权重模型不会只是“便宜版ChatGPT”，而会逐渐像Linux样，成为许多组织看不见却离不开的底层设施。

当AI上升到国能力，开放模型还会获得另层价值：主权。

未来各国争夺的不只是“有没有强模型”，还有“关键系统能否在不依赖外国接口的情况下运行”。

预测二：模型会越来越便宜，利润将向六个位置迁移

梁文锋判断基础模型公司拿不走AI产业的大部分利润，我认为这是本次会议里值得投资者重视的句话。

如果模型能力逐渐接近、价格持续下降，真正稀缺的将不再只是模型本身，而是：

力与能源，谁能以低成本运行模型；

云与部署，谁能把模型稳定接入企业系统；

有数据，谁拥有别人法公开下载的真实行业信息；

安全与理，谁能控制权限、审计行为并承担责任；

工作流与应用，谁能把“会回答”变成“完成任务”；

分发与客户关系，谁能真正进入用户每天使用的入口。

从投资角度看，开放模型越强，未越利空整个AI产业。它可能压缩纯模型层的额租金，同时扩大芯片、网络、存储、电力、理优化、私有部署、网络安全、数据理和垂直应用的总需求。

下轮AI机会，可能不属于会讲“我有个大模型”的公司，而属于能回答下面这个问题的公司：

当模型人人可得，你还拥有谁拿不走的东西？

普通人的新机会：不要再把“会用AI”当成终点

开放模型大的意义，是把原本属于少数巨头的智能能力，下放给小公司、业团队和个人。

这并不意味着普通人都要训练个基础模型。

真正的新机会，是用开放模型解决那些大公司嫌小、通用模型不懂、却真实存在于具体行业里的问题。

例如，把模型接入工厂的质量检测流程、律所的知识库、跨境公司的多语言客服、医院的内部资料检索，或者让模型在本地设备中处理不能上传云端的敏感数据。

过去，创业者需要先获得资本和技术团队，才有资格拥有AI；未来，个懂行业现场的人，可能用较低成本就能组装出自己的智能系统。

因此，值得迁移的向不是背诵多提示词，而是积累四样东西：

真实场景、有数据、工作流理解，以及用户信任。

模型会新，价格会下降，排行榜会变化。只有你对个行业的理解、你能够接触的数据、你与客户之间的关系，才可能在模型商品化以后继续构成壁垒。

开放不是费，而是重新决定谁有资格赚钱

英伟达、微软、Meta替开放模型说话，当然并不意味着科技巨头突然变成了理想主义者。

它恰恰说明，AI产业已经大到没有任何公司愿意让另公司占收费站。

闭源公司希望把智能做成种毛利服务；开放模型希望把智能变成可以被所有人改造的基础设施；芯片公司希望两边都不断消耗力；云厂商希望所有模型都在自己的平台上运行；应用公司则希望模型越来越便宜，把利润留给离用户近的人。

这场战争不会简单地以“开源获胜”或“闭源获胜”结束。

它真正决定的是AI时代的利润如何分配。

而对于普通人和投资者，重要的也不是押中某次模型排名，而是提前看见价值正在向哪里迁移。

当智能本身不再稀缺，真正昂贵的将是让智能进入现实世界的能力。

你认为未来的AI会像互联网——由开放协议支撑、任何人都能参与；还是像今天的手机系统——由少数巨头控制入口？

欢迎在评论区告诉我你的答案。

我是X，这里是《思考》，AI业内视角，透过热点，看见未来，我们下期见。

资料来源：

Reuters：Nvidia,Microsoft and other tech giants back open-source AI models

Elsewhere：Wenfeng Liang:Four-Hour Investor Meeting Transcript

Eric S.Raymond：《The Cathedral and the Bazaar》

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