閉源才能賺錢，百度給閉源大模型投了一票

文｜三易生活

早前Meta的LLaMA大模型「意外」泄露后，大模型的開源與閉源之爭就此提上了日程。大模型到底是開源好、還是閉源好？過去一年整個AI業界可謂是爭吵不休。如今，又有一位重量級人士站出來表態了。

就在4月11日，百度創始人李彥宏的內部講話被傳出。據悉他在此次講話中表示，去年文心一言發佈時，百度方面就判斷市場上一定會有開源的模型，而且不止一家會開源，在這種情況下多百度一家開源不多、少百度一家開源也不少。並且他認為，大模型開源意義不大，閉源才能走通商業模式。

李彥宏之所以堅定押注閉源，在於他認為開源大模型的運行模式和傳統開源軟件不同，並不是眾人拾柴火焰高。作為從自由軟件思潮之中誕生的結晶，開源軟件也繼承了自由軟件所提倡的知識共享理念，同時又允許以專利的形式從知識產品中獲得收益。事實上，開源本身並不是一種商業模式，而是一種軟件的開發、發佈和傳播模式。

而開源就使得大規模協作開發成爲了可能，從GNU/Linux、Android、Chromium這一系列大名鼎鼎的項目，到XZ Utils這類深耕細分領域的產品，它們的成功都是源自於匯聚了開源社區的力量，大量的開發者都在為這些項目貢獻力量。

然而開源大模型的運行模式則完全不同，如今無論是來自歐洲的AI獨角獸Mistral的Mixtral-8x7B，還是美國科技巨頭Meta的Llama-2，它們都鼓勵開發者貢獻各種各樣的數據、代碼，但Mixtral-8x7B、Llama-2的主要開發者依舊還是Mistral、Meta。

開源大模型很難從社區獲益，歸根結底在於社區貢獻的價值並不一定是正向的。AI大模型會出現「幻覺」(Hallucination)，現在幾乎已經是業界的共識，AI科學家也仍未完全解開這個謎題，但數據的質量與大模型幻覺呈現正相關則是肯定的。

開源大模型接受垃圾代碼、低質數據導致性能下降，這樣的事情不是沒有發生過。甚至Anthropic的研究人員曾發表論文警告，現階段的安全訓練無法消除插入后門觸發機制的惡意行為，進而會導致開源大模型變得不安全。

開源大模型缺乏安全性，這也是OpenAI、Anthropic等閉源陣營旗手攻擊開源的重要論點。

除此之外，開源大模型在性能上也還無法媲美閉源大模型。如今無論是哪個機構給出的大模型評測榜單中，OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Anthropic的Claude，以及國產的文心一言、訊飛星火、KimiChat，對比它們的開源大模型競爭對手都更有優勢。所以在同等參數的情況下，閉源大模型的能力更強，李彥宏此言並非無的放矢。

此前福布斯的一篇文章《10 AI Predictions For 2024》就曾給了預測，儘管開源模型在某些領域有優勢，但最先進的商業閉源模型可能仍將在性能上保持領先。

大家不妨試想一下，如果GPT-4不能保持性能領先，用户就會轉向免費的開源模型。當免費、不受限制的替代品在質量上具有可比性時，用户確實不會為受限制的模型付費。可如今的情況，卻是開源大模型的性能還不能挑戰閉源大模型。

當然，開源大模型最致命的缺陷其實是在商業層面。Meta的Llama-2開源之后，國內的百模大戰立刻拉開了帷幕，市面上很快也多了一大堆套殼模型。從某種意義上來説，大模型的開源其實是給自己平白無故地增加了一大堆競爭對手，而且這一部分競爭者又會分食潛在的企業級用户。

由於開源協議本身並沒有限制商業化，因此在許多開源軟件中存在着免費社區版和收費企業版共存的模式，也就是所謂的雙許可證。其中免費版本負責擴大軟件的影響力，再用付費版本獲利，這就是開源軟件經典的商業模式。比如在2018年被IBM以334億美元收購的開源軟件和技術供應商Red Hat，就是這一模式的典型。

開源大模型沒有建立起商業模式，這是當下開源大模型鼓吹者始終無法迴避的一個問題。拋開眾説紛紜的B端業務，OpenAI的GPT-4、百度的文心一言目前都有付費訂閲版本，C端用户的付費是實打實存在的。而家大業大的Meta打定主意要用開源來為自己挽回已經跌入谷底的企業形象，Llama則可以被視為Meta方面精心設計的一個廣告。

但其他的開源大模型廠商不能總是隻靠融資，事實上，即使是開源大模型的代表Mistral，如今對於開源也沒有那麼堅定。Mistral創始人Arthur Mensch近期在接受媒體採訪時就曾確認，Mistral已經推出了商業模型，並且他還坦言，商業模型可以幫助Mistral創造收入。歸根結底，大模型太貴，開發成本比傳統的軟件要高出了數個量級，因此也更加依賴融資。

當大模型與資本的牽扯如此之深的情況下，可后者顯然是要謀求回報的，所以這可能纔是李彥宏堅定看好閉源的原因。