Meta 退出开放AI市场，预示全球力量格局转变，中国加冕开源之王
人工智能格局剧烈重塑，Meta 考虑放弃其开源旗舰项目，而中国模型则突飞猛进。
Meta 曾通过 Llama 系列的开源发布，大力倡导人工智能的民主化。然而，该公司的工程师和高管们如今正考虑进行一场重大的理念转向：放弃他们领先的开源人工智能模型 Behemoth，转而开发一套封闭的专有系统。
这一潜在的撤退发生在一个关键时刻。正当 Meta 考虑关上大门之际，中国的人工智能实验室已突飞猛进，不仅成为开源大型语言模型竞赛的参与者，更确立了其毋庸置疑的领导地位。
大逆转：Meta 的理念十字路口
为加速其人工智能雄心而成立的 Meta 超级智能实验室，正处于一个十字路口。这家公司曾通过自由分享其最强大的人工智能模型，从而与 OpenAI、Anthropic 和谷歌等神秘的竞争对手区分开来，并因此赢得了透明度和创新加速的赞誉。如今，它正在重新审视这一核心理念。
一位与主要人工智能实验室密切合作的行业分析师指出：“我们正在见证的不仅仅是战略转变，更是 Meta 在人工智能生态系统中身份的根本性反思。在基础设施上投入数百亿美元，并以史无前例的薪酬待遇招募顶尖人才之后，将这些投资变现的压力已变得非常巨大。”
该公司最近任命前 Scale AI 首席执行官亚历山大·王（Alexandr Wang）为首席人工智能官，并确认计划投入数千亿美元建设名为“普罗米修斯”（Prometheus）和“海伯利安”（Hyperion）的大型人工智能超级计算集群。据熟悉该公司内部讨论的消息人士透露，这些举动已有效消除了内部对限制模型访问的阻力。
中国开源攻势：从追随者到领导者
正当 Meta 重新考虑其开放策略之际，中国人工智能实验室抓住了机会，在开源人工智能领域宣称领先地位——这可能在全球人工智能基础设施中建立持久优势。
以 MIT 式开放权重许可发布的 DeepSeek-R1 和 Deepseek-V3，其性能现已媲美 Gemini 2.5 Pro，而据报道其训练成本仅为一小部分——大约 600 万美元，相较于 OpenAI 估计的 1 亿美元，成本显著降低。
这并非一项孤立的成就。一位风险投资家称，中国已建立了一个“开源模型军火库”，其中包括月之暗面的 Kimi K2（在处理高代码和复杂任务方面表现出色），以及阿里巴巴的通义千问 3（Qwen 3），这是一个在 Apache-2.0 许可下发布、拥有 12.8万个 token 上下文窗口的模型家族，在关键基准测试中超越了 Deepseek V3。
全球连锁反应：信任、主权与碎片化
Meta 的同时性撤退和中国实验室的积极推进，已在全球科技格局中引发了连锁反应。虽然多个中国模型在 GitHub 和 Hugging Face 上获得关注，但包括捷克、澳大利亚、加拿大、印度和美国在内的国家已开始以数据安全担忧为由，禁止使用中国的通用大语言模型（LLMs）。
一位专注于中美科技关系的科技政策研究员解释道：“Meta 潜在的开源（OSS）撤退所留下的空白，不仅正在被填补，更以惊人的速度和目的性被占据。这在技术能力和地缘政治信任之间制造了前所未有的紧张关系。”
这种情况促使包括马克·安德森（Marc Andreessen）在内的著名风险投资家发出警告：如果西方企业未能在开源人工智能领域占据主导地位，中国将塑造全球技术栈——这一担忧现在似乎正在以超出预期的速度变为现实。
Meta 的战略考量
Meta 的重新评估源于多重压力。该公司最新的开源模型 Llama 4 表现不佳（链接显示其在人工智能基准测试中未能达到预期，影响投资者信心）。在算力、人才和基础设施方面投入巨资后，Meta 面临着日益增加的人工智能资产变现压力。
安全和监管担忧又增加了一个维度。“前沿水平的开源模型正日益被视为安全风险，”一位为多家人工智能实验室提供咨询的网络安全专家指出，“它们可能被滥用于有害应用，Meta 也面临着日益严格的人工智能安全和透明度监管审查。”
人才争夺战也达到了前所未有的水平，有报道称顶尖人工智能研究人员的薪酬方案超过 1 亿美元——如果无法带来直接经济回报，这些投资将难以证明其合理性。
新的竞争格局
随着 Meta 可能退出开放权重领域，法国的 Mistral 将成为事实上的西方开源人工智能冠军——对于一家面对拥有国家支持的中国巨头的相对小型公司而言，这是一项重大的责任。
更广泛的竞争格局已发生剧变。Meta 正在建设其 5 吉瓦（GW）的海伯利安集群，而 OpenAI 则在开发 GPT-Next，预计到 2026 年将拥有 3 吉瓦的计算能力。谷歌 DeepMind 的 Gemini Ultra-2 和 Anthropic 的 Claude 4.5 构成了封闭模型领域的其他主要参与者，而 Mistral 的 Mixtral 则专注于高效的开源方法。
碎片化人工智能世界中的投资前景
对于在这个不断变化的格局中前行的投资者而言，其影响是深远的。分析师预计，即使在 Meta 占据全球推理市场 8% 份额的基本情景下，该公司也可能产生约 130 亿美元的人工智能 SaaS/云年度经常性收入，转化为约 50 亿美元的增量收益——这大约是 Meta 2024 年息税前利润的 11%。
一家主要投资银行的科技行业分析师表示：“只有在最乐观的情景下，Meta 才能达到目前的资本成本。投资者应关注 token 吞吐量和利用率，而非名义资本支出或参数数量。”
不断演变的格局为创业者创造了独特的机遇。随着前沿模型日益封闭，对高效、中等规模开源模型的需求预计将爆发式增长。对于受数据驻留规定约束的企业而言，能够将封闭模型提炼成特定领域变体的工具可能会变得至关重要。同样，随着监管机构坚持要求即使是封闭模型也要保持透明，人工智能审计工具和独立评估系统也可能变得关键。
前进之路：混合模型与去中心化创新
行业观察家们越来越相信，混合方法可能不可避免。“Meta 最终可能会形成一个三层堆栈，”一位人工智能基础设施专家预测，“一个封闭的前沿模型、半开放的中端产品，以及完全开源的小型模型，以保持与监管机构和学术界的良好关系。”
与此同时，开源运动似乎正在去中心化而非消亡。由国家人工智能云项目资助的主权大语言模型（LLMs）的“寒武纪大爆发”已经出现，这表明即使商业重心转向封闭系统，创新仍将继续。
随着这个新世界的形成，一个确定性浮出水面：西方主导的开放人工智能开发时代似乎正在落幕，取而代之的是一个更加复杂、碎片化的全球人工智能生态系统——而中国则牢固确立了其在开源领域的核心地位。
免责声明：本分析基于现有信息代表当前市场格局。过往业绩不保证未来结果。读者应咨询财务顾问以获取个性化投资指导。