参考消息网11月28日报道 美国《财富》杂志网站11月25日发表题为《在美国和欧洲以外，中国开源人工智能模型的发展势头显而易见》的文章，作者为该杂志人工智能版块编辑杰里米·卡恩。文章摘编如下：

上周，我参加了在马来西亚吉隆坡举办的《财富》创新论坛，主持了多场围绕人工智能(AI)及其影响的小组讨论。此次吉隆坡之行带给我的感悟之一是，我更加深刻地意识到欧美地区以外的企业渴望基于开源AI模型进行研发，并且青睐中国的开源AI模型。

开源模型有多项优势

几周前，我的同事贝娅·诺兰曾在本刊发表的文章中简要提及这一现象，但在东南亚实地考察后，我才真正领悟这一点：尽管美国拥有最先进的人工智能模型，但极有可能在人工智能竞赛中落败。正如新加坡祥峰投资控股公司东南亚及印度区域执行董事陈逸邦(音)在小组讨论上所言，其根源在于美国人工智能企业“追求完美”，而中国人工智能企业“追求普及”。

我们有时会听到美国高管(例如爱彼迎首席执行官布莱恩·切斯基)表示他们青睐中国开源人工智能模型，因为这些模型性能足够出色，价格也非常实惠。但至少目前来看，这种态度仍不多见。我接触的许多欧美高管表示，他们更倾向于开放人工智能研究中心(OpenAI)、Anthropic公司或谷歌等公司专有模型的性能优势。

这种观点与我在亚洲接触的高管们的看法截然不同。在这里，人们更关注如何控制数据和成本。就这些指标而言，开源模型往往更胜一筹。中国领先的人工智能云托管服务商硅基流动的联合创始人兼首席执行官袁进辉表示，该公司开发了多种技术，能更经济高效地运行开源模型，这意味着使用开源模型完成任务的成本远低于采用专有人工智能模型。此外，他还表示，多数客户发现：如果针对特定应用场景，利用自有数据对开源模型进行微调，其性能表现能超越专有模型并完全避免敏感数据或商业机密泄露的风险。

祥峰投资控股公司的陈逸邦也强调了这一点。他提醒说，虽然专有模型供应商也会为企业提供基于自有数据的微调服务，通常还会承诺不将这些数据用于更广泛的训练，但“你永远不知道幕后发生了什么”。

使用专有模型也意味着放弃控制关键成本。他表示，他会告诫向他咨询的初创企业：如果他们正在开发一款对其竞争优势或核心产品至关重要的应用程序，就应该基于开源技术开发。他说：“如果初创企业开发的是人工智能原生应用，并将其作为核心服务销售，那么必须牢牢掌控技术栈，而实现这种掌控的最佳途径就是使用开源技术。”

新加坡金融服务人工智能应用开发商Dyna.AI的首席执行官辛西娅·西安塔也表示，她认为一些中国开源模型在本地语言处理方面表现更佳。

但如何评价开源人工智能安全性较低的观点呢？金融科技公司Silverlake Axis首席执行官卡桑德拉·戈赫指出，模型需在系统内获得安全保障。她强调，无论底层模型是专有还是开源，都适用这一原则。

“桥梁力量”选择受关注

这场对话让我深切意识到，正在加速拓展全球版图的OpenAI与Anthropic可能面临阻力，尤其在东南亚、中东、北非和拉丁美洲的中等收入国家。这进一步印证了美国急需在Meta之外构建更强大的开源人工智能生态系统。迄今为止，Meta仍是美国在开源前沿模型领域唯一的重量级企业。IBM虽拥有部分开源基础模型，但其性能远不及OpenAI和Anthropic的领先模型。

此次亚洲之行带来的启示远不止于此。该地区建设人工智能基础设施的蓝图同样十分吸引人。尤其是，马来西亚柔佛州正努力将自身打造为数据中心枢纽，不仅服务新加坡，更辐射整个东南亚。与印度尼西亚共享数据中心容量的洽谈已启动。

柔佛州计划未来数年启动的数据中心项目，将消耗该州目前几乎全部发电能力。该州乃至整个马来西亚都计划，到2030年通过燃气发电厂和大型太阳能发电厂大幅增加发电量。

在中美围绕人工智能技术日益激烈的地缘政治竞争中，区域参与者将如何选择已成为热门话题。许多国家似乎急于寻找一条既能利用两大超级大国技术，又无需选边站队或沦为“附庸”的道路。但他们能否在这条钢丝上行走自如，仍是悬而未决的重大问题。

本周早些时候，来自米拉-魁北克人工智能研究所(由人工智能“教父”、图灵奖得主约舒亚·本乔创立)、牛津-马丁人工智能治理计划以及欧洲、东亚和南亚多家机构的30位政策专家联名发表白皮书，呼吁他们称之为“桥梁力量”的中等收入国家联合开发并共享人工智能能力和模型，从而在一定程度上摆脱对中美人工智能技术的依赖。

然而，这种人工智能领域的不结盟运动能否在外交和商业层面实现，目前仍高度不确定。但可以肯定的是，这些桥梁国家的政界人士一定会认真考虑这一构想。（编译/刘白云）