Meta 和 Nvidia 本週發布開放權重AI模型，以反擊已搶占企業AI支出6.1%市占的中國對手。
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Meta、Nvidia 發布開源AI模型 抵禦中國對手搶占6.1%市占
Meta 和 Nvidia 本週發布開放權重AI模型，以反擊已搶占企業AI支出6.1%市占的中國競爭對手。
Meta 和 Nvidia 本週回歸開放權重AI模型，這是一項戰略轉向，旨在反擊憑藉低成本模型搶占企業AI支出6.1%市占的中國競爭對手，較一年前的4.5%有所上升。此舉反映出業界日益認識到，隨著企業從大規模投入轉向審視效率，開放權重模型將在普及AI方面發揮更大作用。
General Catalyst 董事總經理 Marc Bhargava 表示：「對於許多正在執行的基礎營運任務，你並不需要最尖端的旗艦模型。因此對這些公司而言，這變成了一個投資回報率的問題。」
Meta 週一發布 Muse Glimmer，並宣布將開放其最先進模型 Muse Spark 1.2 的權重。Nvidia 週二緊隨其後發布 Nemotron 3.5 Lightning，這家晶片巨頭稱其為「真正的開源」，因為它公開了訓練資料集、技術和模型權重。Meta 計畫今年在AI基礎設施上投入高達 1450 億美元，這使其擁有大多數開放權重公司無法比擬的規模優勢。
這些舉動威脅到即將IPO的 OpenAI 和 Anthropic，這兩家公司必須說服投資者，其技術優勢足以證明開發和營運旗艦模型的龐大成本是合理的。Meta 的 1.5 兆美元市值提供了大多數開放權重競爭對手無法複製的運算能力。
中國模型的成本優勢
來自 Moonshot AI、Z.ai 和阿里巴巴通義千問的中國開放權重模型今年席捲了矽谷，其程式碼生成能力幾乎與 Anthropic 和 OpenAI 的最佳模型相當，但成本僅為其零頭。對美國替代方案的市場需求已經在 OpenRouter 等AI開發者平台上顯而易見，Nvidia 的 Nemotron 3 Ultra 在OpenRouter上的排名高於 MiniMax 的 M3 等中國模型，儘管其在效能基準測試上落後於這些模型。
舊金山初創公司 Larridin 的聯合創辦人兼技術長 Ameya Kanitkar 表示：「人們不想使用中國模型，這是他們的預設立場。但中國模型太便宜了，經濟效益驅使他們使用。因此，要在這裡勝出的自然選擇就是美國的開放權重模型。」Larridin 協助企業優化AI採用。
金融科技供應商 Ramp 週三發布的數據顯示，7月份約有6.1%的企業AI支出用於提供開放權重和中國開發模型的平台，高於一年前的4.5%。Ramp 首席經濟學家 Ara Kharazian 表示，這一趨勢尚未侵蝕 OpenAI 和 Anthropic 的支出，但兩家公司的採用速度正在放緩，尤其 ChatGPT 的母公司。
信任與透明度障礙
許多擔憂資料安全和訓練期間吸收偏見的美國企業，對中國模型仍持懷疑態度。在美國平台上運行中國開放權重模型，可以將客戶提示詞保留在雲端內，從而解決資料安全問題，但由於這些模型並非完全開源——企業發布權重但將訓練資料和程式碼保密——不安情緒依然存在。
Box 執行長 Aaron Levie 是上個月公開信的簽署人之一，該信呼籲政策制定者不要對開放權重AI模型施加「過早的限制」。他稱祖克柏對 Muse Spark 1.2 的計畫是一個「非常重要的舉措」，因為它與 Anthropic 和 OpenAI 的頂級基礎模型相抗衡。Levie 表示：「美國將擁有接近前沿水準的開源模型，這是一面非常堅定的旗幟。」
Meta 此前曾透過 Llama 嘗試過這條路線，但 2025 年 4 月發布的 Llama 4 未能讓開發者留下深刻印象。該公司斥資數十億美元重整其AI部門，任命 Scale AI 執行長 Alexandr Wang 為部門負責人。企業AI初創公司 Uniphore 的執行長 Umesh Sachdev 表示，Meta 在從開放權重轉向專有模型時，與第三方開發者之間產生了裂痕。Sachdev 表示：「我的開發團隊在Uniphore的情緒是，他們幾乎感覺被背叛了。」
Forrester 分析師 Charlie Dai 表示，Meta 的最新舉動具有戰略重要性，因為它讓一家主要的美國前沿AI廠商重返開放權重社群。Dai 表示，該公司現在必須證明，除了發布具有競爭力的模型之外，它還能培養一個持久的開發者基礎。
Meta 對開放模型的承諾仍不明確。該公司計畫發布 Muse Spark 1.2 的權重，但並未說明是否會對據報正在開發中的更強大系統 Watermelon 採取同樣做法。這一決定可能顯示 Meta 是在試探水溫，還是正如祖克柏所言，致力於讓「美國開源模型成為全球最佳」。
對投資者而言，開放權重轉向具有直接影響。隨著更便宜的替代方案獲得更多採用，OpenAI 和 Anthropic 在定價權上承受壓力，而 Nvidia 則可望受惠於推論基礎設施需求的增加。Together AI 在 IBM Cloud 上由 Nvidia 驅動的 2.4 億美元 AI 叢集，由於需求強勁，預計將在上市前兩到三個月售罄，首席營收官 Kai Mak 表示。
本文僅供參考，不構成投資建議。
