开源与闭源：AI大模型的双线竞争揭示未来趋势

随着技术的进步，大模型领域正迅速成为焦点。尽管大模型技术在公众眼中仍是初级应用，其商业潜力和应用仍在探索中。但在商业层面，各企业间的竞争激烈到了白热化的程度。这个领域目前的主要争议焦点是：开源还是闭源。

软件领域的开源策略：寻找竞争的新机遇

在短暂的软件科技史中，每一次技术进化都伴随着两种战略选择：先发者的闭源和后来者的开源。比如：Linux推出的时间晚于Windows，尽管Linux在技术领域有其独特地位，但在商业价值方面却难以与Windows相匹敌。Android稍晚于iOS推出，尽管Android成功占据了大部分市场份额，其收益却远远不及iOS。

开源系统的影响力显著增加，然而在商业价值方面仍然不及闭源系统。

目前，虽然大模型领域的商业应用尚处于萌芽阶段，但开源系统已经展现出了强大的势头。为什么会有这样的发展模式呢？首先，前沿技术的研发通常需要巨额的投入。以OpenAI为例，有报道称，仅维持其ChatGPT服务每日运行就需约70万美元。

其次，凭借先发优势和巨资投入，这些企业产品质量在市场占优，尽管随技术演进这优势可能减退，但仍支持其直接收费的市场策略。

软件行业的网格效应使先入市场者往往占据优势。药品领域中，差异化或成本优势可确保市场份额，导致大多数公司更倾向于专利保护，即闭源模式。

然而，软件市场变化迅速，新的创业者和开发人员不断涌现，他们面临学习和维护成本，随时间推移，转换其他软件的成本会逐渐增加。

例如，微信一度在社交应用市场中占据主导地位，使得其他如米聊、易信、飞信等应用难以获得市场份额。

但后来者并不完全没有机会。开源的策略是一个答案。其核心优势是邀请更多的开发者参与，构建一个开放的生态系统，以此来挑战已有的闭源生态。

图片来自《Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond》论文

开源与闭源大模型：共同成长的市场竞争

在现代技术驱动的商业中，开源与闭源大模型的竞合日益明显。开源系统的优势在于影响力的迅速扩散。闭源系统在商业上更为稳固，利润有保障。

安卓系统，与Linux相比，取得了显著的商业成功，这部分归因于其作为后发者的快速响应。

进一步观察大模型领域，后发者的开源进程已呈现抢跑式布局。

这使得我们有理由相信开源大模型在未来可能会取得更卓越的业绩。而开源大模型的成功可能对GPT等闭源模型产生威胁。尽管OpenAI在闭源领域中的先发优势依然坚固，但开源模型的兴起无疑已经对市场格局带来了影响。

不要轻易接受开源社区宣称的“透明性、合作精神、高效的组织模式等”。在商业领域，特别是需要对股东负责任的上市公司，纯粹的无私奉献是不太可能的。

再来看AI领域的三大决定因素：算法、算力和算据。

• 算法：开源模型已从GPT-3中吸取许多经验。但随着GPT-4的封闭性加强，其竞争力是否持续仍需观察。

• 算力：双方实力均匹敌。

• 算据（数据）：原生数据对AI的价值远超存量数据，例如ChatGPT APP的原生数据为其增加了巨大的战略价值。

在开源生态的推动下，新技术如知识蒸馏（通过将大型模型的知识转移到小型模型中，从而快速达到想要的模型质量）使得加入开源领域的门槛被大幅降低，这助长了开源生态的进一步繁荣。

总的来说，双方各有所长，闭源大模型在提高行业标准方面领先，而开源大模型则加速了AI生态的繁荣。这意味着市场仍在不断扩大，预示着“双方都在竞争共同成长。”

大模型开源：基座已定，下一焦点是？

开源模型的出现标志着大模型时代基座斗争接近尾声。尽管OpenAI在闭源模型上占据了优势，但它接下来将面临的挑战是自身技术的进化。从短期看，开源模型由于成本低、使用灵活，对中小型企业来说更具吸引力，对现有市场形势构成冲击。

但从中长期看，开源项目随着其系统的复杂化，也需要更多的人力和资源去维护，这使得OpenAI的市场地位仍有机会回升。

因此，未来的情况可能会有波动，但极大的逆转不太可能发生。

此外，Meta的Llama开源项目目前已在开源生态中占有一席之地。开源后，Llama将有更多的可训练数据，并能迅速进入市场。马克·扎克伯格指出，开发者对开源模型的采纳和改进将有助于Meta在AI模型中取得进展。

开源模型的崛起改变了投资视角，随着开源社区的增长和大模型的降价，企业在开发应用时面临的门槛已被大大降低。这预示着一个新的时代，应用的创新和用户体验将成为行业的新焦点，而不仅仅是技术。