重點摘要:
- Anthropic於6月12日在商務部限制措施後關閉了Fable 5和Mythos 5
- 像Kimi K3和Qwen這類開源權重模型如今已佔OpenRouter上美國公司60%的代幣使用量
- AI的結構性經濟學傾向於開放式分發,而非封閉的許可型模式
重點摘要:

Anthropic在6月12日關閉其前沿模型,將一個理論上的風險變成了現實:你所購買的AI可能會被收回。
美國商務部於6月12日禁止外國公民在未取得許可證的情況下使用Anthropic的Fable 5和Mythos 5模型。由於無法即時驗證用戶國籍,Anthropic最終對所有人關閉了這些模型——每一位客戶、每一個地區的用戶都意識到,市場上最強大的人工智慧擁有一個「關閉開關」。白宮在數天前曾發布備忘錄,要求AI系統必須具備可靠性以服務國家安全系統,但這次關閉暴露了一個更深層的問題:企業客戶購買的並非一款產品,而是一種使用權限,而這種權限隨時可能被撤銷。
Mozilla技術長Raffi Krikorian表示:「企業需要穩定且可靠的AI使用環境,而許可型模式根本無法滿足這種需求。其中一個關鍵前提是,AI產品必須能夠在供應商出問題時繼續存活。」
市場正在一分為二。一邊是前沿模型——Anthropic、OpenAI、Google——這些模型在最深入的推理能力和最長的上下文窗口方面,目前仍無開放式替代品可與之匹敵。另一邊則是日常應用領域:程式編寫、指令跟隨、文件提取,以及絕大多數的實際工作負載。Mozilla的首份《開放原始碼AI現狀報告》發現,開源權重模型在成本上已接近持平,價格在過去三年急劇下降。這一大塊市場正是AI的關鍵基礎設施,而其運作邏輯遵循的是另一套規則。
開源權重替代方案獲得關注
中國實驗室在填補這一缺口方面行動最快。Moonshot AI於7月發布了Kimi K3,這是一個擁有2.8兆參數的混合專家模型,包含896個專家模塊,每次推理啟動其中16個。在評估真實研究與瀏覽能力的BrowseComp基準測試中,Kimi K3得分91.2——領先於Claude Fable 5的88.0分和GPT-5.6 Sol的90.4分。在程式撰寫基準測試中,成本差異更為懸殊:Kimi K3每花費一美元能解決的任務量是Fable 5的2.8倍,其部署成本為4.65美元,而Fable 5則為13.41美元。
阿里巴巴的Qwen系列已在開源模型平台Hugging Face上衍生出超過11.3萬個變體模型。API市場平台OpenRouter的數據顯示,美國公司在該平台上使用的代幣中,約有60%來自中國AI模型。DoorDash已採用Kimi進行內部使用,Coinbase也證實了內部應用情況,而被SpaceX收購的程式編寫新創公司Cursor,其產品正是建立在Kimi的基礎之上。
技術上的關鍵差異源自Moonshot在Kimi K2.5中引入的代理框架——Agent Swarm。該系統並非依序執行工具調用(這在任務量擴大且異質性增加時會變得效率低下),而是創建多達300個子代理,管理每個任務超過4,000次工具調用,將推理延遲降低多達4.5倍。Kimi K3繼承了這一架構,並透過在預訓練階段整合的三維解析度編碼器,加入了原生視覺能力——這並非事後添加的修正補丁。DeepSeek的開源產品仍以文字為中心,這使得Kimi K3在視覺轉代碼生成以及需要解讀螢幕截圖和佈局的軟體工程任務中具備明顯優勢。
分發的結構性經濟學
個別模型的競爭力屬於次要問題,更值得關注的是一個更廣泛的結構性條件。AI是一種基礎設施級別的創新,而這類技術的經濟價值只有在它們從集中化產物轉變為分散化資產時才能真正體現。汽車若僅限於單一工廠車隊使用,無法改變交通運輸的格局。個人電腦若僅限於大型主機環境,也無法催生軟體產業。AI遵循的是同樣的擴散曲線。
封閉模型在這一過程中製造了結構性摩擦。每次推理的定價方式產生了隨使用量擴張而增長的變動成本,降低了高用量或低利潤應用的可行性。不透明的權重則阻止了針對醫療診斷或金融風險建模等專業垂直領域進行微調,因為這些領域的專有數據無法傳輸至外部API。開源權重消除了這些摩擦:分發的邊際成本為零,修改無需外部許可,且可在本地硬體或隔離網路上部署,無需按代幣計費。
如今,壓力正向美國AI巨頭內部蔓延。由25家科技公司——包括IBM、微軟、Meta、Nvidia、Perplexity和Palantir——組成的聯盟發布了一封公開信,敦促政策制定者避免過早限制開源權重模型,並指出這些模型對於防止AI權力集中在少數企業手中至關重要。Nvidia執行長黃仁勳在接受Axios採訪時表示,美國公司「絕對應該被允許使用中國模型」。Google和OpenAI隨後也加入了反對倉促限制的行列,不過兩家公司並未簽署後續的一項網路安全相關倡議。Anthropic則對這兩項行動均未表態。
對美國企業而言,問題可能日益變成:它們需要開源多少能力,才能防止中國模型成為開放生態系統的默認平台?福特漢姆法學院教授Chinmayi Sharma認為,最有可能的結果是一種組合策略——保留最優秀的模型作為專有產品,同時發布能力日益強大的開源權重版本。英國已將亞馬遜、Google、微軟和甲骨文指定為其金融體系的關鍵第三方,理由是集中化AI供應商帶來的系統性風險。歐盟計劃在AI基礎設施上投入2000億歐元。加拿大則希望擁有本土化的AI骨幹網絡。
對投資人而言,其影響是可以量化的。Moonshot和阿里巴巴銷售的不是更好的模型——它們銷售的是一種「可以保有的」模型。日常AI工作負載市場(佔據了絕大部分的推理量)正在轉向開源權重架構,這並非出於意識形態偏好,而是因為技術本身的擴散特性決定了它無法長期維持封閉狀態。那些將商業模式建立在專有API利潤之上的公司——如Anthropic和OpenAI——正面臨一種結構性的逆風,任何基準測試的領先都無法完全抵消其影響。這個AI時代的決定性問題,不是誰能登上排行榜榜首,而是6月12日這一天,是否會發生在其他公司身上。
本文僅供資訊參考,不構成投資建議。