近日，华尔街日报专门讨论了“开源公司免费分享的人工智能，能否打破 OpenAI 的统治地位”的问题，其中提到：
- 开源方法帮助创建了现代互联网、云计算和数十亿美元的公司，但不一定适用于开源大型语言模型。即使如此，一些科技巨头认为开源可以削弱 OpenAI 的主导地位。
- 开源人工智能模型对企业很有吸引力，因为使用开源大型语言模型，无需向微软等供应商付费和共享数据，由于开源模型是公开、共享的，包括其内部工作原理，所以企业可以使用它们来构建自己的模型。但这类人工智能企业也面临着训练模型所需的初始成本（可能高达数亿美元）高昂、技术许可以及维持推动其技术普及的开源开发人员的忠诚度问题。
- 开源大模型盈利两种模式，一是通过传统的开源软件公司收取服务费模式（但在大模型领域通常服务收费很难，帮助提供数据训练服务有可能）；二是构建一系列人工智能模型——免费低版本部分，功能更强大部分收费。尽管如此，让客户为开源付费也并不容易。
- 有些开源注重“生态系统效应”，即开源它的大模型，目标不是为了收费，而是为了吸引独立研发人员，创建一个软件和服务平台或生态系统，公司可以出售这些平台或生态系统。“开放模式往往会创建一个生态系统，而封闭模式只会寻找客户，这是十倍、一百倍的乘数。”
- “开源人工智能的商业化是“非常未知的领域”。其一，人工智能模型比软件需要更多的资本。另一个挑战是将现有的软件许可证移植到人工智能模型很困难，人工智能模型由数值参数或“权重”、训练数据和其他组件（主要是被认为是“数学”的组件）组成，但开源人工智能还没有标准定义或一套许可证。一些公司选择仅发布其人工智能模型的某些元素，这限制了它们对其他公司的技术实用性。
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