微软英伟达等25家巨头联手支持开源AI模型_IT互联网

1. 对人体有益的蛋白质，在哪些食物里？ #蛋白质 #优质蛋白质 #鸡蛋 #氨基酸 #抖出健康知识宝藏

2. 吴恩达：可能世界上只有我一个人，Sam和Dario都曾在我手下工作过 “有一件事，我几年前绝对猜不到，中国最终会变得在AI创新方式上比美国开放得多。我非常了解美国AI生态系统，因为我创立了Google Brain等等。可能世界上只有我一个人，Sam和Dario都曾在我手下工作过。所以我对他们团队的人都非常熟悉。2022年底ChatGPT发布时，美国遥遥领先于中国。但中国自那以后，打出了一手好牌——押注开源、开放权重生态。中国的团队做研究，并把他们的研究论文免费发布在互联网上，任何人都可以阅读。顺便说一句，很多美国顶尖团队大量阅读中国的研究论文，从中学习并获益。坦率地说，现在美国顶尖团队使用的很多技术，都来自从中国学到的研究创新成果。所以我认为知识共享是双向的。”#科技先锋官##How I AI# AIGC·非著名程序员的微博视频

3. #黄仁勋发文力挺开源模型# 黄仁勋开X账号了第一条就是力挺开源模型∠(｀ω´*) --------------20世纪80年代，早期的开源软件先驱挑战了当时占主导地位的一种观念：只有企业对代码保持严格控制，软件技术才能取得进步。这场运动倡导建立一个透明的生态系统，让世界各地的开发者都能研究、修改和改进软件。如今，开源社区开发的软件支撑着互联网的大部分基础设施，也是全球最大科技公司所使用的众多系统的底层基础；美国军方以及承担科学研究、网络安全和其他关键任务的联邦机构，同样依赖这些系统。开源不仅降低了软件成本，还建立了一个共享的知识基础，一代又一代美国工程师和企业家正是在此基础上构建起本国机构的自主能力。如今，在人工智能领域，美国面临着类似的选择。衡量美国能否保持人工智能领导地位，不能只看某一个前沿人工智能模型，而要看美国能否建立一个强大、开放，并能渗透到各个行业的生态系统。这对于在全美创造创新机会、推动经济繁荣至关重要。为此，需要扩大人工智能的可获得性、鼓励竞争、建立强大的应用层，并让美国人对其所依赖的技术拥有更大的控制权。开放权重模型——即任何人都可以下载、检查、修改，并在自己的基础设施上运行的人工智能模型——是这一基础的重要组成部分，因为它能让先进人工智能变得更加易于获取、便于调整，并得到更广泛的应用。开放权重扩大了人们参与人工智能经济的机会。初创企业、成熟企业、大学和公共机构都可以在先进模型的基础上开展开发，而不必从零开始训练模型，也不必为每一项任务支付前沿模型的高昂费用。开放权重使每个组织都能以适当的成本，为具体工作选择最合适的模型：将前沿规模的能力留给真正的前沿问题，而在其他场景中运行高效、专业化的模型。随着人工智能被用于数十亿项日常任务，正是这种合理配置，才能使人工智能在经济上具备可持续性。美国要赢得人工智能时代，就必须把人工智能融入工厂、医院、农场、课堂以及各类本地中小企业的工作流程之中。开放权重也能加强竞争，而竞争能够确保人工智能带来的收益得到广泛分享，而不是集中在少数人手中。开放权重允许众多组织开发、调整和部署先进模型，因此，它带来的竞争不仅存在于模型开发者之间，还会延伸到云计算、芯片、应用和服务等各个领域。这种竞争能够推动创新、降低成本，并让人工智能的收益更广泛地惠及整个经济。开放权重还能让客户拥有更大的控制权。组织在投资人工智能时，希望确保自己不会被锁定在某一家供应商的平台上，也不会随着时间推移失去自身积累的知识和能力。开放权重模型可以提供这种保障：组织能够控制自己的数据，根据自身需求评估和调整模型，并按照业务要求把模型部署在任何需要的地方。随着组织利用人工智能创造价值，开放权重还使它们能够真正拥有这些价值，包括不断自我改进的模型、专业化能力以及长期积累的知识。这些都将增强美国的自主能力并推动经济繁荣。当然，开放权重确实具有真实而独特的风险。一旦权重被发布，原始开发者就无法再对其加以控制，而且经过修改的版本往往很难追踪，也难以撤回。但应对这种风险的正确方式，并不是禁止开放权重。在网络攻击者利用先进人工智能的世界里，防御者同样需要获得能力相当的模型，以便发现、模拟并应对不断出现的新威胁。开放模型能够扩大防御能力、提高透明度，并使众多团队都能发现和修复漏洞。事实上，开放性可能是实现人工智能安全与保障最重要的路径之一。完全依赖闭源模型并不天然安全：它们可能遭到入侵、被滥用，或者以外部人员无法察觉的方式发生故障。把先进人工智能能力集中在少数闭源模型之中，还会进一步放大这种风险。这样做会造成少数几个单点故障，削弱竞争，并让关键技术掌握在少数供应商手中。相比之下，开放权重模型允许广泛的研究人员和开发者群体检查模型的行为、识别漏洞、制定安全防护措施，并随着时间推移不断改进模型。正如开源软件已经证明，透明有时比隐蔽更加安全；人工智能安全也可能取决于能否让更多人测试并强化社会所依赖的模型。开放性使严格的基准测试与评估、红队测试，以及针对真实且已经得到证实的危害而制定的保护措施成为可能，而不是默认认为闭源系统必然更加安全。一个强大的人工智能生态系统并不会自然而然地出现。政策制定者现在拥有一个采取行动的重要机会。这些行动包括：扩大初创企业和研究人员获取算力的渠道；投资建设共享的训练资源，例如数据集、工具和评估框架；避免过早对开放模型施加限制，以免压制竞争或迫使创新活动转移到海外，从而确保前沿人工智能领域始终保持多元化。这些措施还必须关注如何通过强大的应用层，在整个经济体系中扩大对人工智能的自主使用。

4. 【#25家科技巨头联合发声##25家科技巨头呼吁美国支持AI开源模型#】7月24日，微软、英伟达、IBM、Meta 等 25 家美国科技公司联名签署公开信，呼吁开放权重 AI 模型。该公开信以开源软件运动历史为参照，论述开放权重 AI 模型对美国把握人工智能时代主动权的关键意义。开放权重模型可供各方下载、修改与自主部署，能够降低各类机构运用先进 AI 的门槛、活跃市场竞争，避免 AI 收益被少数企业垄断，同时让使用者掌握技术自主权，摆脱单一厂商绑定。公开信指出，尽管开放权重存在难以管控衍生版本等风险，但封闭模型同样存在安全隐患。开放生态能够动员广大研究者排查漏洞、完善安全防护，是实现人工智能安全的重要路径。文章呼吁政策制定者扶持开源 AI 发展，保障算力与公共研发资源供给，区分合法模型蒸馏技术与非法盗用行为，避免过度管制压制创新。依靠开放权重构建多元、普及的 AI 生态，推动人工智能落地各行各业，才能巩固美国技术优势，广泛共享人工智能发展红利。附译文如下：20 世纪 80 年代，早期开源软件先驱挑战了 " 只有企业严格控制代码，软件才能进步 " 的主流认知。这场运动推动构建一个透明的生态系统，让全球开发者能够研究、修改并改进软件。如今，开源社区开发的软件支撑着互联网的大部分运行，也是全球最大科技公司、美国军方及联邦机构开展科研、网络安全等关键任务所依赖系统的底层基础。开源的意义不止于降低软件成本；它构建了一个共享知识底座，几代美国工程师和企业家在此之上建立了自身的技术主权。美国如今在人工智能领域面临类似抉择。评判我们的 AI 领导力，不应以单一前沿模型为标尺，而要看美国能否构建一个强大、开放的生态系统，并渗透至各行各业。这对于在全国范围内创造创新与繁荣机遇至关重要。它要求扩大 AI 可及性、鼓励竞争、构建强健的应用层，并让美国人对其所依赖的技术拥有更大控制权。开源权重模型 —— 任何人都可下载、检视、修改并在自有基础设施上运行的 AI 模型 —— 是这一基础的重要组成部分，因为它们让先进 AI 更易获取、更具适应性、普及范围更广。开源权重扩大了 AI 经济的参与面。初创企业、成熟企业、大学及公共机构无需从零训练模型，也不必为每项任务支付前沿模型的费用，即可基于先进模型进行开发。开源权重让每个组织都能以合理成本为对应任务匹配合适的模型：前沿规模能力留给真正的前沿问题，其余场景则运行高效的专用模型。当 AI 应用扩展至数十亿日常任务时，这种资源配置原则将是 AI 实现经济可持续性的关键。美国赢得 AI 时代的方式，是将其渗透到工厂、医院、农场、课堂和街边商铺的工作流程中。开源权重还能强化竞争，而竞争是确保 AI 收益广泛共享、而非集中于少数人手中的核心。通过允许多个机构构建、适配和部署先进模型，开源权重不仅在模型开发者之间创造竞争，也在云端芯片、应用和服务层面形成竞争。这种竞争激励创新、压低费用，并将 AI 的收益广泛分布于整个经济体系。开源权重还赋予用户更大控制权。各组织在投资 AI 时，都不希望被单一供应商锁定，也不愿丧失长期积累的知识与能力。开源权重模型提供了这一保障：组织可以掌控自有数据，根据自身需求评估和适配模型，并根据业务要求在任意位置部署。当组织借助 AI 创造价值时，开源权重使其能够通过自改进模型、专用能力和积累的知识拥有这份价值，进而推动美国的技术主权与繁荣。诚然，开源权重存在真实且独特的风险。权重一经发布，便脱离原始开发者的控制，修改后的版本也难以追踪或撤回。但应对这一风险的正确方式并非禁止开源权重。在网络安全攻击者使用先进 AI 的世界里，防御方需要获得同等能力的模型，才能检测、模拟和应对新兴威胁。开源模型拓展了防御能力、提升了透明度，并允许多个团队发现并修复漏洞。事实上，开放性可能是实现 AI 安全与保障的最重要路径之一。单纯依赖闭源模型并非本质安全：它们可能被攻破、滥用，或以外部无法察觉的方式失效。将先进 AI 能力集中于少数闭源模型背后，会加剧这一风险 —— 它造成少量单点故障、削弱竞争，并将关键技术交由少数供应商掌控。相比之下，开源权重模型允许广大研究人员和开发者检视其行为、识别漏洞、制定防护措施并持续改进。正如开源软件证明了 " 透明比隐匿更安全 "，AI 安全或许有赖于让更多人有能力测试和加固社会所依赖的模型。它支持严格的基准测试与评估、红队测试，以及基于真实可证危害的防护措施，而非默认假设闭源系统更安全。强大的 AI 生态并非必然结果。政策制定者拥有重要的行动窗口，包括：扩大初创企业和研究人员的算力获取渠道；投资共享训练资产（数据集、工具、评估框架）；避免对开源模型施加过早限制而扼杀竞争或将创新驱至海外，以此保持前沿领域的多元性。这些措施还需关注如何通过强健的应用层扩大 AI 在整个经济中的自主化应用。在塑造这一生态系统时，政策制定者应谨慎区分合法的模型开发技术与不当挪用行为。蒸馏（利用一个模型的输出来辅助训练或改进另一模型的做法）是模型改进、评估和验证中广泛使用的技术。它延续了学习、借鉴并改进现有技术的悠久传统 —— 这一传统自开源软件运动兴起以来一直推动着创新。相比之下，非法从闭源模型中攫取价值的行为确实值得关注，但这些问题应通过针对性的法律和商业框架解决，而非对 AI 创新中发挥重要作用的技术进行一刀切限制。AI 时代可以是一个繁荣的时代。做出正确选择，开源权重 AI 就能扩大机遇、强化竞争、延续美国技术领导力、降低风险，并确保这一非凡技术的收益在整个经济中广泛共享。这样的未来值得构建，而美国应引领其建设。（IT之家）

5. 25家科技巨头罕见联手 AI路线迎来关键转向对手变队友？英伟达、微软、Meta等25家科技巨头，这次齐刷刷站在了同一边。7月24日，25家美国头部科技公司联名签署公开信，集体力挺开放权重AI模型，也是近年AI领域覆盖产业链最广的一次公开表态。三个核心信号看懂背后影响：✅ 产业共识落地：明确开放权重是健康AI生态的核心支柱，美国AI产业正走到开放路线的关键选择节点✅ 刷新安全逻辑：不回避开源模型的独有风险，但直指封闭模型同样存在被攻破、滥用的隐患；全行业共同排查迭代的开源模式，长期更利于安全体系完善✅ 全链条站队：从AI芯片、大模型厂商到云服务、企业科技巨头，覆盖整条产业链的头部企业联名，不是单一公司的商业诉求，是全行业的共同选择这封公开信释放的信号远不止文字本身，当全产业链头部力量都倒向开放权重，后续开源模型的迭代速度、生态繁荣度都会持续提速，全球AI的竞争格局也将随之调整。你觉得未来AI赛道，开源和闭源哪条路线会成为主流？

6. #黄仁勋发文力挺开源模型#沉寂多年未开通个人社交账号的黄仁勋，入驻X的首条动态直接抛出重磅议题，分享多家科技企业联合签署的开源AI公开信，旗帜鲜明支持开放权重模型，这一举动远不止简单表态，藏着清晰的产业与商业逻辑。当下不少闭源厂商借安全名义呼吁限制开源，可英伟达深知，封闭模型只会形成技术单点垄断，反而放大安全隐患；开源依托海量开发者共同校验，透明化才是AI安全的保障。站在芯片厂商的视角，开源模型会拉动全行业算力需求，开发者自主部署、微调模型，最终都会依托英伟达GPU运行，开放生态反而拓宽硬件基本盘。公开信提出开源、闭源模型需要共存，单一赛道无法支撑美国AI产业长期领先。黄仁勋选择在新账号开篇聊政策，也是向监管层传递诉求：严苛限制开源只会削弱本土创新活力。这场行业博弈证明，开源不是慈善，是驱动算力、创新双向增长的长期产业战略。

7. 刚刚，黄仁勋首次发推：半个硅谷，力挺Kimi K3开源

8. 上周，中国AI公司月之暗面（Moonshot AI）发布了新模型Kimi K3，权重完全开放。权重就是模型训练出来的全部参数，相当于这个AI的“大脑”本体。闭源公司把大脑锁在自家服务器里，按次收费；开放权重则是把大脑整个打包放上网，谁都能下载回去自己跑，想怎么改就怎么改。测评显示，它的性能已经追平美国最顶尖的两款收费模型：OpenAI的GPT-5.6和Anthropic的Claude Fable。然后，大洋彼岸炸了锅。场面很像当初DeepSeek横空出世那次，只是这一回，反应最激烈的声音直接来自OpenAI内部。OpenAI新聘的“战略未来主管”迪安·鲍尔（Dean Ball）在社交平台上发了一篇长文。他承认Kimi K3确实能打，但话锋一转：这样的模型一旦放出去就“无法治理”，他“很惊讶中国政府居然允许把这么好的模型开源”。他还给出了自己的解释：中国实验室之所以开源，只是因为它们落后，知道没几个人愿意为次一等的中国模型付钱。问题是，测评刚说它跟GPT-5.6打平。落后从何谈起，鲍尔没有解释。他的推理还在往远处走。他说开源“天生减速”，会劝退AI基础设施投资，最终通向“完全的AI共产主义”：AI变成由国家提供的公共基础设施，像自来水和马路一样人人可用。在他看来，这是“反乌托邦的地狱图景”。翻译一下：如果人人都能免费用上顶级AI，就没人给OpenAI付钱了。讽刺的是，OpenAI创办时的章程里写着：如果别家先做出通用人工智能，OpenAI将停止自身运营，转而全力协助对方。当年立志让AI造福全人类的公司，如今最担心的事情之一，是AI真的免费惠及了所有人。鲍尔还顺手支了一招。他预计特朗普政府会想封杀中国模型，但其实不用真动手：只要放个风，说中国模型“可能有后门”，真假无所谓，监管风险一起来，受监管的企业自然会主动避开。类似的监管施压可能真在酝酿。美国新闻网站Axios在7月20日报道，特朗普政府考虑过把中国AI实验室列入美国商务部的“实体清单”，没有许可证就不能在美国开展业务；还考虑过签署行政令，让托管中国模型的美国公司为相关风险担责。但特朗普阵营内部先吵了起来。美国前白宫AI与加密货币事务负责人大卫·萨克斯（David Sacks）周末公开开火，他说：“领先的闭源实验室已经在AI模型收入上形成双头垄断，现在想让政府替它们消灭开源竞争对手。”萨克斯自己也谈不上开源理想主义者。他过去没少渲染中国模型的威胁，也长期指责Anthropic搞“监管俘获”，也就是推动严格的安全规则，好把后来的挑战者挡在门外。现在他认定OpenAI在干同样的事。他真正想拆的，可能是美国AI行业本就不多的护栏。据报道，他主导否掉了行业自己都支持的联邦AI立法，还支持阻止各州自行监管。另据《纽约时报》报道，他在近500家与AI相关的公司里持有权益。于是这场争论的画面变成了这样：一边是领着高薪的闭源公司高管，论证免费模型会让AI失控；另一边是持股几百家AI公司的前政府官员，为开源仗义执言。Kimi K3本身反倒没什么可争的。它就在网上放着，谁都可以下载验证。这场围绕它的战争里，唯一开放透明的，可能就是它自己。～～～～～～图源：moonshot信源：Dellinger, AJ. "The Great Freakout Over Open-Source AI Has Begun." Gizmodo, 20 July 2026

9. #中国成为全球AI发展与治理关键力量# 中国的AI发展为全球提供了一个新的路径：开源模型能力无限逼近（现在美国有人说差2-3个月）美方顶尖闭源模型，打破了美方对AGI的垄断。OpenAI的战略负责人这两天出来说了一句话，直接透露了底层真相：开源模型会减少行业资本开支（CapEx）。逻辑很清晰：中国的顶尖开源模型会降低全行业自研基座模型门槛，企业不用再重复大额投入训练算力，闭源API价格内卷毛利坍塌，厂商资本开支投资回报率下滑，大厂主动消减CapEx，资金撤离AI硬件基建，半导体和芯片需求大幅减少，AI企业估值暴跌。上面这个逻辑推演已经预示了未来。OpenAI都急了。美股半导体也绷不住。开源VS闭源模型竞争是国运级别的。

10. 这下热闹了，微软官网公开了一封由包括英伟达、微软、Meta、IBM 、戴尔等等多家科技巨头联合签署的公开信，呼吁美国政府避免对 AI 开源模型实施广泛限制。公开信类写到，公开 AI 模型权重类似于 80-90 年代的开源软件浪潮，能带来定制化、创新加速、通过社区审查提升安全，以及让初创公司、大学和全球开发者更平等地参与。他们认为限制开源AI模型会削弱美国在AI领域的领导地位，可能把创新推向海外，比如中国。这也是因为近期美国政府对前沿 AI 模型发布有一些限制举措，这封信就代表了美国科技巨头们对于政府潜在过度监管的回应。

11. #黄仁勋发文力挺开源模型#为啥他一个卖芯片的老大要站出来力挺开源？说穿了就三点，第一，中国的开源模型真的好用，Kimi，DeepSeek这些现在水平确实顶，好东西凭啥不让人用？第二，开源不是抢生意，是把蛋糕做大，越多的人免费用上AI，就会有越多公司搞AI应用，最后买芯片，建数据中心的需求只会更多，他生意反而更好。第三，别拿安全当借口搞自我圈禁。开源闭源根本不是你死我活，用惯了免费开源的人，最后反而会付费买更高级的闭源服务，两者是互相带流量的关系。

12. #黄仁勋发文力挺开源模型#黄仁勋正式入驻X平台，首条动态就分享公开信表态支持开源AI，这番发言刚好撞上当下行业火热的路线争论。在他看来，AI发展需要各国共同参与，开源模式能够推动创新普及，帮助各个国家搭建自主AI能力。他提出一个很关键的观点：开源与顶尖闭源模型不存在相互取代的关系，二者会一同完善AI生态。不少人还在争论两条路线孰优孰劣，我觉得不用非分出胜负。开源降低技术门槛，闭源冲击性能上限，两者互补共存，才能支撑AI产业长久多元地发展。黄仁勋发文力挺开源模型

13. DeepSeek的低价，不是烧钱补贴，而是一步战略棋。它以MIT协议开源顶级权重，在全球AI市场钉下一个永久“价格锚”——闭源再想定高价，得先问问这个“免费”的机会成本。DeepSeek不靠卖token回本，它要做的是端侧智能的基石，从冰箱到汽车，无处不在。赚的不是现钱，是生态话语权。正如Linux当初搅动服务器世界，DeepSeek正让开源成为AI的新底座，而闭源，注定被锁进高端深水区。#AI创造营##梁文峰称DeepSeek低价很轻松##梁文峰称DeepSeek只有一条主线##科技先锋官# 种斌Marco的微博视频

14. #黄仁勋发文力挺开源模型#老黄终于注册X了，首条动态没整那些虚的，直接甩了一封英伟达联署的公开信，站队开源模型。联署名单里Meta、微软、IBM这些巨头都在，阵仗不小。这事有意思的地方在于，英伟达作为卖铲子的，谁赢都无所谓，但开源生态越繁荣、门槛越低，用AI的人就越多，他的芯片就卖得越好。所以老黄说“世界需要前沿闭源模型，也需要前沿开源模型”，本质上是别吵了，你们尽管打，我全都要。开源不会杀死闭源，就像Linux没干掉Windows。老黄这步棋，既站了立场又卖了芯片，算盘打得叮当响。

15. #黄仁勋发文力挺开源模型#黄仁勋在业内的地位摆在那里，他发文公开力挺开源模型，其实也给开源的AI大模型公司吃了定心丸。真的没必要争论开源模型和闭源模型谁才是最终赢家，因为二者承担的定位本来就不一样。闭源模型集中资源冲击性能天花板，打造顶尖通用能力；开源模型负责普及AI技术，丰富整个产业生态，提升网络安全冗余。不管是企业落地，还是各国发展本土AI，两条路线都不可或缺。单一路线很难撑起完整的AI世界，共生共存、相互促进，才是接下来大模型行业长期的发展格局。

16. #OpenAI称Kimi开源是减速主义#OpenAI 战略未来负责人Dean Ball认可了Kimi K3强大的能力，但也提到，在模型逼近前沿时，需要在开放、商业和风险间重新平衡。什么意思呢？就是说，当强大的开源模型出现时，它会击穿闭源 AI 的商业模式，让企业会失去投入巨额资本训练下一代前沿模型的动力。因为大家都认为已经有免费可用且性能强大的开源模型时，砸钱搞闭源就没有必要了。OpenAI之所以着急，是因为他们主张闭源，Kimi的出现给他们造成了很大的压力，迫使它们不得不思考差异化和应对政策。

17. #黄仁勋X首帖# #黄仁勋发文力挺开源模型#25家科技巨头联名+黄仁勋亲自站台:AI的未来，应该开放、可竞争、人人可用世界需要前沿闭源模型，也需要前沿开源模型——黄仁勋“选对了路，开放权重能扩大机会、加强竞争、拓展科技领导力、降低风险，让红利广泛共享。这个未来值得建设。

18. #中国万亿级开源大模型震惊华尔街##中国大模型实现跨越式提升#这次月之暗面放出的Kimi K3，把2.8万亿参数的模型直接开源，相当于把全球开源模型的桌子又掀了一次。最难得的，是在算力硬件长期受限的前提下跑出这个结果，编程赛道已经摸进了第一梯队，长上下文其实就是诚意了，马斯克那句评价是行业内的正常认可，真正的分量是把万亿级模型的门槛打了下来，开源后全球开发者都能进场迭代，国产大模型不再只是追跑，开始给开源赛道定新标尺了。

19. #黄仁勋发文力挺开源模型#老黄原话其实是说世界需要前沿的封闭模型和前沿的开放模型。不过有一说一，黄老板真社交媒体顶流，点赞量都破百万了。感觉还是Kimi k3的影响力有点大啊，模型发完感觉他们的动作好多。比如说前天晚上流传的Deepseek梁文锋演讲稿，然后今天晚上老黄开通社交账号发了这个协议。也算是一种表态，开源与闭源将长期共存。对于国家和企业，核心的知识产权和智能必须掌握在自己手中，这必须通过定制的开源AI来实现。

20. 这阵容真豪华。。。原来脑残的国会老爷们追着英伟达坑就算了。结果这次 Kimi K3 发布，非人 CEO 忽悠限制开源模型在美国的使用。我骂了两天了。。。而在美国，英伟达，微软，meta，Palantir，YC 等硅谷一堆商人彻底慌了。。。于是汇集到微软旗下出了一个联名请愿。。。内容就是说脑残国会老爷们别被非人给忽悠了，开源 AI 对于加强美国的竞争力非常重要，同时，还能保护国家安全。原文写的词情恳切，从开源的历史开始给国会那帮脑残普及什么是开源，为什么开源模型是有价值的以及风险如何处理。。。我都能感受到写这些的人背后那种快哭出来的无奈。。。黄仁勋真的不容易啊，x 账号从来没用过，把这个请愿信当作自己的第一个帖子给发了。。。而不出意外的，用中国开源模型保护美国企业安全的 Hugging Face 也署名了。。。这封信一出，那么基本坐实了国会的那群嗑药的快乐教育 SB 们在国会的确在考虑在美国限制中国模型的方案了。。。出处就在 MS 官网上挂着：网页链接

21. #黄仁勋发文力挺开源模型#闭源模型对硬件的需求已经已经达到了趋向饱和的状态，并且谷歌、微软、OpenAI等都在自研自己的芯片，降低对英伟达的依赖，这就让英伟达的的市场地位变得十分的微妙。而开源大模型现在面临着算力紧缺的局面，需要庞大数量的算力芯片来维持高速的增长和技术的迭代，这个对于英伟达来说就是一个巨大的蛋糕，英伟达是渴望能够分享到这个蛋糕的。关键一个点就是开源大模型是中国AI企业的主要阵地，中国企业的的供应链虽然现在很薄弱但是潜力无限，英伟达如果不能卡位那么以后就不会再有任何一点机会。

22. 黄仁勋入驻X后，首条动态是支持开源AI模型。在全球AI竞争进入深水区的今天，开源与闭源之争，已经不只是技术路线之争，更是一场生态之争。OpenAI、谷歌等巨头持续探索闭源商业化，而Meta、DeepSeek、Kimi等则不断推动开源模型发展，希望通过开放技术吸引全球开发者，共同完善AI生态。对于英伟达而言，支持开源也符合自身利益。过去几年，英伟达最大的机会来自AI基础设施，而开源模型的发展，会推动更多企业部署AI，进一步扩大对GPU算力的需求。某种程度上，黄仁勋押注的并不是某一个模型，而是整个AI生态。未来的AI竞争，或许不会只有一家赢家，而是谁能连接更多开发者、企业和应用场景，谁就可能掌握下一代AI时代的话语权。#黄仁勋发文力挺开源模型#

23. 信息报爆料称，微软正在评估中国 Kimi K3 大模型，是否可以替代由 ChatGPT 和 Claude 模型，支持的部分 Copilot 功能，它是微软推出的 AI 助手。如果评估成功并部署，微软每年可将 AI 推理成本降低约 6 亿美元。同时微软也在将 Kimi K3 接入自家的 Azure 云平台。

24. 如果美国禁用开源模型，那么对美国市场来说：-> 用户只能用闭源模型，-> 英伟达 GPU 的客户基本只有那几家闭源模型厂商，-> 闭源模型厂商可以通过提高 Token 售价而非采购更多 GPU 增加 Token 供应来增加收入，-> 闭源模型厂商可以逐渐用自己的各种芯片代替 GPU，-> 英伟达等死。这就是为什么黄仁勋这么多年从不发 X 而今天为了防止国会山老爷们信了 OpenAI 们的谗言而破天荒发了这么一条。

25. 微软、英伟达、Meta、IBM等科技巨头，发布联合声明！黄仁勋新开X账号发帖助阵

26. 黄仁勋对AI开放模型和闭源的重要性

27. 开源与闭源AI的史上第一次“正面交锋”？

28. Kimi K3重磅开源！2.8万亿参数重塑全球AI竞争与监管格局

29. 2.8万亿参数的全球最大权重开放模型 Kimi K3 问世，AI 竞技场迎来新拐点

30. 分词快 1000 倍、微软把 agent 模型全开源了

31. 中国AI公司月之暗面（Moonshot AI）发布了新模型Kimi K3，权重完全开放。

32. 14B编排+9B操控，微软这套Agent组合拳打出了72%，OpenAI Operator只有58%

33. Qwen3.8发布，阿里想要争夺大模型时代的“默认底座”。 7月19日，Qwen官方宣布Qwen3.8即将发布并开放权重，总参数量达到2.4T；Qwen3.8-Max-Preview已率先进入Token Plan、Qoder和QoderWork。性能究竟如何，还要等权重、技术报告和独立评测真正落地。但开放权重这个选择，本身已经说明阿里准备怎么打下一阶段的竞争。模型能力的稀缺性正在下降，开发者和应用生态的重要性正在上升。 Qwen3已经把0.6B到235B-A22B等多种尺寸的权重放到Hugging Face、ModelScope等平台，并支持vLLM、SGLang等部署工具。权重公开后，企业可以私有部署、微调、量化，也更容易把业务押在同一套技术栈上。谁先成为开发者熟悉的模型，谁就更容易成为应用默认适配的底座。但2.4T的模型，即使允许下载，多数公司也未必愿意自己建设完整推理系统。模型越开放，围绕它的云算力、托管API、部署优化和开发工具反而越可能形成生意。这也会给闭源模型施加价格压力。当开放模型达到“足够好”，客户购买的不再只是榜单第一，而是可控性、数据边界、迁移成本和每个任务的实际价格。闭源厂商必须用明显领先的能力证明溢价，否则稀缺性会被快速消化。真正值得关注的，是大模型护城河继续从权重转向分发、部署和生态。模型可以开放，开发者关系和应用入口却会越来越贵。 #Qwen3.8即将开放权重##人工智能##大模型##开源生态##阿里云#

34. OpenAI称Kimi开源是减速主义月之暗面发布2.8万亿参数Kimi K3并计划开源权重，OpenAI战略负责人Dean W. Ball发文引发热议。他认可Kimi模型性能顶尖，却将开源定义为“减速主义”，认为开放权重会削弱商业收益、抑制资本持续投入前沿大模型研发。同时其还渲染开源安全风险，建议美方通过监管抬高国内模型使用门槛。此事折射出闭源与开源两条AI发展路线的分歧，业内观点两极，一方认为开源普惠行业，另一方则担忧长期研发投入不足。

35. 微软"叛变"？花130亿投资OpenAI后，竟要用中国开源模型替换GPT！每年省40亿？

36. 中国开源模型正在获得分发优势，真正的竞争刚刚开始。最近国产模型频繁发布，很多国外开发者都认为，美国AI把最强模型锁在云端，中国公司持续开放权重，前者正在输掉竞争。开放权重的优势很现实。开发者无需等待一家公司的产品排期，可以部署在自己的服务器和合规区域，压缩推理成本，针对行业数据做适配。模型一旦进入更多云平台、芯片、终端和软件框架，就会形成分发网络。美国限制先进芯片出口，本想减缓中国训练能力，却也推动中国厂商把模型权重交给全球开发者，让别人的算力替自己完成分发。但开放权重还不是胜利。开源模型的能力仍落后于最强的封闭模型，“开放权重”也不等于完整开源，许可证、训练数据和商业使用边界都会影响生态质量。更关键的是，基础模型正在变成标准化供给。模型越容易替换，利润就越会向上层移动：谁能稳定托管，谁能接入企业数据，谁能满足合规和隐私要求，谁能提供可靠的工具链与售后，谁才可能拿走长期收入。企业购买的往往不是一份权重，而是一套能承担责任的服务。所以，中国模型当前赢得的是分发主动权，也在加速压低基础模型的价格。美国公司仍握有前沿能力的优势。开源可以打开市场，最终决定胜负的，是谁把开放模型变成便宜、可信、可持续的生产力。 #中国开源模型正在获得分发优势##人工智能##大模型##开源生态##科技产业#

37. OpenAI战略负责人谈Kimi：开源权重与监管

38. 中美模型之争：开源VS闭源

39. Kimi K3 登顶 Arena 编程榜：开源权重模型实力不凡

40. 开源 vs 闭源：AI世界的路线之争

41. 微软要把国产大模型 kimi 装进 Copilot

42. 太龌龊了！打不过就耍赖！美国拟封杀中国开源模型，DeepSeek、Kimi在列！——对华AI战火烧到"开源权重"这一层！

43. Claude主动降价让利，不是良心发现！Kimi K3亮剑，撕开开源与闭源AI世纪博弈

44. 开源AI vs 闭源AI：别再只比智商了，真正的选择框架在这里

45. AI大模型，开源真的不如闭源吗？

46. 中国开源AI把价格打下来了，OpenAI为啥急得跳脚？

47. 微软评估Kimi K3接入Copilot！中国大模型首获全球商业“入场券”

48. 开源模型VS闭源模型（中美AI的大国博弈）

49. 开源模型VS闭源模型（中美AI的大国博弈）中美的AI模型领域的博弈，不是比谁的“开源和闭源更强”。真正的格局应该是，美国在守模型能力的天花板，中国在抢技术扩散的话语权。闭源模型像高墙里的重炮，威力猛、体系稳、产品成熟；开源模型像铺出去的铁路，未必每一程都最快，却能把开发者、产业链和生态一起带起来。一个在定义上限，一个在改写格局。我这个图里的 AA分数来自第三方机构 Artificial Analysis 的综合智能指数，它核心会看四件事： Agent执行、编程、科学推理、通用能力。说白了，它测的不是“谁更会聊天”，而是：谁更像一个真的能把活干完的智能体。闭源阵营里，Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 仍然站在能力塔尖；而开源阵营里，Kimi K3、GLM、DeepSeek、MiniMax这些模型的意义，也早已不只是“分数更高了”。它们真正可怕的地方在于：中国的AI公司开始不只会追，还开始在开放生态这张牌桌上，自己制定节奏。最终：谁能把AI变成全球开发者都在用的基础设施，谁才是真正的赢家。#模型##AI技术#

50. 自己闭源割全球韭菜，别人开源搞技术普惠就扣“偷窃”帽子，美国在AI领域的霸权双标，这回算是赤裸裸摆到了台面上。 7月21日美国财长贝森特公开表态，要对中国开源AI模型启动专项审查，一口咬定存在“窃取美国企业知识产权”的问题，甚至放话查实就动用制裁手段。给出的理由也十分牵强，声称在多款中国模型中检测到美国大模型的水印，还把中国开源模型的快速崛起，污名化成靠“对抗性蒸馏”抄袭来的成果，矛头直指近期爆火的Kimi K3等国产开源大模型。这套说辞听着冠冕堂皇，实则根本站不住脚。国产开源模型是把全部技术权重公之于众，全球开发者都能查验拆解，真要是剽窃来的核心技术，谁敢光明正大走开源路线？美国真正慌的从来不是什么知识产权，而是中国选的开源路线，直接撼动了他们闭源垄断的盈利根基。过去美国科技巨头靠芯片壁垒、技术高墙，把大模型做成按次计费、算力计价的暴利生意，躺着收割全球市场。现在中国企业把高性能模型低成本开放给全世界中小企业和开发者，让AI从少数巨头的私产变成普惠产业工具，实打实动了他们的核心蛋糕，美国就立刻掏出知识产权大棒搞技术打压。更讽刺的是，美国自家大模型训练时，同样海量抓取互联网公开数据，从未就版权问题达成全覆盖授权。如今转头就拿规则当武器，本质就是“只许我垄断赚钱，不许你追赶普惠”的科技霸权。靠抹黑和制裁从来护不住技术优势，开源普惠才是AI发展的大势。越是围堵打压，越只会倒逼我们把核心技术攥得更牢。你觉得这套打压手段能挡住国产开源AI的发展吗？ #如何看待全球AI人工智能的竞争# #中美AI新格局# #AI价值之争# #AI垄断之争# #AI标准之争#

51. 中美AI博弈升级：开放权重模型成贸易谈判新焦点

52. 美国为什么急着打压中国开源大模型

53. 美国这次急着封堵中国开源AI，说白了就是被咱们的价格战打疼了。硅谷那边最近风声鹤唳，据我了解几家头部AI公司的内部会都在讨论一个事：中国团队用十分之一的成本做出性能逼近的模型，还直接开源。他们怕的不是眼下丢几个订单，而是整个技术话语权被稀释——当全球开发者都习惯用免费又好用的中国模型时，谁还去买他们一年几百万的闭源系统？我平时用豆包改个合同、写个周报，确实够了。大企业图稳定继续用闭源，这没毛病。但全球几千万中小公司和独立开发者，会怎么选？用脚投票的事。这不就是仿制药和原研药的关系么？原研药砸百亿美金研发，疗效稳副作用小，卖给不差钱的大医院。仿制药效果差点但有性价比，是普通人活下去的希望。两条路本来各走各的，怎么现在原研药厂急得要掀桌子了？是不是因为，他们突然发现自己花大价钱修的护城河，原来这么浅？

54. 开源模型vs闭源模型的安全悖论：OpenAI刚出事Kimi K3就开源了

55. OpenAI 说 Kimi 开源是 "减速主义"——AI 圈吵架背后的科学启示

56. 微软被曝测试Kimi K3取代GPT和Claude在Copilot中运行的工作，每年可以最高节约6亿美元！网友：物美价廉的大模型谁不爱？

57. 开源运动降低AI门槛：应用生态加速繁荣

58. 睿观世界丨AI开源与闭源之争

59. 微软内部文件曝光：部分业务停用GPT和Claude，换上这个中国模型，一年怒省6亿美元

60. 开源权重模型：推理成为新控制点

61. 开源 vs 闭源：AI时代的路线之争

62. 微软开源4B图像模型Mage-Flow/哈佛免费线性代数Python课/Radical Pie 1.8支持LaTeX

63. 继英伟达黄仁勋后，AMD苏姿丰也表态支持开源AI模型

64. 微软开源的 AI 量化平台 Qlib：4.6 万星，把机器学习装进你的交易系统

65. 仅 4B 参数就能在普通消费级 GPU 本地运行、支持单步极速出图 + 原生掩码编辑的微软开源图像生成模型 Mage-Flow，7月23日发布。模型分 Base、RL、Turbo、Edit 四大版本，采用流匹配架构，依靠 RLHF 人类反馈优化画面质感，蒸馏技术大幅压缩推理步数。对比 12B 参数的 FLUX.1，部署门槛更低，无需额外插件即可精准局部修图，兼顾生成速度与画面质量。项目开源完整代码、模型权重与技术报告，适用于电商主图、广告创意、游戏原画、社交配图等各类视觉设计工作流，轻量化优势大幅降低 AI 绘图落地成本。#开源模型#

66. 中国新一代开放权重AI模型引发美国热议

67. 微软开源的"格式翻译官"：把任何文件变成 AI 能读的文字

68. 微软(MSFT.US)加速推进AI自主化自研图像生成模型将取代OpenAI相关技术

69. 开源围剿闭源之势已成国产第一梯队开源模型颠覆闭源商业模式国家超算中心接入和微软Azure全球上架Kimi K3大模型 DeepSeek V4 Pro来袭

70. 薅羊毛！微软4B生图模型开源，消费级显卡免费跑

71. 微软计划用中国Kimi K3算法替换GPT和Claude来节省高达6亿美元

72. AI 开发平台的抽象升级与开放权重模型的全栈竞争

微软英伟达等25家巨头联手支持开源AI模型

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