先说结论

华为鸿蒙白嫖开源代码了？事情并没有这么简单。大家先别着急骂华为，这个事情要比大家想象的复杂得多。我尽可能跟大家讲明白。

但首先先说结论：在这件事情上，华为肯定是做错了，而且它会自食其果。

GitHub 项目“存档”意味着什么

最近 GitHub 上突然有一个项目存档了。所谓存档是什么意思？就是一个项目在 GitHub 上开源了，大家可以使用。你在使用的过程中可以提问题，它去不断更新、不断往前走，这是一种状态，这个项目算是活着。

还有一种状态叫删库，就是我把这个项目直接删掉了。还有一种状态，是我从开源改闭源，从一个开放的仓库变成一个私有的仓库，大家看不到了，但是我依然在更新和维护。

存档就是说，这个项目依然是开放的，大家还是可以看到，但是再也没有人维护了，再也不更新了，再也不在里面回答各种问题了，也不允许再提新问题了。这个过程叫存档。

存档的这个项目叫 Avalonia.OpenHarmony。这个项目的开发者叫布布。他在上面写说，这个项目是专门给 Avalonia 做 OpenHarmony 适配的。

做完以后，华为也确实去跟 Avalonia 沟通去了。沟通完以后，本来计划是雇佣他来给华为做维护，能够把这个项目继续做下去。去年就已经谈好了这件事情，他就把这个项目从开源改闭源了。

结果谈到现在，发现没有任何进展。而且这些外包商拿到这个招标文件以后，甚至来找到他说：

你上我这儿上个班，替我把这事干了吧。

他觉得受到了侮辱，所以就直接把这个项目存档了，说你们想用就接着用，但是我再也不管了。他也没有惦记说去找华为维权，因为这个事情很复杂。

先用一个装修故事理解这件事

为了大家能够理解清楚这个事情到底发生了什么，咱们先讲一个故事。

比如说有一种很特殊的建筑材料，假设是铝型材。有一个装修公司说，我们专门给大家设计这种铝型材的房屋装修、门窗，或者其他使用方式。我们专门给大家做设计，然后还把比较常见的一些设计图样都开放了，你们可以直接抄。

你说你自己可以搞定，就抄了我的图样回去用，没毛病。但是你说，我自己搞不定，比如有一些大厂希望让这个最初始的设计方来给他们出设计方案，让我来给他们做一些改造，他们也收钱，可以找我，我给你专门设计，这个事也没毛病。但是你得交钱。

有一些院子长得跟标准的不太一样，比如中式庭院，这种设计用人家开放的图样肯定是套不上的。这个时候就有一些小的设计室说，我们专门给大家做中式庭院的铝型材设计，给你做定制，我也收钱，没毛病。

你说你不想找我，想找最上面那家，也行。你找到他以后，他收了钱，还是得把这活包给我，我去给你干。

这个时候，有一个房地产开发商说，我这儿做了一个中式庭院，而且是做了一大片，我希望找人去给我设计。然后他就找到了最上面这家做铝型材设计的源头企业，说咱们谈一谈。

谈来谈去的过程中，肯定就拿出了一些私下的设计，不是已经开放的设计范围内的，而是我给你拿出一些专门给你定制的设计方案，都已经给你看了。看完了以后，大家就等着签协议。

左等也不来，右等也不来。这个时候突然有几家装修公司找上门了，说你看，我们想装修这样的房子，你照这个图样给我装修去吧。这个人一看，这不是当时我跟那个大房地产商谈设计方案的时候，我给他私下做的方案吗？你怎么把这玩意儿给人看了，还直接把它扔给下面这个装修公司，他们就来找我订东西来了？这不对。

现在大概就是发生了这样的一个事情。

在这个里面，你直接照着最上面那家的装修图样自己改，没毛病。你照着底下这家专门给中式庭院做定制的人，拿他开放的图样去改，也没毛病。但是你不能说，我是一个大的房地产开发商，我去跟你谈合作，谈完以后把人家给你私下设计的这些图样都骗到手了，然后后边的合作不谈了，拿着这些图样直接找亲戚朋友，说你们去给我做吧。这个事就有点过分了。

这就是这一次事情比较形象的一个故事。大家如果实在理解不清楚开源系统是怎么回事，可以按照这个故事的方式去理解。

技术背景：Avalonia、.NET 与 OpenHarmony 适配

我们稍微把技术讲一下。这个项目叫 Avalonia。这是一个什么样的项目？它是把 .NET 的客户端可以平移到 iOS、Linux、安卓的一个项目。

大家要知道，.NET 是微软开发的。微软的这种客户端软件只能在 Windows 上跑。早期，特别是 2010 年左右，我们做了大量政企项目，也就是政府和企业的项目，都是用微软 .NET 做的客户端程序，只能在 Windows 上用。

但是现在出了一个新问题，咱们这叫信创产业，不能用 Windows 了，要用 Linux，要用国产操作系统、国产硬件。大家就说，我们就用 Avalonia，把原来在 Windows 里的程序重新改一改，简单稍微处理一下，就可以在信创系统上用了，就可以在 Linux 系统上用了。这个本身没有什么问题。

下面的问题就来了：Avalonia 并不支持鸿蒙。因为鸿蒙号称全是新的，连 Linux 都不是，是完全自主开发的这样一套系统，那 Avalonia 肯定是不兼容的，就跟咱们上面讲的中式庭院的故事一样。

这个时候，就有一个叫布布的开发者，自己写了一套兼容的适配方案，叫 Avalonia.OpenHarmony。它是写了这样一个系统，可以把这个东西兼容过来。

你直接用也行。但是你说，我不希望直接用，我还是希望找到最上头的源头厂家，咱们直接谈一个合作，也行。可是你谈完合作以后，这个源头厂家也不可能直接从海外派人进来，到国内给你服务。它大概率也是直接雇佣布布，说我们这边签了一个合作协议，你去替我把这个合作协议做完就行了。这样这个事就整个顺下来了。

而且在谈合作的过程中，布布也好，Avalonia 官方也好，还给华为出了一些具体的方案。这些方案是不在开源范围内的，这些东西是保密的。

软通动力为什么会出现在这里

然后过了两天，布布就发现有人找到他了。这个公司应该是软通动力。

软通动力是干嘛的？它是国内一个很大的做系统集成的公司，做了很多政企项目，手里也有很多传统留下来的微软 .NET 框架下的客户端软件。它就需要去做 Avalonia 的整合，整到咱们信创的电脑上去。

原来这种电脑，如果是 Linux，不管是麒麟 Linux 还是什么 Linux，都已经整好了，因为 Avalonia 原来就支持。但是现在华为嘛，人家爱国嘛，我投标投中了，投中以后我用的是鸿蒙的电脑，那你就需要把原来 .NET 的这些软件移植到鸿蒙电脑上来。

这个 Avalonia 官方是不支持的，你就需要使用 Avalonia.OpenHarmony 这个组件才能把它弄过来。

本来你应该谈好了，由华为去购买官方服务，然后官方再把这个服务委托到布布这里，这个事情算是顺理成章做完。但是中间这些事都没做，华为就把自己拿到的非开源部分的代码，或者一些技术要求，直接给软通动力了。

软通动力说，那这好办，我知道谁干这活，我给他发一个招聘启事，你上我这儿上班来，替我把这事干了。布布最后说，那不行，这事干不了。

这里面到底有几个主体

讲到这里，很多人已经绕晕了，因为这里头分很多个主体：

• 第一个主体叫 Avalonia。
• 第二个主体叫布布，这是一个个人开发者，在业余时间开发了 Avalonia.OpenHarmony。
• 第三个主体是华为。
• 第四个主体是软通动力，或者华为下面的其他外包商。

Avalonia 是什么

Avalonia 是一个开发了十几年的项目，专门帮 Mono 项目向 Linux、iOS、安卓这些系统上进行迁移。它是一家公司，大家注意，别老觉得一开源就一定免费。它是收钱的公司。

这家公司有多少人？19 个人，非常小的一家公司。虽然用户很多，几百万人在用它的系统，但是它整个公司的全职员工就 19 个人。这个项目外围的贡献者很多，可能有几百个贡献者。刚才讲的布布，就属于外围贡献者。

这家公司注册在哪？注册在爱沙尼亚。为什么这样的公司会注册在那里？爱沙尼亚的软件很发达吗？不是。爱沙尼亚有一个很特殊的东西，叫数字身份证。很多做远程办公的跨国小企业，喜欢把公司注册在爱沙尼亚。

每一个人去申请一个数字身份证，申请完以后，就可以在爱沙尼亚的数字政府那里注册，说我是爱沙尼亚的电子公民了。但是我们并不能拿着这个数字身份证去爱沙尼亚入境，说我现在要求拿着这身份证入境，这事是不允许的。

但是它允许你拿着这个身份证在爱沙尼亚注册公司。注册公司以后，如果你的公司收入不是很高，爱沙尼亚对于你的管理其实也是比较松懈的。它不需要你在那里租房，也不需要你在那里雇佣本地员工，都不需要。你拿着数字身份证就可以在那里注册公司了。

而且爱沙尼亚的税收对于这些公司也相对比较友好。你挣了钱，只要别分红，这个钱趴在账上，或者去做再投资，都是不用交税的。它是这样一种运作方式。

所以像这种十几个人的公司，注册在爱沙尼亚是非常棒的。Avalonia 这家公司，19 个人大概来自 11 个国家，所有的人都不在爱沙尼亚。

为什么不是英属维京群岛

像我们以前做 VIE 企业的时候，会把企业注册在英属开曼群岛或者英属维京群岛。我们也没去过那地方，那我们是怎么到那儿注册公司的？当地有代理，我们必须通过代理去做所有这些手续。代理收费，而且收得很贵。

但是爱沙尼亚就不用。你只要在网上填表格，就可以申请它的电子身份证，然后拿着电子身份证就可以直接在爱沙尼亚政府注册公司。而且你注册的是欧盟的公司，处理各种收入、处理这些东西都很方便。所以注册爱沙尼亚的公司，要比注册英属维京群岛的公司省事。

那你说，那些做 VIE 的为什么不跑到爱沙尼亚去注册公司？因为爱沙尼亚给股东分红是要扣税的，英属维京群岛这个事是不扣税的。如果你是一个比较大的公司，账目很多，有很多股东，还是去英属维京群岛注册比较划算，交代理费、注册费也还是划算的。

这讲得稍微有点远。

开源公司是怎么挣钱的

Avalonia 这样的公司是怎么挣钱的？既然管它叫公司，它一定要挣钱。它的项目都是开源的，大家可以直接用它的项目，也不用付钱。甚至你拿过来改一改，怎么商业化、怎么收钱都没事。你只需要在你的项目里标注清楚说我用了 Avalonia，这事就可以了，这就已经符合它的要求了。

但是总有一些客户说，我们不行，必须要原厂服务，那它就挣这个钱。还有一些大公司希望有长期支持，后面升级了，或者有一些新的版本，比如原来那个版本在 iOS 某个版本上是可以用的，iOS 升级以后，我希望有最快的补丁给我补上。那你去 Avalonia 订阅这个服务，也是没问题的，交钱就可以了。

还有一些客户希望有官方背书，我这个是 Avalonia 官方支持的，这个也得交钱。还有些客户需要有人为生产环境负责。你既然开源了，拿去用了，出了事也别找我，对吧？有些客户说不行，我这个很重要，我需要有人负责，那你交钱，我来给你处理这个事情，都是可以的。

所以开源这个东西并不是免费的。刚才我们讲装修公司的故事，大家也能看明白：这装修公司确实把一些开放的图样放在那里了，你可以直接抄，没毛病。但是你说，我必须要原厂服务，我必须要你给我做质保，我必须要你给我做长期维护，那你就得交钱。开源公司就是这么挣钱的。

布布、华为和外包商各自的位置

布布是 Avalonia.OpenHarmony 的主要维护者。他不是 Avalonia 公司的固定员工，他是在业余时间维护这样一个项目。按照他自己的说法，本来就是业余兴趣。但是他的贡献不是普通的修 bug，他是做了一个平台适配层。原来 Avalonia 是不支持鸿蒙的，布布做了这样一个适配层。所以他就相当于前面讲的装修故事里，专门给中式园林做定制方案的这个人。

华为就属于这里面的房地产商。我们希望去跟最上面的 Avalonia 谈，你要给我做长期维护，要给我做后续升级，我要有原厂认证。它想去搞这个事情。因为正好是中式园林，这块的维护是由布布来维护的，Avalonia 也说，那咱们谈，我先给你出一点小方案，你看看你这个中式园林上了 Avalonia 以后有多漂亮。

华为说，那我们商量商量。大概就是这么一个过程。布布也说，那我们就等吧，等你商量好了，签了协议，我们就开始给你干了。

这个时候外包公司就来了，比如像软通动力这样的。它就是小包工队、小施工队。实际上软通动力是一家挺大的公司，咱们只是把它放在这个故事里讲。华为拿了人家专门给你做的定制方案，没付钱，就直接把这个定制方案给了下面的软通动力。整个就是这样的一个东西。

正常流程本来应该是什么

这里面稍微有点别扭的是什么？正常的运作方式应该是，华为直接跟 Avalonia 签约，该交钱交钱。交完钱以后，Avalonia 向华为提供官方技术支持、框架上游的兼容、长期维护的承诺。它提供这些东西，一定会在中国把本地的人直接雇佣下来。最后还要落地实施嘛，雇佣完以后去给华为实施。这个是相对比较正常的运作方式。

但是这个事谈了很久。一方面肯定是很贵的，不是说我在国内随便雇个工程师就可以把这事搞定。因为你需要跟一个在爱沙尼亚注册的跨国开源企业谈所有这些服务，成本是很高的。

第二，一个爱沙尼亚的公司去跟华为这样的企业签约，也不是那么容易的。因为华为是一个美国实体清单上的公司，是受制裁的。你跟它签约以后，有可能会受到美国的长臂管辖。

那你说我想躲避这个事情怎么办？也不是躲不开。华为下面有很多实体，还有一些跟华为可能没有直接关系的实体，你是可以把这事做掉的。而且海外的公司也愿意跟你这么合作。华为这么长时间，其实也不是彻底没有海外合作，依然有，还有很多绕的方法。

但是在这个过程中，合规审核以及各种变通，周期是很长的，成本是很高的。所以谈到现在，这个事也没有谈出个结果来。

但是到这里没谈出结果都不是大问题，到这里都算没毛病。结果华为干了一个比较丢人现眼的事情：直接把人家私下里给它的这些设计方案，拿给下面的外包商了，说你们就照这方案去干吧。而这些设计方案的大前提，是你后面要跟人签约合作。这个就比较丢人现眼了。

开源不是免费，华为的问题不在“用了开源”

所以我反复强调，开源不是免费，它的商业模式本身是很复杂的。

开源商业模式的运作方式是什么？

1. 第一，我先开源出来，大家可以用，没毛病。但是我开源的目的不是为了不挣钱，我开源的目的是为了挣钱。一方面，我树立标准。因为开源了，更多人直接用了，这个标准就属于我。以后我指引这个标准向我希望的方向前进，你们得跟着我走。这是开源的第一个目的。
2. 第二，大部分人使用开源是不付钱的，但是还有一些人希望有长期服务，希望有官方认证，那你就还是得给我交钱。所以很多开源公司还是挺挣钱的。

那么华为的问题在哪？

华为的问题不是说你用了开源，用开源本身这事并没问题。你用开源不给钱，也没毛病。你只要在你的 license 里写明白说我用了，就可以了。人家的要求也就是这个。

你用了开源以后，有一些不太适配的地方，你说我自己改，这也没毛病。改完以后，我把这部分也开源出来行不行？其实也行。很多企业也是这么干的，特别是一些自己要维护生态系统的公司。你希望大家都可以把这个系统做得越来越好，更多的人可以在这个系统上用更丰富的资源，这个也挺好的。

但是华为也没干这个活。华为跑去跟人谈合作去了：我们是鸿蒙生态的扛把子，这个东西我说了算，咱们合作以后，我这大有可为。Avalonia 这帮人谈得也挺开心。下面还专门有一个叫布布的人，专门做了 Avalonia.OpenHarmony 这样的系统。我们只管给你做官方背书，技术上也没有特别大的难点，这是一个挺好的事。

我们为了争取你这单子，还给你做了一堆私下的方案，你就照这方案做。结果算是把人诓回来了，诓完以后，它就直接把人家给它的方案交给下面的外包公司了。这就是华为这次干的比较缺德、比较短视的事情。

生态主导者不应该犯这种错误

如果你是一个普通公司，你说我就盖了一套中式合院，也就算了，虽然丢人现眼，但是没关系，下回人家不理你也就完了。但是华为不是这样的一个角色。它是鸿蒙生态的主导者，整个鸿蒙生态里所有这种中式合院都是我盖的，就不应该犯这种低级错误。

你如果是生态主导者，就要去保护关键贡献者。其他人一看，谁给你提供方案，你就直接把人方案拿走自己用了，以后就再也没人理你了。这一次 OpenHarmony 项目直接存档，就算是一个打脸。因为这个开发者在国内，他拿华为也没什么办法，也不惦记再去维权了，就是这事我不干了。后边肯定也不会有其他人愿意干，那只能就这样了。至于 Avalonia 这个公司，估计也没法再跟你谈下去了。

最后结论

开源是一种最新的协作方式，是可以跨国协作的。你像 Avalonia，11 个国家的 19 个人在一起组成了一个公司，全世界更多国家的 300 多个人在里面做贡献，包括这位布布在里面做贡献。

开源需要一个健康的生态。在这个生态里，要让贡献者能够有收益，这个才叫健康的生态。刚才我们也讲了，Avalonia 是一个很小的公司，只有十几个人，但是它依然得是挣钱的。

一个贡献者需要相信，今天我把路跑通了，明天不会被当成免费咨询；我今天做出样板，明天不会被施工队拿着我的方案反过来找我再去咨询，或者来招聘我；我今天为生态做的贡献，明天我至少能够得到署名、尊重、合作机会，甚至是商业回报。

这个是你要给开源开发者的一个承诺。如果你给不了这个承诺，你就没法在这个生态里混下去。这就是这次华为干的事情。

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OpenClaw 创始人 Peter 发推怒怼腾讯抄袭，却又公开盛赞百度，这个反差让不少人觉得“画风不对”。这件事可以分成几段来看：腾讯到底干了什么、腾讯如何狡辩、腾讯后面更恶心的操作，以及百度到底做对了什么，最后再给“养虾人”一些建议。

腾讯到底干了什么

小龙虾之所以强大，核心在于“技能”。只装一个小龙虾本体，能做的事其实很有限，甚至聊天体验可能还不如直接在 ChatGPT 的浏览器对话窗口里用。大家愿意折腾、甚至牺牲隐私和安全去装小龙虾，主要目的就是装各种技能。

因此，一个好的技能商店必不可少：它要帮用户筛选哪些技能安全、哪些有问题。因为如果一个强工具配上“埋了毒”的技能，风险会非常大。

OpenClaw 是开源项目，资源有限。对做网站的人来说，如果没有特别大的流量需求，网站成本可能不高，甚至可以免费支撑；但一旦有大量用户从技能商店下载技能，就会产生真实的带宽费用。OpenClaw 的技能商店叫 ClawHub，并且设置了频率限制（限流），规定一段时间内只能请求多少次。

国内使用小龙虾有个绕不开的问题：墙。很多国外网站访问困难，像 ClawHub 这种还有限流的网站，体验更痛苦。于是腾讯在国内率先“装龙虾”，热度也蹭上去了。作者自己还下载了 QQ bot，把小龙虾接入 QQ 机器人里，确实好用。

但腾讯随后做的事是：二话不说，直接把 ClawHub 全站爬了一遍（当时全站 1 万多个技能，后来可能 2 万多），自己建了个网站叫 SkillHub。更过分的是，腾讯在爬取过程中嫌限流影响速度，还给 Peter 发邮件抱怨官方的限流政策。

这里最关键的不是“爬取”“抄袭”或“抱怨限流”，而是“二话不说”。开源是一种松散协作方式，最重要的基础不是写了什么开源协议，而是礼貌和信任。合作往往不是靠规则和技术条款建立的，而是靠沟通、礼貌与逐步形成的信任。

贡献代码本身也是建立信任的过程：提交、讨论、来回交流，才会慢慢形成合作关系。腾讯不打招呼、不捐款、不贡献代码，上来就把人家网站全扒走，还抱怨限流，这种做法天然会引发维护者强烈反感。

Peter 为什么会骂腾讯？他曾在访谈里说过，OpenClaw 项目是亏钱的，而且亏得厉害：服务器每月成本是五位数美元，大概 1 万到 2 万美金，而且没有收入，就等于每月往里填钱。Peter 作为成功退出过项目的创业者可能不至于“在意钱”，但每月掏一两万美金这件事一定非常“疼”。腾讯的操作等于正好踹在他最痛的地方。

腾讯如何狡辩

第一，腾讯否认抄袭，称自己只是做了一个“镜像站”。镜像站的说法在开源社区并不新鲜：很多境外资源在国内访问慢，会建 Docker、NVM、RVM 等镜像站，大学服务器也经常承担镜像服务，以解决网络稳定性问题。

腾讯的说法是：这是在帮助中国用户克服网络障碍，方便访问技能；每个插件都标明来自 OpenClaw；并且还声称自己是在给官方分担流量——官方只承受了约 1GB 的压力，但腾讯上线首周为用户提供了 180GB 下载流量，90% 以上由腾讯分担，“你应该谢谢我”。同时，针对“没贡献”的指责，腾讯还表示很多员工都是 OpenClaw 贡献者，并在最后补一句愿意以后做更好的赞助商。

但这些说法被认为是“丑恶嘴脸暴露无遗”。镜像站本身没毛病，开源界也鼓励镜像站，可前提是要满足几个关键条件。

镜像站的关键前提

• 必须先打招呼并获得同意：你要准备做镜像站，应该先沟通“能不能做”，而不是不吭声直接干。
• 只能通过协商的接口获取数据，不能靠爬：源站应提供更新机制，有新技能更新时通知镜像站同步，没动的就别重复抓取；同时也能控制哪些内容不希望被同步、哪些涉及特殊许可要处理。直接全站爬取显然不符合镜像站的基本礼仪和机制。
• 不能改名：原来叫 ClawHub，就应该仍然叫 ClawHub，你可以叫“腾讯版 ClawHub”或“QQ.ClawHub”，但不能改成一个新名字 SkillHub。改名、换域名，就已经不是镜像站，而是另起炉灶的“抄袭”。

腾讯这三条一个都没做到，却说自己是镜像站，属于强词夺理。至于“分流”这种辩解，在作者看来更是流氓逻辑：如果有人不打招呼就把腾讯的微信公众号、朋友圈、视频号做个分流站，腾讯会不会跳脚？大概率会追诉到对方倾家荡产。现在腾讯自己不打招呼爬别人网站分流，却说自己有道理，本质是双标。

关于“腾讯员工是贡献者”这点，也被认为站不住脚。可能只是有人做了简单 PR，甚至是否合并都未必；也可能在大公司常见的情况下，紧急招了有贡献经历的人。但无论哪种，都是个人行为，不等同于公司层面的贡献。

真正以公司身份谈合作，开源基金会一定会问“是否赞助、是否会员”，而基层开发者通常没有决策权。更何况，若真贡献过核心代码并建立信任渠道，事情也不至于办得这么难看。

至于“事后愿意赞助”这句，作者认为更无耻：这等于承认之前确实没赞助。事后补钱的姿态也被类比为“出了事再给钱”的逻辑，无法抵消过程中的冒犯。Peter 并不是缺钱到“给钱就跪”的人，腾讯这种做法只是把某些大厂习气暴露得更彻底。

更恶心的还在后面：腾讯除了狡辩，还做了什么

有一个技能也叫 SkillHub，和腾讯网站同名。作者强调：如果在自己家的小龙虾上发现了 SkillHub 这个技能，要马上删除，一分钟都不要等。这个技能是腾讯做的，用途是引导用户使用腾讯的 SkillHub 网站来搜索和下载技能。

问题不只是“墙内体验可能更好”这么简单。作者认为这属于“应用市场绑架”式的流氓手段：通过技能在每一次对话的上下文里注入内容，要求用户转用他们家的应用市场，类似弹窗一样不断出现，劫持注意力、污染干净的提示词上下文，而且极度浪费 Token。作者还将其类比为当年 3Q 大战中的弹窗劫持，认为腾讯“活成了自己最讨厌的样子”。

更重要的是安全担忧：现在只是注入“要不要换 SkillHub”，以后万一注入别的内容呢？因此作者再次强调：发现就立刻删掉。

百度到底做对了什么

作者一向不太看好百度，甚至说过百度在 AI 时代活成笑话。但这次 Peter 在怒怼腾讯之后却给百度点赞，原因主要是“礼貌”和“信任”这套开源协作逻辑，百度这次做到了。

百度先打招呼，表示准备做“度 Claw”（在 OpenClaw 的基础上改了名字），并且先捐钱给基金会。现在打开 OpenClaw 基金会页面，百度 logo 排在第一个，说明确实给了赞助，可能金额还不小。

随后，百度把百度搜索技能直接加入了 ClawHub，也就是在 OpenClaw 自己的官方技能商店上架官方插件。这被称为第一个大型搜索引擎公司提供的官方搜索插件。此前很多搜索插件（如 Brave 等）并非搜索引擎公司官方出品，往往是绕来绕去实现。百度这次是“官方下场”。

除此之外，百度还在 ClawHub 里贡献并上架了一堆自家技能，包括百度百科搜索、百度学术检索、视频 AI 笔记（类似 NotebookLM）、AI 绘本生成、智能 PPT 生成、千帆深度研究等。

不过作者也指出，百度这样做对国内用户体验未必有帮助：技能上到 ClawHub 后，国内访问仍然慢、还有各种限流，装技能很费劲。给国外用户用倒是没毛病，但是否真的好用也要打个问号，因为这些功能通常需要注册百度千帆账号，并且涉及实名制审核，要提交身份证、拍照等合规流程。

国外用户不是不能用，但付出这么高的实名成本之后能换来什么价值，作者表示想不明白。

所以百度这次“唯一真正做对”的点，是礼貌：先打招呼、先捐款、按开源协作的方式来建立信任。钱本身在大厂体量下不算什么，但“我先做了”这一步，腾讯没做。

最后给养虾人的建议

• 第一，检查自己是否安装了 SkillHub 这个技能，如果装了，第一时间卸载。
• 第二，卸载 QQ bot 通道。作者自己曾经也装了 QQ bot 方便访问，但现在建议立刻卸掉。
• 第三，不要使用 SkillHub 上的任何技能。作者担心腾讯把东西镜像回去后会修改，而且用户无法知道被加了什么。虽然有源代码，但绝大多数人不会审。作者举例说，SkillHub 里曾出现 Google Workspace 技能，可用于 Gmail、Docs、Drive、Calendar、Contacts 等操作。腾讯在国内把这种技能搬回来有什么意义？如果需要梯子，腾讯不可能替用户挂；如果用户自己挂，又会产生各种风险。作者判断腾讯后续一定会修改技能，改完之后更难判断里面加了什么，因此坚决不建议从 SkillHub 下载任何技能。
• 第四，也不建议使用百度那些需要实名制认证的技能。因为一旦完成实名制认证，后续行为导致的任何“奇奇怪怪的后果”，都有可能被追究。

最后一点，作者强调：一定要先学会做一个有礼貌的人。未来的协作中，礼貌决定信任，信任决定协作；没有礼貌，就没有信任，也就没有协作。

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山姆·奥特曼突然官宣 OpenClawd，创始人 Peter Steinberg加入了 OpenAI。是不是 OpenAI 收购了 OpenClawd？甚至有些人出来哀嚎说，OpenClawd 现在变成 CloseClawd 了。事情并没有大家想象的那么简单。

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的 YouTube 频道。

OpenClawd 应该算是 2026 年年初的一个现象级产品，甚至有很多人说，这又是一次 ChatGPT 3.5 时刻了，确实是引起了整个社会的关注。这位 OpenClawd 的创始人 Peter Thielberg 就同时收到了山姆·奥特曼和扎克伯格两个人的电话，这两个人都说：“我们聊一聊吧。”

他还回顾了说，扎克伯格给他打电话的时候是这样的。突然打个电话来说：“你好，我是扎克伯格，咱们能不能约个时间聊一下？”这位老哥，因为是个退休程序员嘛，说：“我不习惯跟人家去约时间，要么就现在聊，要么就拉倒。”扎克伯格说：“你等我 10 分钟，我要写一段代码，把这段代码写完了以后我来找你。”这老哥特别感动，说这么大 CEO、Meta 的老大创始人，自己还在这写代码。写了 10 分钟代码以后打电话回来聊，说：“我真的在用，有什么样的想法，我觉得应该怎么改，哪个地方我喜欢，哪地方不喜欢。”跟他聊了半天。

当时大家就认为，OpenClawd 大概就是会被这两家中的一家所收购。但是最后其实并没有走收购这条路，而是创始人加入团队的这条路。这个到底有什么样的区别？咱们后面再去讲。

今天这故事咱们分三段来讲：第一段叫 OpenClawd 并没有被收购；第二段，大型的开源项目和大厂之间的几种合作方式，咱们要稍微掰一掰；第三段，OpenAI 为什么不直接收购 OpenClawd。

首先咱们来讲，OpenClawd 并没有被收购

OpenAI 到底出了多少钱？应该没多少钱，可能也就是几百万美金。这个对于一个像 OpenClawd 这样的、引起整个社会关注的项目来说的话，相当于是白捡了。他这个钱是怎么给的？就是我们直接把人招回来，有可能会有一个入职奖金，甚至这种奖金还是以股票的形式来发放的。就是真正出的现金应该没多少。这位 Peter Stinebrink 就成为 OpenAI 的一个员工。

那你说那 OpenClawd 怎么办？这开源项目你还做不做？这个项目会继续留在一个叫 OpenClawd 基金会的管理下，由他们来去管理，这是一个开源项目。OpenClawd 的商标、OpenClawd 的域名、里头所有的代码，依然是属于 OpenClawd 基金会的。只是它的创始人、这个最核心的贡献者，上 OpenAI 上班去了。上班了以后，他其实依然是在管理 OpenClawd 这个项目，但是他要分清楚，哪些是 OpenAI 的指令，哪些是 OpenClawd 基金会的指令。

而加入到 OpenAI 里边的，只有 Peter Stinebarger 一个人。其实现在去维护这个项目的人已经有很多了，核心的大概也有快 10 个人了，但是真正加进去的就他一个，其他人都没有加进去。而 OpenClawd 自己的话，主要是由这个基金会来运作。这个基金会需要什么？付服务器的钱，或者组织各种活动，制定各种的标准。说我们这个项目以后要向什么样的方向前进，跟谁兼容跟谁不兼容，这都是由基金会来定的。

OpenAI 原来就是 OpenClawd 基金会的一个赞助者。只是你赞助了多少钱不知道，因为你要成为他的赞助者，最少赞助 5 美元就行了，一个月 5 美元就可以。当然以 OpenAI 这样的一个体量来说，应该还是给了不少钱的。而且现在 OpenAI 已经告诉大家了，说以后 OpenClawd 就不用再担心了，你们再用服务器、再用算力、再用这些东西，我包圆了，你们就不用管了。因为原来 Peter Thielberg 也讲过，每个月还要赔进去一两万美金，因为需要付服务器成本，收到的捐款根本就不够。以后这个钱就通通归 OpenAI 来付了。

但是这点钱对于 OpenAI 来说算个什么？一个月一两万美金，这都不是什么事。当然 OpenAI 肯定还会出很多其他的钱，比如说组织各种的研讨会，组织各种线下活动，或者做各种的标准的修订，这个是 OpenAI 会去做的事情。当然 OpenAI 也不可能直接做，还是会把钱给到基金会，让基金会去做这个事情。只是坐在那领导基金会、去做所有工作的人，是从 OpenAI 领薪水的。

开源软件跟这些大厂有几种合作方式？

这里要注意，大型开源软件咱们可以去讨论这个事，那些小型开源软件其实跟这个没有特别大的关系。

第一种方式：人员加入，继续做开源社区的事情

就像这一次 Peter Steinberger 加入 OpenAI 这个事情是一样的。这个里头有一个很典型的案例，就是 Python。Python 是现在最火热的编程语言，因为现在大模型都是使用 Python 语言再去做各种的编程。那么 Python 的创始人其实很长一段时间是在谷歌上班的，后来被谷歌开了。这个很有意思，当时他从谷歌就直接被优化掉了。很多人还很奇怪，说你怎么就被优化掉了？这个兄弟后来好像又跑到微软继续去上班去了。他们这些人到公司里头只是领薪水，具体的事情还是干原来的基金会的事情，或者是干原来这种开源项目的事情。谷歌除了发薪水之外，其他啥也不管。

包括一些开源的编辑器，他们的这些创始人实际上都是谷歌在发薪水。就是这些人在谷歌有时候会也参与一些谷歌的项目，但是他的主要工作就是领了谷歌的薪水去维护自己的项目。谷歌属于确实有钱，他们也特别喜欢干这个事情。你说谷歌给他们发薪水了，到底从他们身上挣到什么？其实也没挣到什么。你说我把 Python 项目的老大搁在这，那我能不让别人使吗？谁使谁给我交钱？他也不能干这个活。或者说我把这个标准改到你离开谷歌的环境你就跑不了？他也不能干。所以除了发钱，他们啥也干不了。这是谷歌的一个比较有意思的玩法。

第二种方式：开源之后再成立基金会，控制权外移

就是一开始这个项目是公司里边的项目，做一段时间我们把它开源了，然后拿出去。这个里头最典型的一个案例叫 PyTorch，就是现在最火热的运营大模型用的这个工具。这是谁做的？是 Meta 做的。做完了以后就成立了一个基金会，说我们以后把 PyTorch 这个项目就放在这基金会里头运营了，Meta 跟它就没有特别直接的关系了。它的创始人依然在 Meta 上班，上了很多年的班，大概是在去年才从 Meta 离职。现在是加入到了叫 Thinking Machine Lab，就是那个从 OpenAI 离职的那美女 CTO，她创建那公司，加到那去了。

就这种项目，你说为什么？明明我把它做出来了，干嘛要把它交到基金会里去管理？原因也很简单，就是你要去跟其他人竞争。竞争的时候靠你一家又搞不定，你需要大家凑在一块来竞争。谁会愿意说我们出人出力去使用一个 Meta 控制的项目？没有人会愿意干这个事。那他说我们放基金会里，这东西是中立的。PyTorch 最后战胜了谷歌的 TensorFlow，成为现在最流行的、大模型支援的这种架构，就是通过这种开放的方式来搞定的。其他人你说，我们使 TensorFlow 不就完了吗？但是 TensorFlow 是完全谷歌控制的，别人就不愿意用，所以最后 PyTorch 赢了。

第三种方式：直接收购型

就是人家原来是开源的，我把它买下来，我自己来去运营这个项目。但是这种它分两种情况。

• 第一种：买完后闭源或限制。 我就找人收钱，或者我就想办法让他跟别人不兼容。这种就会翻车。一旦被收购了以后说：“我现在闭源了，或者我现在要收钱了，我对你进行限制了。”原来的开源项目就会进行分叉，我再做一个别的项目，跟你做同样的功能。这样的话其实最终两个项目都不会发展起来，全都做的很惨。
  
  
  
  这个里头比较典型的案例，一个是 Sun 收购了 OpenOffice。Sun 当时收购了很多的这种开源项目，收完了以后说这东西只有我能使，别人不能使了。后来他们就去分叉了，分叉成叫 LibreOffice，但是这两个项目发展的也都不怎么样。还有一个特别典型的案例叫 MySQL，它是被 Oracle 收购了。收购完了以后说：“我们对它进行各种限制，你们以后就少用这玩意，都上我这来买 Oracle 数据库来。”他们后来也是分叉的，一个 m 开头的一个数据库的名字，跟 MySQL 完全兼容的，但是后面我觉得发展的也都不是很好吧。就是你一旦收购回来以后说我要管你了，这就翻车了。
• 第二种：买完后投入巨资快速迭代。 虽然要管，但是我还是开放的，你们还是可以随便用，而且我投入巨大量的经费，让整个的项目极快的迭代起来。一旦说这个项目快速迭代起来以后，大家就顾不上说你这东西到底是谁家的了，跟都跟不上了。这里头有两个典型的案例：一个叫 安卓，一个叫 Chromium。都是谷歌花钱买回来的，买完了以后就投入巨大的资金，开始快速的迭代。谷歌现在这两个当家的软件，都是这么来的。现在安卓也是开源的，Chromium 这个是开源的，Chrome 是谷歌自己的产品，咱们要分清楚。

大家看到这几家，Meta 其实有点浑浑噩噩的。它其实站在了一个非常非常强的生态位上，它是 PyTorch 开始的这个公司，创始人也一直在 Meta 上班，但是 PyTorch 实际上没有给 Meta 带来任何的帮助，最后人还离职了。就是在前面把这个亚历山大·汪招回来以后，这哥们就走了。Sun 和 Oracle 就属于格局小了，我把这个开源软件买回来以后说，我要把它管起来，不许跟别人兼容了，你们通通都得上我这来交钱来，这就属于格局小了。

而这个谷歌是真正财大气粗的，他支持了非常非常多的项目。在这些项目对于谷歌本身的发展不是那么重要的时候，他就发钱，我也不管你，你就自己玩去，什么时候需要钱，你什么时候来找我要就可以了。我到时候给你发薪水，给你发各种各样的社区活动的钱。就社区里头真正花钱是底下各种的线下活动，包括各种标准制定。谷歌说我就愿意花钱养着你，你们也不用给我回报任何东西。一旦发现里头有这种跟他们的未来发展方向特别息息相关的东西，那马上冲出来，全情投入买下来，快速迭代更新。他是来走这样的一个方式的。一定要广种薄收，就是非常非常多的种子选手在那培养，有那么一两个特别核心的，砸重金进去发展，就有了谷歌的安卓和 Chromium。

OpenAI 这次肯定是赚到了，这样的一个核心产品直接被他也算是收入囊下吧。但是最终的结果还是需要时间检验的。所有跟开源相关的项目，没有说我今天花钱把它买下来，明天就有结果的，除非是像 Oracle 和 Sun 那么干活，就是我一花完钱以后，我马上就去改各种的开源协议，我就限制着别人使用，这种会马上翻车。只要不做这种杀鸡取卵的事情，它未来的效果都是需要很漫长的时间积累，叫日久见人心才能看出来。

OpenAI 为什么不直接收购 OpenClawd？

那下一个问题是，OpenAI 为什么不直接收购 OpenClawd，而是要选择这样的一种很难以控制的方式？

1. 保持中立标准

第一个最重要的原因叫保持中立标准。就跟当时 PyTorch 去战胜 TensorFlow 这个过程是一样的，我是开放的，我是中立的，任何人都可以在这个平台上去干活。比如谷歌说，我也愿意在这个平台上去干活，这个没有任何问题，它不是属于 OpenAI 的，它是属于 OpenClawd 基金会的。再加上中国的一大堆的模型厂商说，我们也愿意上去弄去，给他提供各种支持和服务，提供代码，我们也愿意给钱。这个是 OpenAI 所乐于见到的。

你要想，一旦他把它收购下来了，你后边跟不跟这些中国厂商合作？比如说像 MiniMax，比如说像 GLM 这种。GLM 专门有 OpenClawd 套餐，GLM 智谱是美国实体清单上的公司；MiniMax 现在还在被一堆的美国的电影公司在那告。那你说干还是不干？包括字节跳动也是专门提供了 OpenClawd 套餐。那你说我现在属于是 OpenAI 的一个项目了，那 OpenClawd 以后还跟不跟这些中国团队合作了？你要想跑得快的话，还是要留着这口子，你要继续跟中国团队合作。那你要收进去了以后，OpenAI 的原则是我不跟中国人做生意，特别是不能跟这种在实体清单里的公司做生意，那这事就没法整了。所以他必须要保持开放和中立这样的一个位置。

2. 架构与责任归属

第二个原因是 OpenClawd 本身的架构还有很多问题，也有很多的这种不完善的地方。你一旦把它收进来，那么所有这些问题的话，你就要承担责任。你比如说过两天谁用了 OpenClawd 说：“我这个数据丢了，我这造成什么经济损失了。”你 OpenAI 赔不赔？这个跟我没关系，它是 OpenClawd 基金会的，我们只是把人拎回来发工资了，它不用赔。这个是很重要的一点。

3. 安全性与合规风险

第三点是什么？OpenClawd 本身的安全性有待提升，而且很多的黑灰产的用户在使用 OpenClawd 做事情，就是做一些不是那么正规的事情，不是那么好的事情，或者拿出去做诈骗了，都是有的。OpenAI 肯定也是不愿意承担相应的法律责任的。你们接着该干嘛干嘛去，跟我没关系。

OpenAI 未来也并不一定会推出基于 OpenClawd 的产品。一旦说我们准备推出 OpenClawd 产品了，那他可能就会选择像谷歌处理安卓和 Chrome 那样的方式，我直接把它买下来，然后完全控制。这是 OpenAI 的一个选择。但是如果说我以后的产品形态可能是把一个类似功能的服务放到 ChatGPT 的客户端或者是 Codex 客户端里头，那就没有必要说再去跟 OpenClawd 这个东西较真了，没必要费这个劲了。他只需要说我们把这个 Peter Thielberg 拎回来说，你就给我们做这个个人代理的负责人，你来去指挥说我们以后要往哪个方向走就可以了。这不就是挺好的事情吗？

OpenAI 的实际收益

但即使如此，OpenAI 拥有了 Peter Stinebrink 之后，他依然是可以做很多事情的。比如说各种的联盟的建立，我们要去组织各种各样的这种 OpenClawd 联盟，或者 OpenClawd 的这种线下会议。现在各个地方都在开 OpenClawd 线下会，就是我们拿这东西到底干什么了。

然后主导 OpenClawd 标准。我们以后是不是只支持 OpenAI 标准的大模型？中国的所有这些开源模型都是走 OpenAI 标准接口的。在 Claude Code 火起来之前，咱们都从来不去兼容 Anthropic 接口。但是现在我们很多的模型公司都跑去兼容 Anthropic 接口去了。那么以后 OpenAI 说我要出一些什么新的标准、什么样新的接口，可能 OpenClawd 就会第一个站出来支持。其他人说我想去内卷一下，我想去比赛谁兼容最新的标准，就都会去跟着 OpenAI 的路子去走。这是 OpenAI 真正想要得到的东西。

还有一个 OpenAI 想得到的东西，他们现在在各种新闻报道里没有写，但是是必然可以得到的是什么？就是在极限的这种 AI 编程之中，Codex 要去战胜 Claude Code。原来 OpenClawd 里边大量的代码是使用 Claude Code 去写的，但是现在它的最核心的创始人 Peter Steinberg 上 OpenAI 上班去了。那你说我不能继续使用 Claude Code 吗？不行，因为把 OpenAI 员工的账号都给封了，你不能用了。所以你想以后再继续去维护 OpenClawd 代码，你就只能用 Codex 了，你就不能再去用 Claude Code 了。以后其他人说我们想继续去在这个 OpenClawd 代码库上再去做各种各样的工作的话，对不起，你们也要用 Codex。在这一点上 Codex 又胜出一局。这就是 OpenAI 为什么不去直接收购 OpenClawd，以及 OpenAI 从这一次交易里头到底能够得到什么。

最后总结一下吧

Peter Stinebrg 加入了 OpenAI，也算是尘埃落定了。他最后没有选择 Meta，而是加入了 OpenAI。这是一种更先进的开源协作方式，更有利于不同的公司之间，甚至是不同的地缘政治与法律架构之间，在统一的标准下进行协作，推进技术和推进技术的发展。

OpenAI 这一次肯定是赚大了，花了很少的钱就得到了未来的一个制定标准的机会。但是这一次交易的结果还是需要时间检验的。这种开源策略很难在短时间内看到成效。

好，这就是咱们今天讲的故事。不要再出去说 OpenAI 收购了 OpenClawd，OpenClawd 变成 CloseClawd 了，这个属于外行说的话，开源圈里内行会告诉你事不是这样的。

这个故事今天就讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加 DISCORD 讨论群，也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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Prompt：in the style of Moebius (Jean Giraud), Franco-Belgian ligne claire illustration, hand-drawn ink linework with watercolor gouache textures, ultra-maximalist interior storytelling, an unoccupied high-rise family computer studio in Beijing’s bustling metropolis, modern Chinese home aesthetics with wood lattice shelving, ink-scroll accents, porcelain decor, dual-monitor desk setup, gaming console dock, retro game devices, hi-fi speakers, mechanical keyboard, headphones, layered cables and gadgets, Lunar New Year decorations in every corner with red lanterns spring couplets paper-cuts Chinese knots and festive ornaments, floor-to-ceiling window with glowing city skyline, 24mm wide environmental interior shot, eye-level, dense yet readable composition, warm tungsten ambient light mixed with subtle RGB tech glow, cozy lived-in atmosphere with strong futuristic vibe –no people, person, human, face, body, text, watermark, logo, sterile showroom, lowres blur, photoreal CGI texture –ar 16:9 –stylize 180 –chaos 8 –v 7.0 –p lh4so59

马斯克实现诺言，开源了X的推荐算法，这次总是真的了吧？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。老范原来总批评马斯克假开源，这次应该是真的了吧？

1月10号，马斯克发帖说7天之内开源X的推荐算法；1月20日，也就是10天之后，确实开源了。马斯克事确实给你干了，但是时间大家就不要计较了，稍微晚几天并不那么重要。

老范以前为什么总说马斯克是假开源？

2023年，他开源了X的推荐算法，但是仅开源了部分的非核心代码。而且开源了以后就往这一扔，再也不理你了，也没有后续版本，也没有各种的讨论。你问他一些什么问题，他也不理你，所以我说这是个假开源。

2024年3月17号又宣布开源GROK1，3月19号确实开源了，开源了权重和加载的代码。但是这个模型非常的笨重，基本上没有任何的实用价值。当然了，还有马斯克一贯的作风：不回答任何问题，也没有后续更新。就是代码开源了，这个事也就算办完了，社区里头的各种issue、pull request基本不看，也不会有任何后续更新。最新的版本不开源，你像GROK1开源了，后边的版本基本上就不理你了。无法验证开源出来的东西和生产环境是不是有关联，这就是马斯克开源的一些特点。

这次其实也差不太多，X推荐算法也只是开源了一部分。最核心的东西叫Grok Transformer，这个东西并没有开源。整个的推荐算法建立在一个Transformer的模型上了，你没有把那个Transformer模型拿出来，你只围绕Transformer模型外围的一些东西给大家看了看，开源了这样的一些东西出来。而且你要做推荐，你一定要有一开始的信息筛选的机制。信息怎么筛选？过滤的这些参数以及最后排序的权重，这些东西通通都没有公开。所以这一次开源的东西，按照传统意义的开源来说，是个假开源。

这次到底放了些什么东西出来？

首先是一个非常非常革命性的东西，就是单一Transformer模型的推荐算法。这个很像SpaceX猎鹰火箭底下那个猛禽发动机。最早的猛禽一代好多好多管子，非常多的零碎，200万美金一台；后来更新到猛禽二代，比猛禽一代就要简洁很多了，外边支棱八翘的管子就少很多了，100万美金一台；最近发布的猛禽三代极其简洁，完全一体化设计，高度集成。它这个发动机外面基本上没有外边的管子，外边的这些零碎全都没了，这个机器25万美金一台，非常非常便宜。这一次它把推荐算法也做了一模一样的调整。

我用单一模型。以前的推荐算法都是好多好多模型一起配合来干活的，每一个模型是关注一个参数，大家去发现各种的数据特征，然后设置新的参数，把这个参数想办法调好，原来是这样来配合干活的。现在说别费劲了，统一上一个Transformer模型完事了。

这个模型是基于GROK1的一个MOE的模型，应该参数不大，但是具体有多少参数他也没说，怎么训练的也没说，训练数据也没给。就是这样的一个模型，因为它需要高频的高效的工作——你看每一次你去刷新X平台的时候，它都需要让每一个帖子跟你的个人人设在这里头过一遍，所以它的效率一定是很高的，模型一定不会特别大。

高薪调参工程师的危机

那些高薪调参的人，工作估计要不保了。什么意思？以前很多号称是AI工程师、年薪百万甚至是几百万的，这些AI工程师他们最主要的工作就是调参数：拿大量的用户数据回来，去里头发现一些特征，然后把这些特征放到模型里边去，再调整相应的一些参数。所以我们管这帮人叫“调参数的”。未来的趋势是不再设置一大堆的参数，而是统一扔给Transformer模型，直接出结果。那么他们这些人的工作就有点危险了。

这个过程很像什么？就是从一大堆摄像头、激光雷达、超声波雷达、一大堆模型配合一起工作的自动驾驶操作系统，转向纯视觉的、端到端模型驱动的自动驾驶系统，就是做了这样的一个转换。那为什么要做这种转换？就是当有一大堆阀门的时候，你总是很难调出最优解来。你比如说我把这个参数调好了以后，那个参数可能就下降了，怎么能够让所有的参数平衡起来，达到一个最好的结果？这个时候我们上统一的Transformer模型，上端到端的这种训练，它就有可能得到这样的一个最优结果，而不是说摁起葫芦浮起瓢。

X推荐算法的具体工作流程

具体这个东西是怎么工作的？他先把我们能够看到的帖子分成两类：一类是关注帖，一类是非关注帖。关注帖就是这个人是我关注的，他在这段时间里头发了一个帖子，这叫关注帖；非关注帖就是完全靠推荐算法推上来的，这个人我虽然没关注他，但是推荐算法认为我应该看到。再把这一部分帖子拎出来，关键的一定是非关注帖这部分。首先对人和每一个帖子进行匹配，寻找高质量、低投诉、高互动的帖子推给我们；而找到这些帖子以后，再对帖子进行排序，然后跟我们的关注帖混合在一起进行展示。说白了就是这样的一个过程。

那再详细的说一些吧，那后边这块可能要稍微的麻烦一点。

第一步：对人生成画像

就是他把我的过去多少天的行为动作，包括停留在每一个帖子上停留了多长时间、有没有点赞、有没有评论、有没有转发、有没有去投诉，把这些数据拎起来。但是具体是多长时间给隐藏了，这部分是不告诉你的。

第二步：对内容进行初筛

你不可能说把X上所有帖子都拿来跑一遍，那个效率实在太低了，所以首先要先筛一批。到底筛出多少条来还没告诉你，这个是隐藏的。它有一个过滤器对这些内容进行筛选，第一个原则就是去重，如果发现两条帖子是重复的或者内容很相近，他会把它去掉一个。然后去掉自己发的帖子，去掉屏蔽的作者，去掉敏感的违规的内容。按照时序排序，取前面的多少条，但是具体多少条不告诉你。如果是相同的作者，你反复的发也会进行过滤，所以不要刷屏。比如你连续的发了好多内容，X会把后边的这些内容都给你降权掉。所有看过的帖子就不再重复出现了。

第三步：互动可能性计算

所以第一步是这个人的画像，第二步是初筛这些帖子。筛出这些帖子以后，就把这个Transformer模型拎出来了，进行互动可能性的计算。他要算一下这个帖子如果给你看，到底有多大的可能性会被点赞、多大的可能性会被回复、多大的可能性会被投诉，他要把这些东西放出来。一共是15项。因为大模型没有开放出来，所以这一步是无法复现的。

第四步：对权重进行整合

前面我们说有多少可能性点赞、多少可能性投诉，我15项拎回来以后干嘛？做一个加权的整合。这个乘一个参数，加上那个乘一个参数，把这15个数加一块。加完了以后进行一个排序。那你说这参数都是什么？也没告诉你。这部分告诉你，那绝对机器人会刷死他的。然后把排序好的这些帖子，再跟关注帖混合在一起给我们展示。这就是整个这个系统工作的一个原理。

技术细节与代码分析

这个Grok Transformer到底是一个啥？是一个基于Grok 1模型重新训练的MOE的一个小参数模型。只能做单一任务，就是每一次给他一个用户画像，给他一个帖子，然后他把这些数据做矢量化，然后去做正面和各种负面维度的可能性的概率输出，就干这一件事。没有公开参数，没有训练数据，没有训练方法，大概就是这样的一个系统。

主要代码是用什么语言写的？

• 一个叫RUST，系统的整个的逻辑基本上是用这个语言写的，它是一种很高效的后台语言；
• 另外一个就是Python，因为里边有Pytorch、有Tensorflow，就是跑大模型用的。你要调用这些平台的话，你必须要有Python代码在里头。所以基本上代码就是用这两种系统来写的。

那你说这么多代码，那普通人肯定“有看没有懂”，完全没有任何意义。也不要这么讲，虽然它没有给大家很多文档，但是现在有非常非常多的代码分析工具。你比如说你把它扔给Cloud Code，或者扔给Cursor，扔给Open Code，扔给Codex，他们会替你去总结，告诉你说整个系统是怎么样的。然后你可以提各种问题，他会来给你回答，这个代码是写在哪一块的、如何实现的、哪一块隐藏了、哪一块给你了，这个都是会有的。所以普通人也是可以去看这些代码的。

这东西可以复现吗？

既然我们已经拿到了这样的一个开源系统，我是不是可以自己搭一个X，或者看看能不能在X里头怎么去做一个机器人，把X的数据都给它刷回来？就跟美国上委内瑞拉抓马杜罗之前，得先盖一小屋子，把马杜罗的安全屋都盖出来，让人在里头训练，训练完了以后到那啪一把把他拎出来。这事能不能干？能不能复现？

首先说，这个系统本身是无法复现的。你把这个代码down下来以后，你没法编译它，你也没法部署它，因为代码本身并不完整，而且里头还有很多的引用冲突。什么叫引用冲突？就是有些代码并没有写在这个系统里边去，而是说我要引用外边的哪个系统，但是他在不同的代码里引用的版本不一样，而且有的可能干同样的事情引用的是这个，另外的代码可能引用的是另外一个。所以他应该并没有把真正可以执行的一个线上系统直接打包扔上来，因为能够编译执行的这种线上系统是不会出现引用冲突的。

还有就是文档也不是很完整，它里头只是给了代码，并没有给特别多的文档，很多参数被隐藏了。而且也没有办法获得X上的实时数据，因为你要想让这个系统动起来的话，你必须要给它X上的实时数据——这个人过去几天都点了什么东西了，最近有哪些帖子——你没有这些东西，它这个系统也没法跑起来。

那你说是不是开源了个寂寞？也不能这么说。马斯克开源特斯拉的一些专利，对于中国人做新能源产业还是有巨大帮助的。这次将单一Transformer模型驱动的这种推荐算法给出来，也是为整个推荐算法进步给出了方向。所以国内那些原来推荐算法比较差的平台，比如像B站什么的，应该现在正在尝试进行复现。但是这种复现就不是说拿人那个系统去复现了，而是说用这种思想和方向去复现。你比如说拿千问的一些小参数模型，零点几B的这些模型，你可以跑一跑试试，或者是看看能不能做出更小的一些模型出来，进去跑一跑试试，应该是有人去尝试了。

怎么发帖可以提高互动？涨粉怎么赚钱？

别说那么复杂的，怎么发帖可以提高互动？涨粉怎么赚钱？这玩意才是大家关心的。

• 负面权重极高（拉黑、静音、举报）：因为这里头是有正面权重和负面权重，刚才我们说这几个都是负面权重。你一旦这个帖子有负面权重的话，说你被很多人拉黑过、被很多人举报过、有好多人去静音你，这种帖子就会非常非常吃亏。所以那些喜欢引战吵架、喜欢骂街的那些大V们要小心了，原来他们是可以吸引非常非常多流量的，以后的话这种流量会下降的。
• 连续发帖会被降权：千万不要尝试刷屏，就很多机器人喜欢干这个事，连续的往外发帖子。这个系统也是需要处理机器人的，但是具体一些处理机器人的模块并没有在这一次开放出来，因为你如果敢开放出来的话，那机器人马上就给你照方抓药了，给你表演什么叫道高一尺魔高一丈了。
• 正面权重：用户停留时长：这个事很重要。什么叫用户停留时长？你像我们刷X的时候，如果你看到某一个帖子，你需要停下来，你并不用点进去，你还要停下来，你要认真看这个帖子到底写了什么。在这样的情况下，X就知道了，这个是一个大家喜欢、要停下来看的东西。很多长帖子，故事叙述性比较强的——但是你说我啪写一大块，这事也不行，你还是要写出条目来，可读性比较高。这样的帖子才容易让人留下来。前头写一很好的钩子，这样容易留下来；然后放出视频、放出图片来，这样容易留下来；然后做一些系列的讨论，这样也容易留下来。这样的帖子才是X所希望的。

为什么是这样？因为这种帖子可以让X展示更多的广告，人家这个平台也是要挣钱的。

• 视频帖子非常赚便宜：但是他这很逗，他的视频主要看点不点开，不管你是不是看完了。像TikTok、像YouTube，他们主要考察的是完播率，因为那些平台是要在视频前后的去给你插广告的。而现在X的逻辑是什么？就是你点进去了，你就可以展示这个帖子的一个详情页，它就可以多给你放一堆广告出来，所以你只要点进去就行了，你是不是把它看完无所谓。
• 回复评论也是非常重要的：如果我发了个帖子，你们给我评论了，那我一定要在下头再给你回回去。为什么？就是一旦进入评论页了，你相当于也是进入一个帖子的详情页了，那么X展示广告的机会又上升了。所以你看，所有的X所愿意推荐的这个帖子，都是能够让他多放几条广告的帖子。
• 尽量不要在里头贴链接：马斯克真的是想做微信了，他不希望你用链接把流量从X引走。这个点对于老范来说不是特别有利，因为老范经常发帖子说：“你看我发视频了，大家去看视频；我发博客了，大家去看博客呀。”这个是X不喜欢的。

规则之下的现状

既然有这些规则了，谁跑得最快？一定是坏人跑得最快，好人一般是要慢一些的。原因很简单，坏人是有利益的嘛。大家还记得前几天那些@Grok脱衣服的帖子吗？是不是完全符合这套标准？我发了一个美女照片在上头，在下头写@Grok，给她把衣服脱了，或者给她穿上比基尼。这种时候大家就会点到这个回复里边去看，点到详情页里边去看，你的点击率一下就上去了。这个应该算是马斯克自己家的，人家说自己利用一下规则没毛病。

最近大量的抖音和TikTok的热门视频被搬运进来了。算法对于视频是有极大的倾斜的，只要你这里头有视频，视频被点进去了，他就会非常努力的给你推荐。所以我现在打开X，基本上跟刷抖音的那个感觉差不多，里头大量的抖音视频。因为这套算法里头是没有任何跟版权保护相关的东西的，他不是说你发的这个视频最后有一个抖音或者最后有一个TikTok的标，他就给你下架了，不会干这事了。他才不管你是从哪来的。大家的玩法在这点其实都差不太多，先热闹起来然后再清理。现在X上短视频少，他又希望短视频，那你们就来；等什么时候我这短视频多了以后，我再收拾你。这个有点像新加坡，先吸引一大堆大陆土豪去移民，然后再反洗钱、关门打狗，这基本上应该是这样的一个套路。

最近有好几个涨粉相关的账号跑来关注我了。什么叫涨粉相关？就是他那个账户的名字叫“涨粉多少多少”，赤裸裸的叫这名字。如果我也去回关他、跟他聊两句、花点钱的话，那我这个X上的粉丝就可以蹭蹭蹭涨，涨一堆机器人出来。我的帖子下面也出现了一堆炒币的人进行回复。这个原来其实比较少见，这一次马斯克开源了这些算法以后，很多这些炒币的人就来回复我的帖子。如果我再回复他的信息的话，他的账号被看到的机会就会上升。所以一般遇到这样的帖子，我就不再去理他了。机器人已经活跃起来了，等着老马进一步更新他的算法了。

马斯克开源的真实目的

这一次老马总算是真的开源了吧？老范是不是被打脸了？这个还要看下个月。为什么这么讲？马斯克宣布每四周更新一次代码。前几次更开源都是扔上去，以后几年都不带动的，彻底就不理你了，算是一个死项目。这一次老马说我每四周更新一次，老马也算开创了一个先河。

以前做开源软件的目的是什么？

1. 降低系统维护的成本：我把系统开源出去了，你不懂的话，你可以在上头看代码，你也问问其他使用者，大家可以聊一聊，我就不用挨着个去给你们服务去了，甚至有些人可以帮我改bug，这是第一个。
2. 提供松散协作的机会：我一旦把代码开源出去了，就会有其他人才提这个pull request，让我去修改这个系统，甚至他替我改，他会进行一个跨国家的松散的协作。
3. 绑架事实标准：因为你开源了，一旦这个系统用的人很多的话，相当于就形成了一个事实标准，我们就绑架这个标准，然后可以在里边挣到钱。

马斯克开源的目的跟他们不太一样，他是提供了一个监管窗口。你看我把这东西开源了，大家以后觉得我的X有什么推荐不对的地方，你自己去看去。我可以开源，让你们去监管，让你们去审核这个东西。你再批评我，你可以去看。其他那些平台还没开放，我都开放了。他搞了这样的一个事情。

关于偏见与监管

很多人都说X是一个很右的社交媒体，因为相比其他的这些社交媒体平台来说，X是要偏右一些的。现在马斯克说：“来，我直接把推荐系统给你开放看看，你现在看看我到底右不右。”为什么大家都觉得这个X偏右，大家是不是冤枉马斯克了？其实没有。原因很简单，左的特征是什么？圣母嘛，道德高地嘛。大部分的社交媒体平台是按照更左的方式来进行内容审核和筛选的。如果是这样的话，内容比较开放的这种X平台，就肯定是靠右的嘛。左右这个事不是绝对的，它是相对的。

这次开放的代码肯定不是传统的开源项目。它无法复现、无法使用，代码跟文档也不是完整的，也基本上不回复社区的issue跟PR。马斯克可以达到通过开源实现监管的目的吗？现在并不能证明开源出来的版本跟实际跑的版本是强相关的。这个东西应该不是实际的版本，也绝对不可能四周才更新一次，各种参数应该是按小时进行调整的。Grok Transformer的这个模型规模也不大，应该可以几天的时间就会重新训练一次。

这次展示的是Transformer模型之外，并没有保留特定类型帖子的加分减分的这种调整的控制面板。就是说，我就是靠这玩意干活了。你如果希望更左一点、更右一点，你可以在Transformer的这个结果基础上，再去加一层的意识形态的这种调整。但是马斯克给大家看说：“你看我没这东西，这个Transformer模型出来的结果我就直接干了，没有任何跟意识形态相关的东西，都是你的互动可能性跟这玩意相关的。得到结果了以后就可以展示了。”

如果以后每个月更新的版本可以坚持，并且带有完整的更新轨迹——什么叫更新轨迹？在这些源代码更新的过程中，是有一个版本一个版本上的，会写着说每个版本更新什么东西，这叫完整的更新轨迹——如果这个都有的话，那么这个监管会更加可信一些。如果无法坚持，或者以后的更新都是一个没有任何更新轨迹的独立版本的话，监管的效果会差一些。但是也总比那些从来都没有公开过的平台要好。以后再有人批评马斯克说“你怎么偏右”，马斯克说：“我都公开过。甭管我是公开过几个版本，但是至少我公开过，你还没公开过。”他就可以这样去批评别人了。

总结

那未来的方向是什么？做推荐算法的成本一下就降下来了。那些年薪几百万的调参的人，要重新想一想是不是去送个外卖、跑个滴滴了。老马为可信可监管的平台推荐系统做了一个打样。

最后总结一下吧。马斯克开源了X的推荐算法，革命性的单一Transformer模型，就像是一体化的猛禽3发动机一样那么震撼。马斯克为可信可监督的平台推荐系统指明了最新的方向。以后谁想再去证明你的平台推荐系统是可信的，来，跟我一样开放。他就做了这样的一个事情。

好，这一期就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

背景图片

Prompt：Detailed watercolor rendering of a loft open-plan office interior, no people, neon cyan rim light, deep navy backdrop, cinematic lighting, sharp subject separation, minimal palette (ink blue, neon cyan, gold accents), glossy reflections on glass and polished concrete, intricate textures of wood, metal, and glass, wide-angle 28mm, deep depth of field, strong negative space for text –ar 16:9 –v 7.0 –stylize 120 –chaos 4 –no people, faces, text, watermark, signature, clutter, photorealistic, 3D render, blurry, low contrast –p lh4so59

腾讯向GitHub投诉，封闭了4,195个仓库，这到底是一个什么神仙操作？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

腾讯跑去向GitHub投诉，居然引用了数字千年版权法案，要求删除4,195个仓库。现在这些仓库基本上都已经被删掉了。所谓的数字千年版权法案，是1998年美国通过的版权法案。

社区反响：怎么轮到流氓报警了？

以前咱们都说腾讯四处抄袭，都说“狗日的腾讯”，怎么现在轮到流氓报警了？腾讯这次给出的理由，是这些项目以及项目的分支，违反了腾讯设立的安全围栏，获取了用户的聊天记录。

社区中骂声一片，主要观点如下：

• 腾讯你自己的产品做的不好，用别人帮你把功能补上了，你还不乐意，你还来封堵。
• 聊天记录本来就应该是属于客户的，并不是属于你腾讯的，你有什么权利替客户主张？
• 有很多骗子和黑灰产，你腾讯你不去抓，和开发者和用户过不去，你到底想干嘛？

这个是社区里边普遍的声音。

事件时间线

• 1月8号：腾讯向GitHub提出的投诉；
• 1月12号：GitHub开始通知开发者删库；
• 1月18日：面向大众的一些科技媒体开始报道这个事情，事情开始在各种社交媒体上爆发。

详解数字千年版权法 (DMCA)

咱们现在要讲一下数字千年版权法。这个法里头最常被引用的两个条款，一个是512条款，一个是1201条款。

1. 512条款：侵权与避风港原则

512条款叫侵权，他侵犯了我的版权，主要是针对平台和服务商的。有人上传了盗版侵权的内容，我要投诉他下架，主要干这个使的。

这个时候这些平台跟服务商就会去引用“避风港原则”，说这个事我不知道，我也查不过来，你向我投诉了，我就把它下架掉。这个基本原则叫“民不举官不究”。

咱们比如说吧，现在你想看什么美剧怎么办？上B站上去看。B站上每一次有新的美剧，都会给你放盗版的，等到有人投诉的时候，他再把这些东西删掉。他是这样的一个运作方式。这些平台方会在接到投诉以后，对内容进行下架，然后通知——就是谁上传的我要通知一下。如果有抗辩，说这东西不是盗版，我自这里有授权书，或者东西是我自己生成的，那么还是可以酌情给你恢复回来。

2. 1201条款：反规避条款

第二个条款经常被引用的，这一次腾讯所引用的叫1201条款，它叫反规避条款。任何违规者，以及提供规避工具的和服务的这些人，这是这个条款所去针对的。

这个条款的意思，就是你绕过了技术壁垒和保护，绕过了版权保护墙，获得了版权保护墙之后的这些信息。就是你提供技术、提供各种方法都不行，我们就可以去引用这个数字千年法案去投诉你。

GitHub 对“两用技术”的态度

这个里头有很多叫“两用技术”，就跟咱们讲这个两用物资似的，你既可以军用也可以民用。但是这里讲的两用技术是，既可以去做好事，也可以去做坏事的这些技术。

通常GitHub会默认开发者都是好人，只有证据扎实、影响巨大才会去处理。一般情况下，你说我这个项目放到GitHub上去以后，有人可能拿它去做坏事，GitHub通常是不会去管的。如果证据扎实、影响巨大的话，就会忽略做好事那部分，直接把库删掉。这一次腾讯就已经达到目的了。

哪些项目被干掉了？

大家注意，GitHub里面结构是这样的：每一个项目，我们要开一个仓库，把这些源代码都存在里头，存不同的版本。GitHub的仓库有两种，一种叫开放仓库，一种叫私有仓库。这一次主要针对的都是开放仓库。

这一次被干掉的，大部分叫fork项目，叫分支项目。什么意思？就是你有一个开放项目，说我可以从微信里边导这个聊天记录出来，别人看了不错，我也要去改，那我不会在你原来的项目上改，我会在你这个项目的基础上做一个分支，相当于是我在这个基础上做了一个拷贝的影子一样，然后我在这个分支上再去干活。所以它为什么有4,000多个仓库？大量的都是分支分出来的。有一些大家比较喜欢的项目，会有上百个分支出来。

主要被投诉的项目类型如下：

第一种：腾讯客户端 Hook

Hook是钩子的意思，就是我们来去监控腾讯客户端，在里边去做一些事情。它基本上是一个hook和机器人的架构，就是我先在这挂一钩子，发现有什么事的时候，我后边的一个自动程序就可以去处理。这种项目这一次都被投诉了。

第二种：运行进程导出 Key 及解密数据库

腾讯在微信里头，实际上是有一个数据库的，来存我们各种各样的聊天记录、联系人，还有我们在里边买东西存这些信息。要想解开这个数据库的密码，是必须要有一个动态的密码，或者叫动态的key。

这种东西只能去监控他的微信聊天的、微信程序的这个后台进程，然后从这个里边能够截取出这个key来。拿到这个key，就可以解开这个数据库，就可以知道你跟谁聊过什么天了。它是这样的一个工作原理。这一类的项目也统统都被投诉了。

第三种：聊天记录导出与备份

我们用手机的时候，有一个很痛苦的事情是什么？就是微信聊天数据特别特别大。像我每一次换手机的时候，那个我的微信聊天数据大概能有个十几个G或者更大一些。他又不在这个服务器端给你提供备份的这个功能，因为实在是备份不起。所以每一次换手机，备份或者叫迁移这个聊天记录是非常非常痛苦的。

那么有一些工具说“来我帮你做迁移吧”，我帮你把这个微信聊天记录通通都迁移到服务器上，或者迁移到你自己的一个网盘上，等你下一次有新手机或者有一些新的应用的时候，我们帮你再把这个东西复原上去。它有这样的工具，这一次也都被投诉了。

第四种：iOS 备份解析导出

我们的手机，特别iPhone手机，你连到Windows或者连到macOS的这个电脑上以后，它会把整个手机里边的信息做一个备份下来。这个备份里头，你如果把它拆开了，有一部分——或者说叫很大一部分吧——就是微信聊天记录。这一块也有人专门做了工具，说我来帮你把这个文件拆开了，我把微信聊天记录给你找出来。这个也被投诉了。

第五种：数据清理和分析类

像我们以前就是做清理大师嘛，就是做这种清理工具的。那你像微信这么多聊天记录里头，到底哪个能删、哪个不能删？我们是会有一套的办法去分析，说哪个数据是比较旧了，哪些是附件可以让它失效把它删掉，哪个是这个联系人的头像可以把它删掉。

你就想吧，你如果把联系人头像删了，会造成什么样的问题？如果这人你再也不见了也无所谓；如果你下次又需要跟这哥们聊天了，我们需要再去消耗你的流量，重新向微信服务器去申请这个头像去。你如果要清理微信聊天记录的话，首先要分析微信聊天记录的结构，哪些文件到底是存的什么东西，然后才能去删嘛。这一部分也通通都被腾讯投诉删库了。

就刚才我们讲的这些项目，大家听名字就能知道，基本上都是两用项目。它是有正规用途的，不是上来说我一定要窃取你的信息。

DMCA 1201 条款的典型案例

给大家举几个典型的数字千年版权法案1201条款的案例吧。

• YouTube-dl (YouTube download)：这个项目也被投诉过。它实际上是干嘛？就是从YouTube你拿链接以后，它把你这个视频给你down下来，离线下载到本地。这个肯定是违反了YouTube的使用规则的，这没什么好说的。它是谁投诉去了？美国唱片业协会跑去投诉去了。这个项目在下架之后，经过整改又重新上架了。
• 任天堂破解程序：有人把怎么去破解Switch那个程序上传到DISCORD上去了。这个项目被任天堂投诉了以后，全部下架，没有再恢复。

GitHub主要的判断标准是绕过限制的这个技术手段是否被充分的证明了。说你是不是真的绕过这个技术手段了，你一定要把这个过程写的很清楚。

YouTube-dl的是通过了整改，它原来是在YouTube-dl那个源代码里头有一个测试用例……现在他把这测试用例改了，说我们就不再给大家演示这东西了，这个东西具体能干什么自己去猜去。它实际上功能都没有任何修改，用户依然可以自行使用去下载那些有版权的内容。只要是做到这一步，GitHub就允许它重新上架了。

为什么选在这个时间点？

腾讯这次的投诉还是非常有效果的，大批的仓库已经被封闭了。还有一些仓库是自主关闭的，就是没有等通知自己就把它删掉了，估计腾讯在国内也找到他们了。

这些两用技术——可以做好事也可以做坏事的技术，在政策里头GitHub明确表示：允许双用途内容与安全研究，默认善意，只有在广泛正在发生的滥用时才可以限制访问。腾讯就证明了，说这些仓库正在被大规模的分支（有一些仓库可能有上百个分支），这一次GitHub就给它处理掉了。

大家有没有想过，为什么现在这样的一个时间点，腾讯就跑出来折腾？腾讯是1月8号去投诉的，刚刚过完元旦。大家是不是最近在玩一个很有趣的游戏？这个游戏叫做“用微信聊天记录生成年度报告，然后再把这些微信聊天记录喂给AI做总结”。很多人都在玩这个，因为我已经在微信的朋友圈里头看到一堆人在晒了，你看我去年都聊了这些人，我跟谁谁谁关系怎么样。

腾讯肯定不希望你去做这个事。腾讯认为，所有的微信聊天记录都是他的，他要拿这东西去训练大模型，去做各种事情，你是不能把它拿出来的。

腾讯其实从去年就在尝试投诉，但是去年GitHub没理他。为什么？因为去年腾讯走的不是数字千年版权法，它走的是隐私保护。他认为说这些人侵犯了用户的隐私，GitHub就没有理他。本来这些微信聊天记录是腾讯自己视为禁脔，准备拿去训练大语言模型的，被导出去，那真的是叔可忍婶不可忍。1月8号就引用了数字千年版权法案再来了一次，这一次终于好使了。

“南山必胜客”的往事

腾讯历史上其实干过一些类似的事情，我不知道还有没有人记得。

• 珊瑚虫QQ：这个版本实际上就是第三方写的，调用腾讯的各种API，给腾讯做了一个非常简洁的QQ版本，没有广告非常清爽。腾讯处理的方式就直接起诉，把这哥们罚了120万（2008年干的活），而且判了三年有期徒刑。
• 微信群控软件：也是被腾讯起诉，被罚了260万。
• 自动抢红包程序：有些人说我做个钩子在里边干嘛？就是自动抢红包，发现哪个群里有红包我自己就进去抢去——这个是被罚了475万。

腾讯只要发现有人敢在他自己的地盘里干坏事，他就一定会冲上来起诉你，没有什么好商量的。南山必胜客在这种案子里面还是无往而不利的。

后续这件事情会怎么发展？开发者有10-14天的时间可以提起抗辩。目前还不清楚是否已经有开发者去提起抗辩了，大概率没有。即使有的话，抗辩成功的可能性也很小。

腾讯是出于好心吗？黑灰产的真相

腾讯这一次到底是不是出于好心？别每次腾讯干点什么事咱就骂他。

首先要讲，微信上面的黑灰产还是很猖獗的。为什么？原因很简单，第一个是用户量巨大，功能非常复杂，超级APP嘛，从头到脚没有什么东西它是不干的，里头还有支付能力，里边是有钱的。所以大量的手机卡号注册的这种假微信账号，都是在机器人程序的控制下干着活。

其实真正的黑灰产，有可能会用这些开源库作为基础，但是一定不是在开源库的上面就直接用的，他们一定是有自己的私有的代码库。但是这些黑灰产是不是使用了这些开源库，你是没有办法去证明的。真正的黑灰产代码，绝对不会存在这些公开的代码仓库里边。

对于真正的黑灰产，腾讯其实也一直在努力进行防护，只是效果还有待观察，可能还要再等一等看。至少目前为止吧，在微信里边、在QQ里边，上当受骗的人还是每天都在产生。

数据主权之争：平台方的核心利益

这次腾讯干的活，主要还是面向用户聊天记录进行主权宣誓。微信怎么能这么坏？明明是我的聊天记录，凭什么你替我去维权，还把我自己用的开开心心的这种微信聊天记录备份工具给我封掉了？

这个先别急着骂。我们在X上发的推文是不是属于我的，还是属于马斯克的？我们在Reddit里头发的帖子，到底是属于谁的？大家想一想，他们是直接封闭了原来免费开放的API，然后开始去卖数据去了。

• Reddit直接把用户数据卖给谷歌、卖给OpenAI了。
• X直接把自己卖给xAI了。xAI之所以能发展这么快，就是因为有大量X上的数据在帮助它做训练。

所以所有的平台都认为这些数据是属于他们的，不光是微信这样，包括X和Reddit都是这么干的。AI时代，数据主权一定是平台方争夺的核心利益。

这里边比较奇葩的是谁？是谷歌。自己基本上不出来投诉，即使是那个广告拦截插件，谷歌会出来呼吁大家不要上广告拦截插件，但是他绝对不去投诉这些广告拦截插件。反正谷歌说你们这些事情，我就认为都是两用的技术，你们都在用它做好事就完了，我就不管你了。

总结

最后总结一下吧。元旦过后，大家玩微信聊天记录统计玩的正开心的时候，腾讯向GitHub投诉了，有开源项目绕过了腾讯的技术壁垒，窃取了受保护的内容。他引用了千年数字版权法的1201条款（叫反规避条款），要把他们都干掉。GitHub就从善如流了，4,195个仓库被封闭。

AI时代，聊天记录这种数字资产是任何平台都不会放弃的。

好，这个故事就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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马斯克终于开源了他的Grok-2。虽迟但到，这背后隐藏着哪些不为人知的秘密呢？

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马斯克最终还是开源了他的Grok-2。原来我们还嘲笑过他，Grok-1开源完了，往那一扔就再也不管它了，有任何人提问题，你也不说什么。Grok 4都出来了，现在Grok 2都没开源出来。马斯克说：“那我们下周开源。”当时是这么讲的。然而下周完了以后，好像还是又等了那么一段时间，稍微晚了这么几天吧，Grok 2最终还是开源出来了。而且承诺呢，6个月之内，或者说在年底之前吧，有可能会去开源Grok 3。但是马斯克的话嘛，大家相信，就是他说了的事会做，但是未必按时间做。

马斯克的开源呢，只能算是符合非常广义的开源。这话什么意思呢？开源也是分原教旨主义者的，他们是肯定不会认可马斯克在开源的。第一个，马斯克不是当时发布产品马上开源，而是要过一段时间，甚至是过了一年多才去开源。而且现在他开源出来的这个版本，远远落后于当前主流模型。当然Grok 2呢也不算特别落后，它在当时刚推出的时候，应该是跟GPT-4不相上下的一个水平，但是跟后边4O，以及后边O1、O2这些东西就没法比了。跟当前的主流模型，像什么GPT-5、Grok-4、Claude 4或者是Gemini 2.5这些，它是比不过的。

而且呢，马斯克开源出来的这个大模型，对于部署是非常不友好的。你要想去把它的大模型下载下来，把它部署到自己的服务器上去，这个是非常非常痛苦的。这个大小是500G，需要在Huggingface上做断点续传。Huggingface是大模型领域里边的开源仓库嘛，你需要把这500G的文件从那上头慢慢往下传下来，错了没关系，继续再来几次。他专门给大家写了这样的一个话。

而且运行的时候呢，需要8张40G以上显存的显卡才能跑起来。8张40G以上显存的显卡什么意思呢？在国内合法可以跑的这个显卡是H800、H20、RTX 6000。你说我拿5090D跑行不行？这是为中国专门量身定做的5090，跑不起来。5090D呢是24G显存，把这个D去了，也就是国际上正常的5090是32G显存，也跑着费劲。而且呢，5090跟前面我们讲的H20比，有一个巨大的差异是什么？它没有Nvlink，卡跟卡之间的通信是很慢的。而H20这种专门的算力卡，里边是有Nvlink的，八块卡搁在一起，它还可以快速的跑起来。

当然了，Grok 2呢不是特别不友好，你像在那个当时还有一个跟Grok 2前后脚发布的产品，叫Deepseek V2，那个版本当时开源出来的时候是需要8张80G的显存的显卡才可以跑起来。这个Grok 2只需要8张40G显存的显卡就可以跑起来了。为什么会有这样的差距呢？原因很简单，当时的Deepseek V2是FP16的，而现在的Grok 2的话是FP8的，所以它会要更加的省显存一点点。

现在开源出来的呢叫Grok 2.5，并不是真正的Grok 2。它必须使用叫SGLANG的这样的一个系统来去部署。这个里边呢就会有很多故事了。大家注意，Grok 1并没有这样的要求，Grok 1使用的是Jax系统部署的。Jax是谷歌的系统。咱们待会就围绕这个SGLANG，来讲一讲它这个故事到底在哪。

马斯克的开源跟其他人开源不一样，就是他把东西开出来以后，基本上就不闻不问了。你其他人开源出来以后，你去提意见，说我哪遇到问题了，开源出来的这些公司还是要去修修补补的，调整一些东西的。马斯克就甭管是它前面的Twitter的推荐算法，还是Grok 1开源出来以后，就再也没人说这事了。你提任何事情，他都不理你，也不会做任何更新，就是这样的一种开源。

而且呢，它的开源参数呢也没有完全公开。你像Deepseek这些，都是直接告诉你我有多少参数，如何去部署，怎么去用这个东西，甚至连论文什么一块扔出来。马斯克就是我把东西扔这了，你们自己谁爱用谁用去。现在呢，大家只能通过下载的模型去猜测，它呢应该是一个269B的模型，是一个挺大的模型。

license呢也是严苛的，商务社区版本的license。所有的开源项目，你都是要有开源license，就是我拿这开源项目以后，什么事许干，什么事不许干。它这个Grok 2是不允许商用的。你就算是把它放在自己的产品里用，你说我不商用，没有达到大规模使用的这个程度，你也要在里边写上“powered by XAI”，这个都是要注明的。一旦超过了它一个使用限制以后，这个事就没法整了。Grok 1是阿帕奇2.0的license，还是一个完全开源的产品，但是到Grok 2就不是了，就已经变成了这种商业许可的产品了。

国际上面是有这种商业许可限制的大模型呢，像Llama其实是有限制的，那个也是有规定的，就是你用户量达到多少以上，你就不可以再去使用了。你拿去做一些研究是OK的，但是呢你不可以拿Llama再去训练新的模型。但是这个东西呢，说也是叫防君子不防小人吧，Llama 1开源，全中国的这些开源大模型就如雨后春笋一样夸夸就出来了。所以你去写说不允许训练其他模型，不允许去优化自己产品，不允许去商业使用这些事，反正你说着开心就好了。Grok 2呢也是这样的一份协议，大家说着开心就好了。但是差异在哪呢？就是Llama当时发布的时候是当时最领先的模型，大家会去照着去学习；但是Grok 2发布的时候就已经是去年的模型了，反正你算是开过源了吧，也就如此了。国内的模型呢，像Deepseek、千问这些，基本上都是MIT或者是阿帕奇的这种license，就是你可以拿去使，可以商用，可以自己去修改，拿它去干嘛我就不管了。所以跟他们还是有很大区别的。

咱们后边讲这个SGLANG到底是一个什么样的系统呢？它的名字是一个缩写，叫结构化生成语言。S是structure，G是general，LANG是这个language，它大概是这么三个单词拼在一起了。它的开发者呢，两个主要开发者，一个叫郑连敏，一个叫尹良生，听着像中国人吧？郑连敏呢是上海交大的本科，UC伯克利的博士，他现在就是Xai的工程师，在Xai里头主要就负责SGLANG这个版本的继续推进。明年7月份呢，会加入到UCLA任助理教授，现在UCLA的官网上已经把他的名字写上了。像美国的这些大厂里边的科学家，或者是这种大工程师呢，都会有这种两边来回流动的一个过程，去上两学期课，然后呢回来做一段时间的研究，很多的美国这些大厂的顶尖科学家是这么工作的。另外一个呢叫尹良生，尹良生呢是上海交大的本科，2025年从上海交大毕业，就是今年毕业，已经拿到了UC伯克利的博士生入学许可，准备到那儿接着去读博士了。

他们两个人写的这套系统。那你说老范，你是不是要讲中国人好厉害？比大家想象的可能还要再稍微厉害那么一点点。本身XAI里边这个中国人的比例就非常非常高，咱们这讲的是中国人，不是广泛的意义上的华人，就是从国内去的这帮人，比如清华、北大或者上海交大这些地方学完了去的，他们可能在美国读的博士，然后就在XAI里边去上班了。

但是这个项目还不太一样，咱们去稍微捋一捋这个SGLANG的一个发展历程。他是2023年12月12号发表的SGLANG的论文，当时呢郑连敏应该是在UC伯克利读博士，而尹良生应该是在上海交大还在上本科，他们两个人呢联合署名做了这样的一篇论文。到2024年5月份，Deepseek V2发布，236B的一个大模型，每次激活21B的参数。他们呢就说我们要去升级我们的版本，大概是到9月份，这个SGLANG就升级好了，专门对Deepseek进行了优化。SGLANG是Deepseek最优化的一个运行平台，你在其他平台上跑这个Deepseek都没有在SGLANG上跑得快。到2024年的8月份，Grok-2发布了，269B，每次激活115B。这个时候呢，郑连敏应该已经从UC伯克利博士毕业了，已经到了XAI去上班去了。2024年的12月份，SGLANG继续升级，这个升级是为了支持Deepseek V3的。Deepseek V3呢是2024年12月份发布的671B的一个大模型，包括后边我们讲的Deepseek R1，都是在Deepseek V3的基础上进行训练的。Deepseek最近刚出的V3.1还是671B，所以呢这都是一个系列的模型。2024年12月份还发生了一个什么事呢？grok V3发布。

大家按这个线去捋，你就基本上可以发现，Grok 1做的时候，马斯克还是满眼抓瞎的时候，不知道该怎么弄，拿着这个JAX就开干了。另外一个拿JAX开干的是谁？是苹果。苹果那个时候也是举着JAX就开干了，最后呢做出来的一个产品，但是效果一般。这个时候Deepseek大量的这种MOE模型的开源的东西就出来了，包括后面的论文什么就都出来了。上海交大这两位同学吧，他就开始去写这个SGLANG，专门针对这种MOE的模型进行优化。马斯克觉得这条路不错，那咱就干脆把这个团队招到我这来，你给我去好好维护这个SGLANG的版本，我们也在这个基础上，去训练我们的模型。

你说这个里头有抄袭没有？还是说有借鉴？我觉得说借鉴还是比较合理的。因为你去做新的研究的时候，你总要看论文吧？梁文峰写了那么多论文，你也得看。看完了以后，你说我受这个影响了，照这个方向去往前发展，这个本身没有任何问题。咱们不要老觉得说不是原创就怎么怎么样，别老想着这事。

所以从这看呢，Grok跟Deepseek还是很有缘分的。Grok 2跟Deepseek V2、V2.5，它们之间其实是有非常相近的地方。再到Grok 3跟Deepseek V3，也是有很多相近的地方了，有相互借鉴的地方。可能更多的是Grok去借鉴Deepseek，因为Grok每次出新版本的时候，它不开源也不开放出来，他要过一年以后才开放；而Deepseek每次拿出点什么东西，马上都开放了。所以这个到底谁去借鉴谁，大家自己心里去想。

其实呢，这就是开源生态的一种发展方式。很多人在讲什么“美国人一开源，中国人就自主研发、自主知识产权了”，这可不是这么回事的。开源了，我们就可以在开源协议的允许范围内去使用这些代码，甚至是去修改这些代码，再发行这些代码。他只要是协议允许你干这个事，你就可以去干。我干完了以后，我去注明了，说我是用了人家的代码，我把它写清楚就完事了。就算是前面翻车那盘古大模型，上头也写了“我用了别人东西”。但是中国人有时候没法接受这事，你说你都叫盘古了，你好意思你用别人的吗？前两天华为云内部的架构大调整，把整个的盘古这个团队全开掉了，以后这个丢人现眼的东西咱不弄了。前边别人说盘古去抄袭了，华为还在那义正词严的在那辟谣呢，辟完谣以后沉寂了俩月，直接把团队给开了。你说这玩意叫啥事？

我觉得我们应该很好的去接受这种开源生态，而不是说我一定要原创，我从来没有抄过，我从来没有用过别人，这个是相对来说比较狭隘的。你像Deepseek发了论文，公开了参数，SGLANG呢肯定是以这些公开信息为基础进行了优化。Xai呢也在这个过程中呢转型，在SGLANG基础上用同样的系统进行优化。大家走的路呢又不是完全一样，Deepseek还是要更多的考虑到算力紧张，没有NVlink的情况下，这个性能到底怎么样，到底怎么把它跑起来。Grok那就是土豪家的败家子，有的是卡，最新最好的卡，而且还有工程师爸爸负责部署和实施。他还跟微软、Oracle这些公司不一样，那些公司还需要外包，找别人去给部署。那马斯克干这玩意，肯定是没有任何问题的，因为他从特斯拉的时候就开始部署这种超算的集群，非常非常有经验。所以他可以把最好的卡、最新的卡拎回来进行部署，而且量大管饱。现在马斯克已经说，我们注册一公司叫“巨硬”，准备买上百万块的显卡，接着往前走。

马斯克算迎头赶上了，用Deepseek没有的资源，直接暴力推进。我们前面在讲Deepseek的时候就已经讲过了，马斯克肯定会照着往前冲的。苹果啥也没干，其实苹果在做大模型这块跟XAI是同时起步的，都是从JAX这开始起步的，但是苹果最后啥也没出来，马斯克这边都做出来了。梅塔呢还在老路上面去蹉跎前行，未来到底怎么走还不知道。所以呢，别人都开源了，谁你抄的好、抄的不好，或者在这个基础上到底能不能做出新东西来？我相信Grok还是创新的，我并不是说我就指责了，说“Grok你就是抄Deepseek”，没有说这话。还是得看谁可以把这个工程往前推的更远，这个才是本事。

国内的模型厂商的话，你说他们没有借鉴Deepseek吗？肯定借鉴了。他们只是说太多东西要抄了，到底抄谁的呀？这个是真正国内厂商要去头疼的事情。大家发现了，Deepseek V2的版本其实并没有那么热，到V2.5开始这个热度一下就上来了。就是从Deepseek V2.5开始，很多的国内厂商就开始转型，说我们是不是去看一看，像百度什么，他们就已经开始转型了。等到Deepseek V3出来的时候，其实就已经很热很热了。当然对于整个的行业来说，或者说对于社会来说，圈外的人真正知道Deepseek是从Deepseek R1，就是从今年1月份才开始知道这个事儿。但是从去年12月份的Deepseek V3开始，在这个程序员圈里头，在这个行业内呢，大家就已经普遍认知了，这就是一个当前最好的框架了。所以当时很多的团队就都已经都转过来了。现在Kimi k2、mini Max M1、百度的这个4.5、智谱的4.5，其实都是按照一个模式做出来的。但你说它们都是抄袭的，我觉得大家不要想这个事。大家呢都在同样的看论文，都在一个可能同学圈或者是朋友圈里边去，大家一块可能平时喝个咖啡、聊个天什么的，他是这样的一个环境。

国内大模型厂商也是相互借鉴。你看谷歌、微软，他们肯定也会去读论文，他们去做新的研究、去做新的产品的时候，“这Deepseek写的，中国人写的，我不看”，他们也不会这样的，没有那么狭隘。

今天我其实主要跟大家讲的是这样：开源才是未来的一个方向。不要上来说你抄袭，不尊重原创，这太狭隘了。咱们最后总结一下：开源是当今世界比较先进的全球化、松散协作方式。大家注意我刚才讲的这些定语：全球化、松散协作。开源呢推动了互联网、移动互联网和今天的大模型的整个产业的升级。Deepseek呢在里头起到了巨大的推动作用，包括咱们今天讲的SGLANG，都是在开源大潮里边起到了巨大的作用。

马斯克的Grok开源呢，基本上没有为社区贡献太多的东西，毕竟是去年4月份的东西嘛，还是稍微差一些的。马斯克喊开源呢，主要还是为了要吸引眼球。第一方面呢是恶心OpenAI。当然OpenAI现在人家也开源了，把GPT OSS拿出来了。但GPT OSS要比现在开源的Grok 2要强非常非常多，因为GPT OSS是大家可以用的一个产品，不是像Grok 2这样的，没有人会去用它。为什么没有人用？因为部署起来成本非常高，还是一个旧模型。我花了这么多成本，我去部署Deepseek V3.1不行吗？所以他就不想让别人用，也不想让任何人占他便宜。

马斯克现在想干的活呢，就是让更多的人去用他的Grok服务。而且呢也希望在未来呢，让更多的人呢去用他的这个巨硬的产品。那你说巨硬到底做什么的？前面他专门申请了一个商标叫巨硬，就专门为了恶心微软的，“你叫微软我叫巨硬”。一开始以为马斯克就是开个玩笑，或者说出来嘲讽一下比尔盖茨，没想着他真在里头干活。现在说了，我们这巨硬公司是真的要干活了，而且呢干这方向呢，也是大家熟悉的方向，他要做manos，就是做agent。说以后你微软的这些产品，我通通都拿各种各样的AI agent给你覆盖掉。你做了office，我就给你做个AI agent，跟他说你给我写一PPT或者给我写一什么东西，他吭哧吭哧给我写好了，我就不需要那么复杂的叫做office这些东西了。他是搞了这么一套东西出来。

大模型在不断创造内容的过程中呢，其实也在不断的污染大模型被发明之后的语言环境。所以呢，中国的创业公司跟开发者，也在不断的创造新的技术，创造新的内容。在这个过程中，再通过开发者社区或者通过开源社区，不断的将这些新的思想拿出来，去影响全球的科技发展，为全球科技发展添砖加瓦。不要想着说脱钩断链，说我们不要中国人的思考，我们不要中国人的技术，这个玩意是有毒，这个世界不是这么发展的。

咱们今天通过Grok 2的这个发布，通过Grok 2使用的SGLANG的这个平台的一个历程，你就会看到在这个过程中的话，你需要上海交大的学生来去给你写这些系统，你也需要去借鉴Deepseek的论文、借鉴他的一些思路去训练自己的模型。而且这个节奏是一模一样的，这边出Deepseek V2，那边过几个月出这个Grok 2；然后那边出Deepseek V3，你同一个月出Grok 3。这个就是同样的节奏，一模一样的往前走。所以这是一个进步的过程，别老想着谁抄谁的事。

好，今天这故事讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

OpenAI再次开源，中美AI竞争加剧，这一次体现在了不同的开源策略上。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

OpenAI再次开源，这一次发布的版本叫GPT-OSS (Open Source System)，8月5号突然上线了。这一次又不是GPT-5，我们从7月份就开始等GPT-5，现在已经等得大家开始胡思乱想了。很多人猜，说为什么出不来。现在最新的说法是48小时之内出来，等等看吧。

这一次呢，开出来的是GPT-OSS，是一个开源模型，20B和120B两种参数。它呢，是一个MOE模型，就是混合专家模型。其实在GPT-4的时候呢，大家就已经猜测它开始使用混合专家模型了，只是呢它不开源，大家只能猜。现在开出来了MOE推理模型，是有COT的思维链，是直接给大家展示出来的。而且呢，是一个文本模型，没有多模态的东西。上下文比较长，128K的上下文，要比国内的一些开源模型还要再长一些。因为现在没办法，你要使用工具、使用MCP，没有足够长的上下文，你是跑不起来的。所以呢，这一次的GPT-OSS说，我们很擅长使用工具，有的时候有点太擅长了。因为我测试的时候，有的时候工具调用次数非常多，直接就把自己的上下文填满了，这种情况也是不少的。

这一次呢，创新性地使用了MXFP4的一个量化，这是它最新的一个技术。首先要讲一下MXFP4的这个训练。我们以前使用的模型，千问、DeepSeek这些模型呢，我们都是使用的FP16去进行训练的，有的甚至是FP32去进行训练。就是我们把每一个数码位上的指针都做得​​很长，非常非常精确。这个好处是什么呢？就是你训练的时候，可以很精确地去进行训练。你再去推理的时候呢，我们再想办法把它这些数据呢，做成FP8，就是做成8位的一个短指针，速度就会快很多，而且呢，在这个缩短的过程中呢，精度损失的也不是很大。原来我们都是这么来干的。但是呢，这一次的GPT-OSS呢，他们使用了一种4位的指针，更短小一些。而且呢，它跟以前不一样，原来都是用比较长的数码位去进行训练，训练以后再去进行缩短。这一次直接训练的时候，就是4位的，出来就当4位的使，他是这样来去工作的。这个好处是什么呢？就是特别地节省空间，它的速度很快，我在本地测试的时候已经感受到了。

它呢，没有做蒸馏。原来大家都在想，GPT-OSS是不是直接拿GPT-4o，或者拿什么样的这个数据去蒸馏一下就可以了？因为OpenAI手里有很多这些大模型嘛。它并没有去做蒸馏，是从头开始原生训练的一个大模型。用了数万亿TOKEN的纯文本，重点覆盖STEAM、代码和通识知识。主要是拿这些东西训练。它呢，使用了GPT-4o的CBRN过滤器来清洗有害内容。在这里要专门讲一下，GPT-OSS的道德感还是很高的哈，所以呢，不要想着它到本地了，我们就可以拿它随便做一些什么样的事情，它会拒绝大量的指令的。它的知识呢，是截止到2024年6月，再往后的知识是没有的。你说我想处理一些新的知识怎么办？没有问题，因为它调用搜索、它调用工具的能力很强，所以你可以先命令它搜索，然后再去总结。

在进行了预训练之后呢，使用了与GPT-3相同的COT强化学习的数据进行训练，它就可以进行COT的输出。所以这是一个推理模型。两个版本的模型，一个20B，一个120B。20B呢，它的效能相当于GPT-3 mini，其实对于很多的本地工作来说，已经够使了，效果我刚才试了还是相当不错的。120B呢，相当于GPT-4 mini的水平，这也是我们普通的plus用户可以在GPT.com的这个网站上使用的最高版本的推理模型。实际上它那个上面最强的模型，我们能用的应该是GPT-4o全量模型。

20B呢，我装了，效果不错，速度飞起。比我本机跑的各种的30B模型、32B的模型要快非常多，甚至比一些十几B的模型速度还要快。产出的内容的质量，要比那些三十几B的，像千问模型要好很大一些。这个是我的一个主观的感受吧。我呢，是用Ollama直接在我的MacBook Pro 32G内存的笔记本上跑起来的。据说呢，这个东西是可以在16G内存的笔记本上跑，但是我没有测试，因为我们家没有这么低内存的电脑。

至于120B的话，这就不是我应该用的东西。为啥呢？它需要80G的显存，咱们没有这东西，是小团队在服务器上用的东西，这个不是给普通人在电脑上用的。你说我一定要去买一个Mac studio，或者我在本机去装4090装好几块，这个东西也是可以跑，但是真的没有什么必要。

那你说云端有没有？云端你现在上OpenRouter等等这些网站呢，是提供120B的模型的。但是我都上了云端了，谁用这玩意儿？我直接用GPT的大模型不就完了吗？所以呢，120B的模型对于我们这种个人玩家来说，稍显尴尬。但是你说我是一个小团队，我有一些信息不可以出办公室，你可以专门搭一台服务器来跑120B的模型。

中国的云端大模型托管服务上呢，目前都没上。这个它虽然是使用Apache 2.0协议，国内的这些像阿里云、硅基流动或者像火山云，你都可以去用，这个事他是不管的，至少这个协议是允许我们去用的。而且呢，这个Apache 2.0，我们不但可以用这个模型，还可以商用，还可以去修改这个模型，都不需要他的同意。但是呢，在中国有另外一个比较麻烦的是什么呢？就是谁把这个大模型包装出来给公众去使用了，谁需要去申请牌照，是需要申请合规的。上一个新的模型测试、申请合规的过程的话，还是有一些成本，所以现在大家还没有上。其实像Llama系列的模型，国内的这些云服务商上基本上都还是有的，也可以用。但是呢，每次上一个新的，这块我们没有那么快。国外的像Open Router什么的就已经上来了，第一天出来，第二天就直接可以上来使。中国的要求呢，不是说谁出大模型谁要去申请牌照，而是谁拿着这大模型出去给人服务，谁需要去申请牌照。你比如说，DeepSeek说我今天开源模型了，你不需要申请牌照；但是你说DeepSeek提供了API、提供了聊天窗口，要跟人服务了，这个你需要申请牌照。它是这样的一个工作逻辑。

那OpenAI为什么时隔这么多年又去开源了呢？原因也很简单。总有一些机构呢，不希望自己的数据离开可控的网络，不希望说这个数据跑到外网上被OpenAI学习了。最近OpenAI好像还有一个聊天提示词泄露的事情，这个事情是大家不希望的。前面包括三星还有很多的海外公司，使用OpenAI的时候都发生过泄漏情况。但是这种泄漏呢，其实很多是他们的防火墙爆出来的：“我发现你把一些公司敏感信息发到外网去了”，这个时候防火墙就会报警。但是你说我发到OpenAI以后，OpenAI是不是再去用这个数据，或者是不是拿这个数据再去训练模型了，或者再去传播了？这个事呢，反正OpenAI对外的承诺是它不做这个事，但是这个不好说嘛，有些人我们未必信得过他。所以有一些机构说，我一定要本地模型。原来这个生意OpenAI是不做的，现在呢，说我们这块也得做着，我们也要抢这个生意。20B呢，本机运行；120B呢，内部服务器运行，可以很好地解决这些敏感单位的需求。

而且呢，20B也好，120B的模型呢，还可以进行微调。微调了以后，你可以拿它去进行法务、医疗等等这种特殊需求的应用。而这儿呢，要稍微提醒大家一句，前头我们讲，GPT-OSS是有非常高的道德水平的。你一旦微调了以后，这个道德水平就不好说了，有可能GPT-OSS震碎三观，从此堕入黑暗的可能性是存在的。但是呢，那个就是你们各自自己负责任了，跟OpenAI就没什么关系了。

咱们呢，讲到这再讲一讲，中美之间到底是怎么去进行竞争的呢？美国人出了这个东西，不是美国人赢了吗？不是这样的。中美之间呢，有四种不同的开源策略。

第一种呢，是混沌模式。甭管什么样的东西，我先开了再说，开完了以后，你们爱怎么用怎么用。这个是谁呢？Llama就这么干的。Llama 1、Llama 2、Llama 3、Llama 4，都是上来我就开了，开完了以后你们拿去用吧，我就不管了。但是到目前为止呢，发现这条路可能走不太通。扎克伯格捞了一大堆的人以后，说我们是不是不开源了，重新思考一下未来该怎么走的问题，稍显可惜。

第二种模式呢，叫做“开旧闭新”模式。就是呢，我把这个新模型闭源了，我把老模型把它开源出来。谁干这活呢？就是马斯克，xAI就干这个活。他现在呢，是Grok-1开源的，2、3、4都是闭源的。但是马斯克呢，应该是昨天讲的吧，说我们近期准备把Grok-2也开源出来，那就3和4是闭源的。对于他来说呢，他的这个策略很简单，就是开源这一扇大旗我还是要扛着的，但是呢，如果你们想要用最新的模型，你就老老实实上我这来交钱，来把数据交到xAI的服务器上去进行运算。所以马斯克这个xAI呢，我一直评论它是一个假开源，他并不希望别人真的拿这个东西去做点什么事儿，只是说“我还开着呢”。

第三种模式呢，就是OpenAI现在做这个事儿，叫“开小闭大”。它的GPT-3、GPT-4这些东西呢，是闭源模型，GPT-4o也是闭源模型。同时呢，它开了一个小模型叫GPT-OSS。你如果本地需要一些敏感数据处理，你就用开源模型；如果是一个很复杂的处理，你就老老实实地到网上来使用我的这些闭源模型就完了。谷歌也是这么干的，谷歌的闭源模型呢叫Gemini，现在Gemini 2.5 Pro是我目前用到的算是最好用的模型之一吧。他还开源了一个叫Gemma的模型，Gemma现在最新的应该是Gemma 3。你们如果有一些需要单独处理的数据、需要敏感处理的数据，你就把这个Gemma当（download）回去在本机使用。还有呢，微软，微软的小模型开源出来，这个模型叫Phi-4现在最新的版本。他们家自己不做大模型，用OpenAI的大模型就完事了。现在Mistral也是走着这条路，就是法国这公司，他们呢，现在有一些小一点的模型开源出来给大家用，但是大一些的、复杂一些的这个操作，你就老老实实地上云端，调他们家的服务器就完事了。

这个混沌模式和这个开旧闭新模式呢，咱不讨论，没有什么明确的商业诉求在后头。“开小闭大”模式，就是美国人现在使用的开源模式。那你说中国人使用的开源模式是什么样呢？跟他到底有什么不一样的呢？而中国人是直接把最新的、最大的全开出来。千问三就直接把200多B的模型开出来，DeepSeek直接把671B的模型开出来。而且只要我发布了最新的模型，我就把最新的模型直接开出来。这个是咱们的玩法。现在中国跑得比较靠前的开源模型：DeepSeek、千问、Minimax、Kimi和GLM。

所以这是两个完全不同的开源策略。那么中美博弈在什么地方？这两个策略，一个是“开小闭大”，一个是“应开全开”，那到底是怎么博弈的？中国人玩的，其实是“田忌赛马”的故事。就是你那最好的马呢，我跑不过；但是呢，我用我最好的马去给你一个中马跑，我用我的中马呢，给你的次马跑，反而我那个次马呢，上来我就给你最好的马跑，一次就完事了。这样三局两胜，我还是胜了两局的。

那你说大模型开源，这到底怎么去“田忌赛马”的呢？中国目前开源大模型呢，跟美国顶尖的闭源大模型比，它是比不过的。你比如说千问三的230几B的这些模型，DeepSeek 671B的模型，你去跟GPT-3、GPT-4这些模型比，你比不过他；你跟Claude、Code 4这些模型比，你也比不过；跟Gemini你也比不过。那怎么办呢？我们去跟你的开源模型比，去跟这些120B或者是这种三十几B的这些开源模型，我比你跑得好。我这个一上来就是600多B，效果一定是比你那个三十几B的效果要好非常非常多的，相当于是用我的最好的马去跟你那个中等的马去跑。当用户选择本地闭源、中小模型的时候呢，中国队就会占优。但是你说我在本地、在电脑上直接需要一个小模型，目前为止我使用到的GPT-OSS 20B是最好用的。中国现在同样大小的，你比如说都是20B或者是30B的这些模型，你比不过它。但是呢，有些人说，你看我这也是一个小的单位，我这个单位里头呢，也有一些服务器，我想要用一些模型去处理一些问题的话，那你使用这些600多B的或者是200多B的模型，你去跟GPT-OSS 120B打，你是打得过的。那么在这种小团队选择开源模型的时候，中国队就占优了。它是不同的一个竞争策略。

而且呢，当有创业公司想要去挑战大厂的时候，你比如像Perplexity说，我们想拿一些好一点的开源模型再去进行调整，我们想去跟大厂掰掰手腕的时候，中国团队会给他们提供充足的弹药。他们拿美国队，比如说Gemma、Phi或者是GPT-OSS，这些专门为PC端运行训练的这些小模型，你是没法整的。你拿这些模型再怎么微调、再怎么折腾，你没法跟那些大厂竞争。它会有这样的一个差异。但是呢，你拿中国这些模型，你再去微调一下，或者拿这个模型再去怎么折腾一下，那都是有可能能够做出一些比较强的应用出来的。

美国人的想法呢，其实挺简单的。使用美国的开源小模型，可以解决大厂预设的一些问题。比如OpenAI，我给你预设了些这些问题，你用这小模型解决；那些问题呢，你就用大模型解决。大模型你上云端来调，小模型自己去用。但是呢，使用小模型的人，永远不可能形成对于大厂的竞争来，这就是他想干的事。而中国人的策略是什么呢？看热闹不嫌事大。有人打架了，赶快往上递什么无缝钢管，递什么煤气罐，咱们赶快去干这些事。当然这些无缝钢管，比如到了中东，他们可能就变成了煤气罐大炮了，那个我们就不管了，我们都是卖的民用设备过去的，他们拿去打仗，这事跟我们没关系。所以中国人喜欢干这样的事情。

那谁能笑到最后呢？刚才我们讲了，中美两个策略不一样。短期内看呢，美国的策略是更精明的，他把应用分析得很清楚，谁该用什么东西，谁自己去用就完了。但是呢，中国的策略呢，也有自己的定位，短期内呢，我们也可以争夺到一部分市场，这个事本身并没有太大的问题。从长期考量来说呢，美国的策略首先要保障的是巨头永远是巨头，巨头规划未来的格局，中小企业呢，在巨头的规划内生长。有点像谷歌跟苹果似的，你说这么多做App的、做游戏的公司，谁也没有能力去撼动这些做App Store和Google Play的公司去，这个就是他们所希望去规划的事情。而中国的策略呢，就是有可能培养出一些颠覆市场的妖怪来。我们不管你这个规则是什么样的，反正我们给你这个煤气罐、给你这个无缝钢管，你拿去爱干嘛干嘛去，这是中国的策略。而且有很多的国家呢，是不甘心永远去用美国的这些闭源模型的，那么在这种时候，中国的开源模型也是他们唯一的选择。你比如说到了沙特了，到了阿联酋了，也希望有一些自己的大模型，但是你拿美国的这些模型你没法整。虽然他可以给你部署到你本地来，但是这个东西还是由美国人来管理的，哪天他给你关了，你就没法用了。你说我有一个完全我自己控制的了的这些模型，那你就老老实实地用中国的模型去训练，美国的这些开源小模型，你拿它是没有办法的。

而且呢，在一个一半以上研发人员都是中国人的领域里头呢，中国策略可能才是未来。AI领域是一个有着深深中国民族性烙印的领域。在这个圈子里头，只要是做AI相关的公司，出来讲点什么事儿，基本上一半以上是中国人。那你说中国人的民族烙印到底是什么呢？每个中国打工人都惦记着阶级跃迁，惦记着翻身做主人。咱们讲的是说，哎，我这开了一个拉面馆，我请了几个中国师傅在我这拉面，他们就想着说：“我应该怎么把这个配方偷出来，以后我可以在旁边再开一家拉面馆，去跟原来的老板竞争。”中国人讲的叫“王侯将相，宁有种乎？”，凭什么你行我不行？咱们也可以上来试一试。所以呢，像美国人这种，就是规划好了你就拿小模型，你永远做不出大模型的，这东西拿去用去。咱们的策略就是每个人都有枪有炮，最后谁说了算不一定呢。

日子还长，咱们往后继续看，到底哪条路可以走得通，到底哪条路可以结出丰硕的果实来。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

很多鸿蒙开发者突然跑到GitHub里边去灌水，要求开源项目去兼容鸿蒙。这到底是怎么回事？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。最近突然出现了一波潮流，一堆的开发者跑到GitHub里去灌水，说你们要去支持鸿蒙。咱们稍微呢先讲一下GitHub的一个生态是什么样的。

GitHub呢大家可以认为它是一个仓库聚集地。很多的开源项目都会把自己家的仓库建在GitHub上。GitHub呢，现在是属于微软的一个项目。就算它项目吧，它到底是不是盈利，这个事我搞不太清楚。如果是个公司的话，年年亏损也比较讨厌。微软是全资收购了GitHub，花了好多钱。

上面有非常非常多的仓库。每一个仓库呢都包含几件事情：第一个是谁创建的这个仓库，这个仓库属于谁的；第二个是仓库的源代码；第三个呢是仓库的issues，就是有什么问题。比如说我们使用了一个代码，我向你去提问题。有些人仓库的管理者呢，就会跟大家去讨论，你是不是试试另外一些方法，或者干脆我给你改一改吧。因为问题嘛，一般是分为bug和建议，分为这两种。他有的时候就给你改bug，有的时候给你去按照建议修改一下方向。

还有呢，叫pull request。就是我替你改吧，改完了以后呢，我提交一些代码。因为我并不拥有这个仓库，所以我要向原来仓库的拥有者去提，这叫pull request。人家审核了以后呢，可以把我的代码合并进去。审核不通过，这个代码就扔掉了。

还有的仓库里边是带Wiki的，就是维基百科似的东西，来说明我这个仓库里边各项的内容到底是怎么回事。这就是GitHub的一个基本的组成：一大堆仓库，每个仓库有作者代码、issues、pull request加上Wiki还有其他的一些东西。

还有一些呢叫做分支。就是你做了一个项目了，我提了pull request，结果你又不理我。那干脆我在你原来的基础上分支一个出来，然后我在我自己的分支上改来改去的，也是可以的。所以它呢是这样的一个生态，可能有几百万或者上千万粉，非常非常多的开源仓库在里边。

这个系统呢它是有一套生态。什么生态？就是大家把想要开源的东西放上去，包括千问、DeepSeek这些东西都在上面。大家呢，一起去使用这些开源系统，然后上去提意见、提问题、提交代码，让这个开源系统可以在全世界人见证下快速的发展。当然也有一些人开源了项目上去，你提什么都不理你，比如埃隆马斯克的XAI。

包括他们家那个Twitter的推荐系统，他们开源上去了以后，任何人提issue，他是不理你的。这个也没问题，这没有人规定说你必须要理。

现在突然有一大堆的账号上来，在不同的开源仓库下边去提issue，就我们有问题了。什么问题呢？我要求你去支持鸿蒙。这个就很奇怪了。因为大家要知道，这么多人在使用这么多的、各种方向的开源项目或者叫开源仓库的时候，突然有一波人很集中的提相同的问题，都属于一个比较奇葩的事件吧。

现在呢，就是一大堆新账号，而且这些账号呢，都是刚注册不久的账号，或者呢是原来很不活跃的旧账号。因为有一些呃这种社区网站，像DISCORD也算社区吧，它呢是为了避免这些垃圾信息的滋扰，会让这些老的账号有一定的权限，新的账号是没有的。所以呢，还有一些账号就是原来不活跃的，突然开始活跃。我们认为这样的账号呢，其实也是有一定的欺诈性的，就不是那么靠谱。

这些账号呢有一些共同的特点，就是要求别人接入鸿蒙的。这些账号有一个什么特点呢？第一个是大部分账号呢，账号信息不完善。一般你到GitHub上去注册账号，你是要去完善信息的：我是谁，我在哪上班，我平时写什么代码，我对什么感兴趣，写一些简介，然后我再开源几个项目，这个才算是一个相对比较完善的账号。但是你想，你新注册一新账号上去灌水的，那他很多的信息就不完善嘛。

而且大部分账号呢，是没有什么公开仓库。你私有多少仓库是没人管你的，大家看的就是你有多少公开仓库。没有公开仓库呢，说明这个人可能平时并不是一个开源活动的积极参与者。还有一些账户呢，它是用拼音和数字来构成的账户名，这个也比较奇怪，像是由机器自动生成的。

当然还有一些账户和邮箱呢，直接是由乱码生成的，就是用电脑程序自动的去注册Gmail邮箱，可能一下注册几十万个Gmail邮箱，或者几百万个Gmail邮箱。注册完了以后呢，拿这些账号再去注册GitHub账号，慢慢的把这账号养起来。当需要的时候，再把这玩意一把拿出来，扔进去灌水。

还有一些伪造账号，或者叫伪装账号，他们玩什么呢？就是他有一些公开的仓库，但是他这公开仓库呢，就是从其他人的仓库那儿去分支出来的，就fork出来，连改都没改过。你按道理说，我从其他的账户里头或者从其他的仓库里头做了一个分支，等于镜像到自己的账户里去了，你得改。你这么镜像几个，连改都不改，这个事也是比较奇怪的。

所以现在向里边灌水的这些账户，还是比较可疑的。

提交的内容呢，也挺奇怪的。上来先说鸿蒙系统很好，非常有前景，我们很多人都要使用。结果你的系统不支持鸿蒙，你这个项目不支持，这个不对，你应该来支持鸿蒙。写了一大堆这样的东西。

而且呢，一般你要求别人去支持什么新的操作系统的时候，你要写得很清楚。说我到底要干什么，我原来是怎么用的，现在为什么要迁移，迁移过来以后呢，我发现有一些什么样的问题，我希望你来去进行兼容。他要写清楚。很多这样的东西都没写，写的都很宽泛，就是“鸿蒙好厉害，你来兼容吧”。

很多的项目里边，收到的issue明显是拷贝的。你在不同的项目里给的这个问题都是一样的。现在主要是一些什么样的仓库被骚扰了呢？主要是一些Javascript、C和C++的工程项目的库被骚扰了。并不是说做好的项目，大家注意，很多开源库不是一个完全能跑的产品，而是说你做产品的过程中需要使用的一些底层的支撑。它里头有消息处理，有图像处理，网络通信。

最逗的是，它有一个是zip压缩。我们经常把一些文件压缩成zip格式，按道理说鸿蒙里头是带zip压缩的。他也上去给人提一个问题，说“你这要支持一下”。所以呢，从这里看呢，这个灌水的人压根就没有很认真的去筛选哪些项目到底跟鸿蒙系统有关，哪些项目跟鸿蒙系统无关，直接上去大水漫灌的。这个就属于纯扯淡了。

那开源社区的反馈是什么呢？刚才咱们讲了开源生态，所以开源是一个挺松散的社区。这样的问题的反馈一定是非常的反感，这个没有什么可说的。因为呢，开源是一个没有那么多规则的地方，就算是有很多规则呢，其实也没有办法强制执行。

那在这种很松散的社区里头，大家是靠什么来协作的呢？靠的是信任和礼貌。你上来你得讲礼貌，我们给你一定的信任，相互之间配合起来，这个事才能往前走。结果你一上来大水漫灌，四处的拷贝粘贴这些issue，浪费我的时间。这个一定会让别人讨厌的。

如果你说我真的有需求，比如鸿蒙PC已经发布了，我们的甲方爸爸他就真的采购了一批鸿蒙PC，要求我们去做软件适配。结果发现原来我使用的这个库，比如说是一些图像处理的库，到这个新的鸿蒙系统里头就不兼容了，跑不了了。这个事该怎么办？其实你应该上去把自己的需求说明白。比如说我现在需要使用一个特殊的图像格式，这个图像格式鸿蒙原来还不支持，我使用的开源库也不兼容，现在希望能够有一些解决方法。你可以去提，提完了以后你好好说清楚，对方会帮你想想办法，要么他给你做一个兼容。

或者说，我给你写一个别的模块。你可以在这个服务器端，把它转换成一个鸿蒙系统兼容的格式，你再下发到鸿蒙去使用，也是可以的。就是他不一定非要说，把这个库改到鸿蒙兼容你。反正你要解决问题嘛。

像我们去提各种issue以后，得到的回复并不一定都是说，人家把系统给你改了。他会告诉你说，你自己去调哪个东西，或者你自己怎么去改一下什么代码，就可以往前走了。好多都是这样来解决问题的。

而且呢，在很多的时候，我们提issue的时候呢，你还要去提建议。一般的issue的格式是什么？就是说：
第一，我使用的是什么版本。你不能说清楚，你使用的是什么环境、什么版本的话，人家压根就不看这个issue。
第二个呢，要去描述说，我希望看到的结果是什么。然后呢，是我看到的一个错误的结果是什么，我希望怎么改变。
一般一个完整的issue应该是这样的一个架构。你不能上来说，这个东西好厉害，你来兼容。这是不行的。你一般会提出建议：我建议怎么怎么修改，或者我建议有什么什么样的方式可以让我去尝试。

甚至呢，我们提issue的时候还要求什么？我们要求把人家原来的这些开放的issue和关闭的issue都要看一下。什么叫开放？什么叫关闭？就是你提了问题了，给你解决了，你也觉得解决挺好，你就可以把这个issue close掉。那就相当于是有一个解决方法了。

像我们去提issue之前都是要先搜索的。大概率情况下，我们是不需要提的。因为可能以前有人遇到过这样的问题，已经有人解决过了。那我就直接照着人解决的方法去解决，不就完事了吗？连看都不看，搜索都不搜索，直接就去这个提问题，这个是比较被人讨厌的。

像有些比较严格的仓库要求，在提issue之前，在一个checklist上打勾。那个checklist里头有一项，就是我已经查过了，没有跟我这一样的，我才来提的。你如果是这个查都不查，上来就很宽泛的提的话，这是不行的。

而且呢，有很多人提了issue以后，还是会提交代码的。比如说有一些项目，我们希望它兼容鸿蒙，那怎么办呢？我给你做一个鸿蒙兼容的小模块上来。然后呢，我把代码给你提交上去，你给我审核一下。如果审核没什么毛病的话，你让我通过就完了。相当于这个系统就算是兼容鸿蒙了，不也挺好的吗？

当然，现在这帮人也有提交代码上去的，就是这一次给鸿蒙兼容进行灌水的。这帮人也有提交代码，但是他们提交代码都是废代码。什么是废代码？就是他把人家原来的项目做了个分支出来。

然后呢，在里头建了一个目录，这个目录叫Open Harmony。在这个目录里头，是存了一大堆垃圾代码，没有任何有用的东西存在里头了。而这个就属于纯浪费别人的时间。

当我们用正确的方式提出了issue之后的话，也需要逐步的建立信任。这个信任不可能说因为我是鸿蒙，因为你要爱国，大家就可以直接建立的。没有那么容易，你也要跟人聊一段时间。人家发现你确实是喜欢用我的系统，也确实给我们提了很多的意见和建议，这个信任才会逐渐的建立起来。

开源社区的协作也是讲关系的。只有相互信任的人去协作才会有效率。而大家在这种开源社区里头，我也不知道你是谁，你也不知道我是谁，我都不知道键盘后边是人是狗。那如果所有的问题我都去响应的话，肯定是响应不过来的。我一定是要找到一些相对来说比较可信的人，他们提出的问题我才去回复。这个信任也是一个逐渐建立的过程。

现在呢，鸿蒙这帮人集中进入，注册了一大堆的新账号、假账号。当然，中国人通过GitHub造假这个历史是很悠久的，特别是原来很多玩B圈的人注册了大量的GitHub账号。为什么？因为当时很多Web 3的项目，还有ICO的项目，都是要看你的开源项目有多少星，有多少关注，是要看一个指标的。所以当时有非常非常多的人去注册假账号来去刷GitHub。还有很多人去靠这玩意去求职，你看我这个GitHub很活跃，上面有很多很多项目。当然这个都可以造假，就是你去fork别人的这个呃仓库回来，甭管你改不改，反正也算是你又活跃了一下。

这帮人找了一大堆并不一定跟鸿蒙相关的项目，有的是相关，有的是绝对不相关的项目，就开始广泛的提需求。而且有些艺术是直接拷贝复制的，再提交垃圾代码。这个就非常过分了，因为人家的时间也是时间，也很宝贵。甭管你说是专职做开源，还是兼职做开源，大家都去提issue，都去提问题的时候，理谁不理谁，人家也需要去分配时间。结果你浪费人的时间看这种垃圾代码，那肯定会被骂的，同时浪费自己的信誉。

为什么有人干这种事呢？第一个，这事谁干的？反正华为官方目前呢叫不予置评，我没听说过，没有这事。有可能有真实的需求，不是说这个完全没有真实需求。但是呢，只要是非常不讲礼貌的把需求扔上去，都不会有人理你的。即使是真需求，只要你不讲礼貌，与一大堆虚假需求混在一起提交，就会被埋没掉。就算有真需求，也会被这一次的事件给毁掉。有些人呢可能还是想去提升鸿蒙的影响力。

因为你去提一大堆这种issue以后的话，鸿蒙特别是Open Harmony（就是鸿蒙里头有一个开源的版本），它的这个搜索的因子就会上升，好像是有很多人去使用它一样。它最后就可以去写报告了：“你看这么多项目都在收到要求，要跟我们兼容，我们现在可受欢迎了。”有些人就爱看这种报告，那么就有些人会给他造这样的数据吧。刷分这件事呢，反正有些人还是比较擅长的吧。

那你说是不是有人故意去恶心鸿蒙呢？从当前的结果来看，这个目的实现了。灌水灌下去以后，大家都很讨厌你这个鸿蒙：“你怎么能够这么讨厌？”这个也有可能是有组织的，进行了一次“低级红高级黑”。因为到目前为止，并没有谁站出来承认说这事是我干的。所以呢，几种可能性，我们只能去猜测了。

稍微呢再讲两句，最近新出的鸿蒙PC到底有多开放呢？在鸿蒙5.0以后，就是“纯血鸿蒙”了，里头不带Linux、不带安卓了，就是完完全全由微内核去架构的一套自有的操作系统。这个确实是自己写的。但是呢，这个里边分两部分：一套呢叫Open Harmony，就是它有一套是开源的；另外一个呢是定制的鸿蒙系统，就是华为自己用的，都是在OpenHarmony的基础上去定制的。所以他跑去要求人家兼容，都是要求兼容Open Harmony。你接入了Open Harmony以后呢，你就可以把这个项目或者这个系统，引入到鸿蒙系统里头来去使用。

微软的Windows呢，现在已经禁止给华为进行授权了，所以以后华为的电脑上就不能再去装Windows操作系统了。华为就推出了自己的鸿蒙PC系统。鸿蒙PC呢挺贵的，这个也很正常，因为主要是机关单位采购，没有哪个个人会买这个东西。但也不好说，可能真的有特别爱国的人会去买。里边使用的芯片呢，是叫麒麟X90芯片，就不是原来什么9100、9200这些芯片了，那是做手机的。做PC是用的叫X90，做PC呢，你就可以做的更大一些，散热呢，差一点没什么关系，多耗一点电也可以，毕竟PC上面的电池要更大一些嘛，而且对算力的要求更高。

有人呢，对麒麟X90呢进行了跑分，据说超过了苹果M2。像我是M2 Max，也许比我这个还要稍微差那么一点点吧，但是也比较接近了。这个里头没有独显，里边是有华为自己做的显卡，就是一个GPU芯片嘛，使用的呢是ARM V9架构。大家要注意，华为呢是把ARM V9架构的整个系统级使用授权终身买断了，就是它一直都可以用。美国要求跟华为断绝关系的时候呢……

确实是断了几天。后来呢，华为专门做了一个审查，说你看MV9架构里头是没有美国技术的，是纯纯的英国技术。所以我可以去得到授权，使用美国技术的arm V10以及arm的其他的技术，我是不可以用的。但是arm V9我可以一直用下去。

这里边所谓的美国技术，就是一些比如AI算力核心、加密解密。就这些东西呢，都是属于美国技术，这个是不可以给华为使用的。现在升腾910B、升腾910C都是MV9架构的，麒麟9100、9200、麒麟X90都是MV9架构的。

这个电脑呢，有人去试过了，感觉就是一个带着键盘的平板，就类似于平板电脑似的。因为它整个的使用的习惯跟华为平板是很像的，只是呢，它有键盘有鼠标。麒麟的PC呢，实际上就是麒麟笔记本，它没有台式机。麒麟笔记本是一个完全封闭系统，彻底不允许侧载。什么叫侧载？就是你在它的应用市场之外去安装应用，完全不允许。Windows大家经常去侧载，包括我们使用的macos，就是MacBook，什么都是可以侧载的。但是麒麟PC上就完完全全不允许侧载。

而且如果你没有麒麟X90的芯片，你也没法装麒麟操作系统。你说我这有一个英特尔的电脑，或者我原来买的华为的电脑，是英特尔芯片的也不行。你或者说我这是华为的平板电脑，配个键盘，用的是麒麟9100的芯片，能不能升级？这东西也不行。它现在只支持的一种芯片，所以呢，就完完全全是一个封闭系统。

目前呢，据说有几百个常用应用了，什么WPS这东西都有了。还有一些呢是在适配之中，只是这个过程呢还是比较漫长的。在这个过程中，有一大堆人跑去提issues了，就是今天咱们讲这故事。它里边呢可以跑虚拟机，就是跑一个子系统，在虚拟机里头可以跑Windows 11。如果你说我实在是有一些Windows应用需要用，怎么办？你可以在这个子系统里去跑，但是这个效率就会差非常非常多。其他的什么安卓应用、MacOS应用、iOS应用在上头都跑不了，Linux应用在上头也跑不了，就是这样的一套系统。

这个系统呢，算是比上不足比下有余吧。跟Windows、Mac、Linux这些比起来，还有比较大的差距，毕竟是个新的系统嘛。但是呢，跟国内现在的这些信创系统比起来，绝对碾压，遥遥领先。就是在这样的一个时间点上，鸿蒙PC发布，5月19号正式销售。一堆人跑去GitHub上去灌水去了，现在这些灌水的帖大部分被删掉了。这些灌水的账号呢，绝大部分直接被GitHub给清除了。

再也不能上来了，大概就得到了这样的一个结果。

以后，鸿蒙系统继续想要去完备它的生态，难度会上升那么一点点。

最后总结一下：鸿蒙系统和生态还在努力的推进，有领先的地方。想要依靠开源社区来丰富生态，这件事呢，本身是个好事。但是，投机取巧、不讲礼貌，只会让人讨厌，会得到适得其反的效果的。

这就是今天咱们讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见！

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲：安卓真的闭源了吗？谷歌是不是要卸磨杀驴了呢？

首先咱们看一下披露的途径。首先是外面有传闻说安卓要闭源，其实这种传闻一直在走。因为安卓的开源一直都不是那么让人满意，说是开源吧，但跟正常的开源又稍微有一些区别。而且这些年来，它的开源层次或者开源的开放程度是在逐渐缩减的，越管越严了嘛。

2025年3月26号，谷歌向科技媒体Android Authority确认了这一个调整，说：“我们确实是要进行一些调整的。”谷歌计划在本周晚些时间发布正式公告。现在呢，应该是谷歌做了一些回复。谷歌的官方回复说呢：“安卓不会闭源，但开发过程将完全转移到内部。”这个话到底是什么意思？待会咱们再去解释。

现在呢，就有很多很多的解读纷至沓来。有人就讲说谷歌闭源了，有人说谷歌你卸磨杀驴。原来你靠开源的方式吸引一大堆厂商跟你去做安卓，现在等大家都上了船以后，你就准备闭了源找大家收授权费了吗？还有人说：“谷歌你现在虽然还承诺开源，但是可能过两天就没人管你了。”因为Oracle收购Sun以后，原来他那个是有一个叫OpenSolaris还是一个什么样的操作系统，Oracle承诺说我要继续开源，但是再也没有更新过任何东西。说谷歌你是不是也想照这样玩？

还有人在讲说：“是不是鸿蒙出来了以后，谷歌就破防了？华为鸿蒙好厉害！”还有人去讲说：“中国手机厂商都危险了，谷歌准备要收拾你们了。”这个就是现在各方的一些传言了。

那么，到底发生了一个什么事情呢？首先要注意，开源是一个非常非常复杂的过程，不是说我把源代码扔那就完事了。原来我们在猎豹移动的时候干过这个事情。当时呢，突然说我们要开源，就直接把金山的安全管家就直接给开了。把这个源代码打开了以后，往GitHub上一扔，就等着大家夸奖。结果发现没有任何人理我们，不但没有人理我们，还培养了一堆竞争对手。因为你一旦开源了软件以后的话，这个软件没有一个社区跟着，没有相应的文档。这样的开源系统，只有你的竞争对手是愿意花时间去研究的，其他人压根就没这个兴趣，也没这个功夫去看的。

所以后面包括像腾讯的一些产品，还有其他公司一些产品，都是以这个开源系统做的。但是整个开源社区并没有起来。所以开源的过程非常非常复杂。开源一个项目，它通常是跟整个开源社区一起成长起来的。它不光是要把软件拿出来，还是要把它很多的文档、开发的一些过程都要拿出来。

大家要向他去提意见。提了意见以后，还要去回应这些意见，还要根据这些意见进行修改，还要允许其他人去贡献代码，然后要审核。它是这样的一个完整的过程，并不是简简单单地说：“我把源代码扔出来就算开源了。”

但是呢，同时开源也是一个很宽泛的范畴。你说把源代码扔出来算不算？它也算，对吧？虽然不够完整，但它也是开源。有做得好的，有做得不好的。像刚才我讲猎豹那故事，它属于做得不好的。安卓呢，其实一直这些年来算是做得不错的。谷歌在整个开源圈子里头，都还是算做得非常非常不错的一个公司。现在在这个上面就要发生一些变化了。

安卓系统呢，其实一共是分三个部分。咱们不说这些大家定制的安卓系统，就是谷歌拿出来的安卓系统，其实分三个部分。第一个部分呢是Linux kernel，它是最严格的许可。谁要使用Linux kernel，你必须要也开源。然后是AOSP，也就是Android Open Source Project，就是我们真正叫开源安卓。这块呢，用的是阿帕奇的这个协议，相对来说要宽松很多。就是你用了这个协议以后，你拿去随便商用，随便改，随便分支，我都不管你。前提呢是你只要别改我的名字，你叫AOSP来的，你不能改了以后说：“我自主研发，自主知识产权。”这个是不允许的。其他的什么logo，什么这东西你给我留好，你就随便了。这是这样的。

这个其实在整个开源圈里一直是受诟病的。因为什么？因为按照Linux的那个协议来说，你谁用了我们的这种核心，你就应该也要去用它同样的协议。而不能说你用了我的核心以后，你换了一个开源协议，这事是不允许的。我记得我应该是在2014年去旧金山参加谷歌IO，坐在厅里头等着上面皮彩讲话呢，突然就有一个老兄冲进来，举着大喇叭说：“你们就是邪恶的，你们就是干坏事。”上谷歌IO里闹场，因为谷歌老说自己不作恶嘛。安卓的这个AOSP的开源协议，实际上就是已经有一些问题了，大家觉得你已经开始作恶了。

除了这个AOSP之外呢，还有一个东西叫GMS，叫Google Mobile Service。这个东西呢就是闭源的。我们用的什么Google Play、Gmail、谷歌地图、谷歌的什么通讯录、日历，这些东西都是在这里头。GMS呢，你是必须要去跟谷歌签协议：“我们做的这个设备，包括我们修改这些代码，是跟安卓系统相兼容的，我们愿意去使用GMS。”然后谷歌通过审核了以后，再把这个部分发给你。

你就可以去使用谷歌的全套的服务了。所以，完整的安卓实际上分这三部分。今天我们要讲的是这个AOSP的这部分。

AOSP到底还开不开源？按照谷歌的说法，继续会开源，只是呢，它的开发过程不再开源了。刚才我们讲过，什么是这个真正的开源项目的一个管理过程：随时提意见，有人回复。在这点上呢，咱们要稍微讲一下马斯克XAI的GROK 1。它也号称开源了，有人提意见，从来没人理他，没有任何人去回复这些东西。然后，马斯克还把他的x.com的推荐算法也开源了。这个东西有任何人提意见，也没有人理他。这个呢，都属于不完整的开源，或者说有些人讲的叫假开源。

像它的这个x.com的推荐算法，开源了多长时间了？我前一段时间还上去看过，就是所有的代码都停留在开源的那一个时间点上。pull request也好，issue也好，提的各种问题也好，在他刚开源的时候还有人提。因为也没有任何人回复，也没有任何人理他，后边也就没有人愿意再去跟他们打任何交道了。

正常的开源，大家提了意见了，提了pull request以后，就会有一些人去回复这些问题。会有一个审核机构，很多数的这个社区是进行社区审核的。审核通过了以后，就可以把这些代码合并到这个系统里边来。它是这样的一个机制，然后不断的有这个小版本的迭代。你像我们有时候使用一些开源系统，我们也上去去提问题，去说这个里头哪不好使，哪有一个bug，或者哪个地方我帮你改了。改完了以后呢，他们就会给你回复说：“我现在有一个小的更新，你可以拉回来试一试。”这个都是以天为计算，因为全世界的范围有时差嘛。就是你今天提了要求，可能明天后天就给你改回来了。使用开源软件还是挺开心的一个过程。这个是正常的开源系统的一个更新过程。

这些开源系统也会定期的出这种发行版本。不是说我始终就是这种小零碎的版本往前走，它每过一段时间会出一个正式的版本。

AOSP呢，为什么一直有人骂它？这前面的其实它整个的开发过程也没有那么开源。因为它的所有的pull request，就是你要求去贡献代码，必须是经过谷歌审核的，不是一个社区审核。而且这个审核的过程呢，非常不透明，也经常的把别人的代码都拒绝掉。而且呢，谷歌也说了，说安卓系统是由谷歌领导的。虽然我开源了，但是，整个的项目方向、代码的审核都是由谷歌负责。你们其他任何人都不可能参与到这个里边来，一定是谷歌员工，我们派他这个工作，他才可以干这个事情。

所以呢，AOSP一直不是一个完全开源的系统。它呢，内外还有两个版本一起在推进。内部版本的通常要更新的快一点，因为一堆的工程师坐着，拿着谷歌的薪水给它开发嘛。外部的版本呢，一般会比内部的版本更新的要晚一点，但是也还是在不断的更新，每天或者每过几天都会更新一些。

而且呢，这个外部版本呢，也会接收一些pull request，就是要求去更新代码，要求人家贡献代码进来，他们也会去把它加进来。什么人经常会往里贡献代码？我告你讲，就是芯片厂商。比如说你设计一新的芯片，你也会拉一些代码上去，这样的话谷歌就可以把这个代码合并进来。你这个芯片上的一些新特性，它就直接有了。这个还是需要外部贡献的，不是谷歌自己可以搞定这些事情的。

在发行版本的时候呢，比如说安卓我要发14了，那么谷歌的工程师呢，需要对内外两个版本进行合并，要把这两个版本变成统一的一个版本。这个过程一定是非常非常痛苦的，因为安卓系统现在体量已经非常大了。外边这么多人给他贡献代码，里头还有一堆工程师，吭哧吭哧把这个系统往前开发。然后你要让两个版本合并在一起的话，这个挺难的。但是原来一直十几个版本，都是这么做下来的。

现在最新的谷歌的回应是，我们要把整个的开发过程都变成内部过程。那个意思是什么呢？大家还是可以提意见的，也还是可以提pull request，你们外部贡献代码我们依然接收。但是呢，在谷歌审核之后呢，也有可能被合并，只是中间的版本和过程都没了。原来等于是中间你提了一些pull request，我还会给你合并进来，有一些这种小的零碎的版本就会出来。特别是比如说出现了一些重大的安全隐患的时候，我们现在发现哪儿有一漏洞被泄露了，它也可以有这种小的版本出来。以后的话就没有这些东西了，你就提，提完了以后我就不回复你了，只等着最后谷歌统一的拿出一个版本来。

这个版本还是开源的，还是会把原本源代码给大家。这样的话中间的小文本不用维护了，内外两个版本的分支也不用再去折腾了，谷歌的工程师也不需要做最后的合并了。实际上就干这么个事。

总结一下是什么呢？代码还是开源的，至少承诺还是这样的。至于后边到底怎么干这个事，不知道了，因为Oracle当时就是我承诺开源，后边就不开源了。所以很多人就说我不信任你了。第二个就是开发的过程不再开源了。原来也没有完全开源，现在呢，除了定期发布的新版本之外，中间的所有过程统统隐藏了，你也不用去管它。

说今天发了点什么东西，明天发点什么东西，没了。这就是它现在真正发生的一个变化了。我们后面回顾一下安卓系统的前世今生。

很多人说乔布斯重新发明了手机，但是安卓我觉得也是发明了开源系统，创造了一个移动互联网时代，创造了智能家居、智能家电的一个时代。所以安卓也是一个非常伟大的产品。

这个公司呢是2003年创建的，创建的时候应该就叫安卓。2005年的时候呢，这个公司被谷歌以5,000万美金给收购了。所以这个产品不是谷歌创建的，是谷歌买的。最早的安卓系统呢也不是给手机用的，最早的安卓系统是给各种的小型设备、各种的智能设备去使用的，包括手机，各种移动的设备都可以去使用。所以一开始呢，安卓的定义是相对比较宽泛的。

2007年是一个奇迹之年了。1月9号，史蒂夫·乔布斯在Macworld大会上首次展示了iPhone。2007年的6月29号，iPhone正式开始销售。但是要注意，iOS这个名字是2010年才开始有的。前面呢，它这个操作系统叫iPhone OS，不叫iOS。到2007年的11月5号，谷歌正式宣布安卓系统开源了。以前这个产品是不开源的，AOSP就正式诞生了。谷歌为什么干这个事情？是为了联合HTC、三星等34家企业，成立开放手机联盟，正式发布安卓的开源代码。

到2008年是安卓元年。2008年的9月23日，由HTC代工的T-Mobile G1正式亮相，安卓正式对外发布。大家可以看到这个手机了，这就是安卓是怎么来的。有人说这是不是一次开源的胜利？开源战胜闭源？虽然我没有把苹果干掉，但是绝对是抢到了大半壁的江山。在整个的移动互联网上，安卓设备绝对是数量领先。虽然挣的钱没有人苹果多，但是呢，所有的安卓设备一定是比苹果多得多的一个数量。使用安卓设备的人也是要比苹果多的。

各个手机厂商呢在安卓开源之前，比如摩托罗拉他们有自己的系统，诺基亚玩塞班，爱立信好像也玩过一段时间塞班。大家都是拿一些Linux开源出来的一些系统，自己改来改去的，最早都是这么干。谷歌拿出一个新系统来，如果要求手机厂商使用的话，这个事其实还是挺难去搞定的。但是开源了再拿给手机厂商，大家容易接受一些吗？确实是如此。当时HTC、三星还有34家，因为当时手机厂商还很多，但是现在这个34家绝大部分都已经不见了。你说开源系统真的让这些手机厂商成功了吗？并没有。传统的手机厂商通过开放系统和标准得以转型。

这个才叫真正的成功。但实际上，传统手机厂商随着安卓的发布都被淘汰了，都死了。所以，安卓并没有让传统手机厂商去转型，HTC也不见了。随着安卓开放，这个联盟里的这些手机厂商唯一还在努力折腾的就是三星，它现在是全世界手机出货量的第一名，其他的基本上都被弄干净了。那你说安卓到底是怎么成功的？

按照我的想法，安卓的成功其实是离不开中国的全民转型、弯道超车。当时我们看到了这样的一个机会，我们就赶快冲。因为在前面的软件时代，有各种的版权、各种的专利，中国人搞不定。到互联网时代呢，我们其实在努力追赶，在这块上我们觉得有机会可以追上。但是呢，西方还是发展的很快的，还是没有追上。等安卓出来的时候，中国觉得我终于可以弯道超车了。你这玩意开源的，那我可以去用。造硬件，造这些东西我们可以造出来，但是操作系统我们搞不定。你现在有了一个标准，我们就拿去使呗。

中国随着安卓的发布，我们去搞了什么？叫山寨转型安卓。其实大量的山寨机的工厂全都转成安卓了。在转的过程中还是折腾了一段时间，一开始还是在做山寨。其实我们现在讲的山寨，并不是说山寨iPhone、山寨这个谷歌呀，不是。标准的山寨手机就是山寨诺基亚，不是山寨任何其他东西。就是打败诺基亚的其实也不是安卓，打败诺基亚的是山寨，山寨把它整个干掉了。在安卓出来以后，山寨厂商就开始逐渐的转型做安卓。等到小米，特别是红米手机发布了以后，就彻底把山寨厂商全都给挤死了。当然诺基亚也死掉了，他们也没有什么可模拟的了，所以最后就通通转到安卓阵营里边来了。

而且呢，在安卓发布以后，是以国家级的力量去支持，说你们必须要去做安卓。2009年政府关注到安卓系统，并且要求整个手机软产业转型。2010年中国移动跟很多的这种部委一起做了一个公司叫波斯通讯，搞出了一个东西叫open phone，这个是国字头的安卓系统。后来波斯通讯的很多人是在国内各个手机厂商、安卓固件厂商里边去领军的，都是他们。所有政府主导的事情都是这样的，我去努力让大家去干事情，但是干完了以后呢，功成不必在我。他们确实是为整个行业进行了早期的尝试，进行了人员的培养和输送。

百度在这个里边也做出了非常非常突出的贡献。就像今天百度在做文心一言、在做AI一样，百度一开始在开做安卓的时候，说我们要去做移动了，整个百度公司转型，挖了各种国内外的高级人才出来去做安卓系统。当然了，百度呢一直也是这样，比较着急。

发现没怎么挣着钱，把他们都给裁了。排完了以后，又为整个的社会输出了大量的人才。所以当时我们去做安卓人员招聘的时候，经常是要看履历的。履历都是这个人原来可能是诺基亚的、三星的，或者是摩托罗拉的。然后呢，在波斯通讯干过，再在百度里边干过一届，根红苗正，这就是好样的安卓人才。所以要感谢国家，感谢中国移动，感谢波斯通讯，感谢百度，有整个中国的安卓手机市场的这种繁荣。

2010年，MIUI就出来了。大家注意，小米手机是在MIUI的基础上做出来的，先有的MIUI。中国有很多玩刷机吗？做各种的安卓改装，或者安卓的分支。到2012年，华为做出了EMUI，这个就是华为最早的操作系统。摩托罗拉跟三星在中国都设有研究院，培养了大量的安卓人才，后面都散落在各处。我以前有很多同事，都是从摩托罗拉研究院、三星研究院出来的。后来联想还收购了摩托罗拉，等于整个这一块是我们为安卓系统做出的贡献。或者说，我们也是借助安卓系统，正式进入移动互联网时代。

中国手机的这些代工厂，在为全世界生产手机。果链就是在中国，在有一段时间是非常依赖中国，现在当然在慢慢往外迁移。而安卓手机大量其实都在果链上下游企业，以及果链周边企业里边去制造出来的。大量的开发者涌入，只有中国存在的移动互联网时代。你到美国去说有没有移动互联网时代？没有，我们这就是互联网时代，一直在玩下来。他们到现在，很多的服务都依然是网站提供的。但是在中国就是，每一个网站都要有自己的APP，都要有自己的应用程序。我们有大量的专门在移动上、在手机上去存在的商业模式、商业形态。所以只有中国再去喊移动互联网时代。

当然了，这个是谷歌愿意看到的。谷歌中国的老板，真的是躺着赚钱，业绩蹭蹭就涨上去了。还有一些是谷歌不愿意看到的，是什么呢？就智能家居。咱们现在买的什么智能冰箱、什么相框，好多这些东西里头其实也是安卓。但是这些安卓呢，就是拿AOSP过来，也不到谷歌那去认证，也不到谷歌那去做各种的测试，我们也没有GMS，我就拿去使了，这其实是谷歌不喜欢的。还有什么呢？智能座舱。咱们中国玩的很溜的这些电动汽车，这个里边智能座舱的部分，其实也都是安卓，这部分谷歌也控制不了。还有一些智能的可穿戴设备，都是安卓。

有这样的一套系统，再加上我们培养了这么多的程序员在里头，那咱们就搞呗。只要把这东西做出来，我就可以在里面去安装各种的现有安卓应用了。我记得我那次坐威马汽车。

里边还装了学习强国呢。包括我们玩的各种什么VR设备，里头实际上都是安卓。这些设备都没有向谷歌去申报过，也没有让他们这去检测过，都没有进行兼容性测试。这个其实都是谷歌不希望看到的。但是你开源吧，你没办法，我们就拿来使了。谷歌呢，其实也一直在跟我们做斗争了。

安卓出来以后第一件事是什么？就是分叉，分很多很多的分支。谷歌作为安卓的所有者，他还不是说贡献者，他是所有者。他最不希望看到的就是分叉，所以就努力的开始推。2009年就有了安卓2.0，引入了多任务管理。2011年安卓3.0专为平板优化，因为iPad出来了嘛，我们也得有平板，就一步一步的推下去。

早期呢，版本是比较混乱的，因为那个时候硬件也不统一，而且硬件性能比较差。它的这个版本就会搞得越来越乱。厂家呢，都需要做大量的定制。各个厂家都想在安卓的基础上去分叉。其实像原来摩托罗拉、诺基亚这些厂商，都去玩什么塞班的时候，都是自己分一个叉，就不再管其他人了。这个事是谷歌不能允许的。

所以谷歌呢就祭出了一个杀手锏，是什么？就是超高速迭代，每年一个新版本。这个版本上来了以后，还是改非常非常多的东西，而且花大量的钱去对安卓新版本进行宣传。如果你的手机厂商没有使用最新的版本，你手机卖不掉了，你必须得跟着我走。为了统一打样，还祭出了自己的亲儿子这样的一个系列。谷歌说你们做的这些东西都不行，我一定要告诉你们安卓应该长什么样。自己做了一大堆的谷歌亲儿子。

G1呢也算亲儿子，只是模样走歪了，侧滑盖有点太过分了。然后出的是Nexus one，也是HTC出的，就成为正式的直板手机了。Nexus one出来以后说你们就照这样做，这个就是正确的。然后是Nexus s和galaxy Nexus，这两个手机呢都是三星做的。不能说这个亲儿子都在HTC这家，这是大老婆，还有二老婆，也需要有亲生骨肉可以传承。所以他就跑到这边去，雨露均沾了一下。

既然雨露均沾，那继续呗。Nexus 4和Nexus 5是LG做的，Nexus 6是摩托罗拉做的，都都要有这个传承嘛，谁也不能厚此薄彼。Nexus 5X这个版本呢，又回到了LG，咱们是按年代排的。再往后是Nexus 6P这个版本，是华为做的。到这儿就到头了，Nexus整个的系统到Nexus 6P就往后没了。

再往后呢，谷歌也想明白了说，我跟你们每一个手机厂商合作来合作去，这事不对，你们自己还打来打去的。

而且你们做了我的手机以后，还卖你们自己的产品，都是给你们打牌子的。不能干这事，我以后要自己设计自己生产。这个时候呢，整个的果链企业已经非常成熟了。所以后边玩这个叫Pixel的系列，现在应该是Pixel 9了吧，还是8我忘了，都是什么呢？谷歌设计了以后，直接找富士康说：“你能给苹果做，你也给我做吧。”后面的Pixel系列都是富士康做的。因为富士康自己虽然做很多手机，但是他不卖手机。前面HTC、三星、LG、摩托罗拉、华为都是自己卖手机的，后面就开始真的亲儿子了。就这些儿子，等于谷歌自己就造出来了，却不再有任何的妈了，只有爹了。

那么安卓呢，也在这个过程中逐渐的走向了封闭。在前面是比较开放的，开放呢，只是帮助了安卓的诞生。真正崛起其实跟整个中国移动互联网产业链弯道超车，是非常相关的一个过程。而管理这些中国合作伙伴呢，本身就很麻烦，因为中国人聪明勤奋，还卷，不断的分支出来。GMS呢，也没那么好推，因为中国境内不允许GMS落地。所以这些中国的手机厂商都名正言顺的给你出这个不带GMS的版本。我们只有在出口的时候，我才去找谷歌去认证，把GMS装进去。在国内，你先要把这个GMS自己在中国落地的法律问题解决掉，我才给你装。它是这样的一个状态。

谷歌就开始逐渐封闭起来。首先是AOSP的维护越来越官方，不再走这个社区路线了。另外AOSP中的组件呢，也变得越来越少了，都迁移到GMS里去了。因为AOSP是开源的嘛，GMS是闭源的。比如说呢日历消息，也就是咱发短信那个应用，原来呢都是AOSP里边的应用。现在说不行了，你们都需要进行谷歌身份认证才可以使用。你要使用谷歌的calendar，你要使用谷歌的Messenger。因为他看到苹果也是这么干的，因为苹果的通讯还可以玩face time，他觉得我们应该把它统一起来。所以这些东西就直接从AOSP里删掉了。

而且你说我想给AOSP自己补一个不需要谷歌认证的日历行不行？对不起，不通过。你提的所有pull request，我不给你审批。它是这样的越来越封闭的一个状态。而且呢，安卓也逐渐进入了瓶颈期。兼容各种硬件导致呢，系统相对比较臃肿。你像苹果iOS它没有这个问题，因为所有设备都是苹果自己设计，自己去有规格去掌控的。苹果过几天说，我旧的版本不支持了哦，大家都去买新手机。它就是保证所有的手机的硬件是一致的，但是安卓就没办法。

你从100美金以内的手机到一千几百美金的手机都是存在的。要把所有的硬件都兼容起来，特别还像华为这种还出三折叠、横着翻、竖着翻，各种折叠屏它都要搞。那在这样的一个情况下，为了让所有的应用在所有的这个手机上都可以很好的运转起来，这个操作系统只能越做越麻烦，越做越大。

安卓的应用生态或者叫应用库呢，是安卓最大的资本。现在呢，也有点尾大不掉。你说我现在想出一个新的安卓版本，原来那个应用不支持了，那是不是还有人愿意用呢？这也是他们很麻烦的一个问题。手机厂商呢有时候也不愿意升级，它不像苹果似的。苹果每次说，我今天升级了iOS 18.3、18.4，升级了以后24个小时可能百分之六七十的手机升完了，然后再过个可能一个月，可能百分之九十几的手机都升完了。安卓呢，都经常是什么大版本更新，我现在是安卓14，升级完了以后要过一整年，能够有一半的手机升级就已经不错了。它这个碎片化越来越严重。

手机厂商为什么不愿意升级？因为你每次升级了以后，我还得给你做适配。而且升级的过程还有可能造成一些失败，售后什么，这个成本都会上升。所以手机厂商不愿意升级。而且呢，手机厂商想着什么？你升级了你买个新的呀，我是卖手机的，你去买个新的，你不要再老把旧的手机升级来升级去的，这多麻烦。

现在呢，AI的新方向，甭管是苹果还是安卓都在摸索。所以安卓现在逐渐走向瓶颈，这就是它的一个前世今生。那么下边我们来讲讲，为什么会在这个时候选择走向更进一步的封闭呢？原因有几个：

第一个呢是手机战争基本上结束了。安卓成立的时候有34家手机厂商加入联盟，一起去做手机。现在大家数吧，你能数的出34个手机品牌了吗？谷歌自己的、苹果的、三星的，HTC现在还在不在我都搞不清楚了。然后联想、摩托罗拉，有时候还会冷不丁冒个手机出来。剩下的LG有应该有时候还有手机，索尼的手机现在已经不多见了，其他都在中国：小米、华为、OPPO、vivo、荣耀。中国其实也就这些了，其他的没了。就是这个手机战争基本上已经结束了。那你开放不开放，你原来做这些安卓手机的，你肯定还得接着做下去。我再去开放，我也吸引不来新的了。原来开放的目的是吸引老厂家加入，现在我没有老厂家了，所以没有必要了。

第二个，谷歌也得降本增效一下。安卓这么庞大的系统，这么臃肿的一个系统，你还要有两个不同的版本，一个公开版，一个内部版。等到最后的时候要合并，谷歌的工程师。

就算是工资很高、能力很强，也会被累死的。所以，不费劲了。这个都不是重要的原因。

最重要的一个原因是什么？欧盟最新发了个法令，这个法律叫《网络弹性法案》（CRA），要求提供开源软件的公司承担安全相关的责任，尤其是那些将其作为商业活动一部分的公司。谷歌的安卓系统绝对属于这个法令的范围内。

谷歌需要为很多使用AOSP的设备提供安全保障。你发现漏洞了，谷歌是有义务去补漏洞的。但对于那些未经认证、不使用GMS、也没有让谷歌赚到任何钱的产品和设备，谷歌不想承担这个责任。然而，按照欧盟的法律来说，它也该承担，这就很麻烦。

比如说，中国的新能源汽车没有卖到欧美去，但卖了大量到欧洲。所有这些新能源汽车里头的智能座舱系统，就是个安卓大平板。比亚迪、吉利、蔚来、小鹏、理想、小米，包括华为——华为到现在为止，装在鸿蒙智行上的那个平板还没有用上纯血鸿蒙，里头还是带AOSP的。

那么，这些车卖到欧洲以后，谷歌也不知道里头到底装的是什么，或者是怎么跑的，但它要为这个事情的安全负责任。而且那是辆车，手机大不了死个机，车出了事是要有很大麻烦的。谷歌需要维护这些代码，赚不着钱，还承担了巨大的责任，谷歌觉得很不爽：“我们不跟你玩了。”

而且呢，新一代的智能操作系统有可能不是安卓。谷歌现在也在探讨：“我们是不是让安卓的吸引力下降一些，去研究一些新的操作系统出来？”而且，只要安卓还在，谷歌是摆脱不了它的中国血脉的。

小米、OPPO、vivo、华为、荣耀——全世界可能除了三星跟苹果之外，最主要的手机厂商就都在这了。大量的智能家居产品都是中国设计、中国生产、行销全球的，还有智能穿戴设备以及新能源汽车，这些通通都是跑的安卓AOSP，通通需要谷歌负责任。

还有大量的中国应用开发者，这都是在安卓里面的“中国血脉”。谷歌承担了很多工作量，又没挣到相应的钱，现在还要为这些设备背负很多责任。所以，它在这个时间点说：“不玩了，咱们看看有没有什么新的玩法。”

最后，咱们讲一下对未来会有什么影响。基于AOSP、谷歌生态之外的那部分会逐渐萎缩。原来这些系统也是依靠谷歌去负责维护底层代码的，大家都去提交代码，可能跟谷歌有关系，也可能没关系。但谷歌负责审核、负责合并，很多版本也可以在中间进行发布，开发相关硬件和服务相对来说还是比较方便的。

现在，就只有和谷歌签约的……

这些大手机厂商、芯片厂商，包括一些硬件周边的厂商，不会受到大的影响。其他项目你不去跟谷歌签约，我就拿着AOSP的这个源代码，就开始干的这些人，他们还是可以提交代码。谷歌也没有说你提交代码，我就彻底不要了。但是呢，他们只能等到出了发行版以后，自己进去看，说我这个代码到底合并没合并进去，或者谷歌是不是通过什么其他的方式使用了我的代码，或者是谷歌是不是抄袭了我的一些创意，用了一些号称自主研发、自主知识产权的方式去更新了代码。这个就比较被动了。

对于现在的安卓应用开发者来说呢，不会有特别大的变化。国内那些非认证的AOSP的使用者呢，关系其实也没那么大，因为他们本来也不怎么提交代码。我们只管用，咱们都是拿来主义嘛。分支了以后呢，他们也不愿意再把这个代码提回去了。在国内，最愿意去维护开源生态、不断往回提交代码的有一公司，这公司叫华为。除了他们之外，其他的其实都没有这个维护生态、开源生态的习惯。而且这些国内做AOSP的使用者呢，他们也不怎么升级，我就拿了一个版本使，使了以后我就这样了，我就不动了。

会有一些新的操作系统逐渐被采用，但是这里讲的不是鸿蒙这种东西，而是新的AI操作系统，可能逐渐的会流行起来。不需要完整的移动应用生态的支持，想要在手机上替代安卓，这个事依然是不可行的。像鸿蒙这样是不行的，只有新的场景、新的使用模式、新的交互方式，才有可能带来新的操作系统。

最后要跟大家讲，安卓应该是一去不复返了，而安卓也是我们这个时代的丰碑。他真的是创造了一个时代。所以今天呢，我们借着谷歌进一步收紧安卓系统开源过程的一个契机吧，来跟大家回顾一下整个安卓的故事。好，这是我们今天的故事。

DeepSeek开源周第一炮打响，这次英伟达可真的有的愁了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。DeepSeek号称要做开源周，也就是在这一周里边，连续5天发布5个开源项目。那么第一炮打的是什么呢？这个产品叫Flash MLA，这是一个MIT协议的开源项目。待会我们再去讲什么是MIT协议。一天上来就直接获得了几千个星星，就是你把项目发布到GitHub上以后，如果有人喜欢的话会打一个星星。打了星星以后的话，这个项目未来有各种的更新和迭代，我们是会收到通知的。所以很多的开源项目，是用星星的数字来衡量自己项目的受欢迎程度的。

这个项目呢，其实对于绝大多数的使用者来说，短期之内是不会有影响的。什么叫短期？可能就是几个月的时间之内，不会有特别大的变化。但是，可能过了这几个月，这个变化就会逐渐的显现出来。英伟达这次到底能不能挺得住，是会变得好还是会变得坏？这就是我们今天要讲的故事。

英伟达面对Flash MLA这样的一个项目呢，应该有点哭笑不得。为什么呢？这个是必须在英伟达Hopper系列芯片上使用的一个技术，也就是离开英伟达芯片你跑不了。所以这玩意是给英伟达芯片再去做优化。但是呢，这里有个问题，英伟达的H100是被美国禁运的，中国是不可以购买的。中国只可以购买H800，也就是英伟达经过精准的刀法裁切以后的这个版本。它在H800的这个基础上呢进行了提速，这就是这一次的Flash MLA真正给出来的东西。

理论上的H100应该也可以提速，因为它都是Hopper的架构嘛。但是英伟达现在正在推的GB200，它就不是Hopper的这个架构了，它呢是Blackwell黑景架构的。那么在这个上面就不起作用，或者说没有经过Blackwell芯片的这种兼容性测试，不知道在车上好不好使。这种GB200的芯片，第一个现在到底有没有交货，或者交了多少了，其实谁也说不太清楚。

虽然这个山姆奥特曼说：“我在微软机房里看到了。”但是没有那么大的感觉说，这个东西真的改变了什么。第二个呢，就是中国不允许买嘛。既然不允许拥有GB200，那我凭什么去给GB200做优化？即使DeepSeek手里边有一些GB200，我做了优化了，那我也不能说出来。我不能告诉你说：“我偷了一个这玩意回来，我优化了再给你公布出来。”这个与理不合，对吧？这就是对于英伟达的一个小影响。这个东西上来以后，大家没有那么踊跃的去买GP200了，他还接着去买H100、H800去了。

还有一个问题是什么？就是H800的越狱的问题。美国政府限制的是什么呢？你这个东西算力有多少他其实不管，他主要管的是内存带宽，也就是GPU的芯片，跟GPU的这个HBM内存之间，每秒钟到底可以传多少数据。它是限制了这个东西。对美国政府给出的限制呢，是2000GB每秒，也就是两T每秒的这个速度。H100呢是3.35TB，肯定是已经超过了。H800呢，老黄精准一刀，它就是2TB的。虽然有的时候可能大家跑不到，但是人家的标称就是两TB，是符合出口要求的，可以卖给中国。现在上了Flash MLA之后，它的速度就提高到了3TB，这个就稍微有一点点尴尬了。这个以后到底还能卖还是不能卖，还是怎么办？我估计够老黄头疼一阵了。这个是为什么说，英伟达遇到了这样的一个Flash MLA以后，稍微有一点点哭笑不得。你确实给我的显卡做了提速了，但是提速完了以后呢，不太符合某些规定了。

那么说到这了，Flash MLA到底是什么？咱们这一块要后说，因为呢可能很多听故事的人，对于这一部分就没有那么大兴趣了。咱们尽量用简单的方式来讲。这个东西呢全称呢，叫高效多层注意力解码内核。这个名字反正有说没有懂，每个字都认识，放在一块不知道什么意思。他呢其实干了三件事。第一件事呢叫分页式间值缓存，这意思是什么呢？就是我们在内存里有很多的数据，本来我要去读这些数据的时候呢。

应该是叫随机读取。就是我得到一个地址，然后我到这个地址上，把这个数据读出来或者写进去。但是这样的话效率就会很差，为什么？因为你这个内存很大嘛。而且我今天分配了一块内存，待会我把这个内存释放掉了。如果是随机的去做的话，那就会出现很多碎片，不连续的这种内存会存在里头，这个会降低读写的速度。

Flash MLA说，咱们这样：以64个内存单元为一个页面，咱们进行分页管理。每一次我就不再分给你具体的多大多小的，我就是按多少页给你分。我想要多少字节的内存，或者多少位的内存，我原来是可以随便分的，现在不行，必须是64个数一页，你必须按整数页分。他用了这样的一个简单的方法，就可以极大的提高内存的分配、释放的效率，以及读写的效率，还可以极大地降低显存碎片的产生。就是你再产生碎片，也是64个数放在一块的一个碎片。这个对于未来的这种使用，就会方便很多。因为碎片这个东西有时候很讨厌，比如说我现在有一份文件，我这份文件的前5页存在一个地儿了，后3页存在一个地儿了，中间几页我再存在一个地儿了。等你需要取这数据的时候，要上三地去把这数据取出来，那这事不就费劲了吗？现在说，哎，我按整页算，哪怕你用不完我浪费一点，剩一块不要了没关系，但是我每次分配、每次释放都是一整页。那这个就是大家理解的，他干的第一个事。

第二个事是干嘛呢？他做了一个叫BF16精度的一个知识。咱们看很多的这种大模型，后边都是有一数，都是FB什么FB什么，FB32、FB16、FB8，甚至还有FB4的这样的数据。但是这一次呢，他玩了一个叫BF16，什么意思？咱们正常情况下呢去训练大模型都是用一个完整的浮点数，就是FP32。什么意思呢？f呢就是float，P呢是point，浮点32意思就是说，我这一个数是一个32位的一个空间。32位就是32个010101，这样放在一起这是一个数。在这个数里头呢有一位代表正负，有8位呢是代表指数。

剩下的23位代表的是精度。我们写很多的叫科学计数法，都是先是正的或者负的，然后是3点多少多多。这个是长度代表精度的，小数点后边越长，你精度就越高。最后乘上10的多少次方，一般代表浮点数是这样来写的。后边有8位是代表10的多少次方的，这个东西叫指数。有23位是代表精度，也就是点后边有多少位，再加上一个正负，这就是传统的FP32。

正常的一般使用的是FP16。就是你都用FP32去使用的话，等于你每一次进行比较，进行搬运，进行运算都很慢，而且非常非常消耗资源。所以呢，很多时候，这个大模型工作是工作在FP16的这个基础上的。FP16什么意思呢？它这个里头还是有一位是代表符号的，代表精度的是有10位，代表指数的有5位。这个呢就会发生一个问题，就是它的精度降低了。FB32那个是有23位代表精度的嘛，那这个只有10位了。还有一个很大的问题是什么呢？就是它的范围变小了。什么叫范围？就是乘以10的多少次方，这个数是它的范围。原来呢（FB32）是有8位来去代表范围的，现在呢（FB16）只有5位了，使得很多的模型的规模就会受到限制。

那么这一次呢，DeepSeek给出了这个东西叫BF16。它们呢使用的是什么？就是它的指数依然是8位，跟FP32这个是一样的。还有一位是代表符号，这个正负你必须还得留着。剩下的呢就剩的就比较少了，他只有7位来去代表精度。所以他把精度降低了，但是呢指向的这个数据范围，其实跟FP32是一样。它是通过这样的一个方式，让这个大模型可以在精度下降，但是呢指向范围不变的情况下去进行运作，效率有极大的提升。

这是第二个。第三个是什么呢？就是叫分块调度与并行计算。将计算任务分解为多个小块，进行并行处理，充分利用GPU的并行计算能力，提升吞吐量。这个就是刚才我们讲的3TB每秒的，这个GPU跟显存之间的带宽，就是从这里来的。实际上这一次主要就是给了这么三个东西。那你说这个东西算不算创新呢？

每一次中国人给出东西来，一堆人说：“哎呀，这个创新了，这个抄袭了。”首先要讲说灵感来自于叫Flash attention 2和3，以及有一个叫COT LASS这样的两个论文，或者两个开源项目，叫CUDA-LESS。CUDA-LESS应该也是CUDA上面做的一些什么优化的这种东西。这两个项目呢，是英伟达自家的开源项目，就是英伟达自己就把它开源了，然后也是MIT协议。咱们现在讲一下MIT协议什么意思，叫允许用户自由使用、修改和分发代码，但是需要在修改后的代码中或者软件中保留原来的许可声明。就是你可以拿着代码回来改，也可以自己去用，自己去分发，但是呢，我原来声明了，说我这是一个MIT的项目，你在新的软件里你必须要留着它。这一次的Flash MLA也是一个MIT协议的开源软件，所以呢它是完完全全符合开源规范和道德的一种创新。就是我从哪来的，引用写好了，我在这个基础上遵守原来的协议，我又把它开源了，大概就是这样。

那么说个人话吧，讲了这么半天这东西到底干什么呢？这数据到底怎么算呢？估计大家稍微有点头晕了，咱们讲一故事。比如说吧，有一家这个跑车的公司，我造跑车的，我出了很多很多的手册，告诉你这个跑车应该是怎么去做的，然后有哪些参数可以调整，如何去优化。有一大堆的修车厂，这些修车厂或者叫改车厂吧，他们呢会使用这些手册做一些车厂允许或者不允许的改装。你只要到改车厂了以后嘛，肯定有一些修改是超出车厂允许范围之外的，这个没有办法。修改完了以后呢，突然有一家特别大的这个改车厂决定把自己改车并且夺得冠军的方法给公开出来，这就是我们今天看到的东西。他们现在使用的Flash MLA这个东西，已经在这个DeepSeek自己家的服务器上得到验证了，说这东西确实好用，然后把这个拿出来了。那么其他改车厂呢，就可以拿着这个已经公开出来的这个标准继续跟进，接着往前跑了。现在麻烦是什么呢？

第一个修改方案是针对旧发动机的修改方案，那么它影响了新发动机的销售。然后，第二个方案在优化之后，与某些交管部门的规定相互冲突了。这就是这一次Flash MLA发布对于英伟达可能的一些影响。

那么，谁会用这个玩意呢？就是这个Flash MLA到底对什么样的系统有帮助？它主要是用于推理的，不是用于训练的。所以呢，它主要是优化VMRM系统，或者叫高效的大模型推理架构。像我们使用的各种聊天系统，实际上背后你都是要有一套这种推理架构，然后再去挂模型才可以用起来。包括像Mistra、XAI这样的，它们背后都是要有这样的推理架构的。

然后，一些小型的LM推理架构呢，可能也会有提升。比如像Huggingface、Transformers或者是Llama CPP，这些小型的系统应该也会得到优化。优化了以后的话，在原来的H系列的GPU上，甭管你是H100还是H800，你都可以极大的提升效率。

那你说对于国产和非英伟达系列的芯片，会不会有提升呢？很多人再去讲说英伟达的垄断被打破了，这个国产芯片看到机会了。首先咱们要讲思路可以借鉴，就是他给了你这样的一个思路。但是呢，要注意Flash MLA是基于CUDA干活的。前面他引用的说我借鉴了谁呢，也是借鉴了英伟达根据CUDA去做的一个开源项目的这个思路，在这个地方修改的。所以直接用是用不了的。

这周应该还会有很多有趣的东西要发布，通过开源的方式不断的打破封锁，打败这个精准的刀法。这就是我们这一周有可能会看到的东西。那么精准的刀法是怎么起作用的，大家知道吗？肯定呢是有大量的门会要关上，就是我设计这个项目的时候，里面一定有很多的开关和门。那我关上其中一部分的门，就可以实现刀法精准了。但是呢，大家去设计这个系统的时候，他不是为了关门设计的，还是为了提高效率设计的。所以有很多的论文开源项目，他都会去讲说我这个东西当时是怎么设计，为什么就能够提效。

这些东西都是公开的。大部分人其实是不会去读这些文档，即使是读了这些文档，也没有能力自己去修改这个东西。就像我们比如去买车，买完车的时候人家告诉我，这个发动机最高可以到什么样。或者说我去买这个电脑，人说这个电脑可以超频，可以去加液冷，可以进行改机，爆改都可以。但是我们谁真的买回电脑来去改吗？其实很少有人改这东西。但是总有一些人说，我们就去给你爆改电脑，给你个电脑CPU超频，给你去做这样的事情。做完了以后，我还给你公开出来，这个东西到底是怎么改的。

在最后呢，跟大家分享一个小故事吧。好会计和律师分几个阶段，可以去思考一下现在Deepseek在里边能够站到哪一位置。为什么讲会计和律师呢？都是在规则之下去工作的。他们在规则之下工作，但是呢又会不断的去接触很多灰色的东西。第一类就是最差的是什么呢？自己也搞不明白各种规则是怎么回事，还在这儿不懂装懂。其实大量的会计跟律师都是在这个层次上，就是你所有看那个说话特别强硬的，这种会计和律师，他一般都是掩盖他们自己的无知的。第二类呢就是自己也搞不太明白，但是呢还是愿意承认的，说这个事我可能稍微差一点，那个事可能也差一点，我们可以去问一下谁，或者怎么去讨论一下。我们见过的比较好一点的律师和会计呢，都是这样的，他不会把任何话给你说满。然后第三个是什么呢？就是相对来说要明白一点了，但是呢只会刻板办事，规定就是这样的，我不能给你改，那那个地方就是这样规定的，我不能给你动。再往后呢就是很明白了，而且可以利用各种规则的边缘，解决问题了。这个就是我们认为比较高端的会计师和律师了。当然最高端的是什么样呢？就是我不但可以利用这些规则把问题解决掉，还可以公开标准，修改和优化规则。这个是最高一级的。现在DeepSeek就已经站到最高一级了。这只是DeepSeek 5天开放周的第一天内容，让我们进一步期待这一周后面的四天到底都开源出。

一些什么东西出来。如果有一些比较有趣的，我自己还能讲得明白的，我会继续跟大家分享。好，这一期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。