黄仁勋为什么着急推动开放权重倡议？先把事情说清楚。一个从来不发推的人，突然发了人生第一条推。7月24日，黄仁勋在X上发了一个帖子。最有意思的地方不只是内容，而是这是他人生第一条X。他以前不是不发，而是原来根本没有账号。过去我们在X上看到的各种英伟达消息，都是由英伟达官方账号发布的。一个世界市值最高公司的CEO兼创始人从来不发X，这件事多少有些特别。当然，他跟每天长在X上的马斯克没法比。
黄仁勋这条帖子的阅读量直接冲到1,100多万。按照X平台的付费标准，他已经可以获得收入了，但这点收入对黄仁勋来说应该不算什么。他发的是一封公开信，题目叫《开放权重与美国的AI领导力》。帖子里写了一句话：“开放模型强化安全和网络安全，加速创新与扩散，并且使主权成为可能。”他一直在强调“主权”。
事情随后开始滚雪球。第一批有25家签署，第二天，也就是7月25日，直接翻到50家，OpenAI和谷歌都进去了，现在是77家。不过这个数字还在不断增加，等大家看到视频时可能又涨了，我们暂时以77家为限来讲这个故事。
开放权重不等于完整开源
在讲开放权重倡议书之前，首先要明确几个概念：什么是开放权重，什么是开源，什么是开放软件。这是三个不同的东西。与它们形成鲜明对比的是闭源API，也就是我们现在习惯使用的OpenAI、Anthropic、谷歌Gemini、xAI的Grok和Meta的Muse Spark。这些都属于闭源API，部署在各自公司的服务器上，权重在人家手里，价格、访问权限以及什么时候停机，都是人家说了算，使用者没有任何话语权。
有时停机也不是故意的。比如前两天OpenAI的认证服务器挂了，全世界的人，或者说很大一部分人，都无法登录，好像隔了几个小时才恢复。对我来说，这倒是一件比较欢乐的事：那天我刚好把自己的Codex额度用到100%，一点都不剩，第二天一觉醒来额度又被重置了，我还挺开心。
第二个概念是开放权重，也就是这次公开信的主题，英文叫open weights。它保证模型参数可以下载、检查和修改，也可以在自己的基础设施上运行，但训练代码通常不给，训练数据说明通常也不给，许可证还可能带有一定限制。使用开源软件不等于免费，开源软件是一套完整的商业模式，里面有许可证，使用者必须遵守。开放权重模型的许可证通常是在开源许可证上修改而来，比如限制用户数量或部署规模，部署量太大以后可能就要付费。
第三个概念才是完整的开源AI。按照开源促进会，也就是OSI的定义，完整开源除了提供权重，还要提供修改系统所需要的训练代码、数据信息，以及使用、研究、修改和再分发的权利。OSI说得很清楚，只开放权重不足以构成完整的开源AI。
还有一个概念叫开放软件，可以理解为在开源软件后面再进一步。开源软件仍属于商业模式，到了开放软件那一层，更像是宗教信仰。开源软件可以挣钱，开放软件则追求完全免费。我们这里不展开讨论。
这一次77家签署的，就是开放权重，不是开放软件，也不是完整的开源AI，更不是把自己的一切都开放。我之所以花时间掰扯这些概念，是因为如果把它简单归结为“开源派对闭源派”，就看不见这次真正争夺的东西。争夺的其实是模型的控制权和分发权：谁能够决定一个模型能不能被下载、能不能自行部署、能不能被拿去做别的东西，这才是核心。倡议并不要求拿到模型的人能够从头重新把模型做出来，那已经是完整开源AI的范畴了。
谁签了，谁没有签
谁签了、谁没签，有时比签了什么更重要。就像一个领导生病了，来探望的人一个个记下来。有人问领导记得住吗？领导说，来的人记不住，但谁没来，我能记住。这里大概也是同样的道理。
先看芯片企业。AMD和英伟达来了，其他企业却没来，英特尔、博通、高通和Arm都没有出现。这里没有任何情怀，全部是生意和利益，这句话一定要记住。英特尔没来其实挺奇怪，我估计可能是它的算力芯片份额太小，所以不掺和这件事。
模型厂商来了一些。除了Anthropic，事实上中国以外的大部分主流模型厂商都来了，中国模型厂商一个都没来。估计我们也想去签，但人家不要咱们，这个阵营就是这么泾渭分明。Meta、Mistral、Cohere、OpenAI、谷歌和微软都在其中。谷歌一开始不在，后来CEO皮查伊专门发了一条X，说很高兴能够代表谷歌支持这件事，谷歌长期从开源中受益，也是开源的重要贡献者，并一直通过Gemma系列提供开放权重模型。他还专门艾特了Google DeepMind和DeepMind的CEO哈萨比斯，意思就像是：你们看，我已经表态了，赶快去签字。
OpenAI也签了，这件事稍微有点奇怪，后面再讲。马斯克第一天表示支持，但名单上当时并没有xAI。到75家名单时，它已经进去了，不过出现的名字是SpaceX，不是xAI，也不是SpaceXAI。因为xAI和SpaceX已经完成整合，现在正式名称应该叫SpaceXAI。估计是SpaceX的人想欺负一下xAI的人，专门不把AI写上，这件事也挺有意思。日本的Sakana AI也在名单里。所以，在中国以外的AI厂商里，基本上都去签字了，唯一没签的是Anthropic。
剩下的签署者包括算力厂商、推理平台、云厂商、开发工具企业、软件企业、网络安全企业、行业客户、一批投资机构，以及原本就做开源AI模型服务体系的企业和组织，比如Hugging Face、Ollama和LM Studio。专门做开源的Linux基金会也在其中，A16Z和孵化器YC也在。
这里有一个特别关键的结构性判断：这77家里，真正直接训练、研究或者评测模型的，大概只占三成；剩下七成，是模型扩散之后能够挣钱，或者能因此获得议价权的产业参与者。所以这不是一支理想主义队伍，而是一个利益联盟。它最稳定的共同利益，不是“所有东西都要开源”，而是“不要把可下载模型这一整套商业形式一刀切掉”，因为现在美国政府准备切这条路。
谁没有来？除了Anthropic，亚马逊、甲骨文也没有来，还有刚才提到的博通和英特尔。这些都是大家原本可能认为应该出现在名单里的公司。
亚马逊没来的原因很简单，它把赌注押在Anthropic上，Anthropic怎么说，它就怎么做。谷歌虽然也是Anthropic的大股东，但谷歌毕竟有自己长期经营的人设，需要继续沿着开源和开放权重这条路走，不能因为支持了Anthropic，就把自己的人设丢掉。至于甲骨文，它押注的是OpenAI。虽然OpenAI签了字，但甲骨文与OpenAI合作的部分，一定是OpenAI不开放的那一部分，所以甲骨文也没来。
Anthropic为何缺席
Anthropic没有签其实比较好理解，这与它一贯的表达一致。这次Anthropic官方没有表态，达里奥·阿莫迪也没有出来说什么，只是单纯没有签字。达里奥·阿莫迪一直强调，能力很强的模型一旦开放权重，就再也收不回来了，这叫覆水难收。权重放出去以后，别人可以对模型做后训练或强化学习，原开发者再也无法控制这个模型后面会干什么。
比如Kimi K3这样的模型，本身能力非常强，但仍然设有一定的安全边界和限制。别人却可以拿这个模型去破解、解除限制，这时Kimi已经拿它没有办法了。坏人、恐怖分子或者其他我们不希望看到的人，手里就可能获得非常强力的工具。这一直是达里奥·阿莫迪的观点。这也让我想起Steam：任何游戏只要上了Steam，里面的角色最后穿什么衣服，就不完全由游戏公司控制了。
达里奥·阿莫迪这次没有发出新声音，但Anthropic仍然有人出来说话。一位名叫朱利安·施里特维泽的研究员出来阴阳怪气了一番。这个人来头不小，原来是AlphaGo、AlphaZero和MuZero这一系列项目的开发者，显然是从谷歌来的。7月25日，他在自己的X账号上连续发了两条。第一条说：“我太高兴了，黄仁勋现在也是开源信徒了，期待CUDA和GPU驱动开源发布。”第二条说：“纳德拉也站出来支持开源了，等不及看到Windows和Office开源了。”纳德拉是微软CEO。
这种阴阳怪气和反讽，我认为与倡议书本身关系不大。出来讽刺的人，可能更像开放软件或开源软件的宗教信仰者。他看到一些人打着开放权重的牌子，借开源软件的旗号站在道德制高点上，实际上却在做生意、追求商业利益，所以心里不服，出来讽刺一下，大概就是这么回事。
公开信的四项核心主张
回到公开信本身，它的核心主张可以归纳为四条。
给合法蒸馏留出空间
第一，要给合法蒸馏留出空间。信里说得很明确，蒸馏就是用一个模型的输出帮助训练另一个模型，这是一种被广泛使用的技术，可用于模型改进、评估和验证，也是从既有技术中学习、在其基础上构建和改进的长期传统的一部分。相对而言，用非法手段从闭源模型中提取价值是另一回事，应该通过有针对性的法律和商业框架处理，而不是一刀切地限制或封死整个技术路径。
但到底什么是合法蒸馏，这条边界在信中很模糊。这个模糊也不难理解，因为一旦写清楚，联盟内部可能首先就会吵起来，字也就签不上了。不同公司对这一点的要求不同，每家的用户使用手册都有自己的规定：达到什么情况算蒸馏，什么情况算正常使用，各家定义并不一致，而且通常也比较模糊。
鼓励美国自己的开放权重模型
第二，要鼓励美国自己的开放权重模型。信中的原话是，美国的AI领导力不应该由某一个前沿模型来判定，而应该看美国有没有建成一个强大的、能够扩散到每个行业的开放生态。它建议政策制定者扩大初创企业和研究者获得算力的机会，投资共享训练资产，包括数据集、工具和评测框架，并保持前沿模型的多元性。
承认风险，但反对禁令
第三，它承认开放权重有风险，但反对用禁令应对风险。信里没有回避这个问题，明确写道，权重一旦发布就超出了原开发者的控制，被修改过的版本很难追踪或撤回。但接下来它又说，正确的应对不是禁止开放权重。理由是网络安全：当攻击者在使用先进AI时，防御方也必须拿到能力相当的模型，才能检测、模拟和响应新出现的威胁。
这里指的应该是前一段时间GPT-6攻击Hugging Face的事情。先进模型上去攻击，结果OpenAI的GPT和Anthropic的Claude都拒绝服务，最后Hugging Face在自己的服务器上部署了GLM 5.2，才把事情搞定。
避免过早限制开放模型
第四，不要因为开源模型可能存在问题，政府就直接把这条路封死。信里使用的措辞是，避免对开源模型施加过早的限制。当然，有一点它没有说：现在这种巨大的开源模型只来自一个地方，这个地方就是天朝上国，恰好与美国不对付。而且现在真正发布开源大模型的公司，没有任何一家在这封信上签字。这个倡议大概率不会有什么结果。
顺便说一句，这封信开头有一个很有意思的历史类比。它说，1980年代早期的开源软件先驱挑战了当时的主流观念，也就是“软件只有在公司牢牢控制代码时才能进步”。后来，开源软件支撑起大半个互联网，也支撑了美国军方和联邦机构的关键系统。美国现在在AI上面临类似选择：到底走开源还是闭源？要记住这个1980年代的类比，后面要专门讲一个Borland的故事，这是我亲身经历的，可以拿来对照。
中国开放模型会领先吗
那么，黄仁勋到底在着什么急，为什么着急忙慌地推动这样一份倡议书？这里分两部分讲：第一，中国是不是要领先了；第二，黄仁勋近期和远期的焦虑到底是什么。
中国做了这么多大型开源模型，是不是要领先了？马斯克在7月23日接受《经济学人》采访时说，美国可以立法禁止美国公司使用中国模型，但美国阻止不了世界其他地区使用这些模型。他认为，中国有相当大的机会成为全球AI领导者，理由是中国的电力规模、工业基础和技术人才。当然，这只是他的预测。
黄仁勋在7月22日接受Axios采访时说，中国的开放模型非常优秀，美国企业应该被允许使用它们。市场把Kimi、DeepSeek这些低价开放模型误读成硬件需求的利空。但他同时又说，不存在中国把美国公司撞出公路的情况，这种可能性为零。也就是说，中国再强，美国仍然领先。黄仁勋说话还是比马斯克圆滑一些。
最近泄露的梁文锋四小时访谈里也说过类似的话。他认为最后我们还是会胜出，因为AI竞争最终是生产竞争。在人才方面，中国不缺，人才已经多到内卷甚至产能过剩；在电力方面也不缺；芯片和其他产能则会慢慢追上来。所以最终拼生产时，世界工厂必然会胜利。这是他的一套理论。
卖铲子的人最怕什么
接下来谈黄仁勋近期和远期到底在焦虑什么。大家喜欢把黄仁勋比作金矿旁边卖铲子的人，但卖铲子的人最喜欢什么样的金矿？是产很多金子吗？不是。卖铲子的人最喜欢矿工是一盘散沙。因为一盘散沙的矿工会互相比较，会寻找最好的铲子，所有卖铲子的人都在开放环境里竞争。最后大家发现黄仁勋家的铲子最好，就都去买他家的铲子。
但如果情况发生变化，最后只剩两三家大公司统一开矿，黄仁勋站在旁边卖铲子，大公司却可能说：“我不要买你的铲子，我要自己建厂造铲子。我的铲子可能没有你的好，但我可以专门训练矿工，让他们按照我这把铲子的方式挖矿。”这就是黄仁勋现在要面对的问题。
如果大家都使用闭源模型，比如Anthropic、谷歌Gemini或OpenAI的GPT，这三家公司都可以研发自己的芯片，找博通合作。博通也没有签字。TPU实际上就是博通设计、在台积电生产的。OpenAI、它背后的微软以及亚马逊，也都在做类似的事情。这些公司不需要向英伟达和黄仁勋支付品牌溢价，也不需要交专利授权费，完全可以自己把芯片做出来。哪怕没有英伟达的好用，也可以将就使用，只需要训练一下，就能得到更适合自己手型、更适配整个采矿流程的新铲子。这正是黄仁勋讨厌的局面。
如果大家使用开放模型，比如Kimi K3和GLM 5.2，情况就不一样了。开放模型无法专门训练用户按某种固定姿势干活，而且这些模型原本都是在英伟达芯片上训练出来的。算力机构、云厂商和那些建设主权AI的国家，就会开开心心地购买英伟达显卡。这是黄仁勋近期的焦虑。
远期焦虑是中国算力生态
远期焦虑仍然可以用卖铲子的故事解释。现在这些开放大模型都从哪里来？都来自天朝上国。因为禁运问题，中国的大模型都被要求适配本国自己的算力卡，比如华为昇腾950。这就好像来了一群东方矿工，他们确实是散兵游勇，但有一套特殊的挖矿方法。他们不用铲子，而用镐和耙子，而且已经训练得很好，价格便宜，效果也非常棒。大家可以沿用这套镐和耙子的方式继续培训、继续挖矿，那么卖铲子的人就不再占优势，卖镐和耙子的人也能站在旁边竞争。
哪怕镐和耙子没有别人的铲子好，这群人已经适应了这套东西。一旦这些大模型真的在全世界流行，大公司、大工厂决定使用智谱GLM 5.2或Kimi K3，它们也可以选择华为昇腾950部署。部署之后，效果与英伟达大差不差，这才是黄仁勋真正害怕的事情。一旦真走到那一天，他可能就是作茧自缚，真的把自己玩死了。
所以黄仁勋现在一定要出来呼吁：赶快开放权重，美国人也要做一些这样的东西，不能只让中国人做。中国人做出来的模型一定会适配自己的算力卡，到时候CUDA这套生态就捆不住人了。这才是他真正着急的原因。
因此，他的核心建议不是让中国开源模型更顺畅地发展，而是美国必须拥有自己的开放权重模型。这个区别非常重要。一旦美国有了自己的大型开放权重模型，这些模型一定会原生支持英伟达生态和CUDA。从训练到推理的整套流程，开发者围绕它建设的工具链，企业围绕它进行的部署，以及其他国家围绕它建设的主权AI，都离不开英伟达。
美国还有一个优势，就是不缺算力。如果它真的能够组织美国创业公司训练这种大模型，就有可能训练出比中国模型更好的产品，真正把scaling law做起来。现在中国的模型，不要只看2.4T或2.8T的总参数量，它们在每个任务中能够激活的参数量也就是50B，不敢再大，因为再大设备就顶不住。但这个问题在美国不存在，它可以在英伟达B300算力卡上每次激活几百B的参数，可能一下就超过中国的开放模型。
美国开放模型面前的三座大山
这件事能不能成？我的判断是不能，一点戏都没有。
美国确实有一些创业者在尝试，比如签署名单里的AKI AI、Reflection和Nous Research。Nous Research就是做Hermes Agent的公司。它们确实在尝试训练美国自己的开源大模型，但难度非常大，面前有三个重大难题，也就是三座大山。
第一座大山是钱
第一座大山是钱。大模型不是Linux，也不是后面要讲的Eclipse，不是靠一个基金会凑一凑，或者靠几个人凭个人爱好为爱发电就能做出来的。训练大模型必须花真金白银，需要几十亿甚至上百亿美元。
第二座大山是商业模式
第二座大山是商业模式。开源模型早期一定很难赚钱。权重开放以后，开发者想再把钱收回来，难度很大。
第三座大山是数据与路径依赖
第三座大山，也是最讽刺的一座，是美国的AI应用公司更喜欢直接使用中国的开源模型进行后训练和微调，从头训练并不划算。Cursor原来也是这么做的。它们有更简单、更直接的路径，没有必要从零开始。
这几天还有一位叫Ben Thompson的人，在7月20日写了一篇博客，题目叫《谁在害怕中国模型》。文章提出了一个更尖锐的观点：美国开放模型创业公司受到前沿实验室条款限制，反而可能需要去蒸馏中国模型的蒸馏结果。
这是什么意思？这些公司如果从头训练模型，第一关就过不去，而且问题不只在钱，还在数据标注。它们没有数据，而数据标注成本非常高。怎么办？中国模型的玩法，是去蒸馏Anthropic和OpenAI。中国公司在中国，相关美国公司可以写信指责，也可以要求美国政府处理，但它们过不来。美国模型公司就不一样，如果真的敢坐在美国蒸馏Anthropic，律师函分分钟就送到门口。因此，美国公司反而更难做出自己的模型。
所以我的判断是，即使黄仁勋号召了这么多人，得到77家响应，也改变不了这些根本原因。不存在相应商业环境时，非要一群人花很多钱、很多时间，去做一件长期看不到收益的事情，是不可能持续的。
前面反复强调，这些人不是靠信念、信仰或情怀聚在一起的。77家是靠商业利益聚集在一起的，只有把利益说清楚，联盟才可能继续前进。
中国模型具备的三个特殊条件
那么，中国为什么能做出来？中国到底有什么地方比美国强？这里有三个特殊原因，而且这三个条件美国一个都不具备。
第一是人才密度。中国的人才密度是内卷级的，美国不具备。第二是数据蒸馏。中国公司可以蒸馏美国模型，把最昂贵的部分省下来，美国公司却不能这样做。第三是一个封闭、没有外来竞争的市场。因为OpenAI和谷歌禁止中国境内使用其服务，如果一开始没有这种封禁，中国厂商可以随便使用OpenAI、Anthropic和Gemini，中国模型公司可能根本活不下去，早就死了。一定要有“小院高墙”，它们才能把自己的东西做出来。
当这三项条件都不存在时，在一个开放竞争的市场里，美国很难做出自己的开放大模型。就算它想做，估计还是要依赖中国工程师。以美国现在的生态，这件事仍有相当大的难度，或者说不确定性。
Borland与Eclipse的亲历往事
下面讲一个我亲身经历的故事。我原来是Borland大中国区的Evangelist。早期Borland就是那个卖铲子的人，但想收拾它的是IBM。IBM不能让Borland握着Java开发工具这把铲子，因为IBM自己要卖小型机，也要卖Java中间件产品。一件关键开发工具掌握在一个只有几百人、上千人的小公司手里，IBM认为不行。
那怎么办？开源，就像今天黄仁勋做的事情。IBM成立了Eclipse基金会，然后把做主机的厂商拉进来，包括IBM自己、惠普，可能还有Oracle和Sun。Borland自己也傻呵呵地加入了，说大家一起做开源，支持一下。Borland本身算是相对有情怀的公司，加入后还贡献了代码。Eclipse最早期的代码有一半来自Borland。
后来，Eclipse这个产品把Borland干掉了，并在很长一段时间内一统江湖。当时我正在Borland工作。我印象中，JBuilder 2007是第一个基于Eclipse的版本，也就是说，我们原来自己的那套版本不要了，转而在Eclipse基础上修改，最后变成了这样的状态。
为什么Eclipse能成功，而今天黄仁勋想做开放大模型却做不成？黄仁勋当然比当年的IBM更有钱，世界第一市值公司的称号不是白来的，但当年成功还有其他原因。
第一个原因是Eclipse本身花钱较少。做一套软件能花多少钱？几千万美元，少一点可能几百万美元就能做出来。后面还可以快速更新迭代。Eclipse最早的版本奇烂无比，但软件可以一点点改，就像忒修斯之船，一块木板一块木板地替换。最后成功的Eclipse已经完全不是最初那个东西了。
第二个重要原因是Eclipse是一套开放的插件系统。它发布以后，各家厂商都可以在上面改。IBM可以在上面做WebSphere，Borland可以在上面做JBuilder 2007，Oracle和Sun也都可以在上面做自己的东西。每家公司都能使用统一架构，在上面增补一点内容。
但这两个条件在大模型领域都不存在。大模型是一个版本一个版本训练的，每个版本都要从头开始，而且每次都非常昂贵。它最终给出的是一个完整结果，不可能像插件系统一样，从里面去掉一部分，再加一部分上去，这件事做不到。
因此，即使77家公司都去签字了，最后训练出来的模型到底谁来用，仍然是问题。它不像Eclipse，可以先有一个基本框架，大家再往上增加插件。大模型没有这个能力，它就是一个不可拆分的整体。
还有一个关键原因：即使美国公司真的训练出一个大模型，比如做Hermes Agent的那家公司训练成功，它还要与中国这群“卷王”竞争。智谱、Kimi、MiniMax、千问、百度、字节和腾讯，都在等着发布开源模型。这些公司可能在一个月内一人发一个，美国创业公司根本比不了，也卷不过它们。
结论：这是一场商业联盟行动
最后总结一下。黄仁勋这次的动机是商业考量，与情怀无关；所有签字者也都有各自的商业考量，同样没有情怀。
倡议的核心包括三点：给合法蒸馏留出空间和标准；不要把开放模型这条路一棍子打死；美国应该拥有自己的开放权重模型。
响应者虽然众多，但结构非常清楚。77家里只有三成是真正做模型的，剩下七成都是靠模型扩散赚钱，或者借此获得议价权。这是一个标准的利益联盟，不是一份自由软件宣言，这群人没有共同信仰。
我认为最终结果不会发生太大改变。商业环境不支持，资金量级不支持，模型不可分拆的特性不支持；如果与中国工程师比内卷，美国公司也没有胜算。
黄仁勋这一嗓子喊出来，动静很大，得到77家响应，但大概率最终只会给中国开源模型争取到更大的空间，不会产生其他结果。
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