黄仁勋：开放权重是巩固美国AI领导力的关键

开源精神延续至AI时代

20世纪80年代，开源软件运动挑战了“软件必须由企业严格控制才能进步”的主流观点，最终构建了一个全球开发者可共同参与、研究和改进的透明生态系统。如今，这一生态不仅支撑着互联网的基础设施，也成为美国军方、联邦机构及全球科技巨头开展科研与网络安全工作的底层基础。开源不仅降低了成本，更奠定了美国几代工程师和企业家的技术主权根基。

开放权重：AI普及与经济可持续性的基石

当前，美国在人工智能领域面临类似抉择。真正的AI领导力不在于拥有最前沿的单一模型，而在于能否建立一个强大、开放且渗透至各行各业的AI生态系统。开放权重模型——即允许任何人下载、审查、修改并在自有基础设施上运行的AI模型——是实现这一目标的核心。它们显著降低了AI使用门槛，使初创公司、大学、公共机构和中小企业无需从头训练模型或支付高昂调用费用，即可基于先进模型开发定制化应用。

促进竞争，普惠AI红利

开放权重强化了整个AI产业链的竞争，涵盖模型开发、云计算、芯片硬件及应用服务等多个层面。这种竞争机制不仅推动技术创新、压低使用成本，更确保AI带来的经济红利能广泛分布于全社会，而非被少数科技巨头垄断。同时，组织在部署AI时可避免供应商锁定，自主掌控数据、模型适配与部署策略，从而真正拥有其通过AI创造的价值。

开放性提升AI安全性

尽管开放权重存在模型被滥用或难以追溯的风险，但黄仁勋指出，应对之道并非禁止开放，而是通过透明机制增强防御能力。在AI驱动的网络攻击日益复杂的背景下，防御者需要同等能力的开放模型来检测、模拟和应对威胁。开放模型允许全球研究者社区共同审查、识别漏洞并开发防护措施，正如开源软件所证明的那样——透明往往比封闭更安全。依赖少数封闭模型反而制造了单点故障风险，削弱整体系统韧性。

政策窗口期：支持而非限制开放创新

政策制定者正处于关键行动窗口期。应扩大初创企业与研究人员获取算力的渠道，投资共享训练资产（如数据集、评估工具），并避免对开放模型施加过早或过度的监管限制，以免扼杀竞争或将创新推向海外。同时需区分合法技术（如模型蒸馏）与非法行为。蒸馏作为模型改进与验证的常用手段，延续了“站在巨人肩膀上创新”的传统，不应因个别滥用案例而被一刀切禁止。

共建繁荣的AI未来

黄仁勋强调，AI时代应是一个全民共享繁荣的时代。通过拥抱开放权重，美国不仅能扩大技术机遇、强化市场竞争、延伸其全球技术领导力，还能有效降低系统性风险，确保AI收益惠及整个经济体系。这一未来值得全力构建，而美国理应引领其发展方向。