新智元报道

一封来自开源阵营的联名信，让Anthropic成了唯一的“局外人”，独自站在聚光灯下。

7月24日，英伟达、微软、Meta、Hugging Face以及Linux基金会等25家机构共同签署了《开放权重与美国AI领导力》（Open Weights and American AI Leadership）公开信。信件核心诉求很明确：呼吁美国政府不要过早对可下载、可检查、可修改及自行部署的开放权重模型设限。

此后，OpenAI、Google、SpaceX等巨头纷纷跟进。截至7月28日，根据微软官网最新公布的文字名单逐项统计，签署机构数量已从最初的25家激增至133家。

名单不断拉长，Anthropic的名字却始终缺席。

最先发难的是前特朗普政府AI事务负责人David Sacks。他在X平台上直言：整个科技行业，除了Anthropic，全都站出来支持开源了。这句话矛头直指Anthropic，暗示行业内某些势力若不搞垮开源誓不罢休。

早在联名信发布前的7月20日，Benchmark合伙人Bill Gurley就在《华盛顿邮报》撰文指出，开放模型对Anthropic和OpenAI而言是良性竞争；此次他又补了一刀，称Anthropic的这种“觉悟”足以说明问题。

OpenAI的Peter Steinberger则从另一个角度开火：OpenAI已经签字，而Anthropic保持沉默。

一时间，“全行业围攻Anthropic”的舆论之火越烧越旺。

面对压力，Anthropic CEO达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）终于发文正面回应开源争议。

沉默三天后，7月27日，达里奥亲自下场，发表题为《我们对开源权重模型的立场》（Our position on open-weights models）的文章，开篇即亮明观点：

Anthropic从未主张禁止开源权重模型。

**联名信：开放才可能通往AI安全**

英伟达CEO黄仁勋在X平台首发帖力挺该公开信，他强调世界既需要前沿闭源模型，也需要前沿开源模型。

这封联名信的开头，将时间倒回上世纪80年代：当时的开源软件先驱挑战了“软件必须攥在公司手里才能进步”的主流信念。

几十年过去，开源软件撑起了大半个互联网，连全球最大的科技公司、联邦机构都依赖其运转。

而AI，正站在同样的岔路口。

信中列举了开源权重（Open Weights）的三大优势：扩大访问权限、促进竞争、增强客户控制力。

初创公司、大学及公共机构无需从零训练模型，也不必为每个任务支付前沿模型的天价费用，即可使用先进能力。

信中还提出了一个关键判断：

开放，可能是通往AI安全的重要路径之一。

其逻辑在于，闭源模型同样会被攻破、误用，甚至以外界无法察觉的方式悄然出错。将最先进的能力锁定在少数几家公司手中，等于亲手制造几个“单点故障”。

相反，开源能让全球研究者共同检查模型行为、挖掘漏洞并打补丁。

信中也未回避风险：权重一旦公开便无法收回，修改后的版本也难以追踪。

但其给出的对策仍是正确应对，而非禁止开源。

这里需区分一个概念：开源权重不等于开源AI。

公开权重仅意味着放出训练好的模型参数；至于使用了哪些训练数据、训练代码结构如何、拿到手能否自由改动和商用，往往并不随之开放。

简言之，前者只是交出成品让你“用上”，后者才是连同配方和改造权一起交出让你“造得出”。

同样挂着“开源”的名号，真正开放的程度却截然不同。

**问题不在于要不要开源，而在于开放到哪一级**

达里奥在博客中直接表态：Anthropic从未主张禁止开源权重模型。

他认为“不具备危险能力的开源模型是一种公共产品”，对于联名信中列出的三条关于开源权重的优点，他并不反对：

开源模型除了运行所需的少量算力外，几乎不产生额外成本，却能给企业、开发者、研究者带来实打实的价值。

但他不完全认同联名信的一个核心论断：开放必然让防御者比攻击者更受益。

达里奥认为，在某些领域情况可能恰恰相反。

他以生物安全为例。

一个足够强大的模型，或许能利用随处可见的材料，迅速将某种流行病级别的病毒武器化；而要防范此类攻击，却是以年计的系统工程。

攻与防的时间量级往往不在同一维度，开放究竟帮了谁，很难简单定论。

因此，他的解法是：发布前先做严格测试，用实测数据说话，而非一刀切地认定“开放=更安全”。

**不禁开源，达里奥给出两条路**

达里奥并未反对开源本身，而是提出了两条替代思路。

第一条，管控工业规模的非法蒸馏。

蒸馏（Distillation）本身是正常技术，真正需要遏制的是越界且成规模的滥用行为。应通过定向的法律和商业框架加以约束，而非笼统地禁止开源。

第二条，发布前统一进行安全测试。

所有具备足够强能力的模型，无论开源还是闭源，都应在正式发布前通过安全测试，涵盖网络、生物、对齐风险等。能力较弱的初创公司和学术模型可直接豁免。

达里奥表示，这一观点其实已接近行业共识。

近几个月，美国政府的态度正朝此方向转变，业界也在提出类似方案：按能力大小设定门槛，不看来源是否开源。

换言之，未来监管AI的标准将是按能力测试、按行为处罚，而非单纯看它是否开源。

**不反对开源，但对开源的担忧未变**

达里奥虽不反对开源，但他对开源的担忧始终如一。

2019年2月，时任OpenAI研究副总裁的达里奥参与了一项当时备受争议的决定：GPT-2不完整公开，分阶段释放，理由是“太危险”。

后来GPT-2很快全量放出，预言中的灾难并未发生，这一决定被许多人视为“过度谨慎”的反面教材。

2023年7月，以Anthropic CEO身份出席美国参议院司法委员会听证会。

2023年7月25日，达里奥出席参议院AI监管听证

当时，他警告开源规模化“走在危险的路上”，同时明确区分：中小型开源模型对研究和创新有益，他真正担心的是资金雄厚的公司将大型前沿模型不受控地释放出去。

理由同样是：模型托管在自己手中时，若被滥用尚有补救措施——封账号、改行为、加护栏、修漏洞；但权重一旦公开，这些手段全部失效，被修改过的版本还能私下运行、再分发。

七年来，达里奥对开源模型的主张变化不大：无危险能力的开源模型是公共产品，前沿模型权重一旦放出便收不回。Claude至今未开放过任何权重。

今年早些时候的长文《技术的青春期》（The Adolescence of Technology）中，他已系统阐述过这两层担忧。

Anthropic最近还发布了一项研究，探索通过模块化训练使开放权重模型更安全。

尽管达里奥对开源的态度一贯，但反对声浪从未停止：既然Anthropic自身走全闭源路线，其对开源的各种安全担忧，是否只是为“限制对手”准备的漂亮挡箭牌？

有技术圈人士干脆将其潜台词翻译为一句话：“立法者们，请帮我禁掉我的竞争对手”。

**论战背后，各有一本商业账**

在这场硅谷开源大论战中，双方各自盘算着自己的商业账。

开源阵营方面，开源一旦扩散，英伟达能卖出更多显卡，云厂商能接到更多订单，开源模型公司能抢占更多市场，皆为受益方。

而Anthropic依靠闭源API盈利，维护一套“可控访问”秩序，本就符合其利益。

今年初推出的Project Glasswing项目，仅将最强模型提供给少数经过审核的可信伙伴，走的正是这种门控思路。

拥有商业利益，并不意味着其主张完全错误。此次Anthropic真正惹眼的地方在于，当联署名单扩至133家时，它仍未签字。

达里奥把话说透了：Anthropic从未主张禁止开源权重模型，他真正关注的是如何开放、开放到哪个能力等级。

监管风向也可能因这场争论悄然扭转：从“要不要开源”，转向“要如何开源”。

参考资料：

https://www.businessinsider.com/anthropic-open-source-ai-model-weights-criticism-2026-7?utm_source=chatgpt.com

https://www.businessinsider.com/microsoft-nvidia-meta-palantir-jensen-huang-open-source-ai-letter-2026-7

https://www.anthropic.com/news/position-open-weights-models

编辑：元宇

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