最早,OpenAI以「开源」起家,GPT-2甚至还曾完全开放权重。但随后OpenAI就彻底转向闭源,并在基于GPT-3.5打造ChatGPT后迅速以API和订阅制建立起商业模式。
OpenAI转变的核心逻辑在于,训练大模型需要极高的算力成本,闭源可以确保盈利,避免开源导致的「免费竞争」。而通过API形式提供AI服务,而不开放底层权重,防止竞品复制其技术。
图/OpenAI
更重要的是,通过掌控用户交互数据,持续迭代GPT模型和ChatGPT,并维持市场领先地位。但OpenAI,终究还是忽略了开源的魔力以及最核心的技术创新。
如果回顾计算机技术史,实际上我们不难发现,开源未必会在早期占据最有利的位置,但往往就像滚雪球一般:
越滚越大,最终势不可挡。
2008年,Google决定对Android采取开源+商业化的策略,这一决定彻底改变了移动操作系统格局。当时的iOS是封闭的,而Android通过开源吸引了三星、华为以及小米等全球硬件厂商的支持,迅速超越iOS,成为全球市场占有率最高的移动系统。
Chromium也是如此,尽管它最初只是一个开源浏览器引擎,但最终几乎吞噬了整个浏览器市场,就连微软的Edge都不得不基于Chromium内核重建。
今天AI领域在经历同样的变革。
闭源AI依然能赚到钱,但随着DeepSeek带来的冲击,市场已经开始倾向于开源大模型的路线。一个核心在于,开源不仅降低了AI技术门槛,也给所有开发者和企业带来了更多自由度——API接入、云端调用、本地部署,甚至是基于不同需求和数据进行重新训练。
而这种自由,正是OpenAI体系下难以提供的。
还是 2 月 18 日,DeepSeek 在 X 平台上发布了一篇技术论文,主要内容是提出一种名为 NSA(Natively Sparse Attention,原生稀疏注意力)的新型注意力机制。核心是通过对硬件的友好与端到端训练,取得推理、训练速度和任务表现的综合平衡:
1月15日,MiniMax发布了新一代01系列模型,并将其开源。该系列包括基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01
2025-01-15 16:15:38MiniMax发布新一代开源模型吉利与阶跃星辰合作研发的两款多模态大模型已正式开源。这两款模型分别是开源视频生成模型Step-Video-T2V和业内首款产品级开源语音交互大模型Step-Audio
2025-02-19 08:09:19DeepSeek后又一大模型向全球开源微信最近推出了一项重要更新,上线了“AI搜索”功能,并开始灰度测试DeepSeek-R1模型提供的“深度思考”服务
2025-02-17 07:50:40MaaS模型即服务将要被颠覆了吗