黄仁勋的第一条X推文写了什么
英伟达CEO黄仁勋在X开了账号,发了他的第一条推文。内容的全文翻译如下
《开放权重与美国的人工智能领导地位》
2026年7月24日
上世纪80年代,早期的开源软件先驱挑战了当时的主流观念:软件只有在企业牢牢掌控代码的前提下才能进步。这场运动推动形成了一个透明的生态,让世界各地的开发者都能研究、修改和改进软件。今天,开源社区开发的软件支撑着互联网的绝大部分,构成了全球顶级科技公司所用系统的底层基础,也服务于美国军方,以及承担科研、网络安全等关键任务的联邦机构。开源的意义不只是降低了软件成本,更在于打造了一个共享的知识底座,一代又一代美国工程师和创业者在此之上建立起属于自己的技术自主能力。
如今,美国在人工智能领域面临同样的抉择。衡量美国的AI领导地位,靠的不是某一个前沿模型,而是能否建立起一个强大、开放、并向各行各业渗透的生态。这关系到能否在全国范围内创造创新和发展的机会,也要求我们扩大AI的可及性,鼓励竞争,做强应用层,让美国人对自己所依赖的技术拥有更大的掌控权。开放权重模型,也就是任何人都可以下载、检视、修改并在自有基础设施上运行的AI模型,正是这一底座的重要组成部分,因为它让先进AI更易获取、更易适配、也更加普及。
开放权重拓宽了参与AI经济的入口。 初创公司、成熟企业、高校和公共机构不必从零训练模型,也不必为每一项任务都支付前沿模型的价格,就能在先进模型之上做开发。有了开放权重,每个组织都能以合理的成本为合适的任务匹配合适的模型:真正的前沿难题交给前沿级能力,其余场景则跑高效的专用模型。当AI的使用量扩展到数十亿项日常任务时,正是这种取舍才能让它在经济上跑得通。美国要赢下AI时代,靠的是让它真正嵌入工厂、医院、农场、课堂和街边小店的日常流程。
开放权重也能强化竞争, 而竞争正是让AI红利广泛共享、而不是集中在少数人手里的关键。当众多组织都能构建、适配和部署先进模型,竞争就不只发生在模型开发者之间,还会延伸到云服务、芯片、应用和服务等各个环节。这样的竞争能激发创新、拉低成本,把AI带来的好处扩散到整个经济体系。
开放权重还让客户握有更大的主动权。 组织在投入AI时,希望确信自己不会被单一供应商锁定,也不会丢掉长期积累的知识和能力。开放权重模型提供了这种保障:组织可以掌控自己的数据,按自身需求评估和调整模型,并根据业务要求在任意环境中部署。而当组织用AI创造出价值时,开放权重让它们能够真正拥有这份价值,通过可自我迭代的模型、专门化的能力和沉淀下来的知识,推动美国的技术自主与繁荣。
当然,开放权重也带来了真实而独特的风险。权重一旦发布,就脱离了原开发者的控制,被改动过的版本很难追溯,也无法收回。但应对这种风险的正确方式不是禁止开放权重。在攻击者已经用上先进AI的今天,防御方也需要拿到能力相当的模型,才能检测、模拟和应对不断出现的新威胁。开放模型扩大了防御能力的覆盖面,提高了透明度,也让漏洞能够被更多团队发现和修复。
事实上,开放本身可能是通向AI安全的最重要路径之一。只依赖封闭模型并不等于安全:它们同样可能被攻破、被滥用,或者以外部人无法察觉的方式出问题。而把先进AI能力集中在少数几个封闭模型背后,只会放大这种风险,形成为数不多的几个单点故障,削弱竞争,把关键技术交到少数几家供应商手中。相比之下,开放权重模型让广泛的研究者和开发者社区能够审视模型行为、发现漏洞、开发防护手段并持续改进。正如开源软件已经证明透明可以比封闭更安全,AI的安全或许同样取决于让更多人有能力去测试和加固社会所依赖的模型。这样才谈得上严谨的基准测试与评估、红队测试,以及针对真实且已被证实的危害来设置防护,而不是想当然地认为封闭系统天然更安全。
一个强大的AI生态并不会自动出现。政策制定者面前有一个重要的行动窗口,包括为初创企业和研究者扩大算力供给,投资于共享的训练资产(数据集、工具、评估框架),并避免对开放模型施加过早的限制,因为这类限制会压制竞争,或者把创新推向海外,从而让前沿保持多元格局。这些举措还应关注如何通过做强应用层,让AI的自主可控应用扩展到整个经济。
在塑造这一生态的过程中,政策制定者应当谨慎,不要把正当的模型开发技术与不当侵占混为一谈。蒸馏,即利用一个模型的输出来帮助训练或改进另一个模型,是一种被广泛使用的模型改进、评估和验证手段。它延续的是学习既有技术、在其基础上迭代提升的悠久传统,而这一传统自开源软件运动兴起以来一直在推动创新。相比之下,以非法手段从封闭模型中攫取价值确实值得警惕,但这类问题应当通过有针对性的法律和商业框架来解决,而不是对那些在AI创新中发挥重要作用的技术搞一刀切的限制。
AI时代可以是一个繁荣的时代。只要选择得当,开放权重AI就能扩大机会、强化竞争、延续美国的技术领导地位、降低风险,并确保这项非凡技术的红利在整个经济中得到广泛共享。这样的未来值得去建设,而美国理应走在前面。
全文完
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