《中国开放权重 AI 模型如何扩大全球软实力》

导语

一个看似反常的局面正在出现：封闭社会里的中国企业大量发布开放权重模型，而强调开放的美国却主要输出昂贵的闭源模型。Nathan Gardels 结合吴恩达、李开复与 Eric Schmidt 的观点，讨论这种技术路线如何影响知识扩散、价值叙事、软件供应链与国际安全。

正文翻译

1. 开放权重模型正在变成软实力

一个悖论是，像中国这样的封闭社会正在用开源人工智能模型征服世界，而最开放的社会美国却在生产大多是闭源专有模型，这些模型不太适合世界其他地区，而且成本更高。

这是世界领先的人工智能技术专家吴恩达（Andrew Ng）所关心的问题，他应该知道。他在科技兄弟中很少见，他既是谷歌大脑的联合创始人，又是中国最大的科技公司百度的首席科学家，百度占据了总搜索流量的 70%。 OpenAI 的 Sam Altman 和 Anthropic 的 Dario Amodei 都曾为他工作过。

最近，吴恩达在洛杉矶由 Berggruen Institute 的 Studio B 和 Mozilla 基金会主办的好莱坞电影制片人聚会上发表了自己的观点，会上他与著名编剧、视频游戏编剧和小说家 David Goyer（《刀锋》三部曲、《超人大战蝙蝠侠》、《使命召唤：黑色行动》）进行了对话。

“中国做得非常好的一件事是，许多公司都在发布开放权重模型，这意味着它们可以免费发布在互联网上，供任何人使用，包括美国公司，”吴说。

“开放权重模型是指有人在大量数据上训练了人工智能模型，然后你在互联网上发布所有这些称为权重的数字，免费供任何人下载和使用。当有开放权重模型时，我们任何人都可以下载它并让人工智能在自己的笔记本电脑上运行，而不是专有的封闭权重模型，例如 OpenAI、Anthropic 或 Google Gemini 的领先模型。在这些模型上，我们没有人能看到人工智能学到的数字。我们只能向其中一家公司让他们使用这些权重并只向我们展示响应。”

对于吴恩达来说，这是中国公司的“明智之举”，因为开放权重模型迅速提高了公司和生态系统内的知识传播速度。

因此，“过去几年中国在人工智能能力方面一直领先。目前，美国的封闭权重模型领先于中国模型，但中国在开放权重模型方面领先世界。这意味着许多想要开放替代方案的国家正在采用中国模型。”

吴指出，在非洲各国，“中国的 DeepSeek 和其他一些中国模型得到了非常广泛的采用，远远超过美国模型，而美国模型确实已经落后了。”

他指出，这很重要，原因有二。

首先，“我们在好莱坞看到的讲故事是软实力的重要来源。我们想要讲述自由和民主价值观的重要性的故事，还是想要反映其他国家价值观的故事？当有人问人工智能问题时，例如1989年天安门广场发生的事情，他们使用的模型将导致模型给出反映该国家价值观的答案。因此，将你的东西传播出去是软实力影响力的巨大来源。”

其次，“人工智能是我们构建大量软件产品的供应链的关键部分。如果越来越多的公司建立在中国主导的供应链上，这将对美国产生影响。它也会削弱我们改变技术发展方式的能力。”

除此之外，吴恩达认为，最近白宫对外国对 Anthropic 强大的Claude Fable 5模型的访问权限的关闭（后来在审查后取消）“向全世界表明，美国可以实施出口管制并取消对人工智能技术的访问。这加速了世界各地许多国家的首都，他们觉得自己需要确保自己的人工智能供应的紧迫性……导致许多国家开始考虑开放权重模型，因为一旦他们拥有了所有的数据，没有人可以从他们手中夺走它。而且我认为这可能会对美国的软实力产生不幸的影响。”

上周，特朗普总统科学技术顾问委员会联合主席戴维·萨克斯(David Sacks)对中国初创公司 Z.ai最新的前沿GLM 5.2模型敲响了警钟，这强化了吴恩达的观点。他呼应其他人的说法，“我们现在有了一个中国的开放权重模型，它与 OpenAI 和 Anthropic 目前可用的模型一样好。”

2. 多样性推动开放模型扩散

然而，正是中国开源模式对当地情况的适应性以及成本，才是其竞争优势。

我曾经问台湾顶尖计算机科学家李开复，中国的审查制度是否会扭曲其庞大的语言模型，使其无法准确反映现实。

他告诉我，在实践中，世界各地的大语言模型（LLM）都将带有文化政治价值观的印记，而不仅仅是在中国。 “具有不同价值观的不同文化区域会审查不同的事情。虽然中国政府可能会审查对党的任何批评，但在西方，对有关种族和性别的敏感言论存在一种文化驱动的审查制度。在伊斯兰世界，会对亵渎先知穆罕默德的内容进行审查。每个人都会根据自己的敏感性在其大语言模型（LLM）算法中调整可接受或不可接受的内容。”

简而言之，正是多样性推动了中国开源模式的传播。

3. 扩散必须伴随透明度

与所有技术一样，人工智能具有双重用途，并且可能被滥用。没有把关人的人工智能世界的另一面是，它为专制国家、恐怖分子网络、商业诈骗者和欺诈者等不良行为者创造了机会。

“我更关心开源的扩散，”谷歌前首席执行官埃里克·施密特告诉NOEMA。 “我确信中国人同样担心它会被滥用来对付他们的政府以及我们的政府。

“我们首先需要通过我们所谓的‘人类反馈强化学习’（RLHF）来确保开源模型是安全的，并进行微调，这样这些护栏就不会被邪恶的人‘撤回’。开源模型一旦变得安全，就很难让它们变得不安全。”

就像冷战初期西方和苏联之间的核武器建设一样，今天很难想象中国和美国会同意遏制彼此的人工智能潜力。然而，新的代码战竞争越激烈，就越需要一些共同商定的游戏规则来解决安全问题。

“我认为双方都应该达成一致的一件事是，”施密特提出，“这是一个简单的要求，如果你要对人工智能领域全新的东西进行训练，你必须告诉对方你正在这样做。换句话说，这是一个不搞突然袭击的提前告知规则。”

正如冷战末期一样，核武库规模迅速扩大，一旦使用就会威胁到地球的生存，相互能力的透明度是阻止超级大国进一步扩散并自信地在超级大国之间建立威慑平衡的关键第一步。

全球人工智能竞赛势均力敌。此时此刻——当各方都能看到采用共同护栏的共同利益时——才是采取行动的最有利时机。

（部分小标题为编者所加）

思想框架

文章先用吴恩达的定义说明开放权重为何便于下载、本地部署和生态扩散，再从文化叙事与软件供应链两条线解释软实力效应；接着借李开复的观点指出所有模型都会携带文化政治价值，本地适配反而促进多样化扩散；最后转向双用途风险，以 RLHF、不可轻易移除的护栏和中美“提前告知”规则为例，主张在竞争尚势均力敌时建立透明度。