一个重大的信号！OpenAI CEO山姆·阿特曼表示，由于担心DeepSeek的开源模型可能会夺走开发者生态系统，OpenAI可能会引入开源策略。 OpenAI的人工智能服务一直是封闭的，并不向外界披露其开发的人工智能模型的内核，用户必须支付API（应用程序接口）费用才能使用，而DeepSeek R1是完全开源的。DeepSeek R1开的源凸显了OpenAI的的缺陷：如果开源的DeepSeek能够匹敌闭源的OpenAI，OpenAI可能失去竞争力。 技术力量认为，美国的人工智能公司，比如Meta等其实都受到DeepSeek R1开源的冲击，Meta计划利用DeepSeek的技术来更新自己的开源AI模型"Lamar"。开源人工智能模型允许任何人查看、修改和分发代码，这将促进协作和创新，开发成本可能更低，原因是社区可以共同改进。而闭源人工智能模型则保持代码私有和封闭性，公司通过控制所谓底层核心技术来保持竞争优势，通常通过API或服务收费来盈利。 其次，开源人工智能模型的普及能够降低市场进入门槛，吸引更多开发者使用，从而减少对闭源服务的需求。开源项目迭代更快，因为社区贡献加速了技术进步，而闭源公司可能需要投入更多资源来保持领先。 对用户来说，开源人工智能模型显然更友好，它允许开发者直接访问底层架构，企业用户可针对垂直领域优化模型。例如，医疗AI公司可注入专业医学语料微调模型，而闭源人工智能模型无法提供同等自由度。开源社区产生的分布式开发优势也是闭源AI公司无法取得的，以Stable Diffusion和DALL·E 3为例，前者通过社区迭代在3个月内将图像生成延迟降低40%，而闭源的DALL·E 3同期仅优化了15%。从硬件适配优化比较，开源模型更容易针对特定芯片优化，如LLaMA-2通过社区量化实现在消费级GPU运行，而同等能力的闭源模型需要A100集群，成本差距达10倍。 边际成本上看，开源AI模型部署成本随用户量增长线性下降，而闭源AI公司的API调用成本呈指数上升。Anthropic曾经做过测算，当API日调用量突破1亿次时，开源方案总成本可降低67%。中小企业显然更倾向采用免费开源基础AI模型+定制开发模式。Hugging Face数据显示，2023年企业级用户中采用开源模型的比例从28%升至41%，直接冲击闭源API的订阅收入。 总的来看，开源模式正在变革人工智能服务市场。开源AI模型在长尾场景渗透率已达58%，但在需要千亿级参数支持的复杂推理任务中，闭源模型仍保持12个月左右的技术代差。这种动态平衡将持续重塑AI产业格局，迫使闭源公司加速创新节奏，比如，GPT的迭代周期已从24个月缩短至6个月，同时推动开源社区向MoE架构（根据不同的输入动态选择最合适的专家，从而提升模型的表现）、稀疏训练（不投入所有的神经元或参数参与模型训练的计算和更新）等前沿领域突破。 信息来源：
